16.3. Побудова експертної системи, що реалізує прямий ланцюжок міркувань

Розглянемо прямий ланцюжок міркувань на прикладі експертної системи фірми, що дає консультації щодо операцій на фондовій біржі.

Для цього можна скористатися, наприклад такими правилами:

ЯКЩО процентні ставки ПАДАЮТЬ, ТО рівень цін на біржі РОСТЕ;

ЯКЩО процентні ставки РОСТУТЬ, (2)

ТО рівень цін на біржі ПАДАЄ;

ЯКЩО валютний курс гривні ПАДАЄ, (3)

ТО процентні ставки РОСТУТЬ;

ЯКЩО валютний курс гривні РОСТЕ, (4)

ТО процентні ставки ПАДАЮТЬ.

Нехай перший клієнт фірми повідомив, що валютний курс гривні падає стосовно основних валют, і попросив ради. Ціль, мабуть, полягає у виборі правильного поводження на біржі, але чи залишиться при цьому клієнт у виграші, залежить від поки ще не певних умов.

Очевидно, наведений набір правил реалізує прямий ланцюжок міркувань: якщо виникла ситуація задовольняє умовної частини правила (ЯКЩО), робиться логічний висновок, певний у частині, що констатує, правила (ТЕ).

Для наведеного приклада необхідно, щоб в умовній частині якого-небудь правила втримувалася умова:

валютний курс гривні падає.

Така умова втримується тільки в правилі 3:

ЯКЩО валютний курс гривні ПАДАЄ, ТО процентні ставки РОСТУТЬ.

Відповідно до цього правила можна зробити висновок про ріст процентних ставок. Про валютний курс гривні згадується ще в правилі 4. Але умова, записана в правилі:

ЯКЩО валютний курс гривні РОСТЕ, ТО процентні ставки ПАДАЮТЬ, -

не відповідає вихідному стану падіння валютного курсу гривні, і тому правило 4 у подальших міркуваннях не буде брати участь. Міркування ще не закінчені, тому що правило 3, у свою чергу, породжує нову ситуацію:

процентні ставки ростуть.

Необхідно перевірити, чи не приведе вона до інших висновків. Видно, що в правилі 1:

ЯКЩО процентні ставки ПАДАЮТЬ, ТО рівень цін на біржі РОСТЕ, -

підходящої умови ні, а в правилі 2:

ЯКЩО процентні ставки РОСТУТЬ, ТО рівень цін на біржі ПАДАЄ, -

є. Виникає нова ситуація:

рівень цін на біржі падає,

і міркування тривають.

Ще раз виконується перевірка всіх правил, але в жоднім правилі в умовній частині не згадується рівень цін на біржі, і на цьому міркування закінчуються. Клієнтові можна сказати наступне: «Коли обмінний курс гривні падає, ростуть процентні ставки, і рівень цін на біржі падає».

В реального життя такий висновок зажадало б більше складних правил, однак система, що реалізує даний ланцюжок міркувань, оперує тільки тими знаннями, які є в базі знань.

Розглянутий приклад ілюструє роботу типової системи прямих міркувань:

1. Система містить опис ряду ситуацій.

2. Для кожної ситуації система шукає в базі знань правила, в умовній частині яких утримується відповідна умова.

3. Відповідно до констатирующей частини кожне правило може генерувати нові ситуації, які додаються до уже існуючим.

Система обробляє кожну знову сгенерированную ситуацію. При наявності хоча б однієї такої ситуації, виконуються дії, починаючи з пункту 2. Міркування закінчуються, коли більше немає неопрацьованих ситуацій

Звичайно, людина виконує всі дії автоматично, дуже швидко й не так прямолінійно. Дуже часто він навіть не усвідомлює, що обробляє інформацію й робить необхідні висновки. Наприклад, коли людина бачить, що показник нагрівання двигуна в автомобілі підходить до критичній оцінці, він негайно робить висновок, що двигун може заклинити.

Використовуючи описані структури даних й алгоритм прямого ланцюжка міркувань, на комп'ютері також можна швидко вирішувати складні завдання, що містять велику кількість змінних. Експертна система, у якій продумані структури даних сполучаються з ефективним алгоритмом логічного висновку, цілком здатна робити осмислені висновки.