Структура и принцип работы экспертных систем

Все ЭС имеют сходную архитектуру. В основе этой архитектуры лежит разделение знаний, заложенных в систему, и алгоритмов их обработки. Так, например, программа решающая квадратное уравнение, несомненно, использует знание о том, как следует решать этот вид, уравнений. Но это знание «зашито» в текст программы и его нельзя не прочитать, не изменить, если исходные тексты программы недоступны. Программы подобного класса весьма удобны для тех, кто решает квадратные уравнения целыми днями. Однако если пользователь хочет решить другой тип уравнения ему не обойтись без программиста, который сможет написать ему новую программу. Теперь, предположим, задача поставлена несколько иначе: программа должна считывать при запуске тип уравнения и способ его решения из текстового файла, и пользователь должен иметь возможность самостоятельно вводить новые способы решения уравнений, например, чтобы сравнить их эффективность, точность и пр. Формат этого файла должен быть одинаково «понятен» как компьютеру, так и пользователю. Такой способ организации программы позволит изменять ее возможности без помощи программиста. Даже если пользователь решает только один тип уравнений новый подход предпочтительней прежнего хотя бы потому, что понять принцип решения уравнений, можно просто изучив входной текстовый файл. Данный пример, несмотря на свою простоту и нетипичность предметной области для применения технологии ЭС (для решения математических уравнений обычно используют специализированные пакеты программ, а не экспертные системы), хорошо иллюстрирует особенность архитектуры ЭС — наличие в ее структуре базы знаний, которую пользователь может просмотреть непосредственно или с помощью специального редактора. Базу знаний можно также редактировать, что позволяет изменять работу ЭС без ее перепрограммирования. Питер Джексон Введение в экспертные системы = Introduction to Expert Systems. — 3-е изд. — М.: Вильямс, 2001. — 624 с.

Реальные ЭС могут иметь сложную, разветвленную структуру модулей, но для любой ЭС необходимо наличие следующих основных блоков (Рисунок 1. Обобщенная структура ЭС):

БЗ — база знаний — наиболее ценный компонент ядра ЭС, совокупность знаний о предметной области и способах решения задач, записанная в форме, понятной неспециалистам в программировании: эксперту, пользователю и др. Обычно знания в БЗ записываются в форме, приближенной к естественному языку. Форма записи знаний получила название язык представления знаний (ЯПЗ). В различных системах могут использоваться различные ЯПЗ. Параллельно такому «человеческому» представлению БЗ может существовать во внутреннем «машинном» представлении. Преобразование между различными формами представления БЗ должно осуществляться автоматически, так как редактирование БЗ не подразумевает участие программиста — разработчика.

МВ — машина вывода — блок, моделирующий ход рассуждений эксперта на основании знаний, заложенных в БЗ. Машина вывода является неизменной частью ЭС. Однако большинство реальных ЭС имеют встроенные средства управлением ходом логического вывода с помощью так называемых метаправил, записываемых в БЗ.

Р — редактор базы знаний — предназначен для разработчиков ЭС. С помощью этого редактора в БЗ добавляются новые знания или редактируются существующие.

И — интерфейс пользователя — блок, предназначенный для взаимодействия ЭС с пользователем, через который система запрашивает необходимые для ее работы данные, и выводит результат. Система может иметь «жесткий» интерфейс, ориентированный на определенный способ ввода и вывода информации, или может включать средства проектирования специализированных интерфейсов для более эффективного взаимодействия с пользователем.

Рисунок 1. Обобщенная структура ЭС.

С точки зрения изучения технологии экспертных систем наибольший интерес представляют база знаний и машина вывода, различные аспекты, реализации которых будут рассмотрены ниже.

В процессе функционирования ЭС считывает информацию из своей базы знаний и пытается осуществить логический вывод решения поставленной перед ней задачи. В базе знаний могут храниться два основных вида записей: факты, описывающие состояние предметной области, составляющие ее объекты и их свойства, а также правила, описывающие способы решения задачи. Все правила БЗ имею одинаковую форму записи и состоят из двух частей: условие и действие. Предварительным этапом работы ЭС является сбор исходных фактов, описывающих проблему на языке представления знаний. Эти факты могут поступать в систему различными способами: в режиме диалога через интерфейс пользователя, посредством файлов или баз данных, от внешних датчиков или приборов. После считывания исходной информации машина вывода начинает просмотр базы знаний и последовательно сопоставляет описание задачи с записями БЗ, описывающими ход решения. Если условие текущего правила БЗ подтверждается множеством исходных фактов, то система выполняет действие, записанное в данном правиле, добавляя в БЗ новые, производные факты. Информационный отдел СПбГУ ИТМО[Электронный ресурс] Интернет лекция в рамках научной школы Третий конференции молодых ученых: http://faculty.ifmo.ru/info.

На первый взгляд процесс вывода кажется достаточно простым — выполняются однотипные операции по перебору записей БЗ и сравнении их с имеющимися фактами, пока не будет найдено решение или некий целевой факт. Однако, управление процессом вывода, независящее отконтекста проблемы не практике мало эффективно. При решении реальных задач человек крайне редко прибегает к перебору данных. Вместо этого, люди пользуются эвристическими правилами, которые значительно ограничивают пространство поиска решения и позволяет быстро и эффективно решать задачи. Эвристические знания имеют эмпирическую природу, то есть формируются на базе опыта и интуиции эксперта. Ярким примером превосходства эвристического подхода перед алгоритмическим (основанным на полном или частичном переборе) является игра в шахматы. В начале игры «белые» имеют возможность сделать любой из 20 допустимых ходов, в ответ на который «черные» могут также совершить один из 20 ходов. Нетрудно посчитать, что следующий ход «белых» может быть выбран уже из 400 возможных различных состояний партии. Далее, по мере развития игры возникает неуправляемый комбинаторный взрыв. Особенно остро подобная проблема стоит в эндшпиле. Имея по нескольку фигур на доске, каждый из игроков располагает более чем 50 вариантами возможных ходов. Очевидно, шахматные мастера при всем желании не смогли бы осуществлять перебор ходов, для поиска лучшего варианта. Вместо этого они используют краткосрочные и долгосрочные стратегии. Каждая конкретная стратегия выбирается в соответствии с текущей ситуацией на игровой доске.

В реальных системах, как правило, используется комбинация из прямого и обратного вывода. А для управления всем процессом логического вывода предназначены метаправила — специальный вид правил БЗ, представляющие собой директивы машины вывода. Используя метаправила можно упорядочить применение знаний в зависимости от конкретных значений фактов и текущего состояния БЗ.

Введение

в технологию экспертных систем: уч. Пос./ под ред. Д. И. Муромцева. — СПб: СПб ГУ ИТМО, 2005. — 93 с.