И ИСПОЛЬЗОВАНИЯ МЕХАНИЗМОВ

ЛОГИЧЕСКОГО ВЫВОДА

26Л. Механизм логического вывода в продукционных

системах

Механизм логического вывода является неотъемлемой частью системы, основанной на знаниях (экспертной системы), реализу­ющей функции вывода (формирования) умозаключении (новых суждений) на основе информации из базы знаний и рабочей па­мяти. Как следует из определения, для работы механизма логи­ческого вывода необходима как «долговременная» информация, содержащаяся в базе знаний в выбранном при разработке жсперт-ной системы виде, так и «текущая», оперативная информация, поступающая в рабочую память после обработки в лингвистиче­ском процессоре запроса пользователя. Таким образом, form зна­ний отражает основные (долговременные) закономерней iи, при­сущие предметной области. Запрос пользователя, как правило, связан с появлением каких-либо новых фактов и/или 0 возник­новением потребности в их толковании.

Перед рассмотрением конкретных механизмов логического вывода подчеркнем несколько важных обстоятельств:

• единого механизма логического вывода для произволы п.iv ( и стем, основанных на знаниях (экспертных систем), не существует;

• механизм логического вывода полностью определяется М0Д6 лью представления знаний, принятой в данной системе;

• существующие механизмы логического вывода не явлЯК строго фиксированными («узаконенными») для каждого ТИП| | и стем, основанных на знаниях (экспертных систем).

Из всех известных механизмов вывода механизм логическом, вывода в продукционных системах является наиболее формами 10 ванным (предопределенным). Различают два типа логической! вывода:

1) прямой (прямая цепочка рассуждений);

2) обратный (обратная цепочка рассуждений). Сущность прямого логического вывода в продукционных экспер |

ных системах состоит в построении цепочки выводов (продукций или правил), связывающих начальные факты с результатом вы но да. В терминах «факты — правила» формирование цепочки вывода заключается в многократном повторении элементарных шагов «со­поставить — выполнить».

369

 

Рис. 26.1. Прямая цепочка рассуждений:

«сопоставить»;

«выполнить»

Рассмотрим следующий пример [70]. В базе знаний некоторой экспертной системы содержатся три правила, а в рабочей памяти до начала вывода — пять фактов: В, С, Н, G, Е (рис. 26.1). Пусть на вход системы (в рабочую память) поступил факт А. Механизм вывода «просматривает» левые части правил с целью нахождения таких из них, которые позволяют извлечь новые факты (процеду­ра «сопоставить»). В данном примере на основе третьего правила выводится факт D. Происходит элементарный шаг «выполнить» — данный факт заносится в рабочую память. Процедура «сопоста­вить» по фактам Си Dвыявляет факт F. После шага «выполнить» в рабочую память попадает этот факт. По фактам Fn В выводится факт Z; дальнейший «просмотр» правил базы знаний новой ин­формации не дает.

Таким образом, прямая цепочка рассуждений состоит из сле­дующих фактов: А — D — F — Z. Иными словами, из факта А на основе имеющихся в базе знаний правил «получен» факт Z.

Отметим, что несмотря на очевидную простоту прямого выво­да для пользователя экспертной системы, от которого требуется лишь сообщить системе о вновь поступивших или интересующих его фактах, для базы знаний со значительным числом правил могут возникнуть две проблемы:

1) когда завершить вывод;

2) как обеспечить непротиворечивость правил. Последнее обстоятельство требует формирования и хранения в

экспертной системе так называемых метаправил — правил «рабо­ты с правилами».-Кроме того, прямая цепочка рассуждений иног­да требует значительного времени.

Механизм обратного вывода имеет совершенно иной алгоритм. Его идея заключается в проверке справедливости некоторой ги­потезы (суждения, факта), которая выдвигается пользователем и проверяется экспертной системой. При этом осуществляется про­верка истинности не левых, а правых частей продукций, а вопрос

370

формулируется следующим образом: «Что нужно, чтобы правая часть данного правила была справедлива и есть ли необходимые суждения в рабочей памяти?». На рис. 26.2 показана работа меха­низма обратного вывода для того же примера, что для прямой цепочки рассуждений (предположения, что факт А занесен в ра­бочую память).

При реализации данного механизма рабочая память не попол­няется новыми (выведенными) фактами, а лишь проверяется на­личие необходимых суждений на очередном шаге алгоритма. По­скольку непосредственно факт Z в рабочей памяти отсутствует, проводится анализ правых частей правил до поиска такого прави­ла, которое обосновывает справедливость суждения Z. Чтобы факт Z был истинным, необходимы факты F и В. Факт В есть, факт Fотсутствует. Чтобы факт В был истинным, необходимы факты С и О. Факт С есть, факт D отсутствует. Наконец, чтобы был спра­ведлив факт D, нужно наличие факта А. Так как он в рабочей памяти имеется, обратный вывод закончен. Окончательным ре­зультатом является подтверждение гипотезы о справедливости факта Z на основании имеющихся в экспертной системе правил и фактов.

Рис. 26.2. Обратная цепочка рассуждений

Очевидно, что обратная цепочка рассуждений предъявляет к квалификации пользователя экспертной системы определенные требования: он должен уметь формулировать «правдоподобные» гипотезы. В противном случае легко представить весьма непро­дуктивную работу экспертной системы, проверяющей и отверга­ющей одну гипотезу за другой (в качестве примера аналогичной ситуации представим себе врача, ставящего один диагноз за дру­гим и прописывающего пациенту лекарства от самых разных бо­лезней). Платой за выполнение данного требования служит, как

371

правило, сокращение времени реакции экспертной системы на запрос пользователя.

Для обеспечения уверенности пользователя в получаемых экс­пертной системой суждениях после обратного вывода часто при­бегают к прямой цепочке рассуждений. Совпадение результатов работы обоих механизмов служит гарантией получения истинного вывода.

Рассмотрим фрагмент блока «Контроль» экспертной системы, решающей задачи обучения, который позволяет оценивать отве­ты слушателей курсов на зачетах и экзаменах по следующей схе­ме: обучаемый получает три основных вопроса и отвечает на них.

1. ЕСЛИ по одному из вопросов получена оценка «2», ТО итоговая оценка не может быть выше «3».

2. ЕСЛИ по двум и более вопросам получена оценка «2», ТО итоговая оценка «2».

3. ЕСЛИ по итогам ответов на основные вопросы обучаемый набрал 14 баллов, ТО необходимо задать дополнительный вопрос.

ЕСЛИ ответ на дополнительный вопрос оценивается «5», ТО итого­вая оценка «5».

ЕСЛИ ответ на дополнительный вопрос оценивается «4», ТО итого­вая оценка «4».

ЕСЛИ ответ на дополнительный вопрос оценивается «3», ТО итого­вая оценка «4».

4. ЕСЛИ по итогам ответов на основные вопросы обучаемый набрал
8 баллов, ТО необходимо задать дополнительный вопрос.

ЕСЛИ ответ на дополнительный вопрос оценивается «5», ТО итого­вая оценка «3».

ЕСЛИ ответ на дополнительный вопрос оценивается «4», ТО итого­вая оценка «3».

ЕСЛИ ответ на дополнительный вопрос оценивается «3», ТО итого­вая оценка «3».

5. ЕСЛИ по одному из вопросов получена оценка «3», ТО итоговая оценка не может быть выше «4».

6. ЕСЛИ по итогам ответов на основные вопросы набрано 9—10 бал­лов, ТО итоговая оценка «3».

7. ЕСЛИ по итогам ответов на основные вопросы набрано 11—13 бал­лов, ТО итоговая оценка «4».

Преподаватель оценивает каждый ответ по четырехбалльной шкале. Экспертная система либо сразу рекомендует выставить ито­говую оценку, либо советует задать дополнительный вопрос и уже по результату ответа на него ставить итоговую оценку. В эксперт­ной системе хранятся знания о существующих в учебном заведе­нии правилах оценки уровня подготовленности обучаемых. Так, например, если на экзамене некий слушатель курсов на «отлич­но» ответит два вопроса билета, а третий будет оценен на «хоро­шо», рекомендуется задать ему дополнительный вопрос. Если на

372

него дается отличный ответ, общая оценка — «отлично»; хоро­ший или удовлетворительный ответ — «хорошо»; неудовлетвори­тельный ответ — «удовлетворительно».

⇐ Предыдущая54555657585960616263Следующая ⇒

Поделиться: