Существует еще одна величина, поддающаяся оптимизации: длина цепочки вывода. Такая оптимизация позволила бы давать более простые объяснения типа "как". Сложность объяснений можно также уменьшить за счет селективного подхода к правилам. Некоторые из правил можно было бы не включать в состав объектов Трасса и Ответ, порождаемых процедурой рассмотреть. С этой целью необходимо указывать в базе знаний, какие из правил "трассируемы", а следовательно, должны появляться в объяснениях, а какие можно опускать.

В "разумной" экспертной системе следует предусмотреть вероятностные механизмы, заставляющие ее концентрировать свое внимание на наиболее правдоподобных гипотезах среди всех конкурирующих между собой гипотез. Такая экспертная система должна запрашивать у пользователя ту информацию, которая позволила бы распознать наилучшую среди наиболее правдоподобных гипотез.

Наша экспертная система была классификационного или "анализирующего" типа, в противоположность системам "синтезирующего" типа, в которых ставится задача построить что-либо. В последнем случае результат работы - это план действий, предпринимаемых для выполнения этой задачи, например план действий робота, компьютерная конфигурация, удовлетворяющая заданным требованиям, или форсированная комбинация в шахматах. Наш пример, относящийся к локализации неисправностей, можно естественным образом расширить, чтобы включить в рассмотрение действия. Например, если система не может прийти к определенному выводу, поскольку приборы выключены, она даст рекомендацию: "Включить лампу 3". Здесь сразу возникнет задача построения оптимального плана: минимизировать число действий, необходимых для достижения окончательного вывода.

Проекты

Завершите программирование нашей оболочки в части, касающейся неопределенной информации (процедура ответпольз и другие).

Рассмотрите перечисленные выше критические замечания, а также возможные расширения нашей экспертной системы. Разработайте и реализуйте соответствующие усовершенствования.

Резюме

Обычно от экспертных систем требуют выполнения следующих функций:

решение задач в заданной предметной области,

объяснение процесса решения задач,

работа с неопределенной и неполной информацией.

Удобно считать, что экспертная система со стоит из двух модулей: оболочки и базы знаний. Оболочка в свою очередь состоит из механизма логического вывода и интерфейса с пользователем.

При создании экспертной системы необходимо принять решения о выборе формального языка представления знаний, механизма логического вывода, средств взаимодействия с пользователем и способа работы в условиях неопределенности.

"Если-то"-правила, или продукции являются наиболее часто применяемой формой представ ления знаний в экспертных системах.

Оболочка, разработанная в данной главе, интерпретирует "если-то"-правила, обеспечивает выдачу объяснений типа "как" и "почему" и запрашивает у пользователя необходимую информацию.

Машина логического вывода была расширена для работы с неопределенной информацией.

В данной главе были обсуждены следующие понятия:

экспертные системы

база знаний, оболочка,

машина логического вывода

"если-то"-правила, продукции

объяснения типа "как" и "почему"

категорические знания, неопределенные знания

сеть вывода,

распространение оценок достоверности по сети

Литература

Книга Michie (1979) - это сборник статей, относящихся к различным аспектам экспертных систем и инженерии знаний. Две ранние экспертные системы, оказавшие большое влияние на развитие этой области, MYCIN и Prospector, описаны в Shortliffe (1976) и Duda et al (1979). Книга Buchanan and Shortliffe (1984) является хорошим сборником статей, посвященных результатам экспериментов с системой MYCIN. Weiss and Kulikowski (1984) описывают свой практический опыт разработки экспертных систем. Вопрос о работе в условиях неопределенности еще нельзя считать вполне решенным: в статье Quinlan (1983) сравниваются различные подходы к этой проблеме. Способ разработки нашей экспертной системы до некоторой степени аналогичен описанному в Hammond (1984). Некоторые примеры, использовавшиеся в тексте, заимствованы из Winston (1984), Shortliffe (1976), Duda et al (1979), Bratko (1982) и Reiter (1980).

Bratko I. (1982). Knowledge-based problem-solving in AL3. In: Machine Intelligence 10 (J.E. Hayes, D. Michie, Y.H. Pao, eds.). Ellis Horwood.

Buchanan B.G. and Shortliffe E.H. (1984, eds.). Rule-based Expert Systems: The МYСIN Experiments of the Stanford Heuristic Programming Project. Addison-Wesley.

Duda R., Gasschnig J. and Hart P. (1979). Model design in the Prospector consultant system for mineral exploration. In: Expert Systems in the Microelectronic Age (D. Michie, ed.). Edinburgh University Press.

Hammond P. (1984). vMicro-PROLOG for Expert Systems. In: Micro-PROLOG: Programming in Logic (K.L. Clark, F.G. McCabe, eds.). Prentice-Hall.

Michie D. (1979, ed.). Expert Systems in the Microelectronic Age. Edinburgh University Press.

Quinlan J.R. (1983). Inferno: a cautious approach to uncertain reasoning. The Computer Journal 26: 255-270.

Reiter J. (1980). AL/X: An Expert System Using Plausible Inference. Oxford: Intelligent Terminals Ltd.