Экспертные системы

     Экспертные  системы выполняются на ЭВМ следующих  типов: общего назначения; ПЭВМ; интеллектуальные рабочие станции; последовательные символьные ЭВМ типа ЛИСП-машин и ПРОЛОГ-машин; параллельные символьные ЭВМ.

     Программные ИС будут определяться следующими характеристиками: назначение; стадия существования; тип ИС; тип используемых методов и знаний; универсальность; основные свойства; среда функционирования.

     Назначение  определяет, для работы в каких  проблемных областях и для создания какой стадий ЭС предназначено ИС.

     По  степени проработанности ИС обычно выделяют три стадии существования: экспериментальная, исследовательская, коммерческая. Экспериментальные ИС создаются для решения узких специфических задач и редко проверяются на других задачах, обычно они работают медленно и неэффективно. Следующей стадией является исследовательская. Средства, достигшие этой стадии, обычно тщательно проверены, имеют документацию и поддерживаются разработчиком, однако они ещё могут действовать медленно и неэффективно. Исследовательские ИС используются при разработке прототипов ЭС. Высшей стадией существования ИС является коммерческая. Этой стадии достигают те ИС, которые всесторонне и тщательно проверены, хорошо документированы, сопровождаются разработчиком, являются быстрыми и обладают удобным интерфейсом.

     По  типу ИС классифицируются следующим образом:

1. символьные языки программирования, ориентированные на создание ЭС и систем ИИ (например, LISP, INTERLISP, SMALLTALK);
2. языки инженерных знаний, т.е. языки высокого уровня, ориентированные на построение ЭС (например, OPS-5, LOOPS, KES, ПРОЛОГ);
3. системы, автоматизирующие разработку (проектирование) ЭС (например, KEE, ART, TEIRESIAS, AGE, TIMM), их часто называют окружением (environment) для разработки систем ИИ, ориентированных на знания;
4. оболочки ЭС (или пустые ЭС) – ЭС не содержащие знаний ни о какой проблемной области (например, ЭКСПЕРТИЗА, EMYCIN, ЭКО, ЭКСПЕРТ).

     В приведенной классификации ИС перечислены  в порядке убывания трудозатрат, необходимых на создание с их помощью конкретной ЭС. Действительно, при использовании ИС первого типа в задачу разработчика входит программирование всех компонентов ЭС на языке довольно низкого уровня. Использование ИС второго типа позволяет значительно повысить уровень языка, что, как правило, приводит к некоторому снижению эффективности. Инструментальные средства третьего типа позволяют разработчику не программировать всё или часть компонентов ЭС, а выбирать их из заранее составленного набора. При применении ИС четвертого типа разработчик ИС полностью освобождается от работ по созданию программ, т.к. берет готовую пустую ЭС.

     При использовании ИС третьего и особенно четвертого типа могут возникнуть следующие проблемы: управляющие стратегии, вложенные в процедуры вывода ИС, могут не соответствовать методам решения, которые использует эксперт, взаимодействующий с данной ЭС, что может приводить к неэффективным, а возможно, и к неправильным решениям; язык представления знаний, принятый в ИС, может не подходить для данного приложения.

     Развитие систем, автоматизирующих разработку ЭС, приводит к появлению ИС, которые можно назвать настраиваемыми оболочками. Эти ИС позволяют разработчик использовать оболочку не как нечто неизменное, а генерировать оболочку из множества механизмов, имеющихся в ИС. Типичными таймерами таких ИС являются KEE, ART, ЭКСПЕРТИЗА, ГЛОБ.

     Инструментальные  средства можно классифицировать и  по классам ЭС на: ИС для создания простых ЭС, ИС для создания сложных ЭС. В настоящее время, как правило, ИС первого типа разрабатываются на ПЭВМ, а второго – на символьных ЭВМ, ЭВМ общего назначения и интеллектуальных рабочих станциях.

     По  типу используемых методов и знаний ИС делятся, так же как и ЭС, на традиционные, использующие только методы и способы представления инженерии знаний, и гибридные, сочетающие подходы инженерии знаний с подходами, развитыми в традиционном программировании при представлении данных и использовании подпрограмм.

     Универсальность задаётся совокупностью двух параметров; универсальностью представления знаний и универсальностью функционирования. Универсальность представления характеризует способ (модель) представления знаний в ИС и принимает следующие значения: единое представление – ИС использует одну модель; интегральное представление – ИС допускает интегральное использование нескольких моделей; универсальное – ИС допускает интегральное использование всех основных моделей представления. К основным моделям представления относятся: правила; фреймы или семантические сети; логические модели (исчисление предикатов). Примерами ИС, в которых используется единое представление, является ПРОЛОГ, интегральное представление – CENTAUR, а универсальное – KEE, ART.

     Универсальность функционирования характеризует механизмы (парадигмы), определяющие, как в ИС задается поведение (функционирование) системы, и принимает следующие значения: единый механизм функционирования – ИС использует один механизм функционирования; интегральное функционирование – ИС допускает интегральное использование нескольких механизмов функционирования; универсальное функционирование – ИС допускает интегральное использование всех основных механизмов. К основным механизмам (парадигмам программирования) относятся: процедурное программирование; обратное программирование; программирование, ориентированное на данные; программирование, ориентированное на правила.

     Процедурное программирование наиболее широко распространено среди существующих сегодня языков программирования (например, Си). Здесь явно выделяют два вида различных сущностей: процедуры, являющиеся тем, что задает поведение (функционирование) программы и выполняющие активную роль; данные, являющиеся тем, что обрабатывается способом, предписанным процедурами, и выполняющие пассивную роль. Способность составлять процедуры из команд (операторов) и вызывать их – ключ функционирования, использующего данную парадигму. Особенностью её являются боковые эффекты, возникающие в тех случаях, когда различные процедуры, использующие общие данные, независимо их изменяют.

     Парадигма объектного программирования в отличие  от процедурной не разделяет программу  на процедуры и данные. Здесь программа организуется вокруг сущностей (объектов), которые включают локальные процедуры (методы) и локальные данные (переменные). Поведение (функционирование) в этой парадигме организуется путём пересылки сообщений между объектами. Объект, получив сообщение, осуществляет его локальную интерпретацию, основываясь на локальных процедурах и данных. Объектная парадигма удобна в тех приложениях, где взаимодействие сущностей сведено к унифицированным протоколам. Важным свойством языков, использующих данную парадигму, является сеть наследований, которая существенно упрощает определение новых объектов, почти подобных известным.

     В обеих рассмотренных парадигмах активная роль в организации поведения  отводится процедурам, а не данным. Причем процедура активизируется либо её вызовом, либо посылкой ей сообщения. Подобные способы задания поведения удобны для описания детерминированной последовательности действий либо одного процесса, либо нескольких, но строго взаимосвязанных процессов.

     В программировании, ориентированном на данные, активную роль играют данные, а не процедуры. Здесь со структурами активных данных связывают некоторые процедуры (действия), которые активизируются тогда, когда осуществляется доступ к этим данным. Программирование, ориентированное на данные, позволяет организовать поведение малозависимых процессов, что трудно реализовать в процедурной и объектной парадигмах. Малая зависимость процессов означает, что они могут рассматриваться и программироваться отдельно. Однако при использовании парадигмы, управляемой данными, эти независима запрограммированные процессы, могут взаимодействовать между собой без их изменения, т.е. без перепрограммирования.

     В программировании, ориентированном на правила, поведение определяется множеством правил вида условие – действие. Условие задаёт образ данных, при возникновении которого действие правила может быть выполнено. Правила в данной парадигме играют такую же роль, как и подпрограммы в процедурной парадигме. Однако если в процедурной парадигме поведение задаётся детерминированной последовательностью процедур, не зависящей (для широкого класса обрабатываемых данных) от значений этих данных, то в парадигме, ориентированной на правила, поведение (последовательность действий) задаётся не заранее предписанной последовательностью правил, а формируется на основе тех данных и их значений, которые в текущий момент обрабатываются программой (системой). Формирование поведения осуществляется по следующей схеме. Условия правил сопоставляются с текущими данными, и те правила, условия которых удовлетворяются значениями текущих данных, становятся претендентами на выполнение. Затем по определенному критерию осуществляется выбор одного правила среди претендентов и выполнение его (т.е. выполнение действия, указанного в правой части правила). Если система (устройство) допускает параллельную обработку, то все правила-претенденты могут выполняться одновременно. Таким образом, правила выполняются в порядке, предписываемом теми образцами данных, которые, как правило, малозависимы друг от друга. Поэтому подход, ориентированный на правила, удобен для описания поведения, гибко и разнообразно реагирующего на большое многообразие состояний данных.

     Основные  свойства определяют особенности ИС с точки зрения реализации компонентов ЭС. Среда функционирования определяет тип ЭВМ, на которой реализовано ИС, тип операционной системы, в среде которой ИС работает, и используемый язык программирования.

4. ОРГАНИЗАЦИЯ ЗНАНИЙ В ЭС

     Для специалистов в области ИИ термин знания означает информацию, которая необходима программе, чтобы ока вела себя «интеллектуально». Эта информация принимает форму фактов или правил.

     Факты и правила в экспертной системе не всегда либо истинны, либо ложны; иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется “коэффициентом уверенности”.

     Многие  правила экспертной системы являются эвристиками, т.е. эмпирическими правилами  или упрощениями, которые эффективно ограничивают поиск решения. Экспертная система использует эвристики, потому что задачи, которые она решает, будь то поиск новых месторождений или согласование исков, как правило, трудны и не до конца понятны. Эти задачи не поддаются строгому математическому анализу или алгоритмическому решению. Алгоритмический метод гарантирует корректное или оптимальное решение задача, тогда как эвристический, метод даёт приемлемое решение в большинстве случаев.

     На  рис. 2 показано различие между алгоритмическим и эвристическим методами. Здесь сравнивается алгоритм предотвращения захвата самолетов на коммерческих авиалиниях с эвристическим методом, предназначенным для той же цели.

     Алгоритм  обеспечивает полную гарантию предотвращения захвата самолёта, потому что в принципе полностью исключает возможность проникновения оружия на борт самолета. К сожалению, он требует слишком много времени, слишком дорог и, что ещё важнее, слишком непопулярен, чтобы иметь какую-либо практическую ценность. Приведённый эвристический метод также может предотвратить большинство попыток захвата самолетов, но не гарантирует, что они вообще не возникнут. Использование эвристических правил делает поиск решения намного более легким и более практичным.

Рис. 2. Алгоритмические и эвристические модели данных 

     Знания  в ЭС организованы таким образом, чтобы знания о предметной области отделить от других типов знаний системы, таких, как общие знания о том, как решать задачи, или знания о том, как взаимодействовать с пользователем, например как печатать текст на терминале пользователя или как изменить текст в соответствии с командами пользователя. Выделенные знания о предметной области называются базой знаний, тогда как общие знания о нахождении решений задач называются механизмом вывода. Программа, которая работает со знаниями, организованными подобным образом, называется системой, основанной на знаниях.

     Как показано на рис. 3, в сущности, все экспертные системы являются системами, основанными на знаниях, но не наоборот. Программу ИИ для игры в “крестики и нолики” нельзя будет считать экспертной системой, даже если в ней знания о предметной области отделить от остальной программы.

Рис. 3. Экспертные системы, как системы, основанные на знаниях 

     База  знаний ЭС содержит факты (данные) и  правила (иди другие представления  знаний), использующие эти факты  как основу для принятия решений. Механизм вывода содержит интерпретатор, определяющий, каким образом применять правила для вывода новых знаний, и диспетчер, устанавливающий порядок применения этих правил. Такая структура экспертной системы показана на рис. 4.