История развития экспертных систем

История развития экспертных систем. Основные линии развития ЭС. Наиболее известные ЭС, разработанные в 60-70-х годах, стали в своих областях уже классическими. По происхождению, предметным областям и по преемственности применяемых идей, методов и инструментальных программных средств их можно разделить на несколько семейств. 1. META-DENDRAL.Система DENDRAL позволяет определить наиболее вероятную структуру химического соединения по экспериментальным данным масс- спектрографии, данным ядерном магнитного резонанса и др. . M-D автоматизирует процесс приобретения знаний для DENDRAL. Она генерирует правила построения фрагментов химических структур. 2. MYCIN-EMYCIN-TEIREIAS-PUFF-NEOMYCIN. Это семейство медицинских ЭС и сервисных программных средств для их построения. 3. PROSPECTOR-KAS. PROSPECTOR- предназначена для поиска предсказания месторождений на основе геологических анализов.

KAS- система приобретения знаний для PROSPECTOR. 4. CASNET-EXPERT. Система CASNET- медицинская ЭС для диагностики выдачи рекомендаций по лечению глазных заболеваний.

На ее основе разработан язык инженерии знаний EXPERT, с помощью которой создан ряд других медицинских диагностических систем. 5. HEARSAY-HEARSAY-2-HEARSAY-3-AGE. Первые две системы этого ряда являются развитием интеллектуальной системы распознавания слитной человеческой речи, слова которой берутся из заданного словаря.

Эти системы отличаются оригинальной структурой, основанной на использовании доски объявлений- глобальной базы данных, содержащей текущие результаты работы системы. В дальнейшем на основе этих систем были созданы инструментальные системы HEARSAY-3 и AGE Attempt to Generalize- попытка общения для построения ЭС. 6. Системы AM Artifical Mathematician- искусственный математик и EURISCO были разработаны в Станфордском университете доктором Д. Ленатом для исследовательских и учебных целей.

Ленат считает, что эффективность любой ЭС определяется закладываемыми в нее знаниями. По его мнению, чтобы система была способна к обучению, в нее должно быть введено около миллиона сведений общего характера. Это примерно соответствует объему информации, каким располагает четырехлетний ребенок со средними способностями.

Ленат также считает, что путь создания узкоспециализированных ЭС с уменьшенным объемом знаний ведет к тупику. В систему AM первоначально было заложено около 100 правил вывода и более 200 эвристических алгоритмов обучения, позволяющих строить произвольные математические теории и представления. Сначала результаты работы системы были весьма многообещающими. Она могла сформулировать понятия натурального ряда и простых чисел. Кроме того, она синтезировала вариант гипотезы Гольдбаха о том, что каждое четное число, большее двух, можно представить в виде суммы двух простых чисел.

До сих пор не удалось ни найти доказательства данной гипотезы, ни опровергнуть ее. Дальнейшее развитие системы замедлилось и было отмечено, что несмотря на проявленные на первых порах математические способности, система не может синтезировать новых эвристических правил, т.е. ее возможности определяются только теми эвристиками, что были в нее изначально заложены. При разработке системы EURISCO была предпринята попытка преодолеть указанные недостатки системы AM. Как и в начале эксплуатации AM, первые результаты, полученные с помощью EURISCO, были эффективными.

Сообщалось, что система EURISCO может успешно участвовать в очень сложных играх. С ее помощью в военно-стратегической игре, проводимой ВМФ США, была разработана стратегия, содержащая ряд оригинальных тактических ходов. Согласно одному из них, например предлагалось взрывать свои корабли, получившие повреждения. При этом корабли, оставшиеся неповрежденными, получает необходимое пространство для выполнения маневра.

Однако через некоторое время обнаружилось, что система не всегда корректно переопределяет первоначально заложенные в нее правила. Так, например, она стала нарушать строгое предписание обращаться к программистам с вопросами только в определенное время суток. Т.о система EURISCO, так же как и ее предшественница, остановилась в своем развитии, достигнув предела, определенного в конечном счете ее разработчиком.

С 1990 года доктор Ленат во главе исследовательской группы занят кодированием и вводом нескольких сот тысяч элементов знаний, необходимых, по его мнению, для создания интеллекту- альной системы. Этот проект назван Cyc Цик, от английского слова enciklopaedia . 1.8.2. Проблемы, возникающие при созданииЭС. Перспективы разработки. С 70-х годов ЭС стали ведущим направлением в области искусственного интеллекта. При их разработке нашли применение методы ИИ, разработанные ранее методы представления знаний, логического вывода, эвристического поиска, распознавания предложений на естественном языке и др. Можно утверждать, что именно ЭС позволили получить очень большой коммерческий эффект от примения таких мощных методов.

В этом - их особая роль. Каталог ЭС и инструментальных программных средств для их разработки, опубликованный в США в 1987 году, содержит более 1000 систем сейчас их уже значительно больше. В развитых зарубежных странах сотни фирм занимаются их разработкой и внедрением.

Имеются и отечественные разработки ЭС, в том числе - нашедший промышленное применение. Однако уже на начальных этапах выявились серьезные принципиальные трудности, препятствующие более широкому распространению ЭС и серьезно замедляющие и осложняющие их разработку. Они вполне естественных и вытекают из самих принципов разработки ЭС. Первая трудность возникает в связи с постановкой задач. Большинство заказчиков, планируя разработку ЭС, в следствие недостаточной компетентности в вопросах применения методов ИИ, склонна значительно преувеличивать ожидаемые возможности системы.

Заказчик желает увидеть в ней самостоятельно мыслящего эксперта в исследуемой области, способного решать широкий круг задач. Отсюда и типичные первоначальные постановки задачи по созданию ЭС Разработать ЭС по обработке изображения Создать медицинские ЭС по лечению заболеваний опорно-двигательного аппарата у детей. Однако, как уже отмечалось, мощность эвристических методов решения задач при увеличении общности их постановки резко уменьшается.

Поэтому наиболее целесообразно особенно при попытке создания ЭС в области, для которой у разработчиков еще нет опыта создания подобных систем ограничиться для начала не слишком сложной обозримой задачей в рассматриваемой области, для решения которой нет простого алгоритмического способа то есть неочевидно, как написать программу для решения этой задачи, не используя методы обработки знаний. Кроме того, важно, чтобы уже существовала сложившаяся методика решения этой задачи вручную или какими-либо расчетными методами.

Для успешной разработки ЭС необходимы не только четкая и конкретная постановка задач, но и разработка подробного хотя бы словесного описания ручного или расчетного метода ее решения. Если это сделать затруднительно, дальнейшая работа по построению ЭС теряет смысл. Вторая и основная трудность - проблема приобретения усвоения знаний. Эта проблема возникает при передаче знаний, которыми обладают эксперты-люди, ЭС. Разумеется для того, чтобы обучить им компьютерную систему, прежде всего требуется сформулировать, систематизировать и формализовать эти знания на бумаге. Это может показаться парадоксальным, но большинство экспертов за исключением, может быть, математиков, успешно используя в повседневной деятельности свои обширные знания, испытывают большие затруднения при попытке сформулировать и представить в системном виде хотя бы основную часть этих знаний иерархию используемых понятий, эвристики, алгоритмы, связи между ними. Оказывается, что для подобной формализации знаний необходим определенный систематический стиль мышления, более близкий математикам и программистам, чем, например, юристам и медикам.

Кроме того, необходимы, с одной стороны, знания в области математической логики и методов представления знаний, с другой - знания возможности ЭВМ, из программного обеспечения, в частности, языков и систем программирования.

Таким образом, выясняется, что для разработки ЭС необходимо участие в ней особого рода специалистов, обладающих указанной совокупностью знаний и выполняющих функции посредников между экспертами в предметной области и компьютерными экспертными системами.

Они получили название инженеры знаний в оригинале - knowledge engineers, а сам процесс разработки ЭС и других интеллектуальных программ, основанных на представлении и обработке знаний - инженерией знаний knowledge engineering. A ?acaeouo ca?oaa?iuo no?aiao niaoeaeuiinou ei?aia? ciaiee aia ai iiiaeo aocao, a iaoae no?aia iniiau ei?aia?ee ciaiee eco?a?ony iiea a ?aieao niaoeaeecaoee ii nenoaiiiio i?ia?aiie?iaaie Ooieoee yenia?oa e ei?aia?a ciaiee ?aaei niaiaua?ony a iaiii eeoa. ?aua ooieoee ei?aia?a ciaiee auiieiyao ?ac?aaio?ee YN. Eae iieacae iiuo iiiaeo ?ac?aaioie, aey ia?aiia?aeuiiai i?eia?aoaiey ciaiee, a eioi?uo o?anoao?o yenia?ou, ei?aia?u ciaiee e ?ac?aaio?eee YN, o?aaoaony aeoeaiay ?aaioa anao o?ao eaoaai?ee niaoeaeenoia.

Iia ii?ao aeeouny io ianeieueeo iaaaeu ai ianeieueeo ianyoaa.

Ia yoaia i?eia?aoaiey ciaiee iiaoo aicieeioou o?oaiinoe e ineoieiae?aneiai ii?yaea yenia?o ii?ao i?aiyonoaiaaou ia?aaa?a naieo ciaiee YN, iieaaay, ?oi yoi nieceo aai i?anoe? eae niaoeaeenoa e nicaano i?aaiinueee aey caiaiu aai iaoeiie. Iaiaei yoe iianaiey eeoaiu iniiaaiee YN oaa?aiii ?aaioaao eeou a oeiiauo neooaoeyo, a oae?a oaiaia a neo?ayo, eiaaa ?aeiaae iaoiaeony a ninoiyiee no?anna, a iaeaieaa nei?iuo neooaoeyo, o?aao?ueo ianoaiaa?oiuo ?anno?aaiee e ioaiie, yenia?o- ?aeiaae iacaiaiei.

O?aouy na?uaciay o?oaiinou- a i?aiu aieuoie o?oaiaieinoe nicaaiey YN o?aaoaony ?ac?aaioaou n?aanoaa oi?aaeaiey aacie ciaiee, eiae?aneiai auaiaa, aeaeiaiaiai acaeiiaaenoaey n iieuciaaoaeai e o.a. Iauai iia?aiie?iaaiey noieu aaeee, a i?ia?aiiu noieu nei?iu e iao?aaeoeiiiu, ?oi eiaao niune, eae yoi i?eiyoi nae?an i?e ?ac?aaioea aieuoeo i?ia?aii, ia ia?aii yoaia nicaaou aaiiino?aoeiiiue i?ioioei nenoaiu - i?aaaa?eoaeuiue aa?eaio, a eioi?ii a oi?iuaiiii aeaa ?aaeeciaaiu eeou aa iniiaiua ieaie?oaiua aicii?iinoe e eioi?ay aoaao neo?eou aey caeac?eea iiaoaa aieaieai oiai, ?oi ?ac?aaioea YN aey ?aoaiey aaiiie caaa?e i?eioeieaeuii aicii?ia, a aey ?ac?aaio?eeia- iniiaie aey iineaao?uaai oeo?oaiey e ?acaeoey nenoaiu.

Iaiie ec i?e?ei iaoaa? a nicaaiee YN noaea iaaiioaiea aaoi?aie YN iauaiia e ?iee iayaiuo ciaiee. Nenoaiu, aacu ciaiee eioi?uo nicaaaaeenu ia iniiaa ni?aai?ieeia, a eo?oai neo?aa oae ni?aai?ieeaie e inoaeenu. Aieuoeinoai ?a oaeeo nenoai ieacuaaeenu aa?a oo?a ni?aai?ieeia, oae eae neiauaaee enneaaiaaoaeuneo? iuneu iieuciaaoaey.

Aoi?ui oceei ianoii YN ieacaeanu iiaaeu, ia eioi?ie auee iniiaaiu eo ia?aua yecaiiey?u, e eeou iiaaeu ciaiee, i?eieia?uay aea ii?iaiaie iai?aaeaiiie ea?a?oe?aneie naoe n aicii?iinou? auai? a a eiia?iii ec eiae?aneeo oceia aaa ea?aay ioaaeuiay neooaoey iioi?a ia aa?aai n eenouyie, ii?ao noaou aacie aey iino?iaiey YN. Eiaaa noaea i?aaeaiie iieiay iai?eaiaiinou yoeo nenoai e nicaaiiiai aey ieo niaoeaeeece?iaaiiiai aiia?aoiiai iai?oaiaaiey, iiiaea iaic?aaaoaee i?eoee e auaiao, ?oi nouanoao?uay oaoiieiaey nicaaiey YN auea ooieeiaui iai?aaeaieai a ?acaeoee eioi?iaoeiiiuo oaoiieiaee.

A iineaaiaa aanyoeeaoea YN aic?iaeeenu a aeaa nenoai n aacie ciaiee, eioi?ua oanii ia?aieaoaeenu n nouanoao?ueie aaeiauie nenoaiaie. Eo eniieuco?o a ca?aaiio?aiaiee, no?aoiaaiee, aaieianeii aaea e a?oaeo iaeanoyo, ?oiau n iiiiuu? i?aaee e iauaeoiaiaeaieeaaou iiuo, iiauneou ea?anoai i?eieiaaiuo ?aoaiee.

Aacu ciaiee ano?iaiunaaiaiy a iaeaieaa nia?aiaiiua e?oiiua nenoaiu. Iie iaoiayony a naiie na?aoaaeia i?ia?aii- aaaioia, inouanoaey?ueo iiene a naoe Internet, e iiiiaa?o eieeaeoeaai iieuciaaoaeae ni?aaeouny n iieoieaie eioi?iaoee. ?anniio?ei oaeoi?u, noeioee?iaaaoea ?acaeoea nenoai n aacaie ciaiee - eiiiaiee, aiaeaoeany cia?eoaeuiie yeiiiiee aaia?iuo n?aanoa aeaaiaa?y oaoiieiaee aac ciaiee, ?acaeaa?o e auno?aeaa?o aa a niaoeaeuiua aecian- i?ioannu, eioi?ua auee au i?inoi iaaicii?iu aac eiiiu?oa?iie yenia?oecu - ?ac?aaioaiu iiaua oaoiieiaee nicaaiey aac ciaiee, yaeyaony iaiaoiaeiui n?aanoaii, eioi?ia ii?ao eciaieou aecian- iioann - nia?aiaiiua nenoaiu ?aaeeciaaiu ia ianiaoeaeece?iaai-iii, a ia noaiaa?oiii iai?oaiaaiee. Iauaaeiaiea anao aeaia i?ia?aiiiuo i?iaoeoia e eo ioaaeuiuo eiaioia a aaeio? YN i?eciaii yeiiiie?anee auaiaiui, oae eae i?iaiaiea YN iicaieyao nouanoaaiii nie?aoeou ?anoiau ia iiaaioiaeo eaaeeoeoe?iaaiiiai ia?niiaea, aaeuiaeoo? i?iaa?eo ?aaioiniiniaiinoe e iaaa?iinoe ?ac?aaaouaaaiuo e enneaaiaaoaeuneeo nenoai, a oae?a oiaiuoeou a?aiy i?iaeoe?iaaiey e eee enneaaiaaiey.

Iauaeoiay oaoiieiaey, ia iniiaa eioi?ie iiaoo nicaaaaouny e ?acaeaaouny nia?aiaiiua YN cia?eoaeuiue oaa aia?aa ii n?aaiaie? n CASE- n?aanoaaie, o.e. iia iioi?a ia iaoa aini?eyoea ie?o?a?uae aaenoaeoaeuiinoe.

Iaoa i?aanoaa- eaiea i iiaaee?iaaiee iaiyaony, oi ?a naiia i?ienoiaeo e n iauaeoaie, iiyoiio nii?iai?aaiea i?ia?aiie?oaiuo iauaeoia ii?ao auiieiyony aiaeiae?ii i?eniiniaeaie? iaoeo oiic?eoaeuiuo ia?acia e eciaiaie? ie?o?a?ueo oneiaee.

Aaiiay oaoiieiaey i?ae?anii iiaoiaeo aiaeeoeeai e i?ia?aiienoai. o.e. i?aiu iaiiieiaao no?aoaae? ?aoaiey i?iaeai e niioaaonoaoao iuneeoaeuiui i?ioannai e?aae, n?eoa?ueony yenia?oaie a naiae iaeanoe. ?oiau noaou yenia?oii, niaoeaeenoo io?ai eino?oiaioa?ee, eieoe?o?uee iuoeaiea yenia?oa. ?ac?aaioea ia?aaeaiu i?aa?auaaony ec caaa?e, ?o?aie iuoeaie? ?aeiaaea, a ciaeiiia, i?eau?iia e eaaei auiieiyaiia caaaiea. Eae ?aaioa?o yenia?ou? Neaaoy i?eioeiai, caei?aiiui a iauaeoii- i?eaioe?iaaiiua oaoiieiaee, iie iia?acoiaaa?o i?iaeaiu ia iauaeou eee eeannu iauaeoia.

Ii ia?a iaeiieaiey ciaiee a ii?aaaeaiiie iaeanoe iie aaea?o iaiauaiey, i?eaioe?oynu ia auaaeaiiua iauaeou eee eeannu iauaeoia. Iaeioi?ua iaiauaiey eia?o ea?a?oe?aneo? no?oeoo?o, aaa naienoaa aunoeo iauaeoia ianeaao?ony iauaeoa- ie iecoaai o?iaiy. Nouiinou ii?ao niioaaonoaiaaou ianeieueei eeannai iauaeoia e acaeiiaaenoaiaaou n ?acee?iuie iauaeoaie eee eeannaie.

Ii ia?a oiai eae ciaiey yenia?oa oaeoaey?ony, ia eo iniiaa oi?ie? o?ony iiaua annioeaoee, a ioaaeuiua o?iaie ea?a?oee i?iiaaa?o eee ?anoe?y?ony. Iaoiaeea iauaeoii- i?eaioe?iaaiiiai i?ia?aiie?iaaiey iniiaaia ia iiaaee, iaiiieia?uae ia?acu, aicieea?uea a iicao aiaeeoeea, eioi?ay i?aanoaaeyao i?aaiaou e i?ioannu a aeaa iauaeoia e naycae ia?ao ieie. Iaae?aay niauoea, yenia?o eaaei auaaeyao ciaeiiua ia?acu. Aey ?aoaiey i?iaeai ii eniuouaaao eiie?aoiua i?aaeea, ?anniao?eaay i?e yoii enneaaoaio? i?iaeaio iia ii?aaaeaiiui ?aeo?nii. I?e ?ac?aaioea nenoai aaoiiaoece?iaaiiiai i?iaeoe?iaaiey NAI? o?a iaeucy iaieoenu aac YN eo eniieuciaaiea i?eciaii yeiiiie?anee auaiaiui.

N na?aaeiu 80-o aiaia iaeaieaa iiioey?iua nenoaiu n aacaie ciaiee nicaaaaeenu n i?eaioaoeae ia noaiaa?oiia iai?oaiaaiea. A yoii ee e iiieiaie? i?e?ei oniaoa nia?aiaiiie oaoiieiaee aac ciaiee. Iiuo iieacuaaao, ?oi nenoaiu n aacaie ciaiee iaiaoiaeii ano?aeaaou a naiua aa?iua aeciann- i?ioannu e i?aaieciauaaou ?aaioo ia?niiaea oae, ?oiau ii iia iaeneiaeuii eniieuciaaou eo i?aeiouanoaa aey ainoe?aiey iaeeo?oeo ?acoeuoaoia.

Глава 2. Структура систем, основанных на знаниях 2.1. Критерий пользователя ЭС Структура ЭС изображена на схеме пользователь эксперт диалоговый инженер знаний процессор подсистема подсистема приобретения база знаний вывода знаний подсистема объяснения рис.3 Экспертные системы имеют две категории пользователей и два отдельных входа, соответствующих различным целям взаимодействия пользователей с ЭС 1 обычный пользователь эксперт, которому требуется консультация ЭС- диалоговый сеанс работы с ней, в процессе которой она решает некоторую экспертную задачу.

Диалог с ЭС осуществляется через диалоговый процессор- специальную компоненту ЭС. Существуют две основные формы диалога с ЭС- диалог на ограниченном подмножестве естественного языка с использованием словаря- меню при котором на каждом шаге диалога система предлагает выбор профессионального лексикона экспертов и диалог на основе из нескольких возможных действий экспертная группа инженерии знаний, состоящая из экспертов в предметной области и инженеров знаний.

В функции этой группы входит заполнение базы знаний, осуществляемое с помощью специализированной диалоговой компоненты ЭС - подсистемы приобретения знаний, которая позволяет частично автоматизировать этот процесс. 2.2. Подсистема приобретения знаний Подсистема приобретения знаний предназначена для добавления в базу знаний новых правил и модификации имеющихся.

В ее задачу входит приведение правила к виду, позволяющему подсистеме вывода применять это правило в процессе работы. В более сложных системах предусмотрены еще и средства для проверки вводимых или модифицируемых правил на непротиворечивость с имеющимися правилами. 2.3. База знаний База знаний- наиболее важная компонента экспертной системы, на которой основаны ее интеллектуальные способности. В отличие от всех остальных компонент ЭС, база знаний- переменная часть системы, которая может пополняться и модифицироваться инженерами знаний и опыта использование ЭС, между консультациями а в некоторых системах и в процессе консультации. Существует несколько способов представления знаний в ЭС, однако общим для всех них является то, что знания представлены в символьной форме элементарными компонентами представления знаний являются тексты, списки и другие символьные структуры. Тем самым, в ЭС реализуется принцип символьной природы рассуждений, который заключается в том, что процесс рассуждения представляется как последовательность символьных преобразований.

Наиболее распространенный способ представления знаний - в виде конкретных фактов и правил, по которым из имеющихся фактов могут быть выведены новые.

Факты представлены, например, в виде троек АТРИБУТ ОБЪЕКТ ЗНАЧЕНИЕ . Такой факт означает, что заданный объект имеет заданный атрибут свойства с заданным значением. Например, тройка ТЕМПЕРАТУРА ПАЦИЕНТ1 37.5 представляет факт температура больного, обозначаемого ПАЦИЕНТ1, равна 37.5 . В более простых случаях факт выражается неконкретным значением атрибута, а каким либо простым утверждением, которое может быть истинным или ложным, например Небо покрыто тучами. В таких случаях факт можно обозначить каким-либо кратким именем например, ТУЧИ или использовать для представления факта сам текст соответствующей фразы.

Правила в базе знаний имеют вид ЕСЛИ А ТО S, где А- условие S- действие. Действие S исполняется, если А истинно. Наиболее часто действие S, так же, как и условие, представляет собой утверждение, которое может быть выведено системой то есть становится ей известной, если истинно условие правила А. Правила в базе знаний служат для представления эвристических знаний эвристик, т.е. неформальных правил рассуждения, вырабатываемых экспертом на основе опыта его деятельности.

Простой пример правила из повседневной жизни ЕСЛИ небо покрыто тучами ТО скоро пойдет дождь. В качестве условия A может выступать либо факт как в данном примере, либо несколько фактов A1, ,AN, соединенные логической операцией и A1 и A2 и и AN. В математической логике такое выражение называется коньюнкцией.

Оно считается истинным в том случае, если истинны все его компоненты. Пример предыдущего правила с более сложным условием ЕСЛИ небо покрыто тучами и барометр падает ТО скоро пойдет дождь. Правило 1 . Действия, входящие в состав правил, могут содержать новые факты. При применении таких правил эти факты становятся известны системе, т.е. включаются в множество фактов, которое называется рабочим множеством.

Например, если факты Небо покрыто тучами и Барометр падает уже имеются в рабочем множестве, то после применения приведенного выше правила в него также включается факт Скоро пойдет дождь. Если система не может вывести некоторый факт, истинность или ложность которого требуется установить, то система спрашивает о нем пользователя. Например ВЕРНО ЛИ, ЧТО небо покрыто тучами? При получении положительного ответа от пользователя факт Небо покрыто тучами включается в рабочем множество.

Существуют динамические и статические базы знаний. Динамическая база знаний изменяется со временем. Ее содержимое зависит и от состояния окружающей. Новые факты, добавляемые в базу знаний, являются результатом вывода, который состоит в применении правил к имеющимся фактам. В системах с монотонным выводом факты, хранимые в базе знаний, статичны, то есть не изменяются в процессе решения задачи. В системах с немонотонным выводом допускается изменение или удаление фактов из базы знаний.

В качестве примера системы с немонотонным выводом можно привести ЭС, предназначенную для составления перспективного плана капиталовложения компании. В такой системе по вашему желанию могут быть изменены даже те данные, которые после вывода уже вызвали срабатывание каких-либо правил. Иными словами имеется возможность модифицировать значения атрибутов в составе фактов, находящихся в рабочей памяти. Изменение фактов в свою очередь приводит к необходимости удаления из базы знаний заключений, полученных с помощью упомянутых правил.

Тем самым вывод выполняется повторно для того, чтобы пересмотреть те решения, которые были получены на основе подвергшихся изменению фактов. 2.4. Подсистема вывода 2.4.1 Подсистема вывода, способы логического вывода Подсистема вывода - программная компонента экспертных систем, реализующая процесс ее рассуждений на основе базы знаний и рабочего множества. Она выполняет две функции во-первых, просмотр существующих фактов из рабочего множества и правил из базы знаний и добавление по мере возможности в рабочее множество новых фактов и, во-вторых, определение порядка просмотра и применения правил.

Эта подсистема управляет процессом консультации, сохраняет для пользователя информацию о полученных заключениях, и запрашивает у него информацию, когда для срабатывания очередного правила в рабочем множестве оказывается недостаточно данных. Цель ЭС - вывести некоторый заданный факт, который называется целевым утверждением то есть в результате применения правил добиться того, чтобы этот факт был включен в рабочее множество, либо опровергнуть этот факт то есть убедиться, что его вывести невозможно, следовательно, при данном уровне знаний системы он является ложным. Целевое утверждение может быть либо заложено заранее в базу знаний системы, либо извлекается системой из диалога с пользователем.

Работа системы представляет собой последовательность шагов, на каждом из которых из базы выбирается некоторое правило, которое применяется к текущему содержимому рабочего множества.

Цикл заканчивается, когда выведено либо опровергнуто целевое утверждение. Цикл работы экспертной системы иначе называется логическим выводом Логический вывод может происходить многими способами, из которых наиболее распространенные - прямой порядок вывода и обратный порядок вывода. Прямой порядок вывода- от фактов, которые находятся в рабочем множестве, к заключению.

Если такое