Структура экспертной системы

На рис. 14.5.1 приведена общая схема структуры абстрактной экспертной системы^[1]. Реальные системы содержат большое количество дополнительных блоков, специфичных для каждой предметной области, тем не менее, общую технологию работы и назначение основных структурных элементов экспертной системы данная схема отражает.

Рис. 14.5.1. Структура абстрактной экспертной системы

База знаний — это центральный компонент экспертной системы, который определяет се ценность и с которым связаны основные затраты на разработку. Наличие базы знаний — это главное структурное отличие экспертной системы от других видов программ, именно она предоставляет экспертной системе возможность обучения и самообучения. Конкретный вид базы знаний сильно зависит от выбранной модели представления знаний, но в любом варианте она всегда содержит фактуальную и алгоритмическую части. Для модели представления знаний, основанной на правилах продукций, это будут факты и правила логического вывода, для фреймовой модели представления знаний — факты и присоединенные процедуры, для сетевой модели — состояние системы, активная подсеть и правила вывода, включающие описание отношений, присутствующих в сети.

Машина вывода, составляющая основу экспертной системы, — это программа, ответственная за порядок и способ актуализации алгоритмической части базы знаний. Часто в машину вывода включают подсистему объяснений, как показано на рис. 14.5.1. Так же как и вид базы знаний, вид машины вывода определяется выбранной моделью представления знаний.

Для логической модели представления знаний, в которой каждый раз происходит полный перебор всех логических уравнений, вне зависимости от уже имеющихся данных машина вывода имеет простейший вид последовательного автомата.

Для модели, основанной на правилах продукций, где выбор правила, которое надо актуализировать следующим, неоднозначен, машина логического вывода имеет систему предпочтений, основанную на некоторой детерминированной или вероятностной оценке, зависящей от ситуации.

Для фреймовой модели представления знаний машина вывода состоит из двух частей. Единая общая часть отвечает за то, чтобы события, происходящие в системе фреймов, становились известны всем фреймам одновременно или в некоторой последовательности. Вторая часть складывается из обработчиков событий самих фреймов, решающих, какой из методов следует актуализировать в ответ на полученное сообщение о произошедшем событии.

Подсистема объяснений — это один из важнейших элементов экспертной системы, который в значительной мере определяет эффективность ее использования. Практическая реализация подсистемы объяснений часто использует те же процедуры, что и решатель, только в обратном порядке, поэтому и можно считать, что машина вывода состоит из решателя и подсистемы объяснений. Специфика задач, решаемых интеллектуальными, и в частности экспертными системами, такова, что часто наибольшую ценность имеет не само полученное системой решение, а процесс его получения в ходе диалога человека с машиной. Подсистема объяснений — это программный механизм, позволяющий получить ответ на вопрос, почему так было выбрано решение в целом и его элементы, но отдельности.

Не все экспертные системы имеют подсистему объяснений, это может быть связано с трудностью программирования, но чаще — с особенностями модели представления знаний. В классическом смысле подсистема объяснений существует только у систем, основанных на правилах продукций, и семантических сетях.

Интеллектуальный редактор базы знаний — это программа, позволяющая добавлять, удалять, модифицировать факты и правила, содержащиеся в базе знаний. Под «интеллектом» применительно к этому классу программ понимается способность обеспечить целостность, корректность и непротиворечивость базы знаний. Аналогичная проблема теории баз данных решается при помощи ключей и нормализации, однако для концепции баз знаний такое решение не подходит потому, что знания представляют собой нечто единое, цельное и многозначное и отдельно вырванный из контекста элемент знаний не имеет смысла. Поэтому, чтобы осуществить любую операцию над базой знаний (добавление, удаление, модификация записи), необходимо проверить соблюдение целостности, корректности и непротиворечивости всей базы знаний, причем на некоторую заданную глубину.

Знания по своей природе обладают свойством рекурсивное™, или вложенности. Элементы знаний, находящиеся в базе знаний, образуют сложные и часто трудно понимаемые человеком смысловые цепочки. Каждый вновь добавленный элемент образует новую связь между ними, что приводит к образованию новых, более крупных цепочек. На конце каждой такой цепочки появляется некоторый новый вывод относительно предметной области. Этот вывод может прийти в противоречие с выводами, которые уже содержатся в базе знаний. Такие противоречия являются не исключением, а основным режимом работы экспертной системы, так как их появление требует проверки, уточнения и, возможно, модификации находящихся в базе знаний фактов и правил, а также оценки правильности и точности внесенного в систему нового знания и исправления ошибки ввода в случае ее обнаружения.

Интеллектуальный интерфейс пользователя — это программа, ответственная за организацию диалога с пользователем, наилучшим образом приводящего к достижению цели общения пользователя с экспертной системой. Интеллектуальность интерфейса заключается в том, что в ходе диалога система помогает пользователю уточнить и даже полностью переформулировать цель его консультации с экспертной системой. Необходимость в этом возникает довольно часто, поскольку современные объекты и процессы, моделируемые при помощи экспертных систем, настолько сложны и велики, что конечный пользователь не может помнить, а иногда и знать даже их названия и поэтому просто не способен с первого раза правильно сформулировать вопрос для получения нужного ответа.

• [1] Смолин Д. В. Указ. соч.