16.1.2.
Формирование пояснений в системах, производных от MYCIN
Вряд ли для кого-нибудь является
секретом, что по мере увеличения размеров базы знаний в экспертной системе проблемы
понимания ее поведения, оперативного наблюдения и корректировки поведения нарастают
как, снежный ком (см., например, [Davis, 1980, b]). Например, бывает трудно
обеспечить полную совместимость новых правил с включенными ранее в базу знаний
или разобрать в потоке управления в тех ситуациях, когда большое число конкурирующих
друг с другом правил пытается "обратить на себя внимание" интерпретатора.
Исследователям пришлось немало потрудиться над проблемой обнаружения противоречивости
и преодоления избыточности множества правил (см. в [Suwa et al, 1980, b]).
Система
EMYCIN (Empty MYCIN — пустая MYCIN) представляет собой оболочку, созданную на
базе системы MYCIN [van Melle, 1981]. Идея состояла в том, чтобы удалить
из системы MYCIN базу знаний и создать таким образом систему, сохраняющую все
функциональные возможности MYCIN, которую в дальнейшем можно наполнять знаниями
из той или иной предметной области (подробнее об этом см. в главе 10). В процессе
разработки в EMYCIN были внесены некоторые усовершенствования по сравнению с прототипом.
Для облегчения работы инженеров по знаниям в ходе отладки новой базы знаний в
систему включены команды EXPLAIN (объяснение), TEST (проверка) и REVIEW (просмотр).
Как и в MYCIN, команда EXPLAIN выводит на печать список тех правил, которые были
активизированы в процессе сеанса работы. При этом выводится еще и дополнительная
информация:
(1)
значение коэффициента уверенности, полученное в результате выполнения правила;
(2)
значения условий, специфицированных в активизированном правиле;
(3) последний вопрос, который
задавала система пользователю перед тем, как сформировать заключение.
Использование в MYCIN и EMYCIN
метаправил, которые позволяют в явной форме управлять выбором активизируемых правил,
создает предпосылки для анализа пользователем стратегии поведения экспертной системы
в процессе формирования рекомендаций. Теперь можно было задуматься и над тем,
как отразить применение метаправил в формируемых пояснениях, — предоставить пользователю
информацию о том, почему в данной ситуации из множества возможных правил система
выбрала именно это, а остальные отвергла.
В
конце 1970-х годов в Станфорде на основе ранее созданных систем была разработана
усовершенствованная программа NEOMYCIN, в которой была предпринята попытка использовать
более абстрактный подход к решению медицинских проблем, чем в прототипе, все в
той же MYCIN [Clancey and Letsinger, 1984], [Clancey, 1987, с]. В центре
внимания разработчиков оказались те знания, которыми пользуются врачи-практики
при рутинной процедуре диагностики, и связанный с ними ход рассуждений. Таким
образом, было уделено значительное внимание моделированию того метода решения
проблемы, который присущ человеку (так называемое когнитивное моделирование).
Тот метод логического вывода, который был использован в системе-прототипе
MYCIN, вряд ли придет в голову кому-либо из практикующих врачей — совпадают у
них только результаты.
Этот
новый подход отразился и на средствах формирования пояснений. В NEOMYCIN упор
был сделан на пояснении стратегии поведения системы — предоставлении пользователю
информации об общем плане решения проблемы и методах, использованных для достижения
поставленной цели, а не просто перечислении правил, активизированных в процессе
работы [Hasting et al., 1984]. В процессе накопления и интерпретации данных
в центре внимания постоянно находилось текущее множество гипотез (дифференциал
— термин, производный от дифференциального диагностирования). Для того
чтобы разобраться в поведении программы, т.е. в вопросах, которые ставит программа,
и в потоке управления, пользователю нужен доступ к стратегии диагностирования,
которую использует программа.
Основные
принципы организации системы NEOMYCIN следующие.
Таким образом, основным является
все-таки подход на базе эвристической классификации (см. об этом в главах 11 и
12), но смешанная схема представления структур данных и управления использованием
правил упрощает реализацию процесса. Кроме того, правила, относящиеся к предметной
области, в свою очередь, разделены на четыре класса.
Процитированное ниже метаправило
представляет общую стратегию поведения системы, которая заключается в том, что
выискиваются данные, отличающие две текущие гипотезы, например данные, которые
подтверждают правдоподобность одной гипотезы, но никак не связаны с другой.
METARULE397
ЕСЛИ:
В дифференциале имеются два элемента, которые отличаются какими-либо характеристиками
заболевания, ТО: Задать вопрос, который позволит выяснить отличие этих заболеваний.
Таким
образом, использованный в MYCIN глобальный режим управления, организующий обратную
цепочку логического вывода, заменен в NEOMYCIN выполнением метаправил, которые
полностью определяют поток управления в программе. Это значительно более радикальный
способ использования метаправил, чем тот, который имел место в MYCIN.
Упорядоченный набор метаправил
выполнения определенных задач можно рассматривать как своего рода метауровневую
архитектуру, в которой задачи и подзадачи соответствуют целям и подцелям на метауровне.
Метаправила представляют собой методы достижения абстрактных целей, например "сформировать
вопросы", а уже правила предметного уровня задают конкретные вопросы. Вместо
того чтобы формировать суждения об отдельных фрагментах информации, метаправила
представляют общую стратегию манипулирования информацией.
В дополнение к правилам, которые
запрашивают конкретные данные у пользователя, в NEOMYCIN существуют и правила,
управляющие процессом опроса пользователя. Эти правила цитируются при формировании
пояснения, почему пользователю был задан конкретный вопрос.
Другой вариант модернизации
системы MYCIN был осуществлен в 1970-х годах и вылился в создание системы CENTAUR
[Aikins, 1983]. В этой программе (см. главу 13) используется смешанное
представление знаний, заимствованных из ранее созданной экспертной системы PUFF,
предназначенной для диагностики легочных заболеваний. В архитектуре системы CENTAUR
фреймы (см. главу 6) и порождающие правила (см. главу 6) объединены таким образом,
что это значительно упрощает формирование пояснений.
| Maya 3D графика в кино и телевидении Воздействие испытаний ядерного оружия на здоровье населения Объектно-ориентированный язык программирования Java Объектно-ориентированное программирование Delphi Библиотека визуальных компонентов VCL и ее базовые классы Кроссплатформенное программирование для Linux Элементы управления Win32 Элементы управления Windows XP Файлы и устройства ввода/вывода Что такое экспертная система? Объектно-ориентированное программирование Инструментальные средства разработки экспертных систем Программирование на языке CLIPS Критерии и количественные характеристики надежности Расчет характеристик надежности невостанавливаемых резервированных изделий Расчет надежности системы с постоянным резервированием Интегрирование тригонометрических функций ; |