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. В главах 11-15 будет продемонстрировано, как такие методы используются на практике. В настоящей главе речь пойдет в основном о теоретических аспектах представления неопределенности и о том, почему в исследованиях по искусственному интеллекту такое большое внимание уделяется этим проблемам. В главе 21 мы вновь вернемся к проблеме неопределенности и рассмотрим ее более глубоко, но для большинства читателей вполне достаточно будет и тех сведений, которые представлены в данной главе.
При решении проблем мы часто встречаемся со множеством источников неопределенности используемой информации, но в большинстве случаев их можно разделить на две категории: недостаточно полное знание предметной области и недостаточная информация о конкретной ситуации.
Теория предметной области (т.е. наши знания об этой области) может быть неясной или неполной: в ней могут использоваться недостаточно четко сформулированные концепции или недостаточно изученные явления. Например, в диагностике психических заболеваний существует несколько отличающихся теорий о происхождении и симптоматике шизофрении.
Неопределенность знаний приводит к тому, что правила влияния даже в простых случаях не всегда дают корректные результаты. Располагая неполным знанием, мы не можем уверенно предсказать, какой эффект даст то или иное действие. Например, терапия, использующая новые препараты, довольно часто дает совершенно неожиданные результаты. И, наконец, даже когда мы располагаем достаточно полной теорией предметной области, эксперт может посчитать, что эффективнее использовать не точные, а эвристические методы. Так, методика устранения неисправности в электронном блоке путем замены подозрительных узлов оказывается значительно более эффективной, чем скрупулезный анализ цепей в поиске детали, вышедшей из строя.
Но помимо неточных знаний, неопределенность может быть внесена и неточными или ненадежными данными о конкретной ситуации. Любой сенсор имеет ограниченную разрешающую способность и отнюдь не стопроцентную надежность. При составлении отчетов могут быть допущены ошибки или в них могут попасть недостоверные сведения. На практике далеко не всегда можно получить полные ответы на поставленные вопросы и хотя можно воспользоваться различного рода дополнительной информацией о пациенте, например с помощью дорогостоящих процедур или хирургическим путем, такие методики используются крайне редко из-за высокой стоимости и рискованности. Помимо всего прочего, существует еще и фактор времени. Не всегда есть возможность быстро получить необходимые данные, когда ситуация требует принятия срочного решения. Если работа ядерного реактора вызывает подозрение, вряд ли кто-нибудь будет ждать окончания всего комплекса проверок, прежде чем принимать решение о его остановке.
Суммируя все сказанное, отметим, что эксперты пользуются неточными методами по двум главным причинам:
- точных методов не существует;
- точные методы существуют, но не могут быть применены на практике из-за отсутствия необходимого объема данных или невозможности их накопления по соображениям стоимости, риска или из-за отсутствия времени на сбор необходимой информации.
Большинство исследователей, занимающихся проблемами искусственного интеллекта, давно пришли к единому мнению, что неточные методы играют важную роль в разработке экспертных систем, но много споров вызывает вопрос, какие именно методы должны использоваться. До последнего времени многие соглашались с утверждениями Мак-Карти и Хейеса, что теория вероятности не является адекватным инструментом для решения задач представления неопределенности знаний и данных [McCarthy and Hayes, 1969]. Выдвигались следующие аргументы в пользу такого мнения:
- теория вероятности не дает ответа на вопрос, как комбинировать вероятности с количественными данными (см. об этом в главе 8);
- назначение вероятности определенным событиям требует информации, которой мы просто не располагаем.
Другие исследователи прибавляли к этим аргументам свои:
- непонятно, как количественно оценивать такие часто встречающиеся на практике понятия, как "в большинстве случаев", "в редких случаях", или такие приблизительные оценки, как "старый" или "высокий";
- применение теории вероятности требует "слишком много чисел", что вынуждает инженеров давать точные оценки тем параметрам, которые они не могут оценить;
- обновление вероятностных оценок обходится очень дорого, поскольку требует большого объема вычислений.
Все эти соображения породили новый формальный аппарат для работы с неопределенностями, который получил название нечеткая логика (fuzzy logic) или теория функций доверия (belieffunctions). Этот аппарат широко используется при решении задач искусственного интеллекта и особенно при построении экспертных систем. Нечеткая логика будет рассмотрена ниже в этой главе, а о теории функций доверия (ее также называют теорией признаков Демпстера-Шафера) мы поговорим в главе 21. Однако в последние годы адвокаты теории вероятностей предприняли довольно эффективную контратаку, а потому мы также представим читателям основные концепции этой теории и ее главных конкурентов, а обзор дальнейшего развития работ в этом направлении отложим до следующей главы.