Извлечение знаний в системе R1/XCON

В работе [McDermott, 1982, а] содержится множество интересных наблюдений о том, как выполняется начальная фаза извлечения знаний для системы R1.

У экспертов имеется достаточно четкое, систематическое представление о том, как разбить основную задачу на подзадачи, и о том, какие отношения существуют между этими подзадачами.

При решении сформулированных подзадач, однако, поведение экспертов определяется не столько общими принципами, сколько исключениями из них, например "при выполнении подзадачи S выполнять алгоритм X, пока не будет выполнено условие У". Можно считать, что в процессе решения подзадач поведение эксперта в основном направляется событиями.

Такая систематичность в выявлении отношений между подзадачами и несистематичность решения отдельных подзадач при реализации на языке OPS5 приводит к использованию контекстов и специальных случаев. Раздельное уточнение правил и контекстов обеспечивает модульный характер коррекции ошибок в поведении системы на начальном этапе ее разработки. Однако в работе [McDermott, 1988] Мак-Дермот обратил внимание на то, что различные виды знаний не всегда хорошо различимы в рамках решения одной подзадачи. В частности, в составе правил можно встретить два класса знаний:

знания о разных способах расширения частичной конфигурации;

знания о том, какой из возможных вариантов расширения следует выбрать.

Бачан ([Bachant, 1988]) присоединился к мнению Кленси ([Clancey, 1983]) и других, ратовших за более обобщенный подход к этой проблеме. В частности, предлагалось использовать явные средства управления режимом выполнения правил. Сторонники этого подхода обращали внимание на то, что разрешение конфликтов выполняется на очень низком уровне иерархии задач, хотя можно было бы его использовать для декомпозиции в пределах задач. В новом методе, названном RIME (аббревиатура от Rl's Imlicit Made Explicit — то, что в R1 было неявным, сделано явным), была предпринята попытка найти оптимальное соотношение между слишком жестким и слишком мягким режимами управления последовательностью выполнения операций. Основной метод решения проблем в системе R1 можно отнести к виду предложи-и-примени (propose-and-apply), который состоит из следующих шагов.

(1) Инициализация цепи. Формируется элемент управления для текущей задачи и удаляются все устаревшие элементы управления для тех задач, которые уже завершены.

(2) Предложение. Предлагаются возможные варианты дальнейших действий и отвергаются неприемлемые варианты. Варианты представляются в виде операторов.

(3) Удаление лишнего. Удаляются лишние операторы в соответствии с глобальным критерием, например заранее определенным приоритетом операторов.

(4) Разрешение конфликтов. Выполняется попарное сравнение конкурирующих операторов и принимается решение, какой из двоих оставить.

(5) Выбор единственного оператора. Анализируется результат выполнения шагов 2—4 и из всех оставшихся операторов выбирается единственный.

(6) Применение оператора. Выбранный оператор применяется к текущему состоянию проблемы и таким образом формируется расширение частичной конфигурации.

(7) Оценка цели. Проверяется, не достигнута ли сформулированная цель. Если цель достигнута, процесс завершается, в противном случае цикл повторяется.

Итак, как следует из анализа, выполненного Бачаном, слабый метод (Match) использует в процессе выполнения более строгий метод (предложи-и-примени). Этот подход в чем-то аналогичен использованию эвристической классификации (строгий метод) для формирования подцелей (слабый метод) в системе MYCIN.

Несколько позже Мак-Дермот (см. [McDermott, 1988]) назвал такие более строгие методы, которые используются в сочетании с более слабыми, "role-limiting methods" (методами с ограничением роли). Методы этой группы характеризуются видом тех управляющих знаний, которые используются для выявления, отбора и применения действий, выполняемых системой. При этом предполагается, что существует группа задач, для которых использование определенной части управляющих знаний может считаться независимым от специфики предметной области.

Таким образом, можно считать, что методы с ограничением роли— это такие "методы, которые строго направляют процесс накопления и представления знаний". Хотя это определение и нельзя признать достаточно строгим, в нем выражена главная идея — некоторый метод можно отнести к группе методов с ограничением роли в том случае, если те управляющие знания, которые, как правило, используются этим методом, не очень тесно связаны со спецификой решения задачи. Можно, конечно, возразить, что в таком случае метод эвристической классификации, который используется в MYCIN, также относится к этой группе, если не обращать внимание на тот факт, что в MYCIN используются нарождающие правила.

Справедливо, однако, утверждение, что некоторая часть экспертных систем может содержать управляющие знания менее абстрактного характера, т.е. знания, так или иначе связанные с объектами определенной предметной области и отношениями между ними. Мак-Дермот, в частности, процитировал одно из правил системы R1/XCON, которое приведено ниже.

ЕСЛИ

Два действия-кандидата суть