Использование систем отслеживания истинности предположений для диагностирования на основе моделей
Выше, в главах 11 и 12, были рассмотрены экспертные диагностические системы, в которых использовался метод эвристической классификации. Этот метод предполагает, что большая часть знаний представлена в виде эвристических правил, связывающих абстрактные категории данных (типичные симптомы) с абстрактными категориями решений (типичные неисправности).
Такая форма представления знаний иногда называется "поверхностной", поскольку знания не содержат информации о причинных связях между симптомами и неисправностями (теорию функционирования диагностируемого объекта – машины или живого организма), а отражают только эмпирический опыт. Информация о причинно-следственных связях, определяющих поведение и свойства диагностируемого объекта, принято называть "глубинным" знанием.
Диагностирование, основанное на моделях анализируемых объектов, использует не столько эмпирический опыт эксперта, сколько более или менее полную и непротиворечивую теорию корректного поведения этих объектов. Идея состоит в том, чтобы, располагая на входе данными о наблюдаемых отклонениях в поведении, высказать предположение об одном или нескольких возмущениях в описании системы, которые могли бы объяснить эти отклонения.
Очевидные преимущества подхода, при котором сначала принимаются во внимание знания о принципах поведения объекта, а уже затем эмпирические знания, состоят в следующем.
- Располагая информацией о принципах структурной организации объекта и причинно-следственных связях между свойствами его компонентов и наблюдаемыми проявлениями, разработчик программы может значительно сократить трудоемкий процесс извлечения эмпирических знаний эксперта.
- Используемый метод анализа причинно-следственных связей не зависит от самого анализируемого объекта, а следовательно, отпадает необходимость в трудоемкой настройке механизма логического вывода для каждого отдельного приложения.
- Поскольку требуется знание только о корректном поведении объекта, потенциально метод должен сработать и при диагностировании неисправностей, которые ранее не возникали и незнакомы эксперту-человеку.
Прототипом подобного рода диагностических экспертных систем можно считать программу DART [Genesereth, 1984]. Хотя предметной областью, для которой предназначалась эта программа, является анализ цифровых схем, но использованные в ней язык представления знаний и механизм логического вывода более или менее независимы от этой предметной области. Для представления описания конструкции диагностируемого устройства используются формализм исчисления предикатов и форма доказательства теорем, с помощью которых формируются множества "подозрительных" компонентов и тестов, призванных подтвердить или опровергнуть гипотезы о причинах неисправностей. Метод решения проблем, использованный в DART, опирается на три упрощающих допущения.
- (1) Предполагается, что связи между компонентами функционируют правильно, и задача состоит в том, чтобы отыскать те компоненты, неисправность которых может объяснить наблюдаемые симптомы неправильной работы устройства.
- (2) Отказы не носят случайного во времени характера, т.е. все компоненты в процессе выполнения диагностических тестов работают стабильно (правильно или неправильно – это уже другой вопрос).
- (3) В устройстве имеется единственный отказ.
Каждое из этих предположений, конечно же, очень ограничивает возможность практического применения системы, но в работе [De Kleer and Williams, 1987] было показано, что использование систем отслеживания истинности предположений, основанных на анализе допущений, поможет снять третье из перечисленных ограничений. Это было продемонстрировано в программе GDE (General Diagnostic Engine – система диагностирования общего назначения).
В системе диагностирования, допускающей наличие нескольких неисправностей в устройстве, приходится иметь дело с экспоненциальным ростом пространства гипотез. Чтобы преодолеть возникающие при этом сложности, нужно формировать гипотезы в определенном порядке, принимая во внимание их "конструктивность", а затем выполнять такие процедуры тестирования, которые позволят выбрать из набора конкурирующих гипотез наиболее подходящую, проведя при этом минимальное количество дополнительных измерений. Реализуется такой процесс с помощью комбинации методов отслеживания истинности предположений, основанных на анализе допущений, и методов вероятностного логического вывода.
Как было показано ранее в этом же разделе, методы отслеживания истинности предположений, основанные на анализе допущений, имеют дело с решеткой сред – альтернативных состояний модели мира, которые согласуются с некоторой теорией, но используют при этом отличающиеся допущения. В диагностических приложениях такой неявной теорией является описание диагностируемого устройства, а альтернативные состояния модели мира характеризуются различными комбинациями отказавших компонентов устройства.