Поиск с использованием нескольких моделей
Все методы поиска, рассмотренные до сих пор, использовали при представлении проблемной области какую-то одну модель, т.е. рассматривали область с какой-то одной точки зрения. При решении сложных задач в условиях ограниченных ресурсов использование нескольких моделей может значительно повысить мощность системы. Объединение в одной системе нескольких моделей дает возможность преодолеть следующие трудности. Во-первых, переход с одной модели на другую позволяет обходить тупики, возникающие при поиске в процессе распространения ограничений. Во-вторых, использование нескольких моделей позволяет в ряде случаев уменьшить вероятность потери хорошего решения (следствие неполного поиска, вызванного ограниченностью ресурсов) за счет конструирования полного решения из ограниченного числа частичных кандидатов путем их расширения и комбинации. В-третьих, наличие нескольких моделей позволяет системе справляться с неточностью (ошибочностью) данных. Следует отметить, что использование нескольких моделей требует дополнительных знаний о том, как создавать и объединять различные точки зрения.
Рассмотрим метод использования нескольких моделей, впервые примененный в экспертной системе SYN. SYN представляет собой программу для синтеза электрических схем. Система определяет значения компонент схемы, форму схемы и некоторые особенности ее работы. Новизна SYN состоит в использовании нескольких моделей, т.е. SYN может рассматривать схему с различных точек зрения, что соответствует идее эквивалентных электрических схем. Например, SYN может рассматривать делитель напряжения как состоящий из двух последовательно соединенных сопротивлений (R1; R2), а может рассматривать эти сопротивления как одно (R=R1+R2). Так, при анализе делителя напряжения SYN использует вторую точку зрения для вычисления тока, проходящего через делитель (I = U/R). Затем для вычисления напряжения в средней точке делителя (U1=I х R1, U2=I x R2) SYN возвращается к первой точке зрения. Идея поочередного использования эквивалентных представлений электрических схем позволяет преодолеть тупики, возникающие при распространении ограничений. Мощность использования нескольких (в описанном случае двух) моделей состоит в том, что этот подход обеспечивает дополнительные пути по распространению поиска (расчета). Используя идею эквивалентных электрических схем, система SYN способна исследовать сложные схемы без трудоемких алгебраических вычислений.
|
|
|
Этапы разработки экспертных систем
Разработка ЭС имеет существенные отличия от разработки обычного программного продукта. Опыт создания ЭС показал, что использование при их разработке методологии, принятой в традиционном программировании, либо чрезмерно затягивает процесс создания ЭС, либо вообще приводит к отрицательному результату. Дело в том, что неформализованность задач, решаемых ЭС, отсутствие завершенной теории ЭС и методологии их разработки приводят к необходимости модифицировать принципы и способы построения ЭС в ходе процесса разработки по мере того, как увеличивается знание разработчиков о проблемной области.
|
|
|
Перед тем как приступить к разработке ЭС, инженер по знаниям должен рассмотреть вопрос, следует ли разрабатывать ЭС для данного приложения. В обобщенном виде ответ может быть таким: использовать ЭС следует только тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Ниже будут уточнены использованные понятия “возможно”, “оправдано”, “соответствует”. Чтобы разработка ЭС была возможной для данного приложения, необходимо одновременное выполнение по крайней мере следующих требований:
1) существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;
|
|
|
2) эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество разработанной ЭС;
3) эксперты способны вербализовать (выразить на естественном языке) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут “извлечены” и вложены в ЭС;
4) решение задачи требует только рассуждений, а не действий;
5) задача не должна быть слишком трудной (т.е. ее решение должно занимать у эксперта несколько часов или дней, а не недель);
6) задача хотя и не должна быть выражена в формальном виде, но все же должна относиться к достаточно “понятной” и структурированной области, т.е. должны быть выделены основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи;
7) решение задачи не должно в значительной степени использовать “здравый смысл” (т.е. широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается (в достаточном количестве) вложить в системы искусственного интеллекта.
Использование ЭС в данном приложении может быть возможно, но не оправдано. Применение ЭС может быть оправдано одним из следующих факторов:
|
|
|
- решение задачи принесет значительный эффект, например экономический;
- использование человека-эксперта невозможно либо из-за недостаточного количества экспертов, либо из-за необходимости выполнять экспертизу одновременно в различных местах;
- использование ЭС целесообразно в тех случаях, когда при передаче информации эксперту происходит недопустимая потеря времени или информации;
- использование ЭС целесообразно при необходимости решать задачу в окружении, враждебном для человека.
Приложение соответствует методам ЭС, если решаемая задача обладает совокупностью следующих характеристик:
1) задача может быть естественным образом решена посредством манипуляции с символами (т.е. с помощью символических рассуждений), а не манипуляций с числами, как принято в математических методах и в традиционном программировании;
2) задача должна иметь эвристическую, а не алгоритмическую природу, т.е. ее решение должно требовать применения эвристических правил. Задачи, которые могут быть гарантированно решены (с соблюдением заданных ограничений) с помощью некоторых формальных процедур, не подходят для применения ЭС;
3) задача должна быть достаточно сложна, чтобы оправдать затраты на разработку ЭС. Однако она не должна быть чрезмерно сложной (решение занимает у эксперта часы, а не недели), чтобы ЭС могла ее решать;
4) задача должна быть достаточно узкой, чтобы решаться методами ЭС, и практически значимой.
При разработке ЭС, как правило, используется концепция “быстрого прототипа”. Суть этой концепции состоит в том, что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт. На начальном этапе они создают прототип (прототипы) ЭС. Прототипы должны удовлетворять двум противоречивым требованиям: с одной стороны, они должны решать типичные задачи конкретного приложения, а с другой – время и трудоемкость их разработки должны быть весьма незначительны, чтобы можно было максимально запараллелить процесс накопления и отладки знаний (осуществляемый экспертом) с процессом выбора (разработки) программных средств (осуществляемым инженером по знаниям и программистом). Для удовлетворения указанным требованиям, как правило, при создании прототипа используются разнообразные средства, ускоряющие процесс проектирования.
Прототип должен продемонстрировать пригодность методов инженерии знаний для данного приложения. В случае успеха эксперт с помощью инженера по знаниям расширяет знания прототипа о проблемной области. При неудаче может потребоваться разработка нового прототипа или разработчики могут прийти к выводу о непригодности методов ЭС для данного приложения. По мере увеличения знаний прототип может достигнуть такого состояния, когда он успешно решает все задачи данного приложения. Преобразование прототипа ЭС в конечный продукт обычно приводит к перепрограммированию ЭС на языках низкого уровня, обеспечивающих как увеличение быстродействия ЭС, так и уменьшение требуемой памяти. Трудоемкость и время создания ЭС в значительной степени зависят от типа используемого инструментария.
В ходе работ по созданию ЭС сложилась определенная технология их разработки, включающая шесть следующих этапов (рис. 3.8): идентификацию, концептуализацию, формализацию, выполнение, тестирование, опытную эксплуатацию.
Рис. 3.8. Технология разработки ЭС
На этапе идентификации определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.
На этапе концептуализации проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.
На этапе формализации выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.
На этапе выполнения осуществляется наполнение экспертом БЗ. В связи с тем, что основа ЭС – знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким при разработке ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта; организацию знаний; обеспечивающую эффективную работу системы; и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.
На этапе тестирования эксперт (и инженер по знаниям) в интерактивном режиме с использованием диалоговых и объяснительных средств системы проверяет компетентность ЭС. Процесс тестирования продолжается до тех пор, пока эксперт не решит, что система достигла требуемого уровня компетентности.
На этапе опытной эксплуатации проверяется пригодность ЭС для конечных пользователей. По результатам этого этапа может потребоваться существенная модификация ЭС.
Процесс создания ЭС не сводится к строгой последовательности перечисленных выше этапов. В ходе разработки приходится неоднократно возвращаться на более ранние этапы и пересматривать принятые там решения.
Дата добавления: 2019-07-15; просмотров: 261; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!