Технологические требования

Рис. 2.24. Программно-аппаратурные компоненты экспертных систем База знаний. Существуют различные методы представления знаний, из которых наиболее распространенным является метод продукций или правил — база правил, база продукций (БП). В отличие от обычных БД, где данные хранятся в точной, фактической форме, БЗ содержит как факты (безусловные утверждения), так и условные высказывания (правила вывода — Inference Rules — типа if <усло-вие> then <действие>). Факты, выводимые из правил, могут использоваться в качестве новых правил и пр. Важным свойством ЭС является возможность обработки неопределенной информации, которая лежит в основе всякой интеллектуальной деятельности. Существуют различные теории принятия решений, позволяющие осуществлять рациональный выбор в условиях неопределенности. Они, как правило, состоят из двух разделов: общего, связанного с раскрытием понятия «неопределенность», и нормативного, оценивающего меру неопределенности полученных выводов. Это, в частности — теория вероятностей, методы размытых множеств, теория возможности, метод очевидности (Dempster-Shafer), формализм «групп знания» (связан с сигнатурными таблицами Саму-эля и впервые использован в медицинской диагностической системе MDX) и пр. Фактор неопределенности может включаться в систему правил. Например, ЭС MYCIN игнорирует заключения с определенностью меньше 0,2. Альтернативой БП являются системы фреймов (фреймы — структуры, аналогичные записям в реляционных БД) — полезны при обработке объектов и их классов. Кроме того, известны средства логики предикатов, семантические сети, гибридные структуры. Лаборатории СИИ Массачусетского Технологического института и фирмы Xerox разрабатывают системы с базами моделей, которые могут делать выводы «по аналогии» (специалисты считают, что такого рода системы лучше соответствуют процессам мышления человека, чем ЭС с правилами). Механизм логического вывода интерпретирует правила и выполняет логический вывод. Он независим и может использоваться с различными БЗ. Известны следующие типы МЛ В: • управляемый данными (data driven, forward chaining) — пользователь вводит совокупность фактов и система делает выводы; • управляемый целями (goal driven, backward chaining) — движение от целей, результатов к причинам, факторам.