Формирование пояснений в системах, производных от MYCIN. Формирование пояснений на основе фреймов.
Вряд ли для кого-нибудь является секретом, что по мере увеличения размеров базы знаний в экспертной системе проблемы понимания ее поведения, оперативного наблюдения и корректировки поведения нарастают как, снежный ком (см., например, [Davis, 1980, b]). Например, бывает трудно обеспечить полную совместимость новых правил с включенными ранее в базу знаний или разобрать в потоке управления в тех ситуациях, когда большое число конкурирующих друг с другом правил пытается "обратить на себя внимание" интерпретатора. Исследователям пришлось немало потрудиться над проблемой обнаружения противоречивости и преодоления избыточности множества правил (см. в [Suwa et al, 1980, b]).
Система EMYCIN (Empty MYCIN – пустая MYCIN) представляет собой оболочку, созданную на базе системы MYCIN [van Melle, 1981]. Идея состояла в том, чтобы удалить из системы MYCIN базу знаний и создать таким образом систему, сохраняющую все функциональные возможности MYCIN, которую в дальнейшем можно наполнять знаниями из той или иной предметной области (подробнее об этом см. в главе 10). В процессе разработки в EMYCIN были внесены некоторые усовершенствования по сравнению с прототипом. Для облегчения работы инженеров по знаниям в ходе отладки новой базы знаний в систему включены команды EXPLAIN (объяснение), TEST (проверка) и REVIEW (просмотр). Как и в MYCIN, команда EXPLAIN выводит на печать список тех правил, которые были активизированы в процессе сеанса работы. При этом выводится еще и дополнительная информация:
- (1) значение коэффициента уверенности, полученное в результате выполнения правила;
- (2) значения условий, специфицированных в активизированном правиле;
- (3) последний вопрос, который задавала система пользователю перед тем, как сформировать заключение.
Использование в MYCIN и EMYCIN метаправил, которые позволяют в явной форме управлять выбором активизируемых правил, создает предпосылки для анализа пользователем стратегии поведения экспертной системы в процессе формирования рекомендаций. Теперь можно было задуматься и над тем, как отразить применение метаправил в формируемых пояснениях, – предоставить пользователю информацию о том, почему в данной ситуации из множества возможных правил система выбрала именно это, а остальные отвергла.
В конце 1970-х годов в Станфорде на основе ранее созданных систем была разработана усовершенствованная программа NEOMYCIN, в которой была предпринята попытка использовать более абстрактный подход к решению медицинских проблем, чем в прототипе, все в той же MYCIN [Clancey and Letsinger, 1984], [Clancey, 1987, с]. В центре внимания разработчиков оказались те знания, которыми пользуются врачи-практики при рутинной процедуре диагностики, и связанный с ними ход рассуждений. Таким образом, было уделено значительное внимание моделированию того метода решения проблемы, который присущ человеку (так называемое когнитивное моделирование). Тот метод логического вывода, который был использован в системе-прототипе MYCIN, вряд ли придет в голову кому-либо из практикующих врачей – совпадают у них только результаты.
Этот новый подход отразился и на средствах формирования пояснений. В NEOMYCIN упор был сделан на пояснении стратегии поведения системы – предоставлении пользователю информации об общем плане решения проблемы и методах, использованных для достижения поставленной цели, а не просто перечислении правил, активизированных в процессе работы [Hasting et al., 1984]. В процессе накопления и интерпретации данных в центре внимания постоянно находилось текущее множество гипотез (дифференциал – термин, производный от дифференциального диагностирования). Для того чтобы разобраться в поведении программы, т.е. в вопросах, которые ставит программа, и в потоке управления, пользователю нужен доступ к стратегии диагностирования, которую использует программа.
Основные принципы организации системы NEOMYCIN следующие.
- Стратегические знания отделены от собственно медицинских и представлены в виде метаправил.
- Информация о заболеваниях имеет таксономическую организацию, как в системе INTERNIST, и таким образом обеспечено в некотором роде явное представление пространства гипотез.
- Знания перечисленных выше типов отделены от правил, которые связывают гипотезы с данными.
Таким образом, основным является все-таки подход на базе эвристической классификации (см. об этом в главах 11 и 12), но смешанная схема представления структур данных и управления использованием правил упрощает реализацию процесса.