ГЛАВА 2
ЯЗЫК ФОРМАЛИЗАЦИИ ОПЫТА ЭКСПЕРТОВ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ СБОРА И АНАЛИЗА
МЕДИЦИНСКОЙ ИНФОРМАЦИИ, ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ИЗ ДИНАМИЧЕСКИХ БАЗ ДАННЫХ
В данной главе рассматривается язык формализации опыта экспертов, используемый
для построения моделей динамических систем, названных академиком В.М.Глушковым
обобщенными, которые представляют собой совокупность объектов и процессов,
изменяющихся во времени [1]. В Институте кибернетики имени В.М.Глушкова НАН
Украины выполнены исследования по созданию системы автоматизации дедуктивных
построений в рамках исследования средств обработки математических текстов –
специализированных систем, настраиваемых на определенную область применения.
Рассматриваемый язык является неотъемлемой частью системы представления и
интерпретации знаний в динамических предметных средах, использующей процедуры
недедуктивного, статистического вывода. В настоящее время сложилась точка
зрения, что экспертная система - это программа, которая ведет себя подобно
эксперту в некоторой, обычно узкой прикладной области. Типичные применения
экспертных систем включают в себя такие задачи, как медицинская диагностика,
локализация неисправностей в оборудовании, интерпретация результатов измерений
и др. Экспертные системы должны решать задачи, требующие для своего решения
экспертных знаний в некоторой конкретной области. В той или иной форме
экспертные системы должны обладать этими знаниями. Поэтому их также называют
системами, основанными на знаниях. Экспертная система должна также уметь
каким-то образом объяснять свое поведение и свои решения пользователю, так же,
как это делает эксперт-человек. Это особенно необходимо в областях, для которых
характерна неопределенность, неточность информации ( как это имеет место в
медицинской диагностике). В этих случаях способность к объяснению нужна для
того, чтобы повысить степень доверия пользователя к советам системы, а также
для того, чтобы дать возможность пользователю обнаружить возможный дефект в
рассуждениях системы. В связи с этим в экспертных системах следует
предусматривать дружественное взаимодействие ( интерфейс ) с пользователем,
которое делает для пользователя процесс рассуждения системы "прозрачным". В
самом общем случае для того, чтобы построить экспертную систему, необходимо
разработать механизмы выполнения следующих функций системы:
решение задач с использованием знаний о конкретной предметной области -
возможно, при этом возникнет необходимости иметь дело с неопределенностью;
взаимодействие с пользователем, включая объяснение намерений и решений системы
во время и после окончания процесса решения задачи.
Каждая из этих функций может оказаться очень сложной и зависит от прикладной
области, а также от различных практических требований. При разработке
экспертной системы принято делить ее на три основных модуля:
база знаний;
машина логического вывода;
интерфейс с пользователем.
База знаний содержит знания, относящиеся к конкретной прикладной области, в том
числе отдельные факты, правила, описывающие отношения или явления, а также,
возможно, методы, эвристики, относящиеся к решению задач в этой прикладной
области.
Машина логического вывода умеет активно использовать информацию, содержащуюся в
базе знаний, для построения выводов – интегральных заключений, базирующихся на
элементарных модулях знания. Интерфейс с пользователем отвечает за
взаимодействие между пользователем и системой в процесс решения задачи; он
также дает пользователю возможность наблюдать за процессом решения задач,
протекающим в машине логического вывода. Принято рассматривать машину вывода и
интерфейс как один крупный модуль, обычно называемый оболочкой экспертной
системы, или, для краткости, просто оболочкой. В описанной выше структуре
собственно знания отделены от алгоритмов, использующих эти знания. Такое
разделение удобно по следующим соображениям. База знаний, очевидно, зависит от
конкретного приложения. С другой стороны, оболочка, по крайней мере, в
принципе, независима от приложений. Таким образом, разумный способ разработки
экспертной системы для нескольких приложений сводится к созданию универсальной
оболочки, после чего для каждого приложения достаточно подключить к системе
новую базу знаний. Разумеется, все эти базы знаний должны удовлетворять одному
и тому же формализму, который оболочка "понимает".
Для создания оболочки необходимо обеспечить разработку:
формального аппарата для представления знаний;
механизма логического вывода, соответствующего этому формализму;
средств взаимодействия с пользователем;
возможность работы в условиях неопределенности.
Одним из самых распространенных формальных языков представления знаний является
язык правил типа "если-то" (или кратко: "если-то"-правил), нызываемых также
продукциями. Каждое такое правило есть, вообще говоря, некоторое условное
утверждение. Например:
если предварительное условие P то заключение (вывод) C;
если ситуация S то действие A;
если выполнены условия C1 и C2 то не выполнено условие C.
"Если-то"-правила обычно оказываются весьма естественным выразительным
средством представления знаний. Заметим ( что очень важно в нашем случае ), они
обладают следующими свойствами:
модульность - каждое правило описывает небольшой, относительно независимый
фрагмент, модель знаний;
возможность постоянной актуализации базы знаний, имеется возможность добавления
новых модулей правил в базу знаний относительно независимо от других правил;
удобство модификации (как следствие модульности) - старые правила можно
изменять и заменять на новые независимо от других правил;
применение таких правил способствует прозрачности систем
- Київ+380960830922