- •Введение
- •Глава 1 системы, основанные на знаниях
- •1.1. История создания искусственного интеллекта
- •1.2. Процесс мышления
- •1.3. Основные понятия и классификация систем, основанных на знаниях
- •1.4. Экспертные системы как элемент искусственного интеллекта
- •1.5. Теоретические аспекты извлечения знаний
- •1.6. Коммуникативные методы извлечения знаний
- •1.7. Текстологические методы извлечения знаний
- •Глава 2 модели представления знаний
- •2.1. Представление знаний и выводы в экспертных системах
- •2.2. Модель представления знаний средствами логики предикатов первого порядка
- •2.3. Представление знаний продукционными правилами
- •2.4. Модель представления знаний в виде фреймов
- •2.5. Представление знаний в виде семантической сети
- •2.6. Модель доски объявлений
- •2.7. Модель представления знаний в виде сценария
- •Глава 3 архитектура и технология разработки экспертных систем
- •3.1. Основные положения
- •3.2. Технология разработки экспертной системы
- •3.3. Механизм вывода (интерпретатор правил)
- •3.4. Взаимодействие пользователей с экспертной системой
- •3.5. Подсистема анализа и синтеза сообщений
- •3.6. Морфологический анализ входных сообщений
- •3.7. Синтаксический анализ входных сообщений
- •3.8. Семантический анализ входных сообщений
- •3.9. Синтез выходных сообщений
- •3.10. Диалоговая подсистема
- •3.11. Объяснительные способности эс
- •Глава 4 применение нечеткой логики в эксперТнЫх системах
- •4.1. Предпосылки возникновения нечеткой логики
- •4.2. Нечеткая логика
- •4.3. Нечеткие подмножества
- •4.4. Нечеткие правила вывода в экспертных системах
- •4.5. Задания для разработки экспертных систем
- •Глава 5 ГенетическиЙ алгоритм
- •5.1. Предисловие
- •5.2. Генетический алгоритм
- •5.3. Параметры и этапы генетического алгоритма
- •5.3.1. Кодирование информации и формирование популяции
- •5.3.2. Оценивание популяции
- •5.3.3. Селекция
- •5.3.4. Скрещивание и формирование нового поколения
- •7.3.5. Мутация
- •5.4. Настройка параметров генетического алгоритма
- •5.5. Канонический генетический алгоритм
- •5.6. Пример работы и анализа генетического алгоритма
- •5.7. Общие рекомендации к программной реализации генетического алгоритма
- •5.8. Задания для лабораторных работ
- •Глава 6 искусственные нейронные сети
- •6.1. Биологические нейронные сети
- •6.2. Формальный нейрон
- •6.3 Нейронные сети
- •6.4. Обучение инс
- •8.5. Алгоритм обратного распространения ошибки
- •6.6. Работа нейронной сети
- •6.7. Пример работы и обучения нейронной сети
- •6.8. Программная реализация
- •6.9. Задания для лабораторных работ
- •Заключение
- •Приложение 1 Контрольные вопросы
- •Приложение 2 Темы рефератов и индивидуальных заданий Темы рефератов
- •Темы индивидуальных заданий
- •Приложение 3 Ресурсы в сети Интернет
- •Список литератуРы
- •Оглавление
3.10. Диалоговая подсистема
Диалог можно рассматривать на трех уровнях [12]:
-
общая структура (макроструктура) диалога, характеризующая тип диалога;
-
тематическая структура, отражающая структуру задачи, решаемой в текущем диалоге данного типа;
-
структура шага диалога, отражающая взаимодействие участников в элементарном акте диалога.
Общая структура диалога
На этом уровне действия диалоговой подсистемы могут быть заданы в виде последовательности следующих этапов:
-
инструктаж (на данном этапе система объясняет свое назначение, определяет порядок ведения диалога и перечисляет средства, которые доступны пользователю);
-
определение задачи;
-
решение задачи;
-
объяснения в ходе решения задачи;
-
выдача результата и его оценка (успех, неудача);
-
объяснения после решения задачи;
-
определение причин неудачи и приобретение новых знаний.
Приведенный перечень этапов (макроструктура диалога) является типичным для большинства ЭС. Перечисленные этапы не обязательно должны присутствовать в каждом конкретном диалоге, но если они имеются, то следуют в порядке, заданном макроструктурой. Тот или иной этап может отсутствовать либо в связи с явным указанием пользователя, либо по умолчанию. Например, если результат работы оценен пользователем как положительный, то по умолчанию система может пропустить этапы объяснения и приобретения знаний.
Тематическая структура диалога
На данном уровне необходимо решить следующие вопросы:
-
определить структуру задачи, т.е. разбить исходную задачу на упорядоченное множество подзадач;
-
распределить подзадачи общей задачи между участниками диалога, т. е. указать, решение каких подзадач система осуществляет сама, а за решением каких обращается к пользователю;
-
обеспечить такую последовательность вызова исходных данных и подзадач, решаемых пользователем, которая будет ему понятна;
-
определить механизм, осуществляющий генерацию обращений к пользователю за исходными данными и за значениями атрибутов, получаемых от пользователя.
В ЭС MYCIN первый из перечисленных вопросов решается с помощью дерева контекстов. Дерево контекстов может быть проинтерпретировано как последовательность подзадач, на которые разбивается исходная задача:
-
собрать сведения о пациенте;
-
собрать сведения об инфекции;
-
собрать сведения о культурах, которые были взяты у пациента сейчас и ранее;
-
определить, какие микроорганизмы присутствуют в каждой культуре;
-
определить, какие микроорганизмы являются "патогенными", т.е. порождающими болезни;
-
определить, какие лекарства и в каких дозах надо назначить пациенту.
Итак, дерево контекстов разбивает задачу на подзадачи способом, понятным пользователю. С точки зрения организации диалога важно отметить, что разбиение на подзадачи находит непосредственное отражение не только в ходе решения, но и в последовательности развития тем диалога.
Второй вопрос (распределение подзадач между участниками) решен MYCIN следующим образом. Все подзадачи, решаемые системой, сводятся к определению значения какого-либо атрибута с помощью некоторого правила. Система пытается определить без обращения к пользователю значения всех атрибутов, за исключением тех, о которых ей известно, что они должны быть запрошены у пользователя. Если пользователь не может сообщить значение атрибута, то система все же пытается вывести это значение.
Структура шага диалога
Шаг диалога состоит из действия и реакции и характеризуется следующими параметрами: 1) инициатором и типом инициирования; 2) способом влияния действия на реакцию; 3) способом спецификации задачи.
На данном уровне задача диалоговой подсистемы состоит в определении значений параметров текущего шага диалога. Обычно в ЭС инициатором шага является система, т.е. она задает действие, ожидая реакцию пользователя. Исключение составляют ситуации, в которых пользователь перехватывает инициативу у системы. В случае перехвата инициативы пользователь прерывает шаг диалога и создает внутри него один или несколько шагов диалога, в которых инициатива принадлежит ему.
Действия системы по типу инициирования имеют вид как запросов, так и предложений. Действия пользователя обычно оформляются в виде заранее заданного набора команд. Фиксированность этого набора команд позволяет системе легко определить как ситуацию, в которой пользователь перехватывает инициативу, так и способ реакции системы на это прерывание.
В большинстве случаев ЭС, совершив действие, ограничивают выбор возможных реакций либо множеством возможных ответов, либо указанием синтаксиса допустимого ответа. Как правило, в рамках одной системы используются оба способа. Например, в MYCIN ограничение множества возможных ответов задается явно (в виде "меню") или неявно (в виде списка ожидаемых значений атрибута).
Использование действий, ограничивающих выбор возможных реакций, позволяет упростить обработку сообщений пользователя и в ряде случаев, особенно для английского языка, избежать необходимости анализа фраз ЕЯ. Обычно удается обойтись без обработки предложений естественного языка на всех этапах работы системы, кроме этапа приобретения знаний.