Формирование пояснений и автоматическое программирование. Автоматическое программирование в системе XPLAN.
В этом разделе будет рассмотрен достаточно радикальный подход к формированию пояснений в экспертных системах, который предполагает представление соответствующих знаний в явной форме и хранение их отдельно от знаний, необходимых для решения проблем в предметной области. Причиной возникновения сложностей с формированием пояснений в значительной мере является использование в процессе логического вывода различного рода эвристик и методов, "спрятанных" в самой структуре системы и таким образом недоступных тем компонентам программы, которые формируют пояснения.
В этом разделе мы остановимся на двух экспертных системах, XPLAN и PEA, при разработке которых создатели попытались решить указанные проблемы, воспользовавшись специальной программой-оболочкой. Работы выполнялись в рамках исследовательского проекта EES – Explainable Expert Systems (экспертные системы, способные давать пояснения).
Хотя трассировка активизации правил и дает информацию о поведении системы, сама по себе она не может объяснить мотивов этого поведения [Swartout, 1983]. Это объясняется тем, что мотивация поведения является частью знаний, используемых при построении и внедрении программы, и она нигде не представлена явно в виде программного кода. Другими словами, те "знания как", которые заложены в конструкции системы, т.е. принципы логического вывода суждений, как правило, смешаны со "знанием что", т.е. моделью той предметной области, на работу в которой ориентирована конкретная экспертная система.
В основу проектирования системы XPLAN, созданной Свотаутом (Swartout), была положена простая, но вместе с тем продуктивная идея увязать процесс разработки экспертной системы с процессом формирования пояснений. Один из методов проектирования экспертных консультирующих систем состоит в том, чтобы выработать спецификацию модели предметной области, включив в нее и принципы функционирования объектов этой области, а затем воспользоваться услугами "автоматического программиста" и сформировать по этой спецификации собственно программу экспертной системы. Предписывающие и описывающие компоненты спецификации объединяются таким образом в единую систему и используются затем для формирования пояснений в процессе функционирования этой системы.
Модель предметной области содержит сведения, касающиеся специфики области приложения экспертной системы, в частности сведения о причинно-следственных связях и систематике объектов в этой области. Эта концепция достаточно близка тому, что Кленси (Clancy) назвал "структурным знанием" (см. об этом в главе 12). Подобные знания лежат в основе системы правил, регламентирующих действия в определенных ситуациях. Но модель предметной области включает и такие методы и эвристики, которые обычно жестко "встраиваются" в интерпретатор экспертной системы или передаются интерпретатору в качестве метаправил. Этот вид знаний в терминологии Кленси получил наименование стратегических. Свотаут отметил, что такое разделение видов знаний положительно сказывается на производительности экспертной системы при выполнении большинства функций, исключая функцию формирования пояснений.
Свотаут собрал информацию о тех вопросах, которые задают студенты-медики при работе с консультирующей системой Digitalis Therapy Advisor. В собранном массиве он выделил три базовые группы.
- Вопросы, касающиеся методов, которые используются программой. Например, как программа вычисляет значение того или иного параметра.
- Вопросы, касающиеся причин принятия программой того или иного решения. Например, почему программа рекомендует именно такой, а не иной курс лечения.
- Вопросы, предлагающие системе уточнить смысл вопроса, заданного пользователю. Такие вопросы возникают в тех ситуациях, когда у студентов возникали сомнения, правильно ли понят пользователем заданный системой вопрос или каких именно сведений ожидает система от пользователя.
На вопросы первого типа большинство экспертных систем может ответить без особых затруднений. Все, что требуется при этом от программы, – перевести на обычный "человеческий" язык тот программный код, который она выполняет. Ответы на вопросы второго типа требуют несколько большего – программа должна обладать способностью представить пользователю те знания, на которых базируется программный код. Еще с большими сложностями сталкивается экспертная система при ответах на вопросы третьего типа. Она должна обладать способностью представлять себе, как пользователь понимает терминологию, используемую в исходном вопросе (т.е. в вопросе, который система задала пользователю и который послужил причиной ответного вопроса), и разрешать любые конфликты между действительным смыслом вопроса и тем, как он воcпринят пользователем. При разработке системы XPLAN основное внимание было уделено способности системы отвечать на вопросы второго типа.
Подход на основе автоматического программирования, который использован в системе XPLAN, можно рассматривать как метод объединения фаз спецификации и реализации в процессе создания экспертной системы. Идея состоит в том, что описание модели предметной области должно быть полностью декларативным. В этом случае программа может использовать одни и те же структурные элементы знаний для выполнения разных функциональных задач. Принципы организации объектов в предметной области можно использовать для рекурсивного уточнения структуры целей, связанной с решаемой задачей. Рекурсивное уточнение выполняется до тех пор, пока в модели существуют методы, связанные с каждым из шагов самого нижнего уровня, которые должна выполнить программа.
Представленный в модели вид управления должен быть более строгим, чем использование метаправил, аналогичных тем, что имеются в системе MYCIN. На управление возлагаются более широкие функции, чем просто установление порядка применения отдельных правил, специфических для предметной области. Интеграция сформированных таким образом фрагментов программы является довольно сложным процессом, которым мы сейчас заниматься не будем, поскольку главное, что нас интересует, как из декларативного описания модели предметной области можно извлечь информацию для формирования пояснений.