Cтраница 3
Переход от описания знаний о предметной области на всем понятном человеческом языке к их представлению в виде какого-либо формализма, воспринимаемого компьютером, требует определенного искусства, поскольку невозможно ( по крайней мере, на сегодняшний день) описать, как механически выполнить такое преобразование. Так как возможности логического вывода, которые может реализовать программа, напрямую связаны с выбором способа представления знаний, то, по моему мнению, именно представление знаний, а не их извлечение является самым узким местом в практике проектирования экспертных систем. [31]
Схема экспертной системы, приведенная на рис. 1.1, является весьма обобщенной и ни в коей мере не претендует на универсальность. Важно отметить, что архитектура реальных экспертных систем различается в первую очередь по следующим характеристикам: 1) способ представления данных и знаний; 2) состав используемых знаний; 3) методы работы интерпретатора. Выбор тех или иных характеристик при проектировании экспертной системы определяется в основном свойствами решаемых задач и желаемыми свойствами системы ( см. гл. [32]
Из того краткого обзора, с которым читатель мог ознакомиться в этой главе, думаю, можно сделать вывод, к которому пришел и Кленси, - задачу формирования пояснений невозможно выделить в отдельный, достаточно автономный модуль экспертной системы. Предмет пояснений настолько связан со всеми остальными аспектами работы экспертной системы, что выделить его в отдельный компонент вряд ли кому-нибудь удастся. Мораль всей этой истории такова - о тех средствах, которые будут использованы для формирования пояснений, нужно начинать думать сразу же после начала проектирования экспертной системы, поскольку встроить их каким-либо образом в уже работающую или хотя бы наполовину спроектированную систему невозможно. [33]
Суммируя все сказанное, отметим - экспертная система содержит знания в определенной предметной области, накопленные в результате практической деятельности человека ( или человечества), и использует их для решения проблем, специфичных для этой области. Этим экспертные системы отличаются от прочих, традиционных систем, в которых предпочтение отдается более общим и менее связанным с предметной областью теоретическим методам, чаще всего математическим. Далее, в главах 2 и 3, мы более пристально рассмотрим отличие между общепринятым в программировании подходом к решению проблем и тем, который предлагается при проектировании экспертных систем. [34]
Но как бы там ни было, разграничение задач классификации и конструирования оказалось исключительно полезным, поскольку помогло автоматизировать процесс приобретения знаний. Было также показано, что функциональные возможности программных средств извлечения знаний могут быть существенно расширены, если такие средства будут включать в свой состав декларативную модель предметной области и некоторые знания, касающиеся решаемой задачи, в частности - как будут использованы в приложении получаемые знания. Первые полученные результаты дают основание надеяться, что на основе этой методологии будут созданы эффективные средства, которые позволят устранить одно из основных узких мест в практике проектирования экспертных систем. Автоматический анализ целостности базы знаний и компиляция их в форму выполняемых модулей также в значительной мере упрощается при использовании модели предметной области и информации о принципах решения проблем, используемых в проектируемом приложении. [35]
Наиболее уязвимы экспертные системы в распознавании границ своих возможностей и демонстрируют ненадежное функционирование вблизи границ их применимости. Другим недостатком экспертных систем являются значительные трудозатраты, необходимые для пополнения базы знаний. Получение знаний от экспертов и внесение их в базу знаний представляет собой сложный процесс, сопряженный с значительными затратами времени и средств. Проектирование экспертных систем также имеет определенные трудности и ограничения, которые влияют на их разработку. [36]
Особенно привлекает возможность наблюдать за процессом их создания. В этой связи полезно помнить идею о том, что эксперт-пая система является системой, использующей суждения. Как только вы записали команду сравнить одну величину с другой и затем осуществить определенное действие, зависящее от результата сравнения, вы имеете суждение или оценивание. Только при проектировании экспертных систем суждениям принадлежит ведущая роль. Суждение, а не вычисление типично для экспертных систем. Но так как суждение обычно является результатом вычислений, то разница между ними является скорее концептуальной, нежели фактической. [37]