4. Применение правил способствует прозрачности системы.

Последнее свойство - это важное, относительное свойство экспертных систем. Под прозрачностью мы понимаем способность системы к объяснению принятых решений и полученных результатов. Применение "если-то" - правил облегчает получение ответов на следующие основные типы вопросов пользователя:

•Вопросы типа "как": Как вы пришли к этому выводу?

•Вопросы типа "почему": Почему вас интересует эта информация?

"Если-то"-правила часто применяют для определения логических отношений между понятиями предметной области. Про чисто логические отношения можно сказать, что они принадлежат к "категорическим знаниям", "категорическим" - потому, что соответствующие утверждения всегда, абсолютно верны. Однако в некоторых предметных областях, таких как медицинская диагностика, преобладают "мягкие" или вероятностные знания. Эти знания являются "мягкими" в том смысле, что говорить об их применимости к любым практическим ситуациям можно только до некоторой степени ("часто, но не всегда"). В таких случаях используют модифицированные "если-то"-правила, дополняя их логическую интерпретацию вероятностной оценкой. Например:

если условие A, то заключение B с уверенностью F

Вообще говоря, если вы хотите разработать серьезную экспертную систему для некоторой выбранной вами предметной области, вы должны провести консультации с экспертами в этой области и многое узнать о ней сами. Достигнуть определенного понимания предметной области после общения с экспертами и чтения литературы, а затем облечь это понимание в форму представления знаний в рамках выбранного формального языка - искусство, называемое инженерией знаний. Как правило, это сложная задача, требующая больших усилий.

Рассмотрим небольшую базу знаний, которая может помочь локализовать неисправности в простой электрической схеме, состоящей из электрических приборов и предохранителей. Электрическая схема показана на рис. 6. Вот одно из возможных правил:

если

лампа1 включена и

лампа1 не работает и

предохранитель1 заведомо цел

то

лампа1 заведомо неисправна.

Вот другой пример правила:

если

радиатор работает

то

предохранитель1 заведомо цел.

Эти два правила опираются на некоторые факты (относящиеся к нашей конкретной схеме), а именно что лампа1 соединена с предохранитель1 и что лампа1 и радиатор имеют общий предохранитель. Для другой схемы нам понадобится еще один набор правил. Поэтому было бы лучше сформулировать правила в более общем виде (используя прологовские переменные) так, чтобы они были применимы к любой схеме, а затем дополнять их информацией о конкретной схеме. Например, вот одно из полезных правил: если прибор включен, но не работает, а соответствующий предохранитель цел, то прибор неисправен. На формальный язык это транслируется так:

правило поломки:

если

Прибор включен и

не (Прибор работает) и

Прибор соединен с Предохранитель и

Предохранитель заведомо цел

то

Прибор заведомо неисправен.

Заключение

Обычно в системах искусственного интеллекта применяется один из двух видов анализа. Первый - это анализ снизу вверх или прямой анализ, а второй- сверху вниз или обратный. Различие их определяется тем, в каком направлении ведется поиск (от начала в конец или наоборот) и какой элемент (следствие или антецедент) активирует правила.

Фактор эффективности и легкости внедрения может сыграть решающую роль при выборе вида анализа, который будет применяться в определенном приложении, но следует помнить, что использование смешанных стратегий также возможно.

Список литературы.

1. С. М. Шалютин “Искусственный интеллект”, М.: Мысль, 1985

2. А. Эндрю “Искусственный интеллект”, М.: Мир, 1985

3. Н. Винер “Кибернетика”, М.: Наука, 1983

4. Г. Клаус “Кибернетика и философия”, М.: Иностранная литература, 1963

5. В.Л. Стефанюк “Экспертные системы и их применение”: Курс лекций.

6. “Новости искуственного интелекта”, Москва – 1993.

7. “Вычислительная техника и ее применение”: Москва 1989г. №2