Представление знаний с помощью правил вывода

В принципе для использования в экспертной системе можно взять любую непро­тиворечивую формальную систему, позволяющую представлять знания о некоторой проблемной области. Но по своей популярности язык правил вывода, называемых также порождающими правилами (или продукциями), намного превосходит другие формальные системы представления знаний. В целом такие правила представляют собой условные выражения, но они могут иметь разные интерпретации, например, как показано ниже.

• if (если) предварительное условие Р then (то) заключение С;

• if ситуация S then действие А;

• if соблюдаются условия С1 и С2 then условие С не соблюдается.

Обычно правила вывода оказываются наиболее естественной формой представле­ния знаний, а также обладают перечисленными ниже дополнительными положи­тельными свойствами.

• Модульность. Каждое правило определяет небольшой, относительно независи­
мый фрагмент знаний.

• Наращиваемость. Новые правила могут вводиться в базу знаний относительно
независимо от других правил.

• Модифицируемость (как следствие модульности). Существующие правила можно изменять относительно независимо от других правил.

• Прозрачность. Использование правил обеспечивает прозрачность системы.

328 Часть II. Применение языка Prolog в области искусственного интеллекта

Последнее свойство является одним из важных отличительных свойств эксперт­ных систем. Под прозрачностью системы подразумевается ее способность объяснять свои решения и заключения. Правила вывода позволяют легко найти ответ на опи­санные ниже основные типы вопросов пользователя.

1. Вопросы, в ответ на которые необходимо предоставить объяснение последова­тельности рассуждений: "Как было получено это заключение?"

2. Вопросы, в ответ на которые необходимо предоставить объяснение предпосы­лок конкретного действия: "Для чего потребовалась эта информация?"

Механизмы получения ответов на такие вопросы, основанные на использовании правил вывода, рассматриваются ниже.

Правила вывода часто определяют логические отношения между понятиями в проблемной области. Чисто логические отношения можно охарактеризовать как при­надлежащие к категорическим знаниям. Под словом "категорический" подразумева­ется, что эти знания всегда рассматриваются как абсолютно истинные. Но в некото­рых областях, таких как медицинская диагностика, в основном преобладают непол­ные или вероятностные знания. Они являются "неполными" в том смысле, что установленные опытным путем закономерности обычно являются истинными только до определенной степени (они чаще всего оправдываются, но не всегда). В таких слу­чаях правила вывода можно изменить, введя оценку вероятности в их логическую интерпретацию, например, следующим образом; if условие A then следует заключение В с достоверностью F

Программы, приведенные в листингах 15.] -15.3. позволяют понять, какие разно­образные способы представления знаний могут быть реализованы с помощью правил вывода. В них показаны примеры правил из трех различных систем, основанных на знаниях: система MYCIN для медицинских консультаций, система AL/X для диагно­стики неисправности оборудования и система AL3 для решения задач в шахматах.

Листинг 15.1. Одно из правил вывода из системы MYCIN для медицинских консультаций [148]. Параметр 0,7 указывает, до какой степени можно доверять ЭТОМуправилу

If

1. инфекция относится к типу первичной бактериемии, и

2. культура локализуется на одном из стерильных участков, и

3. есть основания полагать, что путь проникновения инфекции в организм - желудочно-кишечный тракт-then

эти факты могут (с достоверностью 0,7) свидетельствовать о том, что рассматриваемый микроорганизм является Йахтерсидным.

Листинг 15.2. Два правила из демонстрационной базы знаний AL/Хдля диагностики неисправностей [130]. Здесь Ни s - критерии "необходимости" и "достаточности". Критерий s оценивает, до какой степени условная часть правила является достаточной для вывода части с заключением. Критерий N оценивает, до какой степени условная часть является необходимой для того, чтобы заключение было истинным

If

давление в клапане на участке V-01 достигло уровня'срабатывания

перепускного клапана then

перепускной клапан на участке V-01 сработал [К - 0,005, S = 400] if

давление на участке V-01 не достигло уровня срабатывания перепускного

клапана, и перепускной клапан на участке V-01 сработал then

перепускной клапан на участке V-01 сработал преждевременно {из-за
... неконтролируемого изменения уставки,.давления!............................................. [N..=...0. 001 _r..-.S_.=..2.0.0.0] -....._■.

Глава 15. Представление знаний и экспертные системы

Листинг 15.3. Правило для уточнения плана решения шахматной задачи из системы AL3 [14]

if

X. есть гипотеза К, что план Р ведет к выигрышу, и

2. есть две гипотезы,

Hi, что план R- опровергает план P_f и Hz, что план Яг опровергает план Р, к

3. есть факты, что Hi является ложной и Я; является ложной
then

1. сформировать гипотезу, Н₃, что объединенный план "Ri or К_г" опровергает план Р, и

2. сформировать факт, что Нэ влечет за собой not(H)

Вообще говоря, чтобы разработать практически применимую экспертную систему для некоторой выбранной проблемной области, необходимо проконсультироваться со специалистами в этой области и много узнать о ней самому. Получение определенно­го представления о проблемной области от экспертов и из литературы, а также пре­образование этой информации в выбранное формальное представление знаний назы­вается выявлением знаний. Это, как правило, сложное занятие, описанию которого мы не можем уделить здесь внимания. Но нам для изучения примеров, приведенных в данной главе, в качестве материала требуются определенная проблемная область и небольшая база знаний. Рассмотрим учебную базу знаний, показанную на рис, 15.2. В ней рассматривается задача определения причин появления утечки воды в кварти­ре. Проблема может возникнуть в ванной или в кухне. В любом случае эта утечка также может вызвать проблемы в гостиной (появление воды на полу). Эта база зна­ний не только в целом является слишком простой, но и допускает наличие лишь од­ной неисправности; это означает, что проблема может возникнуть только в ванной или в кухне, но не в обоих этих помещениях одновременно. Рассматриваемая база знаний представлена на рис. 15.2 как сеть логического вывода. Узлы в этой сети со­ответствуют высказываниям, а связи — правилам в базе знаний. Кривые линии, ко­торые соединяют некоторые из связей, обозначают конъюнктивную зависимость ме­жду соответствующими высказываниями. Таким образом, правило, касающееся про­блемы в кухне, в этой сети формулируется следующим образом:

if hall_wet and bathroom_dry then probleiti_ia_kitchen % Если в гостиной вола,

% а в ванной сухо, то неисправность - в кухне