Такое правило должно быть связано в библиотеке с прецедентом, в котором упоминается 18-летний юноша, успешно прошедший тесты повышенной сложности и выплачивающий взнос по сниженному тарифу.

На основании каких соображений принимается решение, является ли прецедент "неотразимым" или нет? Предложенное Голдингом решение состоит в следующем. Когда мы проводим аналогию между прецедентом и текущим случаем, мы тем самым формируем некое неявное правило, скрытое от посторонних глаз. Предположим, что в нашем примере речь идет о водителе-мужчине 20 лет, который имеет квалификацию повышенной категории, и мы обнаружили аналогичный прецедент, но в нем речь шла о 1 8-летнем водителе. Эта аналогия сформирует неявное правило в виде

"Мужчины не старше 25 лет, имеющие повышенную квалификационную категорию, платят страховой взнос по сниженному тарифу".

Предположим, что при оценке степени близости, которая необходима для извлечения и последующего анализа прецедентов, возраст водителей разделяется на диапазоны, скажем "до 25 лет", "от 25 до 65 лет" и "свыше 65 лет". Эта мера близости оценит рассматриваемый нами случай и прецедент как очень похожие, поскольку совпадают возрастная категория и пол.

Можно протестировать это правило и на остальных прецедентах в библиотеке и оценить, какой процент выявленных прецедентов оно накрывает. Любой прецедент с мужчиной-водителем повышенной квалификационной категории, чей возраст не превышает 25 лет и который выплачивает взнос по повышенному тарифу, будет считаться исключением и, следовательно, снижать рейтинг прецедента. Если же случаи достаточно похожи, а правило достаточно точное, то аналогия считается "неотразимой" и компонент обработки прецедентов "выигрывает". В противном случае выигрыш будет за применяемым правилом, и в окончательном решении будет использован вариант, следующий из правила.

Таким образом, "неотразимость" зависит от трех факторов:

степени близости случаев, которая должна превышать определенный порог;

точности неявного правила, сформулированного в результате выявленной аналогии; в качестве меры точности берется пропорция прецедентов, которые подтверждают применение этого правила;

4 достоверности оценки точности, которая определяется размером выборки, на которой эта оценка сформирована.

Авторы продемонстрировали возможности предложенной архитектуры на примере задачи определения произношения имен. Реализованная ими система, получившая название ANAPRON, содержит около 650 лингвистических правил и 5000 прецедентов. Результаты испытания системы показали, что она обладает более высокой производительностью, чем системы-аналоги, использующие либо только правила, либо только прецеденты.

Гибридный символический подход и нейронные сети

В этом разделе будет рассмотрена перспектива использования нейронных сетей в экспертных системах. Нейронные сети предполагают совершенно другую модель вычислительного процесса, принципиально отличную от той, которая традиционно используется в экспертных системах. В качестве примера будет рассмотрена система SCALIR (Symbolic and Connectionist Approach to Legal Information Retrieval) [Rose, 1994].

Эта система помогает пользователю отыскать правовые документы — описания прецедентов или статьи законов, — имеющие отношение к определенному делу. Поскольку юридическая практика охватывает все области жизни современного общества, использование традиционного подхода, основанного на обычных базах знаний, к поиску и извлечению правовой информации потребует представления в системе огромного объема знаний, в большинстве нетривиальных, представляющих такие сложные понятия, как права, разрешения, обязанности, соглашения и т.п. Проблема усугубляется использованием естественного языка при составлении запросов. Большинство поисковых систем, имеющих дело с запросами на естественном языке, которые используются для поиска в сети World Wide Web, основаны на статистическом подходе, а не на базах знаний.

В системе предпринята попытка решить эту проблему посредством сочетания статистического подхода к извлечению информации и подхода, основанного на базах знаний, в которых учитываются смысловые связи между документами.

Нейронные сети

В отношении систем искусственного интеллекта вообще и экспертных систем, в частности, иногда можно услышать следующие критические замечания.

Такие системы слишком "хрупкие" в том смысле, что, встретившись с ситуацией, не предусмотренной разработчиком, они либо формируют сообщения об ошибках, либо дают неправильные результаты. Другими словами, эти программы довольно просто можно "поставить в тупик".

Они не способны непрерывно самообучаться, как это делает человек в процессе решения возникающих проблем.

Еще в середине 1980-х годов многие исследователи рекомендовали использовать для преодоления этих (и других) недостатков нейронные сети.

В самом упрощенном виде нейронную сеть можно рассматривать как способ моделирования в технических системах принципов организации и механизмов функционирования головного мозга человека. Согласно современным представлениям, кора головного мозга человека представляет собой множество взаимосвязанных простейших ячеек — нейронов, количество которых оценивается числом порядка 10¹⁰. Технические системы, в которых предпринимается попытка воспроизвести, пусть и в ограниченных масштабах, подобную структуру (аппаратно или программно), получили наименование нейронные сети.

Нейрон головного мозга получает входные сигналы от множества других нейронов, причем сигналы имеют вид электрических импульсов. Входы нейрона делятся на две категории — возбуждающие и тормозящие. Сигнал, поступивший на возбуждающий вход, повышает возбудимость нейрона, которая при достижении определенного порога приводит к формированию импульса на выходе. Сигнал, поступающий на тормозящий вход, наоборот, снижает возбудимость нейрона. Каждый нейрон характеризуется внутренним состоянием и порогом возбудимости. Если сумма сигналов на возбуждающих и тормозящих входах нейрона превышает этот порог, нейрон формирует выходной сигнал, который поступает на входы связанных с ним других нейронов, т.е. происходит распространение возбуждения по нейронной сети. Типичный нейрон может иметь до 10^J связей с другими нейронами.

Было обнаружено, что время переключения отдельного нейрона головного мозга составляет порядка нескольких миллисекунд, т.е. процесс переключения идет достаточно медленно. Поэтому исследователи пришли к заключению, что высокую производительность обработки информации в мозге человека можно объяснить только параллельной работой множества относительно медленных нейронов и большим количеством взаимных связей между ними. Именно этим объясняется широкое распространение термина "массовый параллелизм" в литературе, касающейся нейронных сетей.

Подход, базирующийся на нейронных сетях, часто рассматривается как несимволический, или субсимволический (subsymbolic), поскольку основная информационная единица, подлежащая обработке, является не символом (как это определено в главе 4), а чем-то более примитивным. Например, символ в LISP-программе, скажем МУ LAPTOP, можно было бы представить схемой активности некоторого числа связанных нейронов в нейронной сети. Но, поскольку нейронные сети часто моделируются программно, сам нейрон представляется некоторой программной структурой, которая, в свою очередь, может быть реализована с использованием символов. Например, роль нейрона может исполнять объект данных, располагающий подходящими свойствами и методами и связанный указателями с другими объектами в сети. Таким образом, на концептуальном уровне в субсимволической системе, реализованной компьютерной программой, которая содержит символы, нет ничего парадоксального.

Независимо от способа реализации, нейронную сеть можно рассматривать как взвешенный ориентированный граф такого типа, который описан в главе 6. Узлы в этом графе соответствуют нейронам, а ребра — связям между нейронами. С каждой связью ассоциирован вес — рациональное число, — который отображает оценку возбуждающего или тормозящего сигнала, передаваемого по этой связи на вход нейрона-реципиента, когда нейрон-передатчик возбуждается.

Поскольку нейронная сеть носит явно выраженный динамический характер, время является одним из основных факторов ее функционирования. При моделировании сети время изменяется дискретно, и состояние сети можно рассматривать как последовательность мгновенных снимков, причем каждое новое состояние зависит только от предыдущего цикла возбуждения нейронов.

Для выполнения обработки информации с помощью такой сети необходимо соблюдение определенных соглашений. Для того чтобы сеть стала активной, она должна получить некоторый входной сигнал. Поэтому некоторые узлы сети играют роль "сенсоров" и их активность зависит от внешних источников информации. Затем возбуждение передается от этих входных узлов к внутренним и таким образом распространяется по сети. Это обычно выполняется посредством установки высокого уровня активности входных узлов, которая поддерживается в течение нескольких циклов возбуждения, а затем уровень активности сбрасывается.

Часть узлов сети используется в качестве выходных, и их состояние активности считывается в конце процесса вычислений. Но часто интерес представляет и состояние всей сети после того, как вычисления закончатся, либо состояние узлов с высоким уровнем активности. В некоторых случаях интерес может представлять наблюдение за процессом установки сети в стабильное состояние, а в других — запись уровня активизации определенных узлов перед тем, как процесс распространения активности завершится.

На рис. 23.2 показан фрагмент нейронной сети, состоящий из четырех сенсорных узлов S₁—S₄, возбуждение от которых передается другим узлам сети. Один узел, R, является выходным. Если веса связей в сети неизвестны, то узел R будет возбужден тогда, когда будут возбуждены узлы S₁ и S₄ Но если будут возбуждены также узлы S ₂ и S₃, это приведет к подавлению возбуждения R даже при возбужденных узлах 5) и S₄. Будет ли узел R действительно возбужден при таком состоянии сигналов на входах сенсорных узлов, зависит от весов связей в сети.

Количество возможных конфигураций сети такого типа очень велико. Велико и количество способов вычисления состояния нейрона при заданной сумме состояний на его входах. Эти детали теории нейронных сетей выходят за рамки данной книги. Далее мы будем следовать идеям Роуза (Rose) и рассмотрим относительно простую модель нейронной сети, в которой любой узел может быть связан с любым другим узлом и в которой выходом узла является его состояние активности (т.е. не делается различия между активностью нейрона и сигналом на его выходе).

Рис. 23.2. Фрагмент нейронной сети с возбуждающими и тормозящими связями

Для более строгой формулировки такой модели введем следующие обозначения:

w_ij — вес связи от узла j к узлу i,

net_i = Z_j w_ij — состояние в текущий момент времени входов узла l, связанного с другими узлами сети.

При любом определении нейронной сети необходимо принимать во внимание и фактор времени, поскольку состояние любого нейрона в некоторый момент времени зависит от его предыдущего состояния и от предыдущего состояния нейронов, связанных с его входами.

Определение

Сеть связности (connectionist network) может рассматриваться как взвешенный ориентированный граф, в котором для каждого узла i выполняются следующие требования:

(1) состояние активности узла в любой момент времени t является действительным числом (будем обозначать его как a_i(t));

(2) вес связи, которая связывает узел i с любым другим узлом у сети, является действительным числом w_ij,

(3) активность узла в момент t+1 является функцией от

его активности в момент времени t, a_i(t);

взвешенной суммы сигналов на входах в момент времени t, net_i{f);

произвольного внешнего входного сигнала x_i(t).

Простая функция вычисления состояния активности узла i, удовлетворяющая требованию (3) приведенного выше определения, имеет вид

a_i(t+1) = Cумма_j [w_ija_j(t)+x_l(t)]

Это, однако, не единственно возможный способ определения активности. Функции других видов включают добавление термов, соответствующих росту или спаду активности, или имеют вид нелинейных дифференциальных функций (см., например, [Hinton, 1989]). В данной книге они рассматриваться не будут.

При конструировании сети веса связей могут быть назначены априори или изменяться со временем. В последнем случае изменение весов является одним из следствий активности сети. Веса можно рассматривать как отражение знаний, а процесс их настройки и уточнения — как процесс обучения системы. Поскольку веса существенно влияют на распространение активности по сети, от них во многом зависит и поведение сети, а следовательно, изменяя веса, можно изменять поведение сети в желаемом направлении.

Как отмечено выше, знания в сети связности представлены неявно, поскольку нельзя выделить один определенный структурный элемент сети, который представлял бы отдельное правило или сущность предметной области. Знание отражено именно во взвешенных связях между мириадами отдельных элементов сети. Таким образом, в данном случае мы имеем дело с распределенными знаниями, которые нельзя представить в виде простого перечисления числовых или символических элементов. По этой причине часто можно встретить утверждение, что в нейронных сетях выполняется субсимволическая обработка информации.

В сетях связности знания сохраняются не в декларативном виде, а потому они не могут быть доступны для интерпретации со стороны какого-либо внешнего процессора [Rumelhart and McClelland, 1986]. Доступ к знаниям и процесс логического вывода могут быть описаны только в терминах активности сети.

Конечно, ничто не препятствует конструктору сети ассоциировать отдельные ее узлы с определенными сущностями предметной области, как это сделал Роуз в системе SCALIR. Однако такое отражение понятий на узлы сети не противоречит ранее сделанному утверждению, что отношения между сущностями неявно представлены в виде связей между узлами и обычно не могут интерпретироваться в форме правил. Следовательно, хотя мы и частично приоткрыли завесу таинственности, скрывающую, что же стоит за узлами сети, сущность взвешенных связей между ними остается по-прежнему "субсимволической".

Даже в случае, если узлы представляют сущности предметной области, общая картина активности мириад узлов сети может скрывать понятия достаточно высокого уровня, объединяющие определенные аспекты сущностей, представленных узлами. Пусть, например, узлы представляют слова и пусть узлы "гонки", "машина", "водитель" возбуждены. Этим может быть представлено понятие "водитель гоночной машины" или, наоборот, факт вождения гоночной машины. В любом случае такое представление может расцениваться как субсимволическое, поскольку составляющие его узлы не могут быть оформлены в виде какой-нибудь синтаксической структуры, имеющей явно выраженный смысл. Точно так же нельзя выполнить и семантический анализ состояния мириад узлов с помощью какого-либо внешнего набора правил.