Решатель (интерпретатор, дедуктивная машина)

Решатель (интерпретатор, дедуктивная машина, машина вывода, блок логического вывода) - это программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ, и производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление). Блок логических выводов и диагноза помогает наметить пути выхода из сложившейся ситуации с помощью фактического анализа показателей Технология работы решателя сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.

В этой главе мы рассмотрим:

• Типы используемых в экспертных интеллектуальных системах знаний

• Организация знаний в базе данных

• Уровни представления и уровни детальности

• Особенности разработки экспертных интеллектуальных систем (ЭИС)

• Технология разработки экспертных интеллектуальных систем (ЭИС)

Первый и основной вопрос, который надо решить при представлении знаний, - это вопрос определения состава знаний, т.е. определение того, "ЧТО ПРЕДСТАВЛЯТЬ" в экспертной системе. Второй вопрос касается того, "КАК ПРЕДСТАВЛЯТЬ" знания. Необходимо отметить, что эти две проблемы не являются независимыми. Действительно, выбранный способ представления может оказаться непригодным в принципе либо неэффективным для выражения некоторых знаний.

По нашему мнению, вопрос "КАК ПРЕДСТАВЛЯТЬ" можно разделить на две в значительной степени независимые задачи: как организовать (структурировать) знания и как представить знания в выбранном формализме.

Стремление выделить организацию знаний в самостоятельную задачу вызвано, в частности, тем, что эта задача возникает для любого языка представления и способы решения этой задачи являются одинаковыми (либо сходными) вне зависимости от используемого формализма.

Вопросы, решаемые при представлении знаний

• Итак, в круг вопросов, решаемых при представлении знаний, включаются:

• определение состава представляемых знаний;

• организацию знаний;

• представление знаний, т.е. определение модели представления. Состав знаний ЭИС определяется следующими факторами:

• проблемной средой;

• архитектурой экспертной системы;

• потребностями и целями пользователей;

• языком общения.

Знания, требуемые для функционирования статической экспертной системы

В соответствии с общей схемой статической экспертной системы для ее функционирования требуются следующие знания:

• знания о процессе решения задачи (т.е. управляющие знания), используемые интерпретатором (решателем);

• знания о языке общения и способах организации диалога, используемые лингвистическим процессором (диалоговым компонентом);

• знания о способах представления и модификации знаний, используемые компонентом приобретения знаний;

• поддерживающие структурные и управляющие знания, используемые объяснительным компонентом.

Для динамической ЭИС, кроме того, необходимы следующие знания: о методах взаимодействия с внешним окружением и о модели внешнего мира.

Зависимость состава знаний от требований пользователя проявляется в следующем:

• какие задачи (из общего набора задач) и с какими данными хочет решать пользователь;

• каковы предпочтительные способы и методы решения;

• при каких ограничениях на количество результатов и способы их получения должна быть решена задача;

• каковы требования к языку общения и организации диалога;

• какова степень общности (конкретности) знаний о проблемной области, доступная пользователю;

• каковы цели пользователей.

Виды знаний в экспертных системах

посмотреть классификацию (виды) экспертных интеллектуальных систем (ЭИС)

Назначения метазнаний (метаправил)

Качественные и количественные показатели экспертной системы могут быть значительно улучшены за счет использования метазнаний, т.е. знаний о знаниях. Метазнания не представляют некоторую единую сущность, они могут применяться для достижения различных целей. Возможные назначения метазнаний (метаправил) :

• для выбора релевантных правил в виде стратегических метаправил ;

• для обоснования целесообразности применения правил из области экспертизы;

• для обнаружения синтаксических и семантических ошибок в предметных правилах;

• для адаптации системы к окружению путем перестройки предметных правил и функций;

• для явного указания возможности и ограничения системы, т.е. определить, что система знает, а что не знает.

Вопросы организации знаний необходимо рассматривать в любом представлении, и их решение в значительной степени не зависит от выбранного способа (модели) представления. Аспекты проблемы организации знаний:

• организация знаний по уровням представления и по уровням детальности;

• организация знаний в рабочей памяти;

• организация знаний в базе знаний.