Страница 60
Наибольшую трудность для эксперта представляет необходимость последовательно, шаг за шагом описать все свои действия при разработке проекта. Работая с системой SALT, эксперт избавлен от этой необходимости.
Исходя из того, как именно экспертные знания будут использоваться в ЭС при составлении конкретных проектов, SALT анализирует текущее состояние БЗ и предлагает эксперту-пользователю ввести или пересмотреть тот или иной фрагмент знаний. Диалог с пользователем в SALT ведется либо посредством вопросов-подсказок, либо посредством меню. Инициатива в диалоге принадлежит системе.
Система приобретения знаний OPAL [Musen, Pagan, et al., 1987] была создана в начале 80-х годов в Стэнфордском университете. Эта система обеспечивает формирование и наращивание базы знаний для ЭС ONCOCIN, дающей советы по лечению онкологических больных. Система приобретения знаний OPAL основана на детально проработанной модели медицинских знаний, используемых врачами-онкологами для рекомендации лечения. Системой используется девять типов знаний:
• схема лечения (порядок и длительность режимов лечения);
• критерий выбора протокола;
• химиотерапия (описание комбинаций лекарств, назначаемых в том или ином режиме, их дозировка);
• радиотерапия (локализация и дозировка радиотерапии);
• изменения в составе крови, требующие модификации дозировки;
• негативные реакции на лечение, выявленные путем лабораторных исследований;
• другие отрицательные последствия проводимого лечения, требующие модификации дозировки лекарств;
• перерыв или прекращение лечения;
• лабораторные исследования, необходимые для обнаружения токсичности лечения и для сохранения истории течения болезни.
Эти типы медицинских знаний связаны в иерархическую структуру.
Для ввода каждого типа знаний разработан специальный графический интерфейс, учитывающий то, как принято фиксировать соответствующие знания. Так, например, для записи схемы лечения онкологи используют диаграммы переходов с условиями на дугах. В системе OPAL ввод таких знаний осуществляется с помощью графического языка программирования. Схема лечения создается как программа на этом языке.
Схемы протоколов и заполненные формы транслируются системой OPAL во внутреннее представление БЗ ЭС ONCOCIN. Этот процесс осуществляется без участия пользователя. По схемам протоколов порождаются диаграммы переходов, называемые генераторами; по формам-бланкам порождаются правила продукций, присоединяемые к соответствующим состояниям в диаграмме.
Система KNA СК создана в 1989 г. в университете Carnegie Mellon. Она представляет собой ориентированный на экспертов предметной области инструмент для создания ЭС, помогающих оценивать и улучшать различные виды проектов.
Единственными знаниями, изначально встроенными в систему KNACK, являются знания о процессе оценки проектов вообще, то есть независимо от конкретного содержания проектов. Все остальные знания приобретаются системой KNACK на основе диалога и анализа документов, называемых отчетами. Отчет описывает процесс оценки какого-либо конкретного проекта.
Приобретение знаний, необходимых для оценки проектов определенного класса, система KNACK осуществляет в два этапа. Первый этап — это настройка на класс проектов. На этом этапе система KNACK с помощью эксперта создает предварительную модель. Расширенная с помощью специальных процедур модель предметной области автоматически транслируется в программу на языке OPS-5.
К методам структурированного интервью примыкают и использованные при построении системы МЕДИКС [Ларичев, Мечитов и др., 1989] процедуры экспертной классификации. Задача экспертной классификации формулируется в работе [Ларичев, Мечитов и др., 1989] для:
• множества независимых свойств Р;
• множества признаков Q;
• множества Qm возможных значений m-го признака;
• множества А всех возможных состояний.
Эксперту (или группе экспертов) предлагается идентифицировать наличие свойств из множества Р и тем самым построить классификацию множества А = UKj, такую, что состояние аОА относится к некоторому классу Kj, если, по мнению эксперта, это состояние обладает свойством POP. Повысить эффективность экспертной классификации в этом случае удается благодаря использованию априорно заданного отношения линейного порядка на множестве состояний.
4.6.2. Имитация консультаций
Этот метод реализован в системе АРИАДНА [Моргоев, 1988]. В основе этого метода — многократное решение экспертом проблемы классификации в режиме последовательной вопросно-ответной консультации «клиент — эксперт». При этом роль клиента моделируется всеми участниками работы, а эксперт выполняет функции, близкие к его профессиональной консультативной деятельности.
С появлением персональных компьютеров связано появление игр эксперта с компьютером [Андриенко Г., Андриенко Н., 1992]. В системе ЭСКИЗ реализован набор игр для приобретения знаний, являющихся той или иной модификацией принципа репертуарных решеток. Например, в игре «Регата» объектами, для которых эксперт должен указать различающие признаки, являются яхты. В ходе гонок яхты должны проходить в пролеты мостов; в один и тот же пролет проходят яхты, соответствующие сходным по какому-либо атрибуту объектам.
Рассмотренные выше системы поддержки процессов приобретения знаний, как правило, ориентированы на отдельные фазы всего технологического цикла. В связи с вышесказанным интересно хотя бы кратко рассмотреть интегрированные средства поддержки определенных методологий.
4.6.3. Интегрированные среды приобретения знаний
Интегрированная среда приобретения знаний AQUINAS [Boose, Bradshaw, Schema, 1988] представляет собой набор программных средств для извлечения экспертных знаний различных типов различными методами. В состав AQUINAS входят:
• система Dialog Manager для помощи новичкам в работе с AQUINAS;
Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем
Комментарии, рецензии и отзывы