Тема 12. Технологія проектування експертних систем на основі продукційної моделі

Експертними системами найбільш поширеного типу є системи засновані на правилах. Правила, що організовані у вигляді  IF-THEN структур, називаються продукційними правилами. Продукційні правила,  разом з інтерпретатором, який управляє їх активізацією в залежності від наявних фактів, складають продукційну модель представлення та використання знань в експертних системах. Такі системи носять назву продукційних.

У продукційних системах знання представлені у формі множини правил, на основі яких формуються висновки, що повинні бути зроблені (або не зроблені) в різних ситуаціях. Висновки робляться на основі методів прямого або зворотного логічного висновку. Залежно від методу логічного висновку розрізняють два види продукційних систем: системи з прямим логічним висновком та системи із зворотним логічним висновком.

Загальна стратегія вирішення задач полягає в  розбитті їх на фрагменти, які можна легше довести. При цьому, системи з прямим логічним висновком знаходяться під управлінням фактів. Вони починають свою роботу з відомих початкових фактів і продовжують, використовуючи правила для створення висновків або виконання певних дій. Системи із зворотним логічним висновком керуються гіпотезами. Вони починають свою роботу з гіпотези, або мети, яку користувач намагається довести і продовжують,  відшукуючи правила, які дозволять довести правдивість гіпотези.

Широке застосування систем, заснованих на продукційних правилах, обумовлене наявністю в них наступних особливостей:

1.     Модульна організація. Завдяки модульній організації спрощується представлення знань та розширення експертної системи, нарощуючи її можливості крок за кроком.

2.     Наявність засобів пояснення. Продукційні експертні системи за допомогою правил дозволяють легко створювати засоби пояснення. Засіб пояснення відстежує послідовність активованих правил і, на цій основі, дає можливість відновити хід міркувань, які привели до певного висновку.

3.     Наявність аналогії з пізнавальним процесом людини. Згідно з результатами, одержаними Ньюеллом і Саймоном, правила  є природним способом моделювання процесу рішення задач людиною. Тому, в процесі  виявлення експертних знань, не виникають зайві складнощі в поясненні експертам структури представлення знань, оскільки застосовується просте їх представлення у вигляді правил IF-THEN.

Загальну структуру експертної системи, заснованої на правилах, можна представити у вигляді  схеми, зображеній на рис.12.1. 

Рис.12.1. Загальна структура експертної системи, заснованої на правилах

Наведена структура наглядно ілюструє основні аспекти  продукційної моделі експертних систем, тому розглянемо детально сутність та призначення її компонентів.

Інтерфейс користувача. Інтерфейс користувача – це  механізм, за допомогою якого відбувається спілкування користувача з експертною системою. Залежно від призначення системи, інтерфейс користувача може використовувати простий текстовий дисплей або складний растровий дисплей із високою роздільною здатністю. Дисплеї з високою роздільною здатністю, зазвичай, застосовуються для задач моделювання, які вирішує експертна система.

Засіб отримання знань. Засіб отримання знань представляє собою автоматизований спосіб, який дозволяє користувачу вводити знання в систему, не застосовуючи явного кодування знань за допомогою інженера по знанням. Цей інструментальний засіб, у деяких експертних системах здатний  навчатися, здійснюючи автоматичне формування правил  на підставі прикладів. Для формування правил у машинному навчанні застосовуються такі методи й алгоритми,  як ID3, С4.5, С5.1, штучні генетичні алгоритми, нейронні мережі.

База знань. Системи, що відповідають продукційній моделі, зберігають знання, необхідні для вирішення задач, у певній проблемній області в базі знань. Базу знань  експертної системи, в якій знання  закодовані у формі правил, називають продукційною пам’яттю. У ній правила виражені у форматі продукційного псевдокоду IF-THEN.

Кожне правило позначається ім'ям. Після нього починається IF-частина  правила. Ця частина продукційного правила розташована між ключовими словами IF і THEN та носить назву – антецедент або ліва частина (LHS – left-hand-side) правила. На практиці застосовуються також назви: умовний елемент та шаблон.

За частиною IF починається частина THEN правила. Вона містить висновки або список дій, які повинні бути виконані згідно з правилом. Ця частина правила називається консеквентном або правою частиною (RHS – Right-Hand Side). До складу дій консеквентів правил, зазвичай, входить додавання або видалення фактів із робочої пам'яті, або формування результатів. Формат опису цих дій залежить від синтаксису мови експертної системи.

Машина логічного висновку.   Машина логічного висновку є програмним компонентом, який визначає антецеденти правил (якщо такі існують), що виконуються згідно фактам. Для цього машина логічного висновку виконує наступні дії:

•        обирає правила, яким відповідають факти;

• розподіляє обрані правила за пріоритетами;

• виконує правило з найвищим пріоритетом.

В якості класичних стратегій рішення задач в експертних системах  використовуються два загальні методи логічного висновку: прямий логічний висновок і зворотний логічний висновок. У число інших методів, що застовуються для виконання конкретизованих завдань, можуть входити: аналіз цілей та засобів, спрощення задачі, перебір з поверненнями, метод «запланувати-виробити-перевірити», ієрархічне планування.

Робоча пам'ять. Робоча пам'ять призначена для розміщення фактів, що стосуються поточного стану об'єкту досліджень. Факти, що знаходяться в робочій пам'яті, не взаємодіють один з одним, на відміну від правил,  що зберігаються в базі знань.  Якщо в робочій пам'яті є факт, який відповідає умовній частині правила, машина логічного висновку розміщує це правило в робочому списку правил.

У випадку, якщо правило має декілька шаблонів, то для того, щоб правило можна було розмістити в робочому списку правил, усі ці шаблони повинні бути розпізнані, як відповідні. В якості умови відповідності деяких шаблонів можна назвати відсутність певних фактів у робочій пам'яті. Машина логічного висновку працює в режимі здійснення циклів «розпізнавання-дія».

Робочий список правил. Робочий список правил представляє собою створений машиною логічного висновку та розташований за пріоритетами список правил, шаблони яких відповідають фактам, що знаходяться в робочій пам'яті. Правило, всі шаблони якого розпізнані як відповідні, називається активізованим або реалізованим. У робочому списку правил може бути одночасно присутні декілька активізованих правил. У цьому випадку машина логічного висновку повинна вибрати, залежно від пріоритету, одне з правил для запуску дії.

Після завершення виконання всіх правил управління повертається до інтерпретатора команд верхнього рівня, щоб користувач міг надати командному інтерпретатору експертної системи додаткові інструкції. Роль верхнього рівня системи виконує інтерфейс користувача, який, по суті,  є механізмом інтерпретації команд користувача.

Засіб пояснення. Головною особливістю експертної системи є передбачений у ній засіб пояснення, який відображує  інформацію про те, як система дійшла певного висновку. У системах, заснованих на правилах, нескладно організувати пояснення, яким чином був отриманий певний висновок, оскільки хронологія активізації правил і вміст робочої пам'яті можна зберігати в стеку. Розвинені засоби пояснення можуть дати  користувачу можливість ставити питання, на кшталт, «що?», «якщо?» і вивчати альтернативні шляхи формування висновків за принципом гіпотетичних міркувань.