дб. Четвертое издание джозеф Джарратано Университет Хьюстон клиэрЛэйк Гари Райли People5oft, Издательский дом "Вильямс" Москва СанктПетербург Киев 2007 ббк 32. 973. 26 018 75 Д
 Скачать 3.73 Mb.
|
|
учитывая каждый критерий, приведенный в разделе "Преимущества экспертных систем. 1.2. Выполните следующие задания. а) Запишите 10 нетривиальных правил, выражающих знания эксперта, выявленные в процессе решения задачи 1.1. б) Напишите программу, которая давала бы советы вашему эксперту. Предусмотрите использование проверочных результатов, с помощью которых можно было бы показать, что каждое из десяти правил дает правильный совет. Для упрощения программирования можно предусмотреть ввод данных пользователем с помощью меню. 1.3. Выполните следующие задания. а) В классической книге Ньюэлла и Саймона Нитап Problem Solving упоминается задача с девятью точками. Соедините девять точек, показанных ниже, четырьмя отрезками прямых, составляющих одну ломаную линию, во- первых, не отрывая карандаш от бумаги и, во-вторых, проведя линию через каждую точку. (Подсказка. Линии могут выходить за пределы квадрата, образованного точками) ooo ooo ooo б) Объясните, какими рассуждениями вы руководствовались при поиске решения этой задачи (если эти рассуждения были сформулированы явно, и обсудите вопрос о том, могла ли быть экспертная система или программа какого-то другого типа подходящим средством решения подобных задач. с оперативными ресурсами, относящимися к данной главе, которые перечислены в приложении Ж. Задачи 125 1.4. Напишите программу, позволяющую решать криптоарифметические задачи. Покажите результат решения следующей задачи, где D = 5: DONALD + GERALD ROBERT Составьте набор продукционных правил, которые могут применяться при гашении пламени, возникающего в результате горения веществ пяти различных типов, таких как нефть, химикаты и т.д, учитывая тип вещества. 1.6. Выполните следующие задания. а) Составьте набор продукционных правил для диагностирования отравлений ядами трех различных типов на основании симптомов. б) Модифицируйте программу так, чтобы после идентификации яда она рекомендовала также лечение. 1.7. Составьте 10 эвристических правил типа IF — THEN для планирования отпуска. 1.8. Составьте эвристических правил типа IF- THEN для покупки подержанного автомобиля. 1.9. Составьте 10 эвристических правил типа IF- THEN для планирования собственного расписания занятий. Составьте 10 эвристических правил типа IF — THEN для покупки джипа или легкового автомобиля. 1.11. Составьте эвристических правил типа IF- THEN для покупки акций или облигаций. 1.12. Составьте 10 эвристических правил типа IF — THEN для составления объяснительной по поводу отсутствия на последнем совещании. 1.13. Напишите отчет по результатам изучения одной из современных экспертных систем. Приемлемыми источниками информации на эту тему являются журналы PCAI и IEEE Expert, а также приложение Ж Глава Представление знаний 2.1 Введение Настоящая и следующая главы посвящены логике. Большинство людей считают, что слово "логичный" означает "обоснованный. Таким образом, если человек рассуждает логично, то его рассуждения обоснованны, поэтому он не допускает поспешных выводов. Но прежде чем перейти к изучению искусственного интеллекта и экспертных систем на основе логики, необходимо дать более строгое определение терминов. Все, кто использует компьютеры, знают, что преимущество компьютеров состоит в том, что они точно выполняют данные им задания. Но и недостаток компьютеров заключается в том, что они действуют в точном соответствии с инструкциями. В настоящее время экспертные системы применяются для оценки кредитоспособности определяют, должна ли быть проведена ревизия компании налоговым управлением обеспечивают бесперебойное функционирование атомных электростанций а также являются ключевыми элементами другой столь же важной деятельности, поэтому необходимо обеспечить, чтобы эти системы действовали чрезвычайно логично и небыли подвержены двусмысленным толкованиям. С формальной точки зрения логика — это наука о формировании действительных логических выводов. Это означает, что при наличии необходимого количества истинных фактов вывод всегда должен быть истинным. С другой стороны, если логический вывод недействителен, это означает, что на основании истинных фактов получено ложное заключение (ноне стоит пытаться это доказать инспектору дорожной службы, который остановит вас за превышение скорости. Необходимо также четко провести различие между формальной логикой и неформальной логикой. Отличительная особенность неформальной логики состоит в том, что ею пользуются в обычной жизни и особенно в адвокатской практике при попытке выиграть в словесном состязании, например, в судебном Глава 2. Представление знаний разбирательстве. В последнем случае такое состязание обычно не принимает вид ожесточенного обмена репликами, который заканчивается перестрелкой, а выглядит как юридическое доказательство в зале суда, входе которого слова, несущие эмоциональную нагрузку, используются для того, чтобы убедить присяжных в том, какая из противоборствующих сторон имеет лучшего адвоката, и тем самым выиграть дело. Сложное логическое доказательство представляет собой цепь логических выводов, в которой одно заключение ведет к другому, и т.д. В суде построение такой цепи может привести к одному из нескольких заключений, которое становится основой судебного решения о виновности, невиновности, невменяемости или необходимости дополнительного расследования, после чего объявляется приговор. В формальной логике, называемой также символической логикой, исключительную важность имеет то, как осуществляется логический выводи как учитываются другие факторы, которые обеспечивают доказательство истинности или ложности окончательного заключения допустимым способом. Идеальным примером компьютерной программы, осуществляющей недействительный символический логический вывод, может служить программа, содержащая программную ошибку. (К счастью, пользователи, потратившие сотни долларов на обновление операционной системы своего компьютера с переходом на новейшую версию, всегда могут получить немедленное удовлетворение, отправив изготовителю ОС отчет об ошибке) Логика нуждается также в семантике, позволяющей придать смысл символам. В формальной логике используется семантика, не основанная на применении слов, несущих эмоциональную нагрузку, как в следующем примере "Вы предпочитаете пепси-колу или кока-колу?" Вместо этого область применения семантики в формальной логике ограничивается направлением, подобным выбору осмысленных имен для переменных в обычном программировании. В настоящей главе приведено вводное описание логики, а также даны основные сведения о наиболее широко используемых способах представления знаний. Тематика представления знаний Representation — KR) уже давно считается одним из основных направлений работ в области искусственного интеллекта, поскольку выбор правильного способа представления знаний является не менее значимым фактором, от которого зависит успешное создание системы, чем разработка самого программного обеспечения, в котором используются эти знания. С тематикой представления знаний тесно связана не менее важная тематика представления данных, которая рассматривается в такой области компьютерных наук, как проектирование баз данных. Безусловно, базы данных в основном рассматриваются как репозитарии текущих данных, таких как данные инвентарного учета товарно-материальных запасов на складах, данные о кредиторской задолженности, дебиторской задолженности и т.д., а не знаний, нов настоящее время многие компании проводят активную деятельность в направлении анализа скрытых закономерностей в данных для извлечения знаний. Введение 129 Анализ скрытых закономерностей в данных направленна использование архивных данных, находящихся в хранилищах данных, для предсказания будущих тенденций. Например, компания может заняться изучением своих данных о сбыте в последние пять лет за декабрь месяц для прогнозирования того, какие товары ив каком количестве следует запасти на складах. Например, специалисты компании с помощью анализа скрытых закономерностей в данных могут обнаружить, что в декабре хорошо продаются рождественские открытки, а поздравления ко дню Святого Валентина мало кого интересуют. Безусловно, этот пример немного надумана несколько более реалистичным примером может служить обнаружение того, что одежда в красных и зеленых тонах лучше продается зимой, а не весной (поскольку красный и зеленый цвета ассоциируются с Рождеством, а одежда в коричневых, оранжевых и желтых тонах находит более активный сбыт осенью. Несомненно, об этом догадываются и администраторы магазинов, но анализ скрытых закономерностей в данных может использоваться для получения количественных оценок того, сколько предметов одежды должна закупить торговая компания и когда следует объявить их распродажу в связи с окончанием сезона. Безусловно, истинная ценность анализа скрытых закономерностей в данных состоит в том, что он позволяет обнаружить тенденции, неочевидные для человека, но доступные обнаружению путем анализа огромных объемов исторических данных, которые хранятся в архиве компании. В процессе анализа скрытых закономерностей в данных применяются не только классические статистические методы, но и такие методы искусственного интеллекта, как искусственные нейронные системы, генетические алгоритмы, эволюционные алгоритмы и экспертные системы, не только отдельно взятые, но ив различных комбинациях [94]. Выбор правильных способов представления знаний имеет очень важное значение для экспертных систем по двум причинам. Первая причина состоит в том, что экспертные системы рассчитаны на использование представления знаний определенного типа, основанного на правилах логики, называемых способами логического вывода. Обычно под термином умозаключение подразумевается получение логических заключений на основании фактов. К сожалению, люди не очень хорошо справляются с указанной задачей, поскольку им свойственно путать семантику с самим процессом формирования рассуждений, поэтому им не всегда удается прийти к действительному заключению. Наглядные примеры подобных недостатков часто обнаруживаются при изучении предвыборных плакатов, применяемых политическими противниками. Основой логики, которая используется политиками, являются методы убеждения, не базирующиеся на фактах, а построенные на ненадежных сведениях или применяющие одни и те же факты для достижения полностью противоположных выводов. Формирование логических выводов это формальный термин, используемый для обозначения рассуждений специального типа, которые не опираются на семантику (те. в них не учитывается смысл слов. Разумеется, в реальном мире невоз- 130 Глава 2. Представление знаний можно обойтись без учета семантики, но экспертные системы проектируются для проведения рассуждений на основе логики, поэтому не должны подвергаться влиянию той эмоциональной окраски, которая может быть внесена в рассуждения под влиянием семантики. Цель логического вывода состоит в достижении действительного заключения на базе фактов с использованием доказательства в допустимой форме. Еще раз отметим, что в логике термин доказательство обозначает формальный способ, в котором применяются факты и правила логического вывода для обоснования действительного заключения. С другой стороны, просматривая телевизионное шоу, в котором тележурналист проводит оживленную дискуссию с человеком, представленным как отставной генерал, бывший дипломат, отстраненный отдел присяжный заседатель или другой подобный деятель, можно быть вполне уверенным в том, что целью этого шоу является не достижение действительных логических заключений, а привлечение интереса телезрителя. Итак, логическое рассуждение — это формирование действительных логических выводов. Как известно, в реальном мире невозможно обойтись без здравого смысла и вероятностных рассуждений, но такие формы умственной деятельности связаны с неопределенностью, поскольку в действительности нив чем нельзя быть уверенным на все О. Если кто-то скажет, что сейчас небо голубое, несомненно, немного позже оно может стать серым или даже, что еще больше расходится со сказанным, приобрести зеленый оттенок Рассуждения в условиях неопределенности — очень важная тема, которая будет обсуждаться более подробно в главах 4 и 5. Вторая причина, по которой представление знаний является важным, состоит в том, что от правильного выбора способа такого представления зависит весь ход разработки, а также эффективность, быстродействие и удобство сопровождения системы. В этом указанное положение полностью аналогично тому положению, которое складывается в обычном программировании, где выбор правильной структуры данных имеет принципиальную значимость при разработке программы. Качественный проект программы всегда начинается с правильного выбора способа представления данных, будь то простые именованные переменные, массивы, связные списки, очереди, деревья, графы, сети или даже такие автономные внешние базы данных, как Microsoft Access, SQL Server или. В языке CLIPS в качестве средств представления знаний могут использоваться правила, конструкции de f объекты и факты. В следующей главе будет описано то, как на основе знаний формируются логические выводы в целях выработки действительных заключений и каких распространенных логических ошибок следует избегать. Логической ошибкой называется умозаключение, которое на первый взгляд кажется логически обоснованным, ноне является таковым. Соблюдение этих требований становится особенно важным в процессе приобретения знаний, входе которого проводится собеседование с экспертом-человеком, предоставляющим знания для разрабатываемой эксперт. Смысл знаний ной системы (речь об этом пойдет в главе Прежде всего необходимо отделить истинные знания от семантической окраски, влияние которой может привести к недействительным заключениям. Но при этом не следует слишком много спорить с экспертом познаниям, предъявлять ему невыполнимые требования, и тем более нельзя добиваться получения тех логических заключений, которые требуются по условиям задания, поскольку это равносильно неудачному завершению проекта Как показано в приложении Ж, с применением методов искусственного интеллекта для формирования рассуждений, доказательства теорем и даже обучения логике написано много компьютерных программ. Смысл знаний "Знания, как и "любовь, является одним из тех слов, смысл которого понимает каждый, но затрудняется найти ему определение. Кроме того, трудно найти двух таких людей, которые испытывали бы в любви одинаковые чувства. В действительности единственные проявления истинной любви, которые у всех людей выглядят почти одинаковыми, относятся к любимым кошкам или собакам (приносим свои извинения тем, кто любит змей и тарантулов. Как и любовь, знания имеют много толкований, которые зависят от взглядов того, кто наблюдает за их проявлениями. В качестве взаимозаменяемых со словом "знания" часто используются другие слова, такие как данные, факты и информация [83]. Как правило, в процессе поиска решения задач применяются логические рассуждения и опыт. Общим термином, которым обозначается использование опыта для решения некоторой задачи, является эвристика. Уже давно принято называть конкретные примеры эвристического опыта рассуждениями на основе прецедентов. Это — один из основных типов рассуждений, применяемых в юридической практике, медицине и автосервисе с помощью таких рассуждений юристы, врачи и автомеханики пытаются найти решение задачи поданным о встречавшихся ранее аналогичных случаях, называемых прецедентами [66]. Безусловно, клиенты часто жалуются на то, что предложенное им решение на основе прецедента обходится слишком дорого, а это несправедливо, поскольку аналогичная задача уже была успешно решена ранее, но они должны представлять себе, как много приходится платить зато, чтобы создать новый прецедент в области медицины, юриспруденции или автосервиса Экспертная система может содержать сотни или тысячи небольших фрагментов знаний о прецедентах, на которые она опирается. Каждое правило в экспертной системе может рассматриваться как своего рода микропрецедент, который может способствовать решению задачи или использоваться вцепи логических выводов в надежде на то, что сего помощью удастся получить решение Глава 2. Представление знаний 132 Рис. 2.1. Некоторые категории эпистемологии Противоположными по отношению к априорным знаниям являются знания, полученные с помощью органов чувств, — апостериорные знания. Истинность или ложность апостериорных знаний, например, представленных с помощью утверждения "На светофоре горит зеленый свет", может быть проверена на основании чувственного опыта. Но чувственный опыт не всегда может оказаться надежным, поэтому существует вероятность того, что апостериорные знания будут опровергнуты на основе новых знаний. Однако это не всегда приводит к противоречию. Например, встретив человека с карими глазами, можно поверить в то, что его глаза действительно карие. В дальнейшем, увидев, как этот человек снимает коричневые контактные линзы, после чего обнаруживаются его синие глаза, необходимо просто пересмотреть полученные ранее знания. Наука о знаниях называется эпистемологией. В рамках этой науки рассматриваются характер, структура и происхождение знаний. Некоторые категории эпистемологии показаны на рис. Кроме философских разновидностей знаний, сформулированных Аристотелем, Платоном, Декартом, Юмом, Кантом и другими учеными, на этом рисунке представлены две особые разновидности, называемые априорными и апостериорными знаниями. Латинский термина" означает предшествующий. Априорные знания предшествуют знаниям, полученным с помощью органов чувств, и не зависят от них. В частности, примерами априорных знаний является утверждение: "Все имеет свою причину" и "Сумма всех углов треугольника на евклидовой плоскости равна 180 градусам. Априорные знания рассматриваются как универсально истинные, и эти знания невозможно опровергнуть, не впадая в противоречия. К примерам априорных, неопровержимых знаний относятся логические утверждения, математические законы, а также знания, которыми владеют подростки. Смысл знаний 133 Алгоритмы + Структуры данных Программы Применительно к экспертным системам это выражение выглядит следующим образом Знания+ Логический вывод = Экспертные системы Знания могут дополнительно подразделяться на процедурные, декларативные и неявные. Типы процедурных и декларативных знаний соответствуют процедурному и декларативном подходам, которые рассматриваются в главе 1 и более подробно описаны в Процедурные знания часто называют знаниями о том, как сделать то или другое. К примерам процедурных знаний относятся знания о том, как вскипятить кастрюлю воды. Но человек, который считает, что его знаний, касающихся способов доведения воды до кипения на обычных высотах, будет достаточно, чтобы успешно вскипятить воду на любой высоте над уровнем моря, обнаруживает, что его попытка использовать знания, основанные на здравом смысле, оканчивается неудачей. |