- •Иллюстрированный самоучитель по экспертным системам
- •Рядовым читателям
- •Студентам и преподавателям
- •Инженерам-программистам
- •Научным работникам
- •Глава 1. Что такое экспертная система?
- •Глава 1.
- •1.1. Смысл экспертного анализа
- •1.2. Характеристики экспертных систем
- •1.3. Базовые функции экспертных систем
- •1.3.1. Приобретение знаний
- •1.1. Забытый пароль
- •1.3.2. Представление знаний
- •1.2. Синтаксис и семантика представления семейных отношений
- •1.3.3. Управление процессом поиска решения
- •1.3. Обслуживание автомобиля
- •1.3.4. Разъяснение принятого решения
- •1.4. Загадка одного портрета
- •1.4. Резюме и структура книги
- •1.4.1. Текущее состояние проблемы
- •1.4.2. Распределение материала книги по главам
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 2. Обзор исследований в области искусственного интеллекта
- •Глава 2.
- •2.1. Классический период: игры и доказательство теорем
- •2.1.1. Поиск в пространстве состояний
- •2.1. Комбинаторный взрыв
- •2.1.2. Эвристический поиск
- •2.2. Алгоритм а
- •Конец алгоритма
- •2.2. Романтический период: компьютер начинает понимать
- •2.2.1. Система shrdlu
- •2.3. Сценарий посещения ресторана
- •2.2.2. Схемы представления знаний
- •2.4. Летучие мыши и проблема с пингвинами
- •2.3. Период модернизма: технологии и приложения
- •2.3.1. В знании сила
- •2.5. Процедуральное или декларативное знание
- •2.6. Машина логического вывода и база знаний
- •2.3.2. Периоды "зимней спячки" и "пробуждения" в истории искусственного интеллекта
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 3. Представление знаний
- •Глава 3.
- •3.1. Представление знаний: принципы и методы
- •3.1. Молотки, графины и теоремы
- •3.2. Планировщик strips
- •3.2.1. Таблицы операторов и методика "средство -анализ завершения"
- •3.2.2. Анализ метода представления и управления в strips
- •3.3. Формулировка подцелей в mygin
- •3.3.1. Лечение заболеваний крови
- •3.3.2. База знаний системы mycin
- •3.3.3. Структуры управления в mycin
- •3.2. Комбинация гипотез
- •3.4. Оценка и сравнение характеристик экспертных систем
- •3.4.1. Оценка системы mycin
- •3.4.2. Сравнение mycin и strips
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 4. Символические вычисления
- •Глава 4.
- •4.1. Символическое представление
- •4.2. Физическая символическая система
- •4.1. Главная гипотеза
- •4.3. Реализация символических структур на языке lisp
- •4.3.1. Структуры данных в языке lisp
- •4.2. Списки и точечные пары
- •4.3.2. Структура lisp-программы
- •4.3. Функции, их вычисление и проблема цитирования в clips
- •4.3.3. Приложение функции и лямбда-исчисление
- •4.3.4. Обработка списков
- •4.4. Примитивы в lisp
- •4.3.5. Сопоставление с образцом
- •4.4. Почему. Lisp не является языком представления знаний
- •4.4.1. Символический уровень и уровень знаний
- •4.4.2. Lisp и разработка программ
- •4.5. Гипотеза Смита
- •4.5. Языки представления знаний
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 5. Системы, основанные на знаниях
- •Глава 5.
- •5.1. Канонические системы
- •5.1. Смысл порождений
- •5.2. Системы порождающих правил для решения проблем
- •5.2.1. Синтаксис представления правил
- •Листинг 5.1. Оргправило системы mycin, записанное на языке clips
- •Листинг 5.2. Правило, в котором используются переменные
- •5.2.2. Рабочая память
- •Листинг 5.3. Набор правил для проблемы в системе strips
- •5.2. Трассировка программы управления роботом
- •5.3. Управление функционированием интерпретатора
- •5.3.1. Разрешение конфликтов
- •5.3. Разрешение конфликтов в cups
- •5.3.2. Прямая и обратная цепочки рассуждений
- •Листинг 5.4. Набор правил для построения башни из блоков
- •5.4. Трассировка программы строительства башни
- •5.3.3. Правила и метаправила
- •5.5. Свойство выпуклости в clips: пингвины обретают способность летать (или не обретают)
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Листинг 5.5. Набор диагностических правил заболеваний брюшной полости на языке clips
- •Глава 6. Ассоциативные сети и системы фреймов
- •Глава 6.
- •6.1. Графы, деревья и сети
- •6.2. Ассоциативные сети
- •6.2.1. Разделение видов узлов и когнитивная экономия
- •6.2.2. Анализ адекватности ассоциативных сетей
- •6.3. Представление типовых объектов и ситуаций
- •6.3.1. Основные понятия концепции фреймов
- •6.3.2. Фреймы и графы
- •6.3.3. Значения по умолчанию и демоны
- •6.1. Реализация фреймов и наследования в языке clips
- •6.3.4. Множественное наследование
- •6.3.5. Сравнение сетей и фреймов
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 7. Объектно-ориентированное программирование
- •Глава 7.
- •7.1. Язык krl
- •7.1. Процедуры и объекты
- •7.2. Языки loops и flavors
- •7.2.1. Передача сообщений
- •7.2. Формирование объекта класса на языке clips
- •7.2.2. Проблема наложения методов
- •7.2.3. Метаклассы
- •7.3. Языки clips и clos
- •7.3.1. Множественное наследование в clos и clips
- •Листинг 7.1. Объявление классов на языке clips
- •7.3.2. Наложение методов в clos и clips
- •7.3. Как сделать людей вежливыми
- •7.3.3. Метаклассы в clos и clips
- •Листинг 7.2. Файл nixon.H. Объявление классов, версия 1
- •Листинг 7.3. Файл nixon.H. Объявление классов, версия 2
- •Листинг 7.4. Файл nixon.H. Объявление классов, версия 3
- •Листинг 7.5. Файл nixon.H. Объявление классов, версия 4
- •7.5. Объектно-ориентированный анализ и конструирование экспертных систем
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 8. Логическое программирование
- •Глава 8.
- •8.1. Формальные языки
- •8.1.1. Исчисление высказываний
- •8.1.2. Исчисление предикатов
- •8.1. Снова о роботах и комнатах
- •8.2. Язык prolog
- •Листинг 8.1. Простая программа на языке prolog, определяющая отношение on (на)
- •8.3. Опровержение резолюций
- •8.3.1. Принцип резолюций
- •8.3.2. Поиск доказательства в системе резолюций
- •8.4. Процедурная дедукция в системе planner
- •8.5.1. Правила поиска в языке prolog
- •8.5.2. Управление поиском в системе mbase
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 9. Представление неопределенности знаний и данных
- •Глава 9.
- •9.1. Источники неопределенности
- •9.2. Экспертные системы и теория вероятностей
- •9.2.1. Условная вероятность
- •9.2.2. Коэффициенты уверенности
- •9.2.3. Коэффициенты уверенности и условные вероятности
- •9.3. Сомнительность и возможность
- •9.3.1. Нечеткие множества
- •9.3.2. Нечеткая логика
- •9.3.3. Теория возможности
- •9.4. Неопределенное состояние проблемы неопределенности
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 10. Приобретение знаний
- •Глава 10.
- •10.1. Теоретический анализ процесса приобретения знаний
- •10.1.1. Стадии приобретения знаний
- •10.1.2. Уровни анализа знаний
- •10.1. Оболочки CommonKads и kastus
- •10.1.3. Онтологический анализ
- •10.2. Оболочки экспертных систем
- •10.2.1. Система emycin
- •10.2.2. Сопровождение и редактирование баз знаний с помощью программы teiresias
- •10.3. Методы приобретения знаний
- •10.3.1. Использование опроса экспертов для извлечения знаний в системе compass
- •10.3.2. Автоматизация процесса извлечения знаний в системе opal
- •10.3.3. Графический интерфейс модели предметной области
- •10.3.4. Эффективность программы opal
- •10.4. Приобретение новых знаний на основе существующих
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 11. Эвристическая классификация (I)
- •Глава 11.
- •11.1. Классификация задач экспертных систем
- •11.2. Классификация методов решения проблем
- •11.2.1. Эвристическое сопоставление
- •11.2.2. Общность эвристической классификации
- •11.1. Определение понятия "оружие нападения"
- •11.3. Классификация или конструирование?
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 12. Эвристическая классификация (II)
- •Глава 12.
- •12.1. Инструментальные средства и задачи, решаемые экспертной системой
- •12.2. Эвристическая классификация в системах mud и more
- •12.2.1. Модель предметной области выполнения буровых работ
- •12.1. Диагностические правила в м u d
- •12.2.2. Стратегии приобретения знаний
- •12.2.3. Использование коэффициентов уверенности в программе more
- •12.2.4. Опыт эксплуатации системы more
- •12.3. Совершенствование стратегий
- •12.3.1. Уроки проекта guidon
- •12.3.2. Структура задач в системе neomycin
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 13. Иерархическое построение и проверка гипотез
- •Глава 13.
- •13.1. Влияние сложности пространства гипотез на организацию работы системы
- •13.1. Обход дерева
- •13.2. Структурированные объекты в centaur
- •13.2.1. Структура фреймов в centaur
- •13.2.2. Правила, включенные в прототипы
- •13.3. Формирование суждений на базе модели в системе internist
- •13.3.1. Представление знаний в дереве заболеваний
- •13.3.2. Методика выделения правдоподобных гипотез в internist
- •13.3.3. Проблемы, обнаруженные в процессе эксплуатации системы internist
- •13.4. Рабочая среда инженерии знаний tde
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 14. Решение проблем конструирования (I)
- •Глава 14.
- •14.1. Области применения методов конструктивного решения проблем
- •14.2. Система r1/xcon
- •14.2.1. Компоненты и ограничения
- •14.2.2. Использование текущего контекста для управления структурой задачи
- •14.1. Стратегии разрешения конфликтов lex и меа
- •14.2.3. Формирование суждений с учетом ограничений: метод Match
- •14.3. Использование знаний, развитие и расширение системы xcon
- •14.3.1. Извлечение знаний в системе r1/xcon
- •14.3.2. Совершенствование и расширение системы r1/xcon
- •14.2. Совершенствование системы xcon
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 15. Решение проблем конструирования (II)
- •Глава 15.
- •15.1. Стратегии конструирования
- •15.2. Архитектура систем планирования и метапланирования
- •15.1. Программа планирования мероприятий
- •15.3. Извлечение, представление и применение знаний о проектировании
- •15.3.1. Реализация обратного прослеживания в системе vt
- •15.3.2. Приобретение знаний с помощью системы salt
- •15.4. Итоги анализа систем решения проблем конструирования
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 16. Средства формирования пояснений
- •Глава 16.
- •16.1. Формирование пояснений на основе знаний
- •16.1.1. Подсистема формирования пояснений в mycin
- •16.1.2. Формирование пояснений в системах, производных от mycin
- •16.1.3. Формирование пояснений на основе фреймов
- •16.1.4. Организация вывода пояснений в системе centaur
- •16.1.5. Использование мультимедийного интерфейса для формирования пояснений
- •16.2. Формирование пояснений и автоматическое программирование
- •16.2.1. Автоматическое программирование в системе xplan
- •16.2.2. Проект Explainable Expert Systems
- •16.2.3. Планирование текстов пояснений и модели пользователей в pea
- •16.3. Перспективы дальнейших исследований методов формирования пояснений
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 17. Инструментальные средства разработки экспертных систем
- •Глава 17.
- •17.1. Общая характеристика инструментальных средств для построения экспертных систем
- •17.2. Оболочки экспертных систем
- •17.3. Языки программирования высокого уровня
- •17.3.1. Языки описания порождающих правил
- •17.3.2. Объектно-ориентированные языки
- •17.3.3. Языки логического программирования экспертных систем
- •17.3.4. Многофункциональные программные среды
- •17.1. Cups как многофункциональная среда программирования
- •17.3.5. Дополнительные модули
- •17.2. Логический вывод в разных контекстах
- •17.4. Использование инструментальных средств
- •17.4.1. Характерные сложности и способы их избежать
- •17.4.2. Выбор подходящего инструментария для разработки экспертной системы
- •17.4.3. Практическое освоение инструментальных средств
- •17.3. Правила и процедуры в инструментальной среде м.4
- •17.4.4. Стиль программирования
- •17.5. Некоторые максимы разработки экспертных систем
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 18. Системы с доской объявлений
- •Глава 18.
- •18.1. Принципы организации систем с доской объявлений
- •18.2. Системы hearsay, age и орм
- •18.2.1. Почему для hearsay-II выбрана такая архитектура
- •18.2.2. Использование источников знаний в hearsay-II
- •18.2.3. Система hearsay-III— оболочка для создания систем с доской объявлений
- •18.2.4. Инструментальные среды age и орм
- •18.3. Среда с доской объявлений вв
- •18.3.1. Уровни абстракции в среде вв
- •18.3.2. Системы вв1 и accord
- •18.3.3. Система protean
- •18.3.4. Интеграция стратегий логического вывода
- •18.3.5. Общая характеристика вв
- •18.4. Эффективность и гибкость модели с доской объявлений
- •18.4.1. Организация доски объявлений в системе gbb
- •18.4.2. Компоновка доски объявлений в среде erasmus
- •18.5. Организация параллельных вычислений в системах cage и poligon
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 19. Система отслеживания истинности предположений
- •Глава 19.
- •19.1. Отслеживание зависимостей
- •19.1.1. Релаксация в сети
- •19.1.2. Пересмотр допущений
- •19.1. Запись информации о связях
- •19.2. Пересмотр теорий высказываний
- •19.3. Немонотонное обоснование
- •19.2. Пара конфликтующих выражений
- •19.4. Работа со множеством контекстов
- •19.4.1. Отслеживание истинности предположений, основанное на анализе допущений
- •19.4.2. Использование систем отслеживания истинности предположений для диагностирования на основе моделей
- •19.5. Сравнение различных вариантов организации систем отслеживания истинности предположений
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 20. Формирование знаний на основе машинного обучения
- •Глава 20.
- •20.1. Индуктивное обучение
- •20.2. Система Meta-dendral
- •20.2.1. Формирование и уточнение правил
- •20.2.2. Пространство версий
- •20.2.3. Алгоритм отсеивания кандидатов
- •20.2.4. Сопоставление экземпляров с образцами в Meta-dendral
- •20.3. Построение дерева решений и порождающих правил
- •20.3.1. Структура дерева решений
- •20.3.2. Алгоритм формирования дерева решений по обучающей выборке
- •20.4. Уточнение наборов правил
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 21. Сети доверия
- •Глава 21.
- •21.1. Теория Демпстера—Шефера
- •21.1.1. Функции доверия
- •21.1.2. Применение теории Демпстера—Шефера к системе mycin
- •21.2. Методика Перла
- •21.1. Байесовские сети
- •21.3. Сравнение методов неточных рассуждений
- •21.4. Резюме
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 22. Рассуждения, основанные на прецедентах
- •Глава 22.
- •22.1. База прецедентов
- •22.1.1. Программа chef
- •22.1.2. Методы извлечения и адаптации прецедентов
- •2. Найти соответственное свойство в хранимых прецедентах.
- •3. Сравнить два значения и вычислить степень близости т.
- •4. Умножить эту оценку на вес свойства с.
- •22.2. Обучение с помощью компьютера: система сато
- •22.2.1. Предметная область программы сато
- •22.2.2. Расследования и рассуждения в юриспруденции
- •22.2.3. Обучение с помощью системы сато
- •22.3. Формирование отчетов в системе frank
- •22.4. Сравнение систем, основанных на правилах и прецедентах
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 23. Гибридные системы
- •Глава 23.
- •23.1. Методы обучения в системе odysseus
- •23.2. Системы odysseus и minerva
- •23.2.1. Оболочка экспертной системы minerva
- •23.2.2. Обучение в системе odysseus
- •23.3. Использование прецедентов для обработки исключений
- •23.4. Гибридный символический подход и нейронные сети
- •23.4.1. Нейронные сети
- •23.4.2. Scalir — гибридная система для извлечения правовой информации
- •23.4.3. Организация обучения в системе scalir
- •23.5. Будущее гибридных систем
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 24. Заключение
- •Глава 24.
- •24.1. Загадка искусственного интеллекта
- •24.2. Представление знаний
- •24.3. Языки программирования систем искусственного интеллекта
- •24.4. Решение практических проблем
- •24.5. Архитектура экспертных систем
- •Рекомендуемая литература
- •Приложение.
- •А.1. Краткая история clips
- •А.2. Правила и функции в clips
- •А.2.1. Факты
- •А.2.2. Правила
- •А.2.3. Наблюдение за процессом интерпретации
- •А.2.4. Использование шаблонов
- •A.2.5. Определение функций
- •А.3. Объектно-ориентированные средства в clips
- •А.4. Задача "Правдолюбцы и лжецы"
- •А.4.1. Анализ проблемы
- •А.4.2. Онтологический анализ и представление знаний
- •А.4.3. Разработка правил
- •Листинг а.1. Трассировка решения задачи р0
- •Упражнение 1
- •А.4.4. Расширение набора правил — работа с составными высказываниями
- •Упражнение 2
- •Листинг а.2. Трассировка решения задачи р4
- •A.4.5. Обратное прослеживание и множество контекстов
- •Упражнение 3
- •Выявление противоречий
- •Подготовка рабочей памяти к выполнению отката
- •Выполнение отката
- •Упражнение 4
- •Восстановление контекста
- •Упражнение 5
- •А.4.6. Обработка метавысказываний
- •А.4.7. Полный листинг программы
- •А.5. Стиль программирования на языке clips
- •Упражнения
4.1. Главная гипотеза
Ньюэлл и Саймон следующим образом сформулировали гипотезу физической символической системы (Physical Symbol System Hypothesis) [Newell and Simon, 1976]:
"Физическая символическая система имеет необходимые и достаточные средства для того, чтобы производить осмысленные действия".
Другими словами, без символических вычислений невозможно выполнять осмысленные действия, а способность выполнять символические вычисления вполне достаточна для того, чтобы быть способным выполнять осмысленные действия. Таким образом, если мы полагаем, что животное, или человек, или машина действуют осмысленно, то значит, они каким-то образом выполняют символические вычисления. (Ваш кот в действительности умнее, чем вы думаете.)
Независимо от того, справедлива ли эта гипотеза, символические вычисления стали реальностью, и полезность этой парадигмы для программирования трудно отрицать.
4.3. Реализация символических структур на языке lisp
Как только мы беремся за задачу реализации символических структур и выполнения операций над такими структурами, немедленно встает вопрос, о каких именно структурах идет речь. Символы в логике и математике обычно организованы в виде множеств или последовательностей. Посмотрим, как эти формальные структуры, достаточно понятные на абстрактном уровне, можно использовать в качестве базиса для структуры, объединяющей физические символы.
Множество — это неупорядоченный набор элементов, в то время как физические символы в структуре должны занимать определенное положение (это положение может быть скрытым от программиста, и он может рассматривать структуру как неупорядоченное множество, но это уже относится в особенностям реализации). Последовательность, как структура, позволяет говорить о месте символа в этой последовательности, но абстрактная последовательность может быть бесконечной.
Хорошим кандидатом на место базисной структуры в физической символической системе является список— элементы в списке занимают совершенно определенное место и его можно однозначно связать с каждым отдельным элементом. С помощью списка можно представить и множество, и последовательность, хотя размерность последней и ограничена физическими характеристиками среды реализации.
4.3.1. Структуры данных в языке lisp
Одним из первых языков обработки списков был LISP2 [McCarthy, 1960]. За четыре десятилетия, которые прошли после появления его первой версии, язык неоднократно, модифицировался и расширялся, но в основе своей изменился мало. Разработчики языка утверждали, что LISP отличается от прочих языков программирования следующими свойствами [McCarthy et al, I960]:
основной структурой данных в нем является список;
программы на этом языке также имеют списочную структуру;
его базовыми операциями являются операции над списками.
В 1960 году выбор списков в качестве базовой структуры языка программирования рассматривался как революционный шаг. Сейчас большинство языков программирования общего назначения тем или иным образом поддерживает операции над списочными структурами, хотя от программистов обычно требуется запрашивать выделение памяти для формирования списка, а затем после его использования — возвращать память системе. В LISP еще на ранних стадиях развития в исполняющую систему был встроен механизм "уборки мусора", и программисту не требовалось следить за распределением памяти.
Базовым блоком в структуре данных языка LISP является символическое выражение. Простое символическое выражение использует атомарные символы, или атомы — строки буквенно-цифровых символов, которые начинаются с буквы, например WOMBAT. (Допустимая длина строки варьируется в зависимости от версии исполняющей системы.) Во внутренней структуре данных атом представлен ячейкой памяти. Отдельным атомом является символ Т, которым представляется константа "True" — истина. Другой специальный атом, NIL, представляет, с одной стороны, константу "False"—ложь, а с другой — пустой список.
Составные выражения объединяются в древовидной структуре, при этом используется очевидное соответствие между символическими выражениями и представлением конечных деревьев. Читатели, склонные к математическим формулировкам, найдут более строгое изложение этого соответствия во врезке 4.2.
Списки представляют собой довольно гибкие структуры данных, поскольку могут объединять элементы разных типов и иметь произвольную длину и размерность (вложенность). Например, в LISP возможен такой список:
("а" (9) () N (? (WOMBAT)) (A . В) NIL 0.9)
Этот список содержит элементы разных типов — строки, числа с фиксированной и плавающей точкой, атомы, булевы значения, точечные пары и другие списки.
Но списки имеют и определенные недостатки, из-за которых в LISP были включены и другие структуры данных. Списки в LISP представляют собой стеки, т.е. доступ к ним возможен только с одного конца списка. Манипулируя только таким списком, невозможно обратиться к элементу списка по его позиции, как это делается с элементом массива. Поэтому для представления больших совокупностей относительно постоянных или редко меняющихся данных в LISP были включены другие типы структур. В современных версиях LISP поддерживаются массивы, хэш-таблицы и структуры, подобный записям, которые позволяют эффективнее использовать пространство памяти и повысить скорость доступа.
