Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
Формирование пояснений в системах, производных от MYCIN
Содержание книги
- Кленси утверждает, что поведение neomicyn ближе к модели поведения человека при диагностировании, чем поведение mycin.
- Почему в системах, основанных на правилах, сложно выполнять обратное прослеживание на большую глубину.
- Формирование суждений на базе модели в системе internist
- Структурированные объекты в CENTAUR
- Каждый управляющий слот можно рассматривать как консеквентную часть правила, условная часть которого сопоставима с ситуацией, описанной компонентами прототипа
- Формирование суждений на базе модели в системе internist
- База знаний программы internist формируется следующим образом.
- Проблемы, обнаруженные в процессе эксплуатации системы INTERNIST
- Рабочая среда инженерии знаний TDE
- Что понимается под прототипом в системе centaur. Какие функции возлагаются на прототипы.
- Severe-restrictive-defect. Present
- Области применения методов конструктивного решения проблем
- Программа R1 разбивает задачу конфигурирования на шесть подзадач, каждая из которых, в свою очередь, может быть разбита на более мелкие подзадачи.
- Стратегии разрешения конфликтов LEX и МЕА
- Формирование суждений с учетом ограничений: метод Match
- Извлечение знаний в системе R1/XCON
- Включить в систему НМД RA60,
- Совершенствование системы XCON
- В чем преимущество использования более явного представления стратегии, реализованного при модернизации системы XCON.
- Оператор resume во многом похож на оператор focus. Отличие состоит в том, что он не формирует новые задачи, А старается выявить ранее приостановленные и повторно запустить их на выполнение.
- Door-opening, platform-width и opening-width
- Приобретение знаний с помощью системы salt
- Итоги анализа систем решения проблем конструирования
- Ваша задача — разработать три новых управляющих правила, которые организуют работу правил clash, start и finish.
- Использование индексации правил, которая дает возможность извлечь определенное правило в ответ на вопрос, содержащийся в пользовательском запросе.
- Формирование пояснений в системах, производных от MYCIN
- Формирование пояснений на основе фреймов
- Суммирование и вывод результатов.
- Диагноз: обтурация воздухоносных путей астматического типа в серьезной форме. Консультация завершена.
- Использование мультимедийного интерфейса для формирования пояснений
- Автоматическое программирование в системе XPLAN
- Другим оператором, смысл которого более понятен при анализе текста программы: (if (атом X) then X else (car X)).
- Перспективы дальнейших исследований методов формирования пояснений
- Почему формирование пояснений в системах, основанных на порождающих правилах, упрощается, если разделить используемые правила на группы по назначению.
- По своему назначению и функциональным возможностям инструментальные программы, применяемые при проектировании экспертных систем, можно разделить на четыре достаточно больших категории.
- Языки описания порождающих правил
- Объектно-ориентированные языки
- Языки логического программирования экспертных систем
- Cups как многофункциональная среда программирования
- ЕСЛИ: сегодня рабочий день И
- Логический вывод в разных контекстах
- Выбор подходящего инструментария для разработки экспертной системы
- Выявление и устранение ошибок на стадии выполнения.
- Правила и процедуры в инструментальной среде М.4
- III) перечень дополнительных возможностей, которые, по-вашему, имеет смысл реализовать в этой среде разработки.
- Процесс прекращается (а эксперты расходятся по домам), когда проблема будет решена.
- Почему для HEARSAY-II выбрана такая архитектура
- Система HEARSAY-III— оболочка для создания систем с доской объявлений
- Инструментальные среды AGE и ОРМ
- Исполнение (выбранные для выполнения записи активизации источников знаний).
Вряд ли для кого-нибудь является секретом, что по мере увеличения размеров базы знаний в экспертной системе проблемы понимания ее поведения, оперативного наблюдения и корректировки поведения нарастают как, снежный ком (см., например, [Davis, 1980, b]). Например, бывает трудно обеспечить полную совместимость новых правил с включенными ранее в базу знаний или разобрать в потоке управления в тех ситуациях, когда большое число конкурирующих друг с другом правил пытается "обратить на себя внимание" интерпретатора. Исследователям пришлось немало потрудиться над проблемой обнаружения противоречивости и преодоления избыточности множества правил (см. в [Suwa et al, 1980, b]).
Система EMYCIN (Empty MYCIN — пустая MYCIN) представляет собой оболочку, созданную на базе системы MYCIN [van Melle, 1981]. Идея состояла в том, чтобы удалить из системы MYCIN базу знаний и создать таким образом систему, сохраняющую все функциональные возможности MYCIN, которую в дальнейшем можно наполнять знаниями из той или иной предметной области (подробнее об этом см. в главе 10). В процессе разработки в EMYCIN были внесены некоторые усовершенствования по сравнению с прототипом. Для облегчения работы инженеров по знаниям в ходе отладки новой базы знаний в систему включены команды EXPLAIN (объяснение), TEST (проверка) и REVIEW (просмотр). Как и в MYCIN, команда EXPLAIN выводит на печать список тех правил, которые были активизированы в процессе сеанса работы. При этом выводится еще и дополнительная информация:
(1) значение коэффициента уверенности, полученное в результате выполнения правила;
(2) значения условий, специфицированных в активизированном правиле;
(3) последний вопрос, который задавала система пользователю перед тем, как сформировать заключение.
Использование в MYCIN и EMYCIN метаправил, которые позволяют в явной форме управлять выбором активизируемых правил, создает предпосылки для анализа пользователем стратегии поведения экспертной системы в процессе формирования рекомендаций. Теперь можно было задуматься и над тем, как отразить применение метаправил в формируемых пояснениях, — предоставить пользователю информацию о том, почему в данной ситуации из множества возможных правил система выбрала именно это, а остальные отвергла.
В конце 1970-х годов в Станфорде на основе ранее созданных систем была разработана усовершенствованная программа NEOMYCIN, в которой была предпринята попытка использовать более абстрактный подход к решению медицинских проблем, чем в прототипе, все в той же MYCIN [Clancey and Letsinger, 1984], [Clancey, 1987, с]. В центре внимания разработчиков оказались те знания, которыми пользуются врачи-практики при рутинной процедуре диагностики, и связанный с ними ход рассуждений. Таким образом, было уделено значительное внимание моделированию того метода решения проблемы, который присущ человеку (так называемое когнитивное моделирование). Тот метод логического вывода, который был использован в системе-прототипе MYCIN, вряд ли придет в голову кому-либо из практикующих врачей — совпадают у них только результаты.
Этот новый подход отразился и на средствах формирования пояснений. В NEOMYCIN упор был сделан на пояснении стратегии поведения системы — предоставлении пользователю информации об общем плане решения проблемы и методах, использованных для достижения поставленной цели, а не просто перечислении правил, активизированных в процессе работы [Hasting et al., 1984]. В процессе накопления и интерпретации данных в центре внимания постоянно находилось текущее множество гипотез (дифференциал — термин, производный от дифференциального диагностирования). Для того чтобы разобраться в поведении программы, т.е. в вопросах, которые ставит программа, и в потоке управления, пользователю нужен доступ к стратегии диагностирования, которую использует программа.
|
