- •Имя операция операнды ; комментарии
- •Статистическое определение
- •1.4. Законы распределения наработки технического объекта
- •6.4. Основные характеристики методов контроля
- •Лекция № 7. Системы тд.
- •Результат диагностирования
- •Результат диагностирования
- •Результат диагностирования
- •Лекция № 8. Методы тд осс.
- •Лекция № 9. Модель объекта и алгоритм функционального диагностирования.
- •Лекция № 12. Базы знаний.
- •5.3 Объяснение в экспертных системах
- •5.4 Приобретение знаний
- •Лекция № 13. Способы формализованного представления знаний в эс.
- •2.4 Соотношение методов представления знаний в базах данных
- •Лекция № 14. Методы логического вывода в эс.
- •Распространение вероятностей в эс
- •Последовательное распространение вероятностей
- •Экспертные системы, использующие субъективные вероятности
- •5.6 Экспертные системы нового поколения
- •3. 5 Интегральный подход к решению задачи
- •Лекция № 17 Организация проведения экспертизы и диагностики осс Работа с компонентом «Сведения о системе»
- •Использование программы «Доктор Ватсон»
- •Использование диспетчера устройств
- •Использование окна просмотра событий
- •Использование диспетчера задач Windows
- •Использование средства «Производительность»
- •Использование мастера установки оборудования
- •Платформенный подход
5.3 Объяснение в экспертных системах
При взаимодействии пользователя с экспертной системой в идеале должны существовать
три режима:
1) получение решения поставленных задач, когда
пользователь выступает как специалист-потребитель;
2) изменение и пополнение базы знаний, когда пользователь выступает в качестве эксперта;
3) извлечение полезной информации из базы знаний, в том числе для объяснения структуры экспертной системы и основных законов ее функционирования, когда пользователь выступает в качестве обучаемого.
Выше было рассмотрено функционирование экспертной системы в основном в первом режиме; § 5.4 посвящен второму режиму и, в частности, вопросам модификации базы знаний; здесь же рассмотрим некоторые вопросы, связанные с реализацией третьего режима как режима объяснения.
Как считают многие специалисты, способность к объяснению является одним из главных отличительных свойств экспертной системы и во многом определяет доверие к даваемым системой советам. Объяснение может служить нескольким целям, среди которых — возможность убедить пользователя в оправданности предпринятой последовательности рассуждений. Однако простое прослеживание экспертных правил, использованных в данном выводе, является одним из наименее удовлетворительных объяснений, которые может дать экспертная система. Более убедительно объяснение, основанное на фундаментальных принципах организации знаний в рассматриваемой предметной области. Однако реализация объяснения такого уровня практически недоступна современным экспертным системам.
По существу, подсистема объяснения должна уметь разъяснять пользователю .различные аспекты работы, отвечая в основном на вопросы типа «как», «почему» и «какие»:
— как получено данное решение?
— как использована данная информация?
— какое решение принято по определенной подзадаче?
— почему не использовалась данная информация?
— почему не использовалось данное правило?
— какие знания привлекались при получении данного решения?
— какие отношения существуют в базе знаний?
Формы ответа могут быть различными [23]:
— текст на редуцированном естественном языке, сопровождаемый схемами и рисунками;
— обратное развертывание дерева целей (трассы вывода) с указанием подцелей;
— вызов работающего правила или правила, связанного с данной подцелью;
— поиск в базе знаний и предъявление правил, являющихся ответом на вопрос.
Самый простой вид объяснения — ответы на вопросы о содержании базы знаний, однако чаще всего этого оказывается недостаточно. Пользователю необходимо понимать ход рассуждения. Однако возможность современных экспертных систем в этом отношении достаточно ограничена; у большинства из них объяснения даются в терминах целей и правил. Например, вопрос «Почему система сделала данный вывод?» на внутреннем языке системы интерпретируется так: «В каком из правил обнаружена такая-то цель и к какой цели приводит применение этого правила?»
Для пользователей же важна аргументация, основанная на глубинных причинно-следственных закономерностях данной предметной области. Разработка подобного рода систем объяснения, тесно связанная с наличием в системе метазнаний, является одним из центральных моментов экспертных систем нового поколения.