Уроки проектGUIDON
В своей работе [Clancey, 1983] Кленси раскритиковал использование неструктурированного набора порождающих правил в экспертных системах, основываясь в основном на опыте адаптации системы MYCIN для учебных целей в ходе выполнения проекта GUIDON. Описание этого проекта можно найти в работе [Clancey, 1987, а]. Главный аргумент Кленси состоит в том, что единообразный синтаксис правил в виде выражений "если... то" скрывает тот факт, что такие правила часто выполняют совершенно различные функции и соответственно должны конструироваться по-разному. При нынешней постановке вопроса определенные структурные и стратегические решения, касающиеся представления знаний о предметной области, присутствуют в наборе правил неявно, а потому недоступны для коррекции или анализа в явном виде.
Мы уже видели, что порождающие правила в обобщенной форме могут быть интерпретированы следующим образом: если предпосылки Р1 и ... и Рт верны, то выполнить действия Q1 и ... и Qn
Порядок перечисления предпосылок Рi не имеет значения, поскольку Р1 ^ P2 эквивалентно P2^P1 в любой стандартной логике. Однако порядок перечисления предпосылок влияет на процедурную интерпретацию таких правил, поскольку он материализуется в логическом программировании. Различные варианты упорядочения в совокупности могут породить совершенно различные виды пространства поиска, которые будут анализироваться по-разному, как мы это уже видели в главе 8. Аналогично, порядок применения правил для достижения определенной цели будет влиять на порядок формирования подцелей. Можно с уверенностью утверждать, что такой механизм разрешения конфликтов, при котором первыми будут выполняться наиболее предпочтительные правила, в большинстве случаев позволит намного сократить процесс поиска.
Проблема состоит в том, что критерии, по которым можно было бы упорядочить правила и логические фразы, представлены в наборе правил в неявном виде. Знания о том, какое правило следует применить первым и в каком порядке анализировать члены совокупности предпосылок в правиле, являются, по существу, метазнаниями, т.е.
знаниями о том, как применять знания. Вряд ли кто-нибудь будет спорить с тем, что такие знания имеют важнейшее значение для правильного функционирования экспертной системы, а получить их от эксперта и представить в удобном виде в программе чрезвычайно трудно.
Кленси утверждал, что система, основанная на правилах, нуждается в эпистемологической оболочке, которая каким-то образом придает смысл специфическим знаниям о предметной области. Другими словами, правила логического вывода, имеющие отношение к определенной предметной области, часто оказываются неявно включены в более абстрактные знания. Лучший способ объяснить эту мысль -- воспользоваться примером, описанным Кленси. Рассмотрим следующее правило:
ЕСЛИ: 1) заражение — менингит,
2) доступны только косвенные свидетельства,
3) тип инфекции — бактериальный,
4) пациент принимает кортикостероиды,
ТО: имеются основания предполагать наличие таких микроорганизмов e.coli (.4)
klebsiella-pneumoniae (.2) или pseudomonas-aeruginosa (.1).
Порядок перечисления предпосылок (конъюнктов) в этом правиле исключительно важен. Обычно стараются сначала сформулировать гипотезу относительно природы инфекции (предпосылка 1), а затем решать, являются ли свидетельства, относящиеся к этой гипотезе, косвенными или нет (предпосылка 2). Бактериальный менингит— это подкласс, отличный от вирусного менингита, и, следовательно, предпосылку 3 можно рассматривать как уточнение предпосылки 1. И наконец, решение отложить проверку предпосылки 4 можно, вероятно, отнести к категории стратегических. Если сделать эту последнюю предпосылку первой в правиле, то пространство поиска будет иметь совершенно другой вид, причем возможным следствием такого изменения будет отбрасывание всех последующих проверок, если эта даст отрицательный результат.
Процесс представления знаний приводит к тому, что знания становятся явными, но порождающие системы оставляют множество общих принципов управления поиском представленными в неявном виде. Возможно, этим и объясняется тот факт, что добавление или удаление правил из существующего набора иногда дает совершенно неожиданный эффект.
Декларативная интерпретация правил на "человеческом" языке подводит нас к одному выводу, а процедурная интерпретация этих же правил в системе может дать совершенно иной результат.
Кленси предложил довольно привлекательную методику анализа разных видов знаний, выполнение которого может быть возложено на эпистемологическую оболочку системы, основанной на правилах. Предлагается выделить такие компоненты знаний: структурные, стратегические и поддерживающие.
Очевидно, что большая часть таких фундаментальных знаний не представлена в явном виде в порождающих правилах. Структурные знания лучше всего представляются в форме составных объектов данных, таких как фреймы, но некоторая часть управляющей информации может быть представлена в процедурном виде. Поддерживающие знания, как правило, включаются в сопроводительную документацию к программе, но они должны быть доступны и для программы, формирующей объяснения сделанных заключений. Попытка "втиснуть" разнородные знания в единый формат представления отрицательно сказывается на ясности и прозрачности системы для пользователя, но, тем не менее, позволяет весьма изобретательно использовать эффект от рационального выбора способа упорядочения правил и предпосылок.
