Экспертные системы

Шаг 3. Текущей цели нет в рабочем множестве. Рассмотрим правило 1, которое содержит цель в правой части. Обе компоненты его условия имеются в рабочем множестве, так что условие истинно. Применяем привило 1; в результате выводим утверждение "Скоро пойдет дождь"; которое было нашей предыдущей целью.

Шаг 4. Применяем правило 2, условием которого является данное утверждение. Получаем вывод исходного утверждения.

Заметим, что для упрощения ситуации мы предположили, что в обоих случаях факты "Небо покрыто тучами" и "Барометр падает" уже известны системе. На самом деле система выясняет истинность или ложность факта, входящего в условие некоторого правила, спрашивая об этом пользователя в тот момент, когда она пытается применить правило.

Приведенный пример сознательно выбран очень простым и не отражающим многих проблем, связанных с организацией вывода в экспертной системе. В частности, из примера может создаться впечатление, что прямая цепочка рассуждений эффективнее, чем обратная, что на самом деле, вообще говоря, не так. Эффективность той или иной стратегии вывода зависит от характера задачи и содержимого базы знаний. В системах диагностики чаще применяется прямой вывод, в то время как в планирующих системах более эффективным оказывается обратный вывод. В некоторых системах вывод основывается на сочетании обратного и ограниченно- прямого. Такой комбинированный метод получил название циклического.

Поиск в глубину

Обратный вывод Прямой вывод

4 Начало 1

3 поиска 2

5 2 Начало 3

6 1 поиска 4

7

Заключения

Заключения

Поиск в ширину

Начало

8 Начало поиска 1

поиска 12

7 2 13

1 11

6 3

2 10

5 4

3 9

4 5

8

6 Заключения

7

Рис 4. Стратегия вывода.

Заключения

Выше уже отмечалось, что механизм вывода включает в себя два компонента- один из них реализует собственно вывод, другой управляет этим процессом. Компонент вывода выполняет первую задачу, рассматривая имеющиеся правила и факты из рабочего множества и добавляя в него новые факты при срабатывании какого-нибудь правила. Управляющий компонент определяет порядок применения правил. Рассмотрим каждый из этих компонентов более подробно.

2.4.2. Компонент вывода

Его действия основаны на применении правила вывода, обычно называемого модус поненс, суть которого состоит в следующем: пусть известно, что истинно утверждение А и существует правило вида " Если А, то В" , тогда утверждение В так же истинно. Правила срабатывают, когда находятся факты, удовлетворяющие их левой части: если истинна посылка, то должно быть истинно и заключение.

Хотя в принципе на первый взгляд кажется, что такой вывод легко может быть реализован на компьютере, тем не менее на практике человеческий мозг все равно оказывается более эффективным при решении задач. Рассмотрим, например, простое предложение:

Мэри искала ключ.

Здесь для слова " ключ" допустимы как минимум два значения " родник" и " ключ от квартиры" . В следующих же двух предложениях одно и то же слово имеет совершенно разные значения:

Мы заблудились в чаще.

Нужно чаще ходить в театр.

Понять факты становиться еще сложнее, если они являются составными частями продукций, которые используют правило модус поненс для вывода заключения. Приведем такой пример:

ЕСЛИ Белый автомобиль легко заметить ночью

И Автомобиль Джека белый

ТО Автомобиль Джека легко заметить ночью

Это заключение легко выведет даже ребенок, но оно оказывается не под силу ни одной из современных ЭС.

Компонент вывода должен обладать способностью функционировать при любых условиях. Механизм вывода должен быть способен продолжить рассуждение и со временем найти решение даже при недостатке информации. Это решение может и не быть точным, однако система ни в коем случае не должна останавливаться из-за того, что отсутствует какая-либо часть входной информации.

2.4.3. Управляющий компонент.

Этот компонент определяет порядок применения правил, а также устанавливает, имеются ли еще факты, которые могут быть изменены в случае продолжения консультации. Управляющий компонент выполняет четыре функции:

1. Сопоставление- образец правила сопоставляется с имеющимися фактами;

2. Выбор- если в конкретной ситуации могут быть применены сразу несколько правил, то из них выбирается одно, наиболее подходящее к заданному критерию (разрешение конфликта).

3. Срабатывание- если образец правила при сопоставлении совпал с какими- либо фактами из рабочего множества, то правило срабатывает.

4. Действие- рабочее множество подвергается изменению путем добавления в него заключения сработавшего правила. Если в правой части правила содержится указание на какое- либо действие, то оно выполняется (как, например, в системах обеспечения безопасности информации).

Интерпретатор правил работает циклически. В каждом цикле он просматривает все правила, чтобы выявить среди них те посылки, которые совпадают с известными на данный момент фактами из рабочего множества. Интерпретатор определяет также порядок применения правил. После выбора правило срабатывает, его заключение заносится в рабочее множество, и затем цикл повторяется сначала.

В одном цикле может сработать только одно правило. Если несколько правил успешно сопоставлены с фактами, то интерпретатор производит выбор по определенному критерию единственного правила, которое и срабатывает в данном цикле. Цикл работы интерпретатора схематически представлен на рис.5.

сопоставление конфликтное критерий

множество выбора правил

разрешение

конфликта

рабочее база

множество правил

выполняемое действие

правило

Рис.5. Цикл работы интерпретатора

Информация из рабочего множества последовательно сопоставляется с посылками правил для выявления успешного сопоставления. Совокупность отобранных правил составляет так называемое конфликтное множество. Для разрешения конфликта интерпретатор имеет критерий, с помощью которого он выбирает единственное правило после чего оно срабатывает. Это выражается в занесении фактов, образующих заключение правила, в рабочее множество или в изменении критерия выбора конфликтующих правил. Если же в заключение правила входит название какого-нибудь действия, то оно выполняется (например, подается звуковой сигнал, начинает выполнятся процедура и т.д.).

Новые данные, введенные в систему сработавшим правилом, в свою очередь могут изменить критерий выбора правила. В том случае, если, например, компьютерная система, предназначенная для игры в шахматы, разыгрывает партию за двух игроков, то она может принять решение придерживаться атакующей стратегии через ход, т.е. атаковать будет один из партнеров. Если вы сами играете с этой системой, то в какой- то момент она может перейти к использованию оборонительной стратегии (по крайней мере временно), а затем опять вернуться к наступательной игре. Изменение критерия основывается на заключениях, полученных после анализа положения на доске, которое представлено в рабочем множестве системы, а также правил игры (статических структурных знаний) и структурных динамических знаниях (эвристиках).

В действительности ЭС не располагают процедурами, которые могли бы построить в пространстве состояний сразу весь путь решения задачи. Более того, зачастую даже не удается определить, имеется ли вообще какое- нибудь решение задачи. Тем ни менее поиск решения выполняется, поскольку движением в пространстве состояний управляют скрытые или виртуальные процедуры. Они получили название демонов, поскольку во время работы системы находятся в "засаде" и активизируются только тогда, когда их просят о помощи, т.е. на самом деле ведут себя как добрые демоны.

Свое название демоны получили от "демона Максвелла"- действующего лица одного из мысленных экспериментов, предложенного его автором для критики законов термодинамики. Другим их прообразом является Пандемониум Оливера Селфриджа- первой модели человека, в котором деятельность биологической системы представлялась как работа вызываемых по образцу демонов. Если же воспользоваться научной терминологией, то такие управляющие процедуры получили название недетерминированных. Это означает, что траектория поиска решения в пространстве состояний полностью определяется данными.

При разработке управляющего компонента механизма (подсистемы) вывода необходимо решить вопрос о том, по какому критерию следует выбирать правило, которое будет применено в конкретном цикле.

Уже на ранней стадии разработки ЭС необходимо знать, что будет вводить конечный пользователь. Это нужно для того, чтобы убедиться, будет ли система достаточно практична и сможет ли она вжиться в среду, в которой ей предстоит работать.

Участие пользователя выражается в следующем:

- конкретные задачи. Пользователь, сталкиваясь с конкретными проблемами, может объяснить возникновение проблем и предложить возможные варианты их решения;

- общение. Интерфейс пользователя должен соответствовать словарю пользователя и уровню его подготовки;

- установление связей. Знакомство пользователя с причинами и последствиями, вызывающими то или иное действие в процессе функционирования системы, неоценимо в определении взаимосвязей фактов в базе знаний;

- обратная связь. Отличительной особенностью удобной в использовании ЭС является ее способность объяснить конечному пользователю ход своих рассуждений.

2.5. Диалог с ЭС. Объяснение.

Поскольку системы, основанные на знаниях, реализуются на компьютерах, то и входная информация воспринимается или в виде, понятном компьютеру, т.е. в битах и байтах. Однако для того чтобы мог взаимодействовать неподготовленный пользователь, в нее требуется включить средства общения на естественном языке. Подавляющее большинство систем, основанных на знаниях, обладают достаточно примитивным интерфейсом на естественном языке- допустимые входные сообщения пользователя ограничены набором понятий, содержащихся в базе знаний.

Итак, на примере простой ЭС и базы знаний диалог пользователя с системой можно представить себе следующим образом:

Система: Вы хотите узнать, нужно ли взять с собой зонтик?

Пользователь: Да.

Система:Верно ли, что небо покрыто тучами?

Пользователь: Да.

Система:Верно ли, что барометр падает?

Пользователь: Да.

Система: (после некоторого "размышления") Нужно взять с собой зонтик.

Как видно из этого примера, в ходе консультации инициатива диалога принадлежит системе, а сама консультация у ЭС выглядит так же, как и консультация у эксперта- человека: задается ряд вопросов и на основании их анализа выдается экспертное заключение. Однако в отличие от беседы со специалистом, диалог с ЭС имеет свои психологические особенности: большинство пользователей (по вполне понятным причинам, таким, как отсутствие опыта работы на компьютерах, лаконичность диалога с ЭС, отсутствие пояснений в ходе консультации и другим) склонны меньше доверять "мнению" ЭС, чем мнению "живого" эксперта.

Чтобы удостовериться в "разумности" и "компетентности" ЭС, пользователь может обратиться к ее подсистеме объяснения.

Для того, чтобы понять как она работает, нам необходимо рассмотреть вопрос о том в какой форме ЭС хранить информацию о процессе своих рассуждений.

В ЭС принято представлять процесс логического вывода в виде схемы, которая называется деревом вывода. В нашем примере дерево вывода будет иметь вид:

Здесь в простых рамках приведены узлы дерево вывода, соответствующие фактам, в двойных- узлы, соответствующие названием правил. Сверху от узла- правила изображен факт, находящийся в его правой части (в принятой терминологии- предок узла- правила). Листья дерева (узлы, образующие его нижний "ярус"), соответствуют фактам, истиностные значения которых запрашиваются у пользователя, или первоначально известным фактам из базы знаний, корень дерева (самый верхний узел)- целевому утверждению.

В процессе консультации ЭС строит дерево вывода и хранит его в памяти в некоторой внутренней форме. Успешному применению правила соответствует добавление узла с его именем, потомками которого являются узлы, соответствующие некоторым из уже выведенных фактов, а предком- новый узел, соответствующий факту, содержащемуся в правой части правила.

Рассмотрим теперь работу подсистемы объяснения. Для получения объяснения в процессе консультации пользователь может "перехватить инициативу" диалога в тот момент, когда система задает очередной вопрос, "переспросив" в ответ систему, почему она его задала. Таким образом, вместо ответа на вопрос системы, пользователь может задать ей встречный вопрос:

ПОЧЕМУ?

(" Почему система задала такой вопрос?"). Система интерпретирует вопрос "Почему?" в "понятных" ей терминах дерева вывода, поднимаясь по нему на один ярус выше и находя правило, для применения которого система задает этот вопрос. Пользователю выдается информация об этом правиле, о состоянии вычисления его условиям о заключении данного правила (текущей цели).

Пусть в нашем примере диалога с ЭС пользователь вместо ответа на вопрос системы: "Верно ли, что барометр падает?" задает ей встречный вопрос: "ПОЧЕМУ?". ЭС обращается к подсистеме объяснения, которая выдает пользователю следующее сообщение:

[1.0] Эта информация необходима, чтобы установить, что скоро пойдет дождь.

Ранее было установлено, что :

[1.1] Небо покрыто тучами.

Следовательно, если:

[1.2] Барометр падает, то скоро пойдет дождь.

(Правило 1).

Двойные номера в квадратных скобках имеют следующий смысл. Для облегчения работы пользователя подсистема объяснения нумерует свои ответы (номер ответа, в данном случае- 1. является первой цифрой номера), а в каждом ответе- нумерует также утверждения, о которых в нем идет речь. Пользователь может использовать двойные номера для ссылок на утверждения, не выписывая их явно. Например, номер 1.1 обозначает утверждение "Небо покрыто тучами".

Допустим, что пользователь хочет еще дальше проследить логику рассуждений системы и узнать, почему ей необходимо установить, скоро ли пойдет дождь. Для этого он может повторно задать ей вопрос:

ПОЧЕМУ?

("Почему необходимо установить, что скоро пойдет дождь?"). Второй ответ системы аналогичен первому; в нем указывается, что это необходимо для применения правила 2 с целью установить, что нужно взять с собой зонтик:

[2.0] Эта информация необходима, чтобы установить, что нужно взять с собой зонтик. Если:

[2.1] Скоро пойдет дождь, то нужно взять с собой зонтик.

(Правило 2).

Утверждение [2.0] является исходным целевым утверждением системы. Таким образом, теперь ход рассуждений системы пользователю полностью понятен. Вопрос "ПОЧЕМУ?" позволяет проследить ход рассуждений системы от посылок к заключениям. Однако для более детального осмысления процесса вывода удобно было бы иметь возможность изучать его и в противоположном порядке- от заключений к посылкам. Для этого служит другой вопрос, который также "понимает" подсистема объяснений:

КАК N?

где N- номер утверждения, выданный подсистемой объяснения на одном из предыдущих шагов диалога. Например, в ответ на вопрос:

КАК 2.0?

"Как получен утверждение 2.0?" подсистема объяснения выдает информацию в правиле, которое было применено для его получения:

[3.1] Используется правило 2, заключением которого является, что нужно взять с собой зонтик.

Чтобы получить более подробную информацию о том, как было использовано правило 2, следует повторно задать вопрос "КАК?":

КАК 3.1?

"Как было использовано правило 2?". Ответ системы:

Ранее установлено, что:

[4.1] Скоро пойдет дождь.

Следовательно, нужно взять с собой зонтик.

Выясним теперь, как получено утверждение 4.1:

КАК 4.1?

Ответ системы:

[5.1] Используется правило 1, заключением которого является, что скоро пойдет дождь. Наконец, выясним. как использовано правило 1:

КАК 5.1?

Ответ системы:

Ранее установлено, что:

[6.1] Небо покрыто тучами.

[6.2] Барометр падает.

Следовательно скоро пойдет дождь.

Как были получены утверждения 6.1 и 6.2 пользователь помнит, поскольку он отвечал на вопросы системы относительно этих утверждений. Если все же он задаст системе вопрос КАК 6.1? или КАК 6.2?, то система напомнит ему об этом.

Описанная модель объяснения используется в системе MYCIN. Достоинством ее является возможность получения объяснения любого шага работы системы, недостатком- жесткая привязка к дереву вывода. Для пользователя- непрограммиста такой способ объяснения может показаться излишне детализованным и слишком формальным, а нужно было бы объяснение на "более высоком уровне"- с точки зрения здравого смысла и без углубления в детали. Подобные модели объяснения только начинают появляться в ЭС и требуют более сложной организации знаний.

Список литературы

1. И. Братко. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта.- М.: Мир, 1990.

2. Г. Долин. Что такое ЭС.- Компьютер Пресс, 1992/2.

3. Д. Р. Малпасс. Реляционный язык Пролог и его применение.

4. Д. Н. Марселлус. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе.- М.: Финансы и статистика, 1994.

5. К. Нейлор. Как построить свою экспертную систему.- М.: Энергоатомиздат, 1991.

6. Н. Д. Нильсон. Искусственный интеллект. Методы поиска решений.- М.: Мир, 1973.

7. В. О. Сафонов. Экспертные системы- интеллектуальные помощники специалистов.- С.-Пб: Санкт-Петербургская организация общества "Знания" России, 1992.

8. К. Таунсенд, Д. Фохт. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ.- М.: Финансы и статистика, 1990.

9. В. Н. Убейко. Экспертные системы.- М.: МАИ, 1992.

10. Д. Уотермен. Руководство по экспертным системам.- М.: Мир, 1980.

11. Д. Элти, М. Кумбс. Экспертные системы: концепции и примеры.- М.: Финансы и статистика, 1987.