Контрольная работа по "Экспертным системам"

Во втором подходе в  качестве модулей используются большие  сложные автономные фрагменты знаний, представленные в виде программ, смысл  которых, конечно, не может быть понятен  непрограммисту. Этот подход называют подходом, использующим управляемые  образцами модули. Оба подхода  используют управление, основанное на сопоставлении образцов, т.е. по окончании  работы одного модуля его преемником является один из тех модулей, образцы  которых будут означены элементами рабочей памяти. В обоих подходах взаимосвязь модулей (информационная и управляющая) осуществляется через  общую память.

Во втором подходе используется несколько отличная терминология. Рабочая  память называется "доской объявлений", конфликтный набор называется агендой. Программы, разрешающие конфликты, называются политическими модулями. Модули называются источниками знаний. Каждый источник знания имеет образец. Если образец некоторого источника знаний сопоставляется с данными на "доске", то этот означенный источник знания заносится в агенду. Агенда представляет собой упорядоченный список работ, готовых к выполнению. Под работой понимается источник знания с описанием данных, которые он может обрабатывать в текущий момент. В каждый момент времени с агендой работает один из политических модулей. Выбор политического модуля зависит от обрабатываемой гипотезы. Политический модуль переупорядочивает агенду и выбирает некоторую работу на исполнение. Результатом выполнения работы является изменение содержимого "доски". Политические модули, являясь источниками знания, также заносятся в агенду и выбираются на исполнение. Множество политических модулей обеспечивает разнообразие способов выработки управляющих решений. Модификация систем подобного типа достигается за счет независимости источников знания.

Концепция управляемых образцами  модулей позволяет решать более  сложные задачи и строить более  эффективные системы. Однако этот подход затрудняет реализацию объяснительных способностей и способностей по приобретению новых знаний. Использование в  данном подходе больших фрагментов знаний связано с разработкой  для каждой проблемной области своих  политических модулей, осуществляющих детальное планирование и использование  знаний. Кроме того, возможности  данного подхода к решению  задач различных классов ограничены номенклатурой имеющихся модулей  и способами из взаимодействия, предусмотренными политическими модулями.

Концепция управляемых образцами  правил позволяет (за счет ограниченной сложности используемых фрагментов знания и представления их в понятном для пользователя виде) решать разнообразные  задачи, обеспечивая развитые объяснительные способности и способности по приобретению знаний. Однако ограниченная сложность правил приводит к "комбинаторному взрыву" при решении сложных  задач.

4.Стратегии как механизм управления

Основным механизмом, обеспечивающим разнообразное управление в рамках общей схемы работы интерпретатора, являются стратегии. Перед тем как  перейти к описанию отдельных  этапов, детализируем понятие "стратегия" и приведем классификацию стратегий. Стратегии можно рассматривать по крайней мере с трех точек зрения: 1) как средство разрешения конфликтов; 2) как способ представления метазнания; 3) как средство повышения эффективности метода, встроенного в интерпретатор.

В первом приближении стратегией можно называть знания о том, какой  модуль следует выбрать при наличии  нескольких модулей, пригодных к  работе. В более общих терминах стратегии можно рассматривать  как метазнания о том, как и  когда использовать различные источники знаний объектного уровня (т.е. знания о предметной области). Метазнания могут выражать знания о разбиении задачи на подзадачи, знания о кооперации источников знания, знания о наличии различных стратегий поиска. Необходимо подчеркнуть важность явного задания подобных знаний, т.е. задания знаний в такой форме, которую система может анализировать. Явное задание знаний обеспечивает гибкое поведение системы. Кроме того, стратегии традиционно рассматривают как средство повышения эффективности некоторого общего метода. В более общих терминах стратегии можно рассматривать как любые знания о том, как, когда и какие модули (правила) использовать, т.е. стратегии можно рассматривать не только как средство оптимизации некоторого метода, но и как средство для выбора (и даже для определения) метода.

Приведем классификацию  стратегий, используемых в экспертных системах, по следующим параметрам: общность; явность; содержание.

С точки зрения общности стратегии можно классифицировать следующим образом:

1) стратегии, не зависящие  от способа представления знаний (стратегии поиска от целей  или от данных);

2) стратегии, не зависящие  от проблемной области; 

3) стратегии, учитывающие  специфику проблемной области; 

4) стратегии, учитывающие  специфику цели.

Стратегии, учитывающие специфику  проблемной области, имеют более  ограниченное применение, чем стратегии  первых двух типов, однако именно они  позволяют использовать знания о  конкретной области для получения  качественных и эффективных решений. Стратегии, учитывающие специфику  цели, позволяют управлять процессом  решения в зависимости от текущих  задач системы.

С точки зрения явности  стратегии можно разделить на заданные явно и неявно. Стратегия задана явно, если она может быть идентифицирована как отдельная сущность системы, т.е. смена стратегии проходит для системы безболезненно.

Не касаясь специфики  проблемной области, содержание стратегии  можно охарактеризовать по крайней мере тремя независимыми параметрами: 1) масштабом; 2) составом знаний, используемых стратегией; 3) "полезностью" стратегии.

Параметр "масштаб" делит  все стратегии на локальные и глобальные. Локальными стратегиями будем называть те стратегии, которые определяют поведение интерпретатора в текущем цикле его работы. Глобальными стратегиями будем называть те стратегии, которые определяют некоторую линию рассуждений интерпретатора, т.е. последовательность выполняемых (предполагаемых к выполнению) циклов (шагов).

Параметр "состав используемых знаний" делит знания на два класса: 1) знания о текущем цикле работы интерпретатора; 2) знания об истории  работы интерпретатора. Заметим, что  теоретически для работы экспертной системы достаточно только текущих  знаний, однако на практике в целях  повышения эффективности систем используют и знания об истории работы.

Параметр "полезность" подразделяется на индивидуальную и  сравнительную полезность. Индивидуальная полезность характеризует некоторое  знание само по себе вне сравнения  его с другими знаниями. Сравнительная  полезность характеризует ценность некоторого знания в сравнении с  другим знанием.

В связи с тем, что перечисленные  выше параметры стратегий являются независимыми, они могут встречаться  в произвольных сочетаниях. Необходимо подчеркнуть, что все приведенные  сочетания параметров используются на практике

5 Характеристика  и режимы работы группы экспертов

Основными характеристиками группы экспертов является достоверность  экспертизы и затраты на нее. Обе  эти характеристики определяют количество экспертов в группе и их качество.

Наряду с компетентностью, каждый из экспертов может характеризоваться  достоверностью его суждений. Эта  характеристика определяется на основе информации о прошлом опыте его  участия в решении проблем. Количественно  достоверность эксперта оценивают  по формуле:

где  – число опросов, когда эксперт дал приемлемое практикой решение,

 – общее число случаев  участия i-ого эксперта в экспертизе.

Можно также учесть вклад  каждого эксперта в достоверность  всей группы. ^ Относительная достоверность  выражается в виде:

где m – число экспертов в группе, а в знаменателе – средняя достоверность группы экспертов.

Для решения проблем с высоким уровнем информационного потенциала знаний, увеличение количества экспертов в группе приводит, как это следует из теории обработки наблюдений, к монотонному возрастанию достоверности экспертизы. Экспериментальные исследования подтверждают эту зависимость.

Опрос – основной этап совместной работы группы экспертов.

При коллективной экспертизе используются следующие виды опроса:

дискуссия;

анкетирование и интервьюирование;

метод коллективной генерации  идей;

мозговой штурм.

Результатом опроса является информация, выражающая предпочтение экспертов и содержательное обоснование  этих предпочтений. Наличие, как числовых данных, так и содержательных высказываний экспертов, приводит к необходимости  применения качественных и количественных методов обработки результатов  группового экспертного оценивания.

6. Неопределенности в ЭС и проблемы порождаемые ими

В жизни часто приходится оценивать гипотезы, для которых  имеется неполная или недостаточная  информация. Иногда трудно сделать  точные оценки, но, не смотря на неопределенность, мы принимаем разумные решения. Чтобы  ЭС были полезными, они тоже должны уметь это делать. Классическим примером этой задачи - медицинская диагностика. Всегда существуют некоторые сомнения в четкости проявления симптомов  того или иного заболевания. Сомнения в наличии у пациента конкретного  заболевания сохраняются даже в  том случае, когда все его симптомы отчетливо выражены.

Как же проявляется и учитывается  неопределенность в экспертных системах? Рассмотрим простейшую ситуацию. Пусть  используется правило:

если (А), то (В),

и предположим никакие  другие правила и посылки не имеют отношения к рассматриваемой ситуации. Где же возникает неопределенность? В ЭС она может быть двух типов:

- неопределенность в истинности  самой посылки (например, если  степень уверенности в том,  что А истинно составляет 90%, то какие значения примет В);

- неопределенность самого  правила (например, мы можем сказать,  что в большинстве случаев,  если есть А, то есть также и В).

Еще более сложная ситуация возникает в случае, если правило  имеет вид:

если (А и В), то С,

где мы можем с некоторой  степенью быть уверены как в истинности каждой из посылок (А, В), а тем более  их совместного проявления, так и  в истинности самого вывода. Существуют четыре важные проблемы, которые возникают  при проектировании и создании ЭС с неопределенными знаниями:

1. Как количественно выразить  степень определенности при установлении  истинности (или ложности) некоторой  части данных?

2. Как выразить степень  поддержки заключения конкретной  посылкой?

3. Как использовать совместно  две (или более) посылки, независимо  влияющие на заключение?

4. Как быть в ситуации, когда нужно обсудить цепочку  вывода для подтверждения заключения  в условиях неопределенности?

Прежде всего, рассмотрим возможности использования теории вероятности при вводе в условиях неопределенности.

7. Теория субъективных вероятностей

Основное понятие вероятности  настолько естественно, что оно  играет значительную роль в повседневной жизни. Разговоры, касающиеся вероятности  дождя или хорошего урожая часто  встречаются в нашей жизни. Понятие  вероятности было разработано несколько  столетий назад. Но уже тысячи лет  человек использует такие слова, как «может быть», «шанс», «удача»  или иные их эквиваленты в разговорном  языке.

Однако математическая теория вероятностей была сформулирована относительно недавно (около 1660 года). ^ Вероятность  события классически определяется как отношение случаев, в которых  данное событие происходит к общему числу наблюдений.

Однако возможны и другие определения. В настоящее время  существует несколько интерпретаций  теории вероятностей. Рассмотрим три  наиболее доминирующих взгляда.

^ Объективистский взгляд. Заключается в том, что рассматривает  вероятность отношения исходов  ко всем наблюдениям в течении длительного времени. Другими словами этот подход основан на законе больших чисел, гарантирующим то, что при наличии достаточно большого количества наблюдений частота исходов, интересующего события будет стремиться к объективной вероятности.

^ Персонифицированный, субъективистский  или основанный на суждениях  взгляд. Заключается в том, что  вероятностная мера рассматривается  как степень доверия того, как  отдельная личность судит об  истинности некоторого высказывания. Этот взгляд постулирует, что  данная личность имеет в некотором  смысле отношение к этому событию.  Но это не отрицает возможности  того, что две приемлемые личности  могут иметь различные степени  доверия для одного и того  же суждения. Как синоним субъективной  вероятности часто используется  термин «байесовский». 

^ Необходимый или логический  взгляд. Характеризуется тем, что  вероятностная мера расширяется  на множество утверждений, имеющих  логическую связь такую, что  истинность одного из них может  выводиться из другого. Другими  словами вероятность измеряет  степень доказуемости логически  выверенного заключения. Такой взгляд  можно рассматривать как расширение  обычной логики.

Эти вероятностные интерпретации  используют и различные схемы  вывода. Однако существует всего две  школы вероятностных расчетов: школа  Паскаля (или общепринятая), школа  Бэкона (или индуктивная). Расчеты  по Паскалю используют байесовские  правила для проверки и обработки  мер доверия. Вычисления по Бэкону используют правила логики для доказательства или опровержения гипотез. Таким  образом, общепринятые вероятности (по Паскалю) не могут быть получены из индуктивных вероятностей (по Бэкону) и, наоборот. Объективистский и субъективный взгляды используют расчеты по Паскалю. Те, кто поддерживают логические выводы, используют расчеты по Бэкону.