6.13 История развития экспертных систем

Наиболее известные ЭС, разработанные в 60-70-х годах, стали в своих областях уже классическими. По происхождению, предметным областям и по преемственности применяемых идей, методов и инструментальных программных средств их можно разделить на несколько семейств.

1 META-DENDRAL.Система DENDRAL позволяет определить наиболее вероятную структуру химического соединения по экспериментальным данным (масс- спектрографии, данным ядерном магнитного резонанса и др.).М-D автоматизирует процесс приобретения знаний для DENDRAL. Она генерирует правила построения фрагментов химических структур.

2 MYCIN-EMYCIN-TEIREIAS-PUFF-NEOMYCIN. Это семейство медицинских ЭС и сервисных программных средств для их построения.

3 PROSPECTOR-KAS. PROSPECTOR - предназначена для поиска (предсказания) месторождений на основе геологических анализов. KAS-система приобретения знаний для PROSPECTOR.

4 CASNET-EXPERT. Система CASNET- медицинская ЭС для диагностики выдачи рекомендаций по лечению глазных заболеваний. На ее основе разработан язык инженерии знаний EXPERT, с помощью которой создан ряд других медицинских диагностических систем.

5 HEARSAY-HEARSAY-2-HEARSAY-3-AGE. Первые две системы этого ряда являются развитием интеллектуальной системы распознавания слитной человеческой речи, слова которой берутся из заданного словаря. Эти системы отличаются оригинальной структурой, основанной на использовании доски объявлений- глобальной базы данных, содержащей текущие результаты работы системы. В дальнейшем на основе этих систем были созданы инструментальные системы HEARSAY-3 и AGE (Attempt to Generalize- попытка общения) для построения ЭС.

6 Системы AM (Artificial Mathematician- искусственный математик) и EURISCO были разработаны в Стенфордском университете доктором Д. Ленатом для исследовательских и учебных целей. Ленат считает, что эффективность любой ЭС определяется закладываемыми в нее знаниями. По его мнению, чтобы система была способна к обучению, в нее должно быть введено около миллиона сведений общего характера. Это примерно соответствует объему информации, каким располагает четырехлетний ребенок со средними способностями. Ленат также считает, что путь создания узкоспециализированных ЭС с уменьшенным объемом знаний ведет к тупику.

В систему AM первоначально было заложено около 100 правил вывода и более 200 эвристических алгоритмов обучения, позволяющих строить произвольные математические теории и представления. Сначала результаты работы системы были весьма многообещающими. Она могла сформулировать понятия натурального ряда и простых чисел. Кроме того, она синтезировала вариант гипотезы Гольдбаха о том, что каждое четное число, большее двух, можно представить в виде суммы двух простых чисел. До сих пор не удалось ни найти доказательства данной гипотезы, ни опровергнуть ее. Дальнейшее развитие системы замедлилось и было отмечено, что несмотря на проявленные на первых порах «математические способности», система не может синтезировать новых эвристических правил, т.е. ее возможности определяются только теми эвристиками, что были в нее изначально заложены.

При разработке системы EURISCO была предпринята попытка преодолеть указанные недостатки системы AM. Как и в начале эксплуатации AM. первые результаты, полученные с помощью EURISCO, были эффективными. Сообщалось, что система EURISCO может успешно участвовать в очень сложных играх. С ее помощью в военно-стратегической игре, проводимой ВМФ США, была разработана стратегия, содержащая ряд оригинальных тактических ходов. Согласно одному из них, например, предлагалось взрывать свои корабли, получившие повреждения. При этом корабли. оставшиеся неповрежденными, получает необходимое пространство для выполнения маневра.

Однако через некоторое время обнаружилось, что система не всегда корректно переопределяет первоначально заложенные в нее правила. Так. например, она стала нарушать строгое предписание обращаться к программистам с вопросами только в определенное время суток. Т.о., система EURISCO, так же как и ее предшественница, остановилась в своем развитии, достигнув предела, определенного в конечном счете ее разработчиком.

С 1990 года доктор Ленат во главе исследовательской группы занят кодированием и вводом нескольких сот тысяч элементов знаний, необходимых, по его мнению, для создания "интеллектуальной" системы. Этот проект назван Сус ("Цик", от английского слова encyclopedia).

Рассмотрим более подробно две наиболее известные ЭС: PROSPECTOR и R1.

Система PROSPECTOR предназначена для выдачи геологам следующей информации: о наличии в анализируемой местности залежей полезных ископаемых; об оценке геологических ресурсов района; о выборе мест, благоприятных для бурения. Система создана фирмой SRI International. Работы над системой начаты в 1974 г. и продолжались до 1983 г. Трудозатраты на создание системы оцениваются в 30 чел.-лет, система достигла промышленной стадии. При этом БЗ системы содержат свыше 1000 правил, и включает классификацию более1000 геологических понятий.

Система PROSPECTOR решает задачи чисто поверхностным образом, не вникая в суть происходящих в проблемной области процессов. Состояние проблемной области описывается в виде утверждений о проблемной области, например «условия района благоприятны».

Решение задач состоит в изменении априорно установленных оценок «вероятностей» утверждений, которые осуществляются по результатам наблюдений, сообщаемых системе пользователем. Пересчет оценок происходит на основе формулы Байеса, связывающий апостериорную вероятность гипотезы с ее априорной вероятностью и вероятностью наблюдения. Взаимосвязь гипотез и наблюдений представлена в виде сети, которую можно рассматривать как графическое представление правил. Для представления правил в сети имеются И и ИЛИ вершины, описывающие условия правил. Дополнительно в системе для выражения таксономии геологических понятий используется семантическая сеть. Представление таксономии понятий позволяет системе делать некоторые выводы, например, устанавливать, что наличие пиритов означает и наличие сульфидов. Основной управляющей стратегией системы является поиск от целей вглубь с применением ряда эвристик, обеспечивающих максимальное повышение шансов гипотез. В системе реализованы объяснительные возможности, выявляющие причины задания вопроса или состояние решения задачи. Во время решения задач не вводится новых утверждений о проблемной области. Все утверждения должны быть априорно утверждены экспертом.

Инструментальные средства, в основу которых положена система PROSPECTOR, обеспечивают удобные средства решения задач в областях, характеризующихся неполнотой и неточностью знаний и возможностью описать состояние области с достаточной для решения задач степенью подробности в виде заранее фиксированного набора утверждений.

Система R1 предназначена для определения конфигурации компонентов ЭВМ VAX 11/780, удовлетворяющей требованиям заказчика. В состав ЭВМ VAX 11/780 входит 420 компонентов, каждый из которых может иметь до 8-10 характеристик. Естественно, что число возможных конфигураций, построенных из этих компонентов, достаточно велико. Система выполняет следующие функции: определяет, не содержит ли заказ пользователя несовместимых компонентов, и выявляет недостающие; выдает конфигурацию ЭВМ VAX 11/780, которая используется при установке системы заказчику; учитывает обусловленные заказчиком ограничения. До создания системы решением этих задач на фирме занимались квалифицированные специалисты, тем не менее, часто допускавшие ошибки. Система достигла коммерческой стадии существования, объем ее БЗ 3000 правил языка OPS-5. Система работает в интерактивном режиме. Средства объяснения реализованы в виде заранее записанных текстов. Реализация системы на языке OPS-4, а затем OPS-5 определили управляемую данными стратегию управления. Эффективность решения задач вызвана тем, что каждый шаг решения выполняется только тогда, когда для этого имеется достаточно информации, чтобы его можно было бы сделать точно и в дальнейшем никогда не пересматривать. Поэтому процесс проектирования сводится к постоянному расширению частичной конфигурации. Указанный прием имеет отношение, как к применению каждого правила, так и решению каждой из шести подзадач, на которые разбита исходная задача. Примечательным в системе является еще и то, что для управления порядком решения задач не требуется ввода дополнительных формализмов, кроме правил, имеющихся в языке OPS-5. Управление решением задачи осуществляется чисто продукционным способом. Переход к новой задаче отмечается устранением из рабочей памяти контекста старой задачи и помещением контекста новой задачи. Поскольку все правила в условии содержат контекст задачи, к которой они относятся, то смена контекстов в рабочей памяти осуществляется обычными для языка OPS-5 правилами. Усовершенствованная со временем система R1 получила название XCON. Система R1 ( XCON ) является примером того, как сложная, по сути задача проектирования ( преобразования ) при наличии соответствующих значений может быть решена простыми эффективно реализуемыми методами.