13.4. Организация знаний в эс

Для специалистов в области ИИ термин знания означает информацию, которая необходима программе, чтобы она вела себя <интеллектуально>. Эта информация принимает форму фактов или правил.

Факты и правила в экспертной системе не всегда либо истинны, либо ложны; иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется <коэффициентом уверенности>.

Многие правила экспертной системы являются эвристиками, т. е. эмпирическими правилами или упрощениями, которые эффективно ограничивают поиск решения. Экспертная система использует эвристики, потому что задачи, которые она решает, будь то поиск новых месторождений или согласование исков, как правило, трудны и не до конца понятны. Эти задачи не поддаются строгому математическому анализу или алгоритмическому решению. Алгоритмический метод гарантирует корректное или оптимальное решение задачи, тогда как эвристический метод дает приемлемое решение в большинстве случаев.

Алгоритм обеспечивает полную гарантию предотвращения захвата самолета, потому что в принципе полностью исключает возможность проникновения оружия на борт самолета. К сожалению, он требует слишком много времени, слишком дороги, что еще важнее, слишком непопулярен, чтобы иметь какую-либо практическую ценность. Приведенный эвристический метод также может предотвратить большинство попыток захвата самолетов, но не гарантирует, что они вообще не возникнут. Использование эвристических правил делает поиск решения намного более легким и более практичным.

Знания в ЭС организованы таким образом, чтобы знания о предметной области отделить от других типов знаний системы, таких, как общие знания о том, как решать задачи, или знания о том, как взаимодействовать с пользователем, например как печатать текст на терминале пользователя или как изменить текст в соответствии с командами пользователя. Выделенные знания о предметной области называются базой знаний, тогда как общие знания о нахождении решений задач называются механизмом вывода. Программа, которая работает со знаниями, организованными подобным образом, называется системой, основанной на знаниях.

База знаний ЭС содержит факты (данные) и правила (или другие представления знаний), использующие эти факты как основу для принятия решений. Механизм вывода содержит интерпретатор, определяющий, каким образом применять правила для вывода новых знаний, и диспетчер, устанавливающий порядок применения этих правил.

Выделение знаний о предметной области облегчает инженеру по знаниям разработку процедур для манипулирования ими. Каким образом система использует свои знания, имеет первостепенное значение, поскольку ЭС должна иметь и адекватные знания, и средства эффективно использовать знания, чтобы ее можно было считать ушлой в каком-либо виде деятельности. Следовательно, для того, чтобы быть умелой, ЭС должна иметь базу знаний, содержащую высококачественные знания о предметной области, а ее механизм вывода должен содержать знания о том, как эффективно использовать знания о предметной области.

Концепция механизма вывода ЭС часто вызывает некоторое недоумение среди начинающих разработчиков. Обычно ясно, как знания предметной области могут быть записаны в виде фактов и правил, но далеко не ясно, каким образом конструировать и использовать так называемый <механизм вывода>. Это недоумение происходит от отсутствия простого и общего метода организации логического вывода. Его структура зависит и от специфики предметной области.

Другим примером может служить язык программирования Пролог со встроенным в него механизмом логического вывода. который может быть непосредственно использован при создании простых ЭС.

Языки более низкого уровня, например LISP, требуют, чтобы создатель ЭС спроектировал и реализовал механизм вывода.

Оба подхода имеют свои достоинства и недостатки. Язык высокого уровня со встроенным механизмом вывода облегчает работу создателя экспертной системы. В то же время у него, понятно, меньшие возможностей определять способы организации знаний и доступа к ним, и ему следует очень внимательно рассмотреть вопрос о том: годится или нет на самом деле предлагаемая схема управления процессом поиска решения для данной предметной области. Использование языка более низкого уровня без механизма вывода требует больших усилий на разработку, но позволяет разработать нужные программные блоки, которые разработчик может встроить в схем, управления процессом решения, который будет адекватен данной предметной области.

Что касается механизма вывода, то здесь дело не ограничивается выбором <все или ничего>. Так, некоторые инструменты построения экспертных систем имеют набор встроенных механизмов вывода, не позволяют разработчику модифицировать или переопределять их для большего соответствия с предметной областью.

Рассмотрим, каким образом знания структурированы в программах, т.е. способы представления знаний. Существует много стандартных способов представления знаний, и при построении ЭС может быть использован любой из них, сам по себе или в сочетании с другими. Каждый способ позволяет получить программу с некоторыми преимуществами - делает ее более эффективной, облегчает ее понимание и модификацию. В современных ЭС чаще всего используются три самых важных метода представления знаний: правила (самый популярный), семантические сети и фреймы.

Представление знаний, основанное на правилах, построено на использовании выражений вида ЕСЛИ (условие) - ТО (действие). Например:

[1] Если пациент был по профессии изолировщиком до 1988 г., то пациент непосредственно работал с асбестом.

[2] Если пациент непосредственно работал с асбестом и пациент находился при этом в закрытом помещении, то пациент получил большую дозу асбестовой пыли.

Когда текущая ситуация (факты) в задаче удовлетворяет или согласуется с частью правила ЕСЛИ, то выполняется действие, определяемое частью ТО. Это действие может оказаться воздействием на окружающий мир, или же повлиять на управление программой (например, вызвать проверку и запуск некоторого набора правил), или может сводиться к указанию системе о получении определенного <включения (например, необходимо добавить новый факт или гипотезу в базу данных). Сопоставление частей ЕСЛИ правил с фактами может породить цепочку выводов.

Правила обеспечивают естественный способ описания процессов, управляемых сложной и быстро изменяющейся внешней средой. Через правила можно определять, как программа должна реагировать на изменение данных; при этом не нужно заранее знать блок-схему управления обработкой данных. В программе традиционного типа схема передачи управления и использования данных предопределена в самой программе. Обработка здесь осуществляется последовательными шагами, а ветвление имеет место только в заранее выбранных точках. Этот способ управления хорошо работает в случае задач, допускающих алгоритмическое решение, если к тому же при этом данные меняются достаточно медленно, например, при решении систем линейных уравнений. Для задач, ход решения которых управляется самими данными, где ветвление скорее норма, чем исключение, этот способ малоэффективен. В задачах такого рода правила дают возможность на каждом шаге оценить ситуацию и предпринять соответствующие действия. Использование правил упрощает объяснение того, что и как сделала программа, т. е. каким способом она пришла к конкретному заключению.

Представление знаний, основанное на фреймах, использует сеть узлов, связанных отношениями и организованных иерархически. Каждый узел представляет собой концепцию, которая может быть описана атрибутами и значениями, связанными с этим узлом. Узлы, которые занимают более низкое положение в иерархии, автоматически наследуют свойства узлов, занимающих более высокое положение, Эти методы обеспечивают естественный и эффективный путь классификации и построения таксономии, например залежей руд или различных заболеваний.