Режимы работы экспертных систем

 

Экспертная система работает в двух основных режимах:

1) в режиме приобретения знаний;

2) в режиме решения задачи (называемом также режимом консультаций, или режимом использования экспертной системы).

Это логично и понятно, ведь сначала необходимо как бы загрузить экспертную систему информацией из той предметной области, в которой ей предстоит работать, это и есть режим «обучения» экспертной системы, режим, когда она получает знания. А уже после загрузки всей необходимой для работы информации следует и сама работа. Экспертная система становится готовой для эксплуатации, и ее теперь можно использовать для консультаций или для решения каких‑либо задач.

Рассмотрим более подробно режим приобретения знаний.

В режиме приобретения знаний работу с экспертной системой осуществляет эксперт при посредничестве инженера по знаниям. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями (данными), которые, в свою очередь, позволяют системе в режиме решения уже без участия эксперта решать задачи из данной предметной области.

Следует отметить, что режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые непосредственно программистом. Отсюда следует, что в отличие от традиционного подхода в случае экспертных систем разработку программ осуществляет не программист, а эксперт, естественно, с помощью экспертных систем, т. е. по большому счету человек, не владеющий программированием.

А теперь рассмотрим второй режим функционирования экспертной системы, т. е. режим решения задач.

В режиме решения задачи (или так называемом режиме консультации) общение с экспертными системами осуществляет непосредственно конечный пользователь, которого интересует концевой итог работы и иногда способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения экспертной системы пользователь не обязательно должен быть специалистом в данной проблемной области. В этом случае он обращается к экспертным системам за результатом, не имея достаточных знаний для получения результатов. Или все же пользователь может обладать уровнем знаний, достаточным для достижения необходимого результата самостоятельно. В этом случае пользователь может сам получить результат, но обращается к экспертным системам с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на экспертные системы монотонную работу. В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из базы данных формирует решение задачи. Экспертные системы при решении задачи не только исполняют предписанную последовательность конкретной операции, но и предварительно формирует ее. Это делается для случая, если реакция системы не совсем понятна пользователю. В этой ситуации пользователь может потребовать объяснения о том, почему данная экспертная система задает тот или иной вопрос или почему данная экспертная система не может выполнить данную операцию, как получен тот или иной результат, поставляемый данной экспертной системой.

 

Продукционная модель знаний

 

По своей сути продукционные модели знаний близки к логическим моделям, что позволяет организовать весьма эффективные процедуры логического вывода данных. Это с одной стороны. Однако, с другой стороны, если рассматривать продукционные модели знаний в сравнении с логическими моделями, то первые более наглядно отображают знания, что является неоспоримым преимуществом. Поэтому, несомненно, продукционная модель знаний является одним из главных средств представления знаний в системах искусственного интеллекта.

Итак, начнем подробное рассмотрение понятия продукционной модели знаний.

Традиционная продукционная модель знаний включает в себя следующие базовые компоненты:

1) набор правил (или продукций), представляющих базу знаний продукционной системы;

2) рабочую память, в которой хранятся исходные факты, а также факты, выведенные из исходных фактов при помощи механизма логического вывода;

3) сам механизм логического вывода, позволяющий из имеющихся фактов, согласно имеющимся правилам вывода, выводить новые факты.

Причем, что любопытно, количество таких операций может быть бесконечно.

Каждое правило, представляющее базу знаний продукционной системы, содержит условную и заключительную части. В условной части правила находится либо одиночный факт, либо несколько фактов, соединенных конъюнкцией. В заключительной части правила находятся факты, которыми необходимо пополнить рабочую память, если условная часть правила является истинной.

Если попытаться схематично изобразить продукционную модель знаний, то под продукцией понимается выражение следующего вида:

 

(i) Q; P; A → B; N;

 

Здесь i – это имя продукционной модели знаний или ее порядковый номер, с помощью которого данная продукция выделяется из всего множества продукционных моделей, получая некую идентификацию. В качестве имени может выступать некоторая лексическая единица, отражающая суть данной продукции. Фактически мы именуем продукцию для лучшего восприятия сознанием, чтобы упростить поиск нужной продукции из списка.

Приведем простой пример: покупка тетради» или «набор цветных карандашей. Очевидно, что каждую продукцию обычно именуют словами, подходящими для данного момента. Проще говоря, называют вещи своими именами.

Идем дальше. Элемент Q характеризует сферу применения данной конкретной продукционной модели знаний. Такие сферы легко выделяются в сознании человека, поэтому с определением данного элемента, как правило, сложностей не возникает. Приведем пример.

Рассмотрим следующую ситуацию: допустим, в одной сфере нашего сознания хранятся знания о том, как надо готовить пищу, в другой, как добраться до работы, в третьей, как правильно эксплуатировать стиральную машину. Подобное разделение присутствует и памяти продукционной модели знаний. Это разделение знаний на отдельные сферы позволяет значительно экономить время, затрачиваемое на поиск нужных в данный момент каких‑то конкретных продукционных моделей знаний, и тем самым значительно упрощает процесс работы с ними.

Разумеется, что основным элементом продукции является ее так называемое ядро, которое в нашей приведенной выше формуле обозначалось как А → В. Эта формула может быть интерпретирована, как «если выполняется условие А, то следует выполнить действие В».

Если же мы имеем дело с более сложными конструкциями ядра, то в правой части допускается следующий альтернативный выбор: «если выполняется условие А, то следует выполнить действие В₁, иначе следует выполнить действие В₂».

Однако интерпретация ядра продукционной модели знаний может быть различной и зависеть от того, что будет стоять слева и справа от знака секвенции «→». При одной из интерпретаций ядра продукционной модели знаний секвенция может истолковываться в обычном логическом смысле, т. е. в качестве знака логического следования действия В из истинного условия А.

Тем не менее возможны и другие интерпретации ядра продукционной модели знаний. Так, например, А может описывать какое‑то условие, выполнение которого необходимо для того, чтобы можно было совершить некое действие В.

Далее рассмотрим элемент продукционной модели знаний Р.

Элемент Р определяется, как условие применимости ядра продукции. Если условие Р истинно, то ядро продукции активизируется. В противном случае, если условие Р не выполняется, т. е. оно ложно, ядро не может быть активизировано.

В качестве наглядного примера рассмотрим следующую продукционную модель знаний:

 

«Наличие денег»; «Если хочешь купить вещь А, то следует заплатить в кассу ее стоимость и предъявить чек продавцу».

 

Смотрим, если условие Р истинно, т. е. покупка оплачена и чек предъявлен, то ядро активизируется. Покупка совершена. В случае если в этой продукционной модели знаний условие применимости ядра ложно, т. е. если нет денег, то применить ядро продукционной модели знаний невозможно, и оно не активизируется.

И переходим, наконец, к элементу N.

Элемент N называется постусловием продукционной модели данных. Постусловие задает действия и процедуры, которые необходимо выполнить после реализации ядра продукции.

Для лучшего восприятия приведем простой пример: после покупки вещи в магазине необходимо в описи товаров этого магазина уменьшить на единицу количество вещей такого типа, т. е. если покупка совершена (следовательно, реализовано ядро), то в магазине стало на одну единицу данного конкретного товара меньше. Отсюда постусловие «Вычеркнуть единицу купленного товара».

Подводя итог, мы можем сказать, что представление знаний в виде набора правил, т. е. посредством использования продукционной модели знаний, имеет следующие преимущества:

1) это простота создания и понимания отдельных правил;

2) это простота механизма логического выбора.

Однако в представлении знаний в виде набора правил имеются и недостатки, которые все же ограничивают сферу и частоту применения продукционных моделей знаний. Основным таким недостатком считается неясность взаимных отношений между составляющими конкретную продукционную модель знаний правилами, а также правилами логического выбора.

 

[1]Подчеркнутому шрифту в типографском издании книги соответствует полужирный курсив в данной (электронной) версии книги. (Прим. эл. ред)