Главная > Интеллектуальные системы > Системы искусственного интеллекта
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

7.6.4. Преимущества и недостатки продукционных систем

Начнем с недостатков. Выделим из них три главных, с которыми связаны определенные ограничения, лежащие в основе используемого формализма. Они относятся к концепции, формулировке и использованию правил.

1. Трудность составления продукционного правила, соответствующего элементу знания. Нужно, чтобы рассматриваемая область уже была достаточно изучена и установлены хорошие примитивы и чтобы уровень детализации не был излйшне подробным, иначе потребовалось бы иметь по одному правилу на каждую ситуацию и неясно, как человек смог бы разобраться в таком обилии информации.

2. Трудность записи правила. Единый формат записи ЕСЛИ-ТО - приводит к громоздким выражениям в левой части и повторению тех же посылок в схожих ситуациях; с его помощью трудно выразить сложные правила. Но мы видели (разд. 7.5.4), что жесткий синтаксис, громоздкие записи представляют и определенные преимущества. Во всех случаях проблема «поймать знания» остается главной при написании экспертной системы.

3. Трудности использования. Связаны не с самими правилами, а с единой системой их связи. При этом база фактов играет роль кратковременной памяти, которая реально смоделирована в разработанной Ньюэллом (Newell, 1975) системе “познавательной психологии” PSC. В ней запрещен взаимный прямой вызов одного правила из другого, и она неудобна для выполнения алгоритмов в обычном смысле слова. Однако именно благодаря ей система в каждый момент времени точно знает, что она делает и что она знает.

К преимуществам относится следующее.

I. Модульность. Системы устроены так, что каждая единица информации может быть удалена, изменена или добавлена

независимо от всех остальных. Знания вводятся неупорядоченно, как в словаре или энциклопедии. Практика показывает, что это является естественным способом пополнения своих знаний для эксперта.

Как ни странно, многочисленные американские авторы (Дэвис, Ньюэлл, Куинлан, Стэфик) нарушают это правило, т. е. проблема реорганизации решается у них довольно плохо.

2. Модифицируемость. Если добавляется или модифицируется какое-либо правило, то все, что было уже сделано ранее, остается в силе и к новому правилу не относится. Таким образом, каждое изменение обладает свойством аддитивности и локальности.

В отличие от этого в процедурных программах подобные взаимодействия ограниченны, любая модификация является трудной и может привести к непредсказуемым последствиям.

3. Доступность чтения.

• Для нас это преимущество, безусловно, имеет место. Как уже говорилось выше, наше собственное знание является модульным, поэтому продукционные системы нам кажутся более близкими, более легкими для чтения. Этим преимуществом нельзя пренебрегать, поскольку подобные системы в первую очередь предназначены для врачей, биологов, архитекторов и т. д. Во многих областях реально существуют добавляемые знания и соответствующие базы правил. (Например, автоматизированные экспертные обучающие системы.)

• Для машины. Более простой проверке поддается база знаний, представленная в форме правил, а не в форме процедур. Противоречия или избыточность в действительности легко определяется с помощью синтаксической обработки:

(см. скан)

таким образом, первое правило является лишним.

Может быть также обнаружена семантическая несогласованность:

(см. скан)

4. Способность к самообъяснению. Это свойство связано одновременно и с правилами; и с их структурами внешнего управления. Система легко прослеживает цепочку правил, которую она использовала для получения вывода, так же как и использовавшиеся метаправила.

Однородное представление знания, определяемое установленным форматом, разрешает создавать модели правил, которые позволяют получить ответы на некоторые вопросы и предусмотреть большую часть изменений в случае обнаружения ошибки в базе данных.

5. Эффективность. Практика доказала гибкость и компетентность таких систем, как MYCIN, PROSPECTOR и R1. Эти системы являются уже не лабораторными игрушками, а высокопроизводительными устройствами. Они оказались достаточно эффективными и выдерживают сравнение с процедурными системами во многих областях, примеры которых приведены, в частности, в работе (Rychener, 1978).

Их структура управления позволяет принимать в расчет многочисленные параметры, характеризующие ситуацию. Причина эффективности продукционных правил заключается в том, что эти правила учитывают конкретные данные в каждом случае.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление