Некоторые программные средства, впервые разработанные для EMYCIN, в дальнейшем стали типовыми для большинства оболочек экспертных систем. Среди таких средств следует отметить следующие.

Язык представления правил. В системе EMYCIN такой язык использует систему обозначений, аналогичную языку ALGOL. Этот язык, с одной стороны, более понятен, чем LISP, а с другой— более строг и структурирован, чем тот диалект обычного английского, который использовался в MYCIN.

Индексированная схема применения правил, которая позволяет сгруппировать правила, используя в качестве критерия группировки параметры, на которые ссылаются эти правила. Так, правила, применяемые в MYCIN, разбиваются на группы: CULRULES — правила, относящиеся к культурам бактерий, ORGRULES — правила, касающиеся организмов, и т.д.

Использование обратной цепочки рассуждений в качестве основной стратегии управления. Эта стратегия оперирует с И/ИЛИ-деревом, чьи листья представляют собой данные, которые могут быть найдены в таблицах или запрошены пользователем.

Интерфейс между консультационной программой, созданной на основе EMYCIN, и конечным пользователем. Этот компонент оболочки обрабатывает все сообщения, которыми обмениваются пользователь и программа (например, запросы программы на получение данных, варианты решения, которые формирует программа в ответ на запросы пользователя, и т.п.).

Интерфейс между разработчиком и программой, обеспечивающий ввод и редактирование правил, редактирование знаний, представленных в форме таблиц, тестирование правил и выполнение репрезентативных задач.

Значительная часть интерфейса реализуется отдельным компонентом EMYCIN — программой TEIRESIAS [Davis, 1980,b]. Эта программа представляет собой "редактор знаний", который упрощает редактирование и сопровождение больших баз знаний. Редактор проверяет синтаксическую корректность правил, анализирует взаимную непротиворечивость правил в базе знаний и следит за тем, чтобы новое правило не являлось частным случаем существующих. Противоречие возникает, когда два правила с одинаковыми антецедентами имеют противоречивые консеквенты. Одно правило является частью другого в том случае, когда совокупность условий антецедента одного правила представляет собой подмножество совокупности условий другого правила, а их консеквенты одинаковы. Но в состав TEIRESIAS не включены знания о какой-либо конкретной предметной области или о стратегии решения проблем, которая может быть использована в проектируемой экспертной системе.

Такая организация программы TEIRESIAS является, с одной стороны, ее достоинством, а с другой — недостатком. Общность интерфейса, его независимость от назначения проектируемой экспертной системы — достоинства TEIRESIAS. Используемые в ней методы синтаксического анализа могут быть применены к правилам, относящимся к любой предметной области. А тот факт, что эта программа привносит существенные сложности в процесс общения инженера по знаниям с экспертом, является ее недостатком. Зачастую знания, которыми располагает эксперт, не укладываются в жесткие рамки синтаксических правил, на соблюдении которых "настаивает" TEIRESIAS. Тем не менее эта программа включает множество новшеств, которые имеет смысл рассмотреть подробнее, что мы и сделаем в следующем разделе. Другие аналогичные программные средства, предназначенные для облегчения процесса извлечения знаний, детально описаны в разделе 10.3 с учетом семантики предметной области

Сопровождение и редактирование баз знаний с помощью программы TEIRESIAS

Как правило, человек-эксперт знает о той предметной области, в которой он является специалистом, гораздо больше, чем может выразить на словах. Вряд ли можно добиться от него многого, задавая вопросы в общем виде, например: "Что вам известно об инфекционных заболеваниях крови?" Гораздо продуктивнее подход, реализованный в программе TEIRESIAS, который предполагает вовлечение эксперта в решение несложных репрезентативных задач из определенной предметной области и извлечение необходимых знаний в процессе такого решения.

Задавшись определенным набором базовых правил, представляющих прототип экспертной системы, TEIRESIAS решает в соответствии с этими правилами какую-нибудь из сформулированных репрезентативных проблем и предлагает эксперту критиковать результаты. В ответ эксперт должен сформулировать новые правила и откорректировать введенные ранее, а программа отслеживает внесенные изменения, анализирует их на предмет сохранения целостности и непротиворечивости всего набора правил, используя при этом модели правил. В процессе анализа используется обобщение правил различного вида.

Например, правила системы MYCIN, предназначенные для идентификации организмов, содержат в предпосылках сведения о параметрах анализируемой культуры организмов и типе инфекции. Таким образом, если эксперт собирается добавить новое правило такого типа, то вполне резонно предположить, что в нем должны упоминаться аналогичные параметры. Если же это не так, то, как минимум, нужно обратить на это внимание пользователя и предоставить в его распоряжение средства, помогающие что-либо сделать с этими параметрами.

Другая модель правил может учитывать тот факт, что правила, касающиеся образцов культур и типов инфекции, среди прочих, должны в антецедентной части включать и способы проникновения инфекции в организм пациента. Опять же, система может запросить эту информацию у пользователя, если при формулировке нового правила этого типа она была опущена. Более того, можно догадаться, какой именно способ проникновения обычно бывает связан с теми клиническими показаниями, которые содержатся в данном правиле, и обратить внимание пользователя на возможное несоответствие.

Модели правил являются, по существу, метаправилами, уже рассмотренными в главе 5, поскольку они предназначены для выработки суждений о правилах, а не об объектах предметной области приложения. В частности, в программе TEIRESIAS имеются метаправила, относящиеся к атрибутам правил объектного уровня. Такие правила обращают внимание пользователя на то, что в данных обстоятельствах целесообразно сначала исследовать определенные параметры, а уж затем в процессе отладки набора правил пытаться отслеживать влияние других параметров.

Существуют также средства, помогающие эксперту добавить новые варианты типов данных. Ошибки, которые обычно возникают при решении подобных задач, состоят в том, что новые типы данных имеют структуру, не согласующуюся с типами, уже существующими в системе. Например, если предпринимается попытка включить в систему MYCIN новый клинический параметр, то он должен унаследовать структуру атрибутов, связанную с другими аналогичными параметрами, а значения атрибутов должны иметь согласованные диапазоны представления.

Абстрактные данные, которые используются для формирования новых экземпляров структур данных, называются схемами. Эти схемы представляют собой обобщенные описания типов данных, точно так же, как структуры данных являются обобщениями конкретных данных. Следовательно, схемы также могут быть организованы в виде иерархической структуры, в которой каждая схема, во-первых, наследует атрибуты, ассоциированные с ее предшественницей в иерархии, а во-вторых, имеет еще и собственные дополнительные атрибуты.

В таком случае процесс создания нового типа данных включает прослеживание пути от корня иерархии схем к той схеме, которая представляет интересующий нас тип данных. На каждом уровне имеются атрибуты, которые нужно конкретизировать, причем процесс продолжается до тех пор, пока не будет конкретизирована вся структура. Отношения между схемами в иерархии определяют последовательность выполнения задач обновления структур данных в системе.

Таким образом, в программе TEIRESIAS можно выделить три уровня обобщения:

знания об объектах данных, специфические для предметной области;

знания о типах данных, специфические для метода представления знаний;

знания, независимые от метода представления.

Из сказанного выше следует, что эксперт может использовать программу TEIRESIAS для взаимодействия с экспертной системой, подобной MYCIN, и следить с ее помощью за тем, что делает экспертная система и почему. Поскольку на этапе разработки экспертной системы мы всегда имеем дело с неполным набором правил, в котором к тому же содержится множество ошибок, можно задать вопрос эксперту: "Что вы знаете такого, что еще не знает программа?" Решая конкретную проблему, эксперт может сосредоточить внимание на корректности правил, вовлеченных в этот процесс, из числа тех, что ранее введены в систему, их редактировании при необходимости или включении в систему новых правил.