Лекции 3 Алехин (Лекции 3 Алехин)

Посмотреть архив целиком

Конструирование ЭС

Состав разработчиков экспертной системы:

  1. Эксперт (Э),

  2. Инженер по знаниям (ИЗ),

  3. Системный программист (СП),

  4. ЛПР.

Схема взаимодействия разработчиков ЭС

В задачу Э входит наполнение системы знаниями и её тестирование.

В задачу ИЗ входит выбор модели системы, выбор логики обработки неопределённостей. СП является создание инструментальной среды для создания ЭС.

ЛПР – тот, для кого создаётся система. Участвует в отладке, изменении интерфейса.

Вопросы, на которые нужно ответить перед созданием ЭС

  1. Целесообразность разработки

  • Экспертов мало, а приложений много.

  • Создание ЭС должно приносить экономическую выгоду.

  • Решение должно быть найдено в жёстких временных ограничениях или во враждебной человеку среде.

  • Возможна потеря информации при общении с экспертом.

  1. Возможность разработки

  • Должен существовать эксперт в данной предметной области.

  • Если экспертов несколько, то их мнения должны быть согласованы.

  • Экспертные знания должны быть хорошо формализованы.

  • Поиск решений не должен базироваться в основном на рассуждениях эксперта, которые относятся к рассуждениям здравого смысла, так как они плохо формализуются.

  • Поиск решений должен базироваться на рассуждениях, а не на действиях.

  1. Соответствие решаемой задачи методам ИИ

  • При решении задачи оперируют качественной символьной информацией, а не количественной числовой.

  • Задача должна иметь эвристическую, а не алгоритмическую природу.

  • Задача не должна быть сверхсложной.

  • ЭС ориентированы на достаточно узкие задачи.

Основные этапы конструирования ЭС

  1. Идентификация.

выяснение базовых требований к системе, её возможностей, сроков разработки и т.д.

создание аванпроекта.

  1. Концептуализация.

уточняются основные требования и понятия системы.

техническое задание.

  1. Формализация.

выбор модели (или совокупности моделей) и методов поиска на основе этой модели.

рабочий проект.

  1. Реализация.

наполнение системы знаниями.

прототип.

  1. Тестирование.

эксперт убеждается в работоспособности системы.

  1. Отладка.

ЛПР работает с системой и убеждается, что она работает нормально.

  1. Модификация.

процесс внесения изменений в различных стадиях разработки системы.

Структура современных инструментальных средств

ООТ – Объектно-Ориентированная технология представления данных.

РВ – машина вывода в реальном времени.

Программный уровень:

    1. Активная графика и анимация.

    2. Естественно языковые средства.

    3. Наличие средств моделирования.

    4. Поддержка специальных и общих утверждений.

    5. Представление формул.

    6. Представление процедур.

Интерфейсный уровень:

  1. Интегрированность + внешний интерфейс.

(СУБД, ППП, PLC …)

  1. Повторное использование.

- ориентация на определённый тип/класс задач.

  1. Клиент-сервер.

- система поддерживает данную технологию и в различных ситуациях может выступать в роли клиента или в роли сервера.

  1. Масштабируемость приложения.

- система содержит базовую платформу и её расширения.

  1. Открытость и переносимость (Opn Network Connection).

- ориентайи на технологию открытых сетевых технологий.

  1. Инкрементальная разработка приложений.

- система может наращиваться без снижения производительности.

Классификация инструментальных средств конструирования ЭС (ИС)

  1. Уровень используемого языка

    • традиционные языки (C, C++, Java, Basic)

    • Языки символьного программирования, языки ИИ (LISP, Prolog, FRL, KRL, ARI, CLIPS)

    • Инструментальные средства типа tools (OPS-5, KEE, CLIPS, COOL)

    • Инструментальные средства типа shells (1stClass, GURU, EXSYS, Nexpert Obj, Level5Obj)

    • Инструментальные средства, ориентированные на ИСППР РВ (G2, RTWorks)

    • Проблемно/предметно-ориентированные инструментальные среды

  1. Технология (парадигма) программирования

    • Традиционное процедурное программирование (для хорошо формализованных задач)

    • Программирование, ориентированное на данные (dataflow programming) -

    • Программирование, основанное на правилах (RBP)

Продукционный цикл

    1. Сопоставление ситуации Sн (Sтек) с правилами из базы правил.

БП(R) получим , где - конфликтное множество.

    1. Этап разрешения конфликта

    1. Применение правил из .

Если ;

В противном случае

    • ООП

  1. Способ представления знаний

    • Логические модели представления знаний (МПЗ)

Переход от классических моделей (PROLOG) к моделям на основе неклассических (индукция, CBR) логик

    • Продукционные МПЗ

    • МПЗ на основе семантических сетей (СС) и фреймов

    • Модели ООТ

  1. Механизм поиска решений и моделирования

    • Ориентация на статические ЭС (процессы формирования БЗ и поиска решений разделены)

      • по структуре использования знаний

        • без построения ДР(СР)

        • с построением ДР(СР)

      • по стратегии поиска решений

        • полный перебор

поиск в глубину и в ширину (комбинированный поиск)

        • использование оценочных функций

    • Ориентация на динамические ЭС

      • по структуре использования знаний

        • компиляция ДР (СР)

        • генерация ДР (СР)

      • по наличию средств получения результата при ограниченных ресурсах

        • наличие средств поиска в ограничениях (Constraints Satisfactuin Problem CSP)

        • наличие средств поддержки (сохранения) истинности

        • наличие планировщика

      • по наличию средств моделирования

        • стандартные (марковские процессы)

        • нестандартные средства моделирования

методы подкрепленного обучения (reinfarautient learning)

по предыстории процесса восстановить его параметры

  1. Средства приобретения знаний

    • уровень используемого языка

      • формальный язык

      • ограниченный ЕЯ

      • язык пиктограмм и изображений

      • ЕЯ + изображения

    • тип приобретения знаний

      • поверхностные

глубокие

      • неструктурированные

структурированные

  1. Технология разработки на основе знаний

    • поверхностные знания.

(продукционные правила, элементарные умозаключения эксперта)

    • глубинные знания

(ассоциации, аналогии, метафоры)

    • структурные знания

Тенденции развития инструментальных средств

  1. Разработка инструментальных средств для создания ИС(СОЗ)

  2. Естественно-языковые системы (ЕЯ)

(общение с компьютером на естественном языке)

  1. Soft Computing.

- нейронные сети,

- нечёткая логика,

- генетические алгоритмы.

  1. Извлечение знаний.

(Data Mining & Knowledge Discovery)

  1. Инструментальные средства для создания ИС(СОЗ)

        1. Ориентированные на PC. (ExSys, Rule Book, Level 5 Obj, 1-st class, Xpert Rule)

        2. Ориентированные на MF. (KBMS, TIRS, AIONSS)

        3. Ориентированные наWST. (Level 5 Obj Professional, ExSys Prof, NExpert, Guru, Kappa)

        4. Ориентированные на специальные машины. (Lisp, Prolog машины, KEE, ART, KBMS, MERCURY)


Предметно/проблемно ориентированные инструментальные среды (средства)

G2 (Rethink, GDA, Neur Online), RT Works, Comdale.

- средства для создания систем-советчиков (Help-Desk application)

Test Bench, Expert Advisor.

- Case-Based Reasoning. Вывод на основе прецедентов.

CBR Expert, ReMind, Help Desk Serious, DSM.

  1. Естественно-языковые системы (ЕЯ)

  1. Средства для создания ЕЯ интерфейсов к СУБД.

  2. ЕЯ интерфейс для поиска и сканирования текстов.

  3. Средства для распознавания речи.

  4. Средства для голосового ввода.

  1. Soft Computing

    • нейронные сети

  1. средства общего пользования.

  2. предметно-ориентированные средства.

      • управление процессами,

      • распознавание образов,

      • финансовая сфера (предсказание изменения курса валют),

      • оценка стоимости недвижимости.

    • нечёткая логика

Нечёткие контроллеры (стиральные машины, парковка грузовиков)

    • генетические алгоритмы

Задача: имея родительские хромосомы получить потомство, удовлетворяющее заданным требованиям.




Выбор популяций




Отбор




Скрещивание




Эволюция





– +

  1. Извлечение знаний

(Data Mining & Knowledge Discovery)

Три уровня:

  1. Извлечение знаний из текста.

  2. Извлечение знаний из эксперта.

  3. Извлечение знаний на основе обучения.

Приобретение и формирование знаний в ИС (ЭС)

Приобретение знаний в ИС (ЭС)


Извлечение знаний

Аспекты извлечения знаний


  • лингвистический(языковый)

эксперт и инженер по знаниям должны работать в общей кодировке знаний (единой понятийной лингвистической структуре)


Ноутбук

Компьютер

синтактика



прагматика семантика



ЛПР(целеполагание) Ноутбук (образ)


  • гносеологический(познавательный)

знания

прагматический познавательный

аспект аспект


Данные Факт

Информация Обобщенный факт


Знания Эмпирические законы

Методы решения Теория

  • психологический

  • импульсивность / рефлексивность

  • ригидность / гибкость

  • полезависимость / поленезависимость


контактный слой

процедурный слой

когнитивный слой

создание комфортной среды для общения с экспертом

организация процедуры общения. Чтобы извлечь из эксперта максимум полезной информации

  • поверхностные знания

  • глубинные знания


Типы знаний

  • поверхностные/глубинные

  • жесткие(достоверные)/мягкие(правдоподобные)


МПЗ

глубина

достоверность

поверхностные

глубинные

достоверные

правдоподобные

Логические

+


+


Продукционные

+


+

+

Семантические сети (фреймы)


+

+

+

ОО МПЗ

+

+

+

+

Коммуникационные методы


пассивные

активные

ИЗ не влияет на эксперта

  • наблюдения

  • лекции

  • мысли вслух

индивидуальные

групповые

  • интервью

  • анкетирование

  • диалог

  • экспертные игры

  • мозговой штурм

  • круглый стол

  • ролевые игры



Приобретение знаний


Уровни познания

наблюдаемые факты

обобщенные факты

эмпирические законы

теоретические законы

уровень восприятия

уровень отражения

  • построение признакового пространства (взаимодействие с реальным миром посредством перцептивных процессов)

  • выявление отношения между признаками (семиотическое кодирование)

  • структурирование предметной области на уровне восприятия (семиотическая презентация)

  • структурирование ПО на уровне отражения (глубинное структурирование)

  • образная память (воображение) и ее развития

  • понятийное мышление (объяснение ситуации и прогнозирование ее развития)

Средства приобретения знаний

Классификация


  1. По области применения:

  • зависимые / независимые от ПО.

  • ориентированные на задачи анализа / синтеза.

  1. По методам приобретения знаний?

  • ориентированные на инженера по знаниям / эксперта / группу экспертов.

  1. По способу организации диалога с экспертом:

  • с / без тестирования БЗ.

  • с / без использования методов психосемантики

Использование методов психосемантики


  • Метод семантических дифференциалов Ч. Осгуда.

  • Метод репертуарной решётки Келли.

  • Многомерные сетевые шкалы.

  • Кластерный анализ.

  • Когнитивные графы (карты).

  1. Метод семантических дифференциалов Ч. Осгуда

  • шкала оценки (значений),

  • шкала силы (оценивает важность)

  • шкала активности (оценивает надёжность понятия, насколько чётко понятие сформировано и надо ли в дальнейшем его уточнять).


Строится вектор = “сила управляющего воздействия”.





















  1. Метод репертуарной решётки


Элементы (признаки) Конструкты (полярности на соответствующих шкалах)


1. народ доминирование / подчинение

2. акция действие / бездействие

3. власть активность / пассивность


Далее строится матрица:

Элементы


Конструкты


1

2

n

народ

r1,1




акция



ri,j


власть


r2,3




ri,j – ранги – степень важности соответствующего конструкта для данного элемента. Они шкалируются [0..9].

Строится модель конфликта на основе ri,j.















- консонанс.









- ассонанс.








- диссонанс.










- критический диссонанс.





  1. Метод когнитивных карт


  1. Пометка основных факторов, с которыми эс будет в дальнейшем оперировать.

  2. Указание связей между понятиями.

  3. Указание влияний связей.

  4. Указание направлений связей.

  5. Обобщение понятий (объединение нескольких фактов в одну конфликтную ситуацию).

  6. Анализ областей устойчивости (на графовых моделях).

  7. Система, выделяя слабые / сильные стороны, предлагает обобщить понятия.

















Формирование знаний (machine learning)

Пример: Задача оценки кредитного риска по данным из кредитной истории

Обучающая выборка


Кредитная история

Долг

Поручитель

Доход

Кредитный риск

1

П

В

Н

0-15

В

2

Н

В

Н

15-35

В

3

Н

Н

Н

15-35

С

4

Н

Н

Н

0-15

В

5

Н

Н

Н

>35

Н

6

Н

В

Е

>35

Н

7

Н

Н

Н

0-15

В

8

Н

Н

Е

>35

С

9

Х

Н

Н

>35

Н

10

Х

В

Е

>35

Н

11

Х

В

Н

0-15

В

12

Х

В

Н

15-35

С

13

Х

В

Н

>35

Н

14

П

В

Н

15-35

В

Дерево решений

Данная система пытается строить дерево. Дерево может быть построено по-разному, в зависимости от того какой признак взять за основной. Нераспознаваемой ситуации быть не может (т.е. нет висячих вершин)


ДСМ-метод (Финн В.К.)

КАТ=<A, H, 1 , 2> , где

Aмножество аксиом

Hмножество гипотез

1 – достоверный вывод

2 – правдоподобный вывод




Пример: Система, позволяющая научить робота отличать фрукты от не фруктов

Обучающая выборка


Примеры

Цвет

Твердость

Гладкость

Форма

Фрукт?

Яблоко

Ж

НЕТ

ДА

КРУГ

+

Грейпфрут

Ж

НЕТ

НЕТ

КРУГ

+

Киви

З

НЕТ

НЕТ

ОВАЛ

+

Слива

К

НЕТ

ДА

ОВАЛ

+

Кубик

К

ДА

ДА

КВАДРАТ

-

Яйцо

Б

ДА

ДА

ОВАЛ

-

Теннисный мячик

Б

НЕТ

НЕТ

КРУГ

-


Решающее правило (продукционное правило)


  • Если О (Объект) есть (Ж & !Твердый & Круг) V (Гладкий & !Твердый) V (!Твердый & !Круг), то О – Фрукт

  • Если О есть Б V (Твердый & Гладкий & !Круг), то О - !Фрукт



Дерево решений

Можно построить дерево руководствуясь принципом - сначала самые информативные вершины



Примеры

  • Манго = (Ж & !Твердый & Гладкий & Овал) → Фрукт

  • Необожженный кирпич = (Б & Твердый & Гладкий & Прямоуг) → !Фрукт

  • Обычный кирпич = (Kp & Твердый & !Гладкий & Прямоуг) →???

В данном случае потребуется дообучить систему продукционных правил. При этом ДР дает ответ - !Фрукт.

В дереве нет висячих вершин, поэтому оно гарантирует решение. Продукционные правила решение не гарантируют.



25







Чтобы не видеть здесь видео-рекламу достаточно стать зарегистрированным пользователем.
Чтобы не видеть никакую рекламу на сайте, нужно стать VIP-пользователем.
Это можно сделать совершенно бесплатно. Читайте подробности тут.