Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы

Представление знаний: принципы и методы

В главе 2 отмечалось, что большинство исследователей весьма скептически относятся к возможности использования в прикладных системах таких методик поиска решений проблем, как "порождение и проверка" и "восхождение на гору". Серьезные технические сложности программной реализации оценочных функций навели на мысль, что такая методика недооценивает возможности узкоспециальных знаний в конкретной предметной области и переоценивает возможности обобщенного подхода к воспроизведению механизмов человеческого мышления. Весьма мало вероятно, что сегодня существовала бы такая область исследований, как экспертные системы, если бы удалось найти общие принципы решения проблем, которые можно было применять, отвлекаясь от специфики конкретной предметной области.

В этой главе описана одна из первых экспертных систем, MYCIN, при разработке которой была предпринята попытка отойти от традиции использования "обобщенного решателя проблем". Система построена на основе относительно несложного алгоритма поиска, значительно более простого, чем описанный в предыдущей главе алгоритм А. Возможности программы определяются не столько реализованным в ней алгоритмом поиска, сколько методикой представления знаний, специфических для той области, в которой предполагалось использовать систему, а именно – в лечении заболеваний крови.

Но начнем мы с разъяснения таинственного термина "представление знаний", используя в качестве примера разработанную приблизительно в это же время другую программу искусственного интеллекта – программу планирования STRIPS, – которую еще нельзя было отнести к классу экспертных систем. Затем будет описана система MYCIN, использованные в ней средства представления знаний и алгоритмы. Будет показано, как в процессе эксплуатации совершенствовалась система и с помощью каких средств разработчики пытались повысить ее производительность. В заключение мы сравним обе системы и отметим, что есть в них общего и в чем существенная разница. Анализ отличий между системами поможет проиллюстрировать тот существенный вклад, который внесли разработчики ранних экспертных систем в теорию и практику искусственного интеллекта в начале 70-х годов.


В области экспертных систем представление знаний означает не что иное, как систематизированную методику описания на машинном уровне того, что знает человек-эксперт, специализирующийся в конкретной предметной области. Но ошибочно считать, будто представление знаний сводится к кодированию в смысле, аналогичном шифрованию. Если закодировать сообщение, подставив некоторым регулярным образом вместо одних символов другие, то полученный результат не имеет ничего общего с представлением содержания сообщения в том смысле, как это понимается в теории искусственного интеллекта, даже если полученный код легко воспринимается на машинном уровне и его можно хранить в памяти компьютера.

Обратим внимание хотя бы на то, что в таком коде сохраняется та лексическая или структурная неоднозначность, которая присуща естественному человеческому языку. Например, рассмотрим сообщение:

"Посещение тетушки может быть надоедливым".

Это сообщение будет настолько же неоднозначным в кодированном виде, что и на "человеческом" языке. Перевод этого текста в машинный код не избавит нас от того, что это сообщение можно трактовать и как утверждение, что "надоедает наносить визиты тетушке", и как утверждение, что "надоедает, когда тетушка наносит визит".

Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.