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.
|
|
1.6. Разработка технологии экспертных систем 55 и поиска полезных ископаемых (PROSPECTOR), а также создавать необходимые конфигурации компьютерных систем (Публикация сведений о том, что с помощью системы PROSPECTOR было обнаружено месторождение минерального сырья стоимостью 100 миллионов долларов, ас применением системы XCON/R1 компании Digital Equipment Corporation (удалось сэкономить миллионы долларов в год, вызвала в х годах невероятный интерес к новой технологии экспертных систем. Та ветвь искусственного интеллекта, которая зародилась в х годах как исследование обработки информации человеком, теперь стала развиваться в направлении достижения коммерческого успеха по принципу разработки конкретных программ для использования на практике. По нескольким причинам особенно важной оказалась экспертная система MYCIN. Во-первых, эта система продемонстрировала, что искусственный интеллект может успешно применяться для медицинской диагностики. Во-вторых, MYCIN оказалась тестовой площадкой для проверки новых концепций, таких как средства объяснения, автоматическое приобретение знаний и интеллектуальное обучение, которые находят свое применение во многих современных экспертных системах. В-третьих, система MYCIN оказалась важной потому, что в ней была продемонстрирована осуществимость подхода с применением командного интерпретатора экспертной системы, в котором программное обеспечение представлено отдельно отданных. Иными словами, данные или знания больше не должны быть жестко закодированными в программе. В действительности командный интерпретатор позволяет легко заменить базу знаний одной предметной области на другую. Создаваемые ранее экспертные системы, такие как DENDRAL, были единственными в своем роде, поскольку разрабатывались отдельно для каждого приложения. В этих системах база знаний была представлена вместе с программным обеспечением, в котором применялись знания, — с машиной логического вывода. С другой стороны, в системе MYCIN база знаний была явно отделена от машины логического вывода. Такой подход стал чрезвычайно важным этапом в развитии технологии экспертных систем, поскольку он означал, что наиболее существенная часть экспертной системы может быть использована повторно. Таким образом, оказалось, что новая экспертная система может быть создана гораздо быстрее по сравнению с системой типа путем исключения старых знаний и ввода знаний о новой предметной области. Поэтому та часть системы которая относилась к логическому выводу и объяснению (командный интерпретатор, могла быть дополнена знаниями о новой системе. Командный интерпретатор, полученный путем удаления медицинских знаний из системы MYCIN, получил название EMYCIN (сокращение от Essential, или Empty MYCIN основная часть MYCIN, или пустая MYCIN). Глава 1. Введение в экспертные системы Как показано на риск концу х годов сложились три понятия, которые стали основными для большинства современных экспертных систем. Этими понятиями являются правила, командный интерпретатор и знания. Рис. 1.5. Результаты обобщения трех важных понятий, на базе которых создаются современные экспертные системы, основанные на правилах В х годах начали появляться новые компании, которые вывели экспертные системы за пределы университетских лабораторий и приступили к созданию коммерческих программных продуктов. Было создано новое мощное программное обеспечение, а также специализированное программное обеспечение, написанное непосредственно на языке LISP и предназначенное для разработки экспертных систем. К сожалению, из-за высокой стоимости и значительного времени обучения в конечном итоге эти системы начали уходить с арены по мере того, как возрастала мощь персональных компьютеров и были введены такие инструментальные средства экспертных систем, как. В машинах LISP собственный язык ассемблера, операционная система и весь остальной фундаментальный код создавались на языке LISP, поэтому требовался большой объем работы по сопровождению. Система CLIPS в целях повышения быстродействия и обеспечения переносимости на другие платформы была первоначально написана на языке Си в ней использовался мощный метод сопоставления с шаблонами получивший название алгоритма. Кроме того, в отличие от всех других инструментальных средств экспертных систем, система CLIPS не только предоставляется без ограничений, но и имеет хорошо документированный исходный код, который прилагается к ней. Система CLIPS может быть инсталлирована на любом компьютере с компилятором С, поддерживающим стандартный язык С по определению Кернигана (Kernigan) и Ричи (Richie), поэтому эта система была инсталлирована на компьютерах буквально всех моделей. На основе системы был разработан целый ряд языков с такими усовершенствованными средствами, как нечеткая логика и об. Приложения и предметные области экспертных систем ратный логический вывод. Кроме того, как указано в предисловии, существует даже вариант этой системы, разработанный на языке Java и известный как Jess. Приложения и предметные области экспертных систем Приложения экспертных систем Экспертные системы нашли свое применение практически в каждой области знаний. Некоторые из таких систем были спроектированы для использования в качестве научно-исследовательских инструментальных средств, тогда как другие предназначались для удовлетворения важных деловых потребностей и потребностей производства. Первым крупным коммерческим успехом применения экспертной системы на обычном деловом предприятии стало создание в х годах Обычные компьютерные программы используются для решения задач многих типов. Но, как правило, эти задачи имеют алгоритмические решения, которые могут быть легко реализованы с помощью обычных программ и языков программирования, таких как С, С, Java, Си т.д. Во многих прикладных областях, таких как промышленность и строительство, числовые расчеты имеют первостепенное значение. В отличие от этого, экспертные системы в основном предназначены для осуществления символических рассуждений. Безусловно, такие классические языки искусственного интеллекта, как LISP и PROLOG, также используются для манипулирования символами, но они имеют более общее назначение по сравнению с командными интерпретаторами экспертных систем. Это не означает, что невозможно создавать экспертные системы на языках LISP и. В наши дни термином логическое программирование обычно обозначается программирование, осуществляемое на языке PROLOG, хотя и было также разработано много других языков, предназначенных для этой цели. С применением языков и LISP создано много экспертных систем. Особенно значительные преимущества язык PROLOG показывает при использовании в диагностических системах, поскольку обладает встроенными средствами обратного логического вывода. Процесс создания крупных экспертных систем становится более удобными эффективным, если для этого применяются командные интерпретаторы и вспомогательные программы, специально предназначенные для создания экспертных систем. При решении задачи создания новой экспертной системы гораздо более эффективным является использование специализированных инструментальных средств, предназначенных для создания экспертных систем, поскольку при этом не приходится каждый раз "повторно изобретать колесо, применяя инструментальные средства общего назначения Глава 1. Введение в экспертные системы Таблица Наиболее общие классы экспертных систем Класс Основная область применения Сборка наиболее подходящих компонентов системы надлежащим способом Определение конфигурации Выявление основополагающих причин проблем на основе наблюдаемых свидетельств Диагностика Интеллектуальное обучение, входе которого учащийся может задавать вопросы "почему, "как" и "что, если, по такому же принципу, как и при обучении с участием преподавателя-человека Инструктаж системы XCON компании DEC. Специалисты этой компании разработали систему XCON (первоначально носившую название) в сотрудничестве с Джоном Макдермоттом (John из университета Карнеги-Меллона. Экспертная система применялась для разработки конфигураций компьютерных систем, выпускавшихся компанией DEC. В данном случае под определением конфигурации компьютерной системы подразумевалось то, что после получения заявки от заказчика должен быть осуществлен правильный подбор всех необходимых компонентов — программного и аппаратного обеспечения и документации. Задача определения конфигурации все еще не утратила свою важность, поскольку ее всегда приходится решать, когда поступают заказы на компьютеры, автомобили или другие товары, оформляемые с помощью Интернет путем заполнения форм. Было бы чрезвычайно неэффективно, если бы на заводе-изготовителе компьютеров или на автомобильном заводе проверялся вручную каждый заказ на наличие требуемых комплектующих и принималось решение о том, может ли быть выполнен данный конкретный заказ. В наши дни и логические соображения, и финансовые требования подсказывают, что при решении задачи своевременного определения конфигурации и доставки потребителю любого сложного товара невозможно обойтись без экспертной системы. Уже были созданы тысячи экспертных систем, и сведения о них опубликованы в компьютерных журналах, в Интернет, в книгах и на конференциях. Опубликованные сведения, несомненно, представляют собой только вершину айсберга, поскольку многие компании и правительственные организации не сообщают подробных сведений о своих системах, так как в них содержатся знания, находящиеся в частной собственности, или секретные знания. На основе сведений об экспертных системах, опубликованных в открытой печати, можно выделить несколько широких классов приложений экспертных систем, как показано в табл. 1.3. А в табл. 1.4 — 1.9 перечислены наиболее широко известные классические системы, поскольку они имеют качественную документацию и стали прообразами современных систем, имеющих аналогичные приложения. Приложения и предметные области экспертных систем Окончание табл. 1.3 Основная область применения Класс Интерпретация Текущий контроль Планирование Прогнозирование Предсказание того, к чему приведет указанная ситуация Поиск способа устранения проблемы Управление Таблица 1.4. Классические экспертные системы, применяемые в химии Название Назначение CRYSALIS Интерпретация трехмерной структуры белка DENDRAL Интерпретация молекулярной структуры SECS SPEX Таблица 1.5. Классические экспертные системы, применяемые в электронике Название Назначение АСЕ IN-ATE NDS EURISKO Проектирование трехмерных микроэлектронных приборов Проектирование и проверка новых СБИС Перепроектирование цифровых схем на основании новых принципов Устранение нарушения в работе TQMSTUNE CLONER MOLGEN Подготовка объяснений для наблюдаемых данных Сравнение наблюдаемых данных с ожидаемыми для оценки производительности Выработка плана действий, позволяющего достичь желаемого результата Обеспечение выполнения процесса. Может потребовать интерпре- тации, диагностирования, текущего контроля, планирования, прогнозирования и исправления нарушений Устранение нарушений в работе тройного квадрупольного масс-спек- трометра (поддержка в настроенном состоянии) Проектирование биологических молекул нового типа Проектирование экспериментов по клонированию генов Проектирование сложных органических молекул Планирование экспериментов в области молекулярной биологии Диагностирование причин сбоев в телефонных сетях Диагностирование причин ошибок осциллографов Диагностирование общегосударственной сети связи 60 Окончание табл. 1.5 Название Назначение CADHELP Название Назначение Диагностирование легочных заболеваний VM ABEL CADUCEUS Диагностирование заболеваний внутренних органов ANNA BLUE BOX Диагностирование и лечение депрессии MYCIN ONCOCIN ATTENDING Подготовка инструктивных указаний по проведению анестезирования GUIDON Название Назначение REACTOR DELTA STEAMER AI/COAG AI/RHÅUÌ Глава 1. Введение в экспертные системы Подготовка инструктивных указаний для участников машинного проектирования Подготовка инструктивных указаний по диагностированию причин сбоев в электронных цепях Таблица. Классические медицинские экспертные системы Текущий контроль над состоянием пациентов в палатах интенсивной терапии Диагностирование характеристик кислотных и щелочных электролитов Диагностирование заболеваний крови Диагностирование ревматических заболеваний Текущий контроль над терапевтическим лечением с применением препаратов наперстянки Диагностирование и лечение заболеваний, вызванных бактериальными инфекциями Лечение и наблюдение над пациентами, проходящими курс химиотерапии Подготовка инструктивных указаний по борьбе с бактериальными инфекциями Таблица 1.7. Классические технические экспертные системы Диагностирование и устранение сбоев в работе реактора Диагностирование и устранение неисправностей в локомотивах General Electric Подготовка инструктивных указаний по эксплуатации паровой силовой установки. Приложения и предметные области экспертных систем Таблица 1.8. Классические экспертные системы, применяемые в геологии Название Назначение DIPMETER Интерпретация данных журналов работы пластового наклономера Интерпретация данных журналов работы нефтяной скважины MUD Диагностирование и устранение проблем, возникающих в процессе бурения Интерпретация геологических данных на предмет обнаружения наличия полезных ископаемых Таблица 1.9. Классические компьютерные экспертные системы Название Назначение Выдача прогнозов, касающихся успешного управления компьютерами DEC BDS Диагностирование неисправных компонентов в коммутируемой сети Настройка конфигурации компьютерных систем DEC Подготовка заказов на компьютеры XCON XSEL Определение требований к площадке заказчика, предназначенной для установке компьютеров DEC XSITE YES/MVS Текущий контроль и управление операционной системой MVS компании IBM TIMM Диагностирование компьютеров DEC Наиболее подходящие области применения экспертных систем Прежде чем приступать к созданию экспертной системы, очень важно определить, является ли приемлемым для решения рассматриваемой задачи подход, который основан на использовании экспертной системы. В частности, необходимо определить, должна ли экспертная система применяться вместо такого альтернативного подхода, как обычное программирование. Для выявления области применения, подходящей для использования экспертной системы, необходимо руководствоваться множеством факторов, перечисленных ниже, и найти ответы на указанные вопросы. Может ли задача быть успешно решена с помощью обычного программирования Если ответ на этот вопрос является положительным, то экспертную систему нельзя назвать наилучшим выбором. Например, рассмотрим задачу диагностирования некоторого оборудования. Если все признаки всех Глава 1. Введение в экспертные системы 62 Таблица Пример слабо структурированной задачи Ответы Вопросы агента бюро путешествий Яне уверен Пока не знаю Могу ли я вам помочь Куда вы хотите поехать Вы уже выбрали какое- либо конкретное место назначения На какую сумму вы рассчитываете Вы успеете собрать деньги на поездку Когда вы хотите отправиться в путешествие Еще нет Яне знаю Яне знаю Еще не решил Безусловно, это — крайний случайно он иллюстрирует основные признаки слабо структурированной задачи. Вполне очевидно, что слабо структурированная задача как таковая не поддается алгоритмическому решению, поскольку количество вариантов в ней слишком велико. В данном случае после безуспешного завершения всех прочих попыток следует применить вариант, предусмотренный по умолчанию. Например, агент бюро путешествий может сказать: "Ах да У меня есть для вас идеальное предложение — круиз вокруг света. Пожалуйста, заполните заявку на получение кредитной карточки, и мы обо всем позаботимся. В процессе решения слабо структурированных задач возникает такая проблема, что проект экспертной системы может непреднамеренно перерасти в алгоритмическое решение, а если имеется хороший алгоритм, то потребность в экспертной системе исчезает. Ключом к выявлению такой ситуации становится констатация того, что обнаружено решение, которое требует применения жесткой структуры управления. Иными словами, оказалось, что инженером познаниям, явно задающим приоритеты многих правил, принудительно установлен порядок выполнения правил в определенной последовательности. Принудительное задание жесткой структуры управления в экспертной системе не позволяет использо- неисправностей известны заранее, то достаточно применить простой поиск неисправности в таблице или в дереве решений. Экспертные системы в наибольшей степени приспособлены для использования в таких ситуациях, в которых отсутствует приемлемое алгоритмическое решение. Подобные случаи называются слабо структурированными задачами, и применение рассуждений позволяет лишь надеяться на то, что будет найдено качественное решение. В качестве примера слабо структурированной задачи рассмотрим случай, в котором отпускник не может определить, какую путевку следует заказать в оперативном режиме, и решает обратиться к агенту бюро путешествий. В табл. 1.10 подчеркнуты некоторые особенности слабо структурированной задачи, которые выражаются в том, как будущий отпускник отвечает на вопросы агента бюро путешествий. Приложения и предметные области экспертных систем 63 вать важное преимущество технологии экспертных систем, предназначенной для обработки непредсказуемых входных данных, которые не следуют заранее определенному шаблону. Это означает, что экспертная система должна действовать, приспосабливаясь к любым входным данным, какими бы они ни были, а обычная программа, как правило, рассчитана на то, что входные данные будут поступать в определенной последовательности. Экспертная система, в которой применяется мощная структура управления, часто обнаруживает наличие в ней замаскированного алгоритма, поэтому может оказаться приемлемым кандидатом для перекодирования в виде обычной программы. ° Достаточно ли тщательно определены границы предметной области Очень важно определить тщательно заданные пределы, в которых экспертная система должна обнаруживать свои знания ив которых должны проявляться ее возможности. Например, предположим, что требуется создать экспертную систему для диагностирования причин головной боли. Очевидно, что в базу знаний такой экспертной системы необходимо ввести медицинские знания врача-терапевта. Но для обеспечения глубокого понимания причин головной боли может также потребоваться ввести в базу знания о биохимии нервной системы, затем о той области биохимии, в рамках которой накапливаются знания о нервной системе человека, затем о химии, молекулярной биофизике и т.д., причем, возможно, даже о физике элементарных частиц. |