Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы

Представление неопределенности знаний и данных

• Источники неопределенности

  Во многих реальных приложениях приходится сталкиваться с ситуацией, когда автоматический решатель задач имеет дело с неточной информацией. В этой главе мы рассмотрим основные идеи, касающиеся количественной оценки неопределенности и методов формирования нечетких суждений.

• Экспертные системы и теория вероятностей. Условная вероятность.

  В этом разделе будут рассмотрены те аспекты теории вероятностей, которые имеют отношение к представлению неопределенностей. Мы начнем с понятия условной вероятности и остановимся на тех причинах, по которым вероятностный подход критикуется большинством исследователей, занимающихся экспертными системами.

• Коэффициенты уверенности

  Теперь мы вернемся к коэффициентам уверенности, о которых уже шла речь в главе 3, когда мы рассматривали принципы работы системы MYCIN.

• Коэффициенты уверенности и условные вероятности

  Адаме показал, что если используется простая вероятностная модель на основе правила Байеса, то в системе MYCIN коэффициенты уверенности гипотез не соответствуют вероятностям гипотез при заданных признаках [Adams, 1976].

• Сомнительность и возможность. Нечеткие множества.

  Помимо использования коэффициентов уверенности, в литературе описаны и иные подходы, альтернативные вероятностному. В частности, много внимания уделяется нечеткой логике (fuzzy logic) и теории функций доверия (belieffunctions).

• Нечеткая логика

  Ту роль, которую в классической теории множеств играет двузначная булева логика, в теории нечетких множеств играет многозначная нечеткая логика, в которой предположения о принадлежности объекта множеству, например FAST-CAR(Porche-944), могут принимать действительные значения в интервале от 0 до 1.

• Теория возможности

  Нечеткая логика имеет дело с ситуациями, когда и сформулированный-вопрос, и знания, которыми мы располагаем, содержат нечетко очерченные понятия. Однако нечеткость формулировки понятий является не единственным источником неопределенности. Иногда мы просто не уверены в самих фактах.

• Неопределенное состояние проблемы неопределенности

  Одно из главных достоинств формализма нечеткой логики в применении к экспертным системам состоит в возможности комбинирования его логических операторов. Ранее мы уже отмечали, что для правила MYCIN: | ЕСЛИ | пациент имеет показания и симптомы s1 ^… ^ sk и | имеют место определенные фоновые условия t1 ^… ^ tm, | ТО можно с уверенностью т заключить, что пациент страдает заболеванием di.

• Рекомендуемая литература. Упражнения.

  Подробное изложение методики применения коэффициентов уверенности в системе MYCIN читатель найдет в части 4 книги Бучанана и Шортлиффа [Buchanan and Shartliffe, 1984]. В этой же книге воспроизведена критическая статься Адамса.