Архитектура экспертных систем

Архитектура экспертной системы вытекает из принципов, сформулированных на стр. 15. В соответствии с первыми двумя теоретическими принципами ЭС включает две компоненты: решатель (процедуры вывода) и динамически изменяемая база знаний. Выбор в качестве основы для реализации решателя систем продукций предопределяет наличие в ЭС также рабочей памяти. Третий, практический принцип предъявляет к системе следующие требования:

1) способность вести диалог о решаемое задаче на языке, удобном пользователю (эксперту), и, в частности, приобретать в ходе диалога новые знания;

2) способность при решении задачи следовать линии рассуждения, понятной пользователю (эксперту);

3) способность объяснять ход своего рассуждения на языке, удобном для пользователя (эксперта), что необходимо как при использовании, так и при совершенствовании системы (т.е. при отладке и модификации базы знаний).

Первое требование реализуется лингвистическим процессором ЭС и компонентой приобретения знаний, а для выполнения второго и третьего требований в ЭС вводится объяснительная компонента. Кроме того, второе требование накладывает ограничения на способ решения задачи - ход рассуждения в процессе решения должен быть понятен пользователю (эксперту). Данное ограничение приводит к тому, что в ЭС, как правило, не применяются, например, статистические методы.

Итак, типичная экспертная система состоит из следующих компонентов (рис. 6.1):

решателя (интерпретатора);

рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД);

базы знаний (БЗ);

компонентов приобретения знаний;

объяснительного компонента;

диалогового компонента.

 

База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.

База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.

Решатель, или машина логического вывода, - механизм рассуждений, оперирующий знаниями и данными с целью получения новых данных из знаний и других данных, имеющихся в рабочей памяти. Для этого обычно используется программно-реализованный механизм дедуктивного логического вывода (какая-либо его разновидность) или механизм поиска решения в сети фреймов или семантической сети.

Машина логического вывода может реализовывать рассуждения в виде:

1) дедуктивного вывода (прямого, обратного, смешанного);

2) нечеткого вывода;

3) вероятностного вывода;

4) унификации (подобно тому, как это реализовано в Прологе);

5) поиска решения с разбиением на последовательность подзадач;

6) поиска решения с использованием стратегии разбиения пространства поиска с учетом уровней абстрагирования решения или понятий, с ними связанных;

7) монотонного или немонотонного рассуждения,

8) рассуждений с использованием механизма аргументации;

9) ассоциативного поиска с использованием нейронных сетей;

10) вывода с использованием механизма лингвистической переменной.

 

Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс корректировки и наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом. В простейшем случае это - интеллектуальный редактор базы знаний, в более сложных экспертных системах - средства для извлечения знаний из баз данных, неструктурированного текста, графической информации и т.д.

Объяснительный компонент (подсистема объяснений) необходим для того, чтобы дать возможность пользователю контролировать ход рассуждений и, может быть, учиться у экспертной системы. Если нет этой подсистемы, экспертная система выглядит для пользователя как "вещь в себе", решениям которой можно либо верить либо нет. Нормальный пользователь выбирает последнее, и такая ЭС не имеет перспектив для использования.

Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы. Подсистема служит для ведения диалога с пользователем, в ходе которого ЭС запрашивает у пользователя необходимые факты для процесса рассуждения, а также дающая возможность пользователю в какой-то степени контролировать и корректировать ход рассуждений экспертной системы.

 

 

 

 

 

Рис. 6.1. Статическая структура ЭС

 

В разработке ЭС участвуют представители следующих специальностей:

эксперт в проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;

инженер по знаниям - специалист по разработке ЭС (используемую им технологию (методы) называют технологией (методами) инженерии знаний);

программист по разработке инструментальных средств (ИС), предназначенных для ускорения разработки ЭС.

Необходимо отметить, что отсутствие среди участников разработки инженеров по знаниям (т. е. их замена программистами) либо приводит к неудаче процесс создания ЭС, либо значительно удлиняет его.

Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введенных в ЭС знаний.

Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы ЭС; осуществляет выбор того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ представления знаний в этом ИС; выделяет и программирует (традиционными средствами) стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.

Программист разрабатывает ИС (если ИС разрабатывается заново), содержащее в пределе все основные компоненты ЭС, и осуществляет его сопряжение с той средой, в которой оно будет использовано.

Экспертная система работает в двух режимах: режиме приобретения знаний и в режиме решения задачи (называемом также режимом консультации или режимом использования ЭС).

В режиме приобретения знаний общение с ЭС осуществляет (через посредничество инженера по знаниям) эксперт. В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области. Эксперт описывает проблемную область в виде совокупности данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования с данными, характерные для рассматриваемой области.

Отметим, что режиму приобретения знаний в традиционном подходе к разработке программ соответствуют этапы алгоритмизации, программирования и отладки, выполняемые программистом. Таким образом, в отличие от традиционного подхода в случае ЭС разработку программ осуществляет не программист, а эксперт (с помощью ЭС), не владеющий программированием.

В режиме консультации общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. Необходимо отметить, что в зависимости от назначения ЭС пользователь может не быть специалистом в данной проблемной области (в этом случае он обращается к ЭС за результатом, не умея получить его сам), или быть специалистом (в этом случае пользователь может сам получить результат, но он обращается к ЭС с целью либо ускорить процесс получения результата, либо возложить на ЭС рутинную работу). В режиме консультации данные о задаче пользователя после обработки их диалоговым компонентом поступают в рабочую память. Решатель на основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил из БЗ формирует решение задачи. ЭС при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операции, но и предварительно формирует ее. Если реакция системы не понятна пользователю, то он может потребовать объяснения:

"Почему система задает тот или иной вопрос?", "как ответ, собираемый системой, получен?".

Структуру, приведенную на рис. 6.1, называют структурой статической ЭС. ЭС данного типа используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. Первые ЭС, получившие практическое использование, были статическими.

Рис. 6.2. Структура динамической ЭС

 

На рис. 6.2 показано, что в архитектуру динамической ЭС по сравнению со статической ЭС вводятся два компонента: подсистема моделирования внешнего мира и подсистема связи с внешним окружением. Последняя осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. Кроме того, традиционные компоненты статической ЭС (база знаний и машина вывода) претерпевают существенные изменения, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.

Подчеркнем, что структура ЭС, представленная на рис. 6.1 и 6.2, отражает только компоненты (функции), и многое остается "за кадром”.

Схема ЭС, приведенная на рис 6.1, является весьма обобщенной и ни в коей мере не претендует на универсальность. Архитектура реальных ЭС различается в первую очередь по следующим характеристикам:

1) способ представления данных и знаний;

2) состав используемых знаний;

3) методы работы интерпретатора.

Выбор тех или иных характеристик при проектировании ЭС определяется в основном свойствами решаемых задач и свойствами системы.