Иван Братко - Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

Экспертная система — это программа, которая ведет себя подобно эксперту в некоторой, обычно узкой, прикладной области. Типичные применения экспертных систем включают в себя такие задачи, как медицинская диагностика, локализация неисправностей в оборудовании и интерпретация результатов измерений. Экспертные системы должны решать задачи, требующие для своего решения экспертных знаний в некоторой конкретной области. В той или иной форме экспертные системы должны обладать этими знаниями. Поэтому их также называют системами , основанными на знаниях . Однако не всякую систему, основанную на знаниях, можно рассматривать как экспертную. Экспертная система должна также уметь каким-то образом объяснять свое поведение и свои решения пользователю, так же, как это делает эксперт-человек. Это особенно необходимо в областях, для которых характерна неопределенность, неточность информации (например, в медицинской диагностике). В этих случаях способность к объяснению нужна для того, чтобы повысить степень доверия пользователя к советам системы, а также для того, чтобы дать возможность пользователю обнаружить возможный дефект в рассуждениях системы. В связи с этим в экспертных системах следует предусматривать дружественное взаимодействие с пользователем, которое делает для пользователя процесс рассуждения системы "прозрачным".

Часто к экспертным системам предъявляют дополнительное требование — способность иметь дело с неопределенностью и неполнотой. Информация о поставленной задаче может быть неполной или ненадежной; отношения между объектами предметной области могут быть приближенными. Например, может не быть полной уверенности в наличии у пациента некоторого симптома или в том, что данные, полученные лри измерении, верны; лекарство может стать причиной осложнения, хотя обычно этого не происходит. Во всех этих случаях необходимы рассуждения с использованием вероятностного подхода.

В самом общем случае для того, чтобы построить экспертную систему, мы должны разработать механизмы выполнения следующих функций системы:

• решение задач с использованием знаний о конкретной предметной области — возможно, при этом возникнет необходимость иметь дело с неопределенностью

• взаимодействие с пользователем , включая объяснение намерений и решений системы во время и после окончания процесса решения задачи.

Каждая из этих функций может оказаться очень сложной и зависит от прикладной области, а также от различных практических требований. В процессе разработки и реализации могут возникать разнообразные трудные проблемы. В данной главе мы ограничился наметками основных идей, подлежащих в дальнейшем детализации и усовершенствованию.

При разработке экспертной системы принято делить ее на три основных модуля, как показано на рис. 14.1:

(1) база знаний,

(2) машина логического вывода,

(3) интерфейс с пользователем.

База знаний содержит знания, относящиеся к конкретной прикладной области, в том числе отдельные факты, правила, описывающие отношения или явления, а также, возможно, методы, эвристики и различные идеи, относящиеся к решению задач в этой прикладной области. Машина логического вывода умеет активно использовать информацию, содержащуюся в базе знаний. Интерфейс с пользователем отвечает за бесперебойный обмен информацией между пользователем и системой; он также дает пользователю возможность наблюдать за процессом решения задач, протекающим в машине логического вывода. Принято рассматривать машину вывода и интерфейс как один крупный модуль, обычно называемый оболочкой экспертной системы , или, для краткости, просто оболочкой .

Рис. 14.1. Структура экспертной системы.

В описанной выше структуре собственно знания отделены от алгоритмов, использующих эти знания. Такое разделение удобно по следующим соображениям. База знаний, очевидно, зависит от конкретного приложения. С другой стороны, оболочка, по крайней мере в принципе, независима от приложений. Таким образом, разумный способ разработки экспертной системы для нескольких приложений сводится к созданию универсальной оболочки, после чего для каждого приложения достаточно подключить к системе новую базу знаний. Разумеется, все эти базы знаний должны удовлетворять одному и тому же формализму, который оболочка "понимает". Практический опыт показывает, что для сложных экспертных систем наш сценарий с одной оболочкой и многими базами знаний работает не так гладко, как бы этого хотелось, за исключением тех случаев, когда прикладные области очень близки. Тем не менее даже если переход от одной прикладной области к другой требует модификации оболочки, то по крайней мере основные принципы ее построения обычно удается сохранить.

В этой главе мы намерены разработать относительно простую оболочку, при помощи которой, несмотря на. ее простоту, мы сможем проиллюстрировать основные идеи и методы в области экспертных систем. Мы будем придерживаться следующего плана:

(1) Выбрать формальный аппарат для представления знаний.

(2) Разработать механизм логического вывода, соответствующий этому формализму.

(3) Добавить средства взаимодействия с пользователем.

(4) Обеспечить возможность работы в условиях неопределенности.

В качестве кандидата на использование в экспертной системе можно рассматривать, в принципе, любой непротиворечивый формализм, в рамках которого можно описывать знания о некоторой проблемной области. Однако самым популярным формальным языком представления знаний является язык правил типа "если-то" (или кратко: "если-то"-правил), называемых также продукциями . Каждое такое правило есть, вообще говоря, некоторое условное утверждение, но возможны и различные другие интерпретации. Вот примеры:

• если предварительное условие P то заключение (вывод) С

• если ситуация S то действие А

• если выполнены условия C1 и C2 то не выполнено условие С

"Если-то"-правила обычно оказываются весьма естественным выразительным средством представления знаний. Кроме того, они обладают следующими привлекательными свойствами:

• Модульность : каждое правило описывает небольшой, относительно независимый фрагмент знаний.

• Возможность инкрементного наращивания : добавление новых правил в базу знаний происходит относительно независимо от других правил.