Экспертные системы и их использование

 

     2.5. Этапы 5-6. Стыковка системы и ее поддержка

     На  этом этапе осуществляется стыковка экспертной системы с другими  программными средствами в среде, в  которой она будет работать, и  обучение людей, которых она будет  обслуживать. Иногда это означает внесение существенных изменений. Такое изменение требует непременного вмешательства инженера по знаниям или какого-либо другого специалиста, который сможет модифицировать систему. Под стыковкой подразумевается также разработка связей между экспертной системой и средой, в которой она действует.

     Когда экспертная система уже готова, инженер  по знаниям должен убедиться в том, что эксперты, пользователи и персонал знают, как эксплуатировать и обслуживать ее. После передачи им своего опыта в области информационной технологии инженер по знаниям может полностью предоставить ее в распоряжение пользователей.

     Для подтверждения полезности системы  важно предоставить каждому из пользователей  возможность поставить перед  ЭС реальные задачи, а затем проследить, как она выполняет эти задачи. Чтобы система была одобрена, необходимо представить ее как помощника, освобождающего пользователей от обременительных задач, а не как средство их замещения.

     Стыковка  включает обеспечение связи ЭС с  существующими базами данных и другими системами на предприятии, а также улучшение системных факторов, зависящих от времени, чтобы можно было обеспечить ее более эффективную работу и улучшить характеристики ее технических средств, если система работает в необычной среде (например, связь с измерительными устройствами).

     Кроме того, если оператор не уверен в том, как устранить неисправность, система  предоставляет ему обучающие  материалы, которые фирма подготовила  предварительно, и показывает ему  на видеотерминале. Таким образом, мастер по ремонту может с помощью экспертной системы диагностировать проблему, найти тестовую процедуру, которую он должен использовать, получить на дисплее объяснение, как провести тест, или получит инструкции о том, как справиться с возникшей проблемой.

      При перекодировании системы на язык, подобный Си, повышается ее быстродействие и увеличивается переносимость, однако гибкость при этом уменьшается. Это приемлемо лишь в том случае, если система сохраняет все знания проблемной области, и это знание не будет изменяться в ближайшем будущем. Однако, если экспертная система создана именно из-за того, что проблемная область изменяется, то необходимо поддерживать. 
 

     Глава 3. Стратегии получения  знаний 

     Существует  несколько стратегий получения  знаний. Наиболее распространенные:

• ∙ приобретение;
• ∙ извлечение;
• ∙ формирование.

     Под приобретением знаний понимается способ автоматизированного построения базы знаний посредством диалога эксперта и специальной программы (при этом структура знаний заранее закладывается в программу). Эта стратегия требует существенной предварительной проработки предметной области. Системы приобретения знаний действительно приобретают готовые фрагменты знаний в соответствии со структурами, заложенными разработчиками систем. Большинство этих инструментальных средств специально ориентировано на конкретные экспертные системы с жестко обозначенной предметной областью и моделью представления знаний, т.е. не являются универсальными. Например, система TEIRESIAS, ставшая прародительницей всех инструментариев для приобретения знаний, предназначена для пополнения базы знаний системы MYCIN или ее дочерних ветвей, построенных на "оболочке" EMYCIN в области медицинской диагностики с использованием продукционной модели представления знаний.

     Термин извлечение знаний касается непосредственного живого контакта инженера по знаниям и источника знаний. Авторы склонны использовать этот термин как более емкий и более точно выражающий смысл процедуры переноса компетентности эксперта через инженера по знаниям в базу знаний экспертной системы.

     Термин формирование знаний традиционно закрепился за чрезвычайно перспективной и активно развивающейся областью инженерии знаний, которая занимается разработкой моделей, методов и алгоритмов анализа данных для получения знаний и обучения. Эта область включает индуктивные модели формирования гипотез на основе обучающих выборок, обучение по аналогии и другие методы.

     Таким образом, можно выделить три стратегии проведения стадии получения знаний при разработке экспертных систем (рис. 3.1).

     На современном этапе разработки экспертных систем в нашей cтране стратегия извлечения знаний, по-видимому, является наиболее актуальной, поскольку промышленных систем приобретения и формирования знаний на отечественном рынке программных средств практически нет.

     Извлечение знаний - то процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области.

     

          Рис. 3.1. Три стратегии получения знаний

     В настоящее время большинство  разработчиков экспертных систем отмечают, что процесс извлечения знаний остается самым "узким" местом при построении промышленных систем.

     Процесс извлечения знаний - это длительная и трудоемкая процедура, в которой инженеру по знаниям, вооруженному специальными знаниями по когнитивной психологии, системному анализу, математической логике и пр., необходимо воссоздать модель предметной области, которой пользуются эксперты для принятия решения. Часто начинающие разработчики экспертных систем, желая избежать этой мучительной процедуры, задают вопрос: может ли эксперт сам извлечь из себя знания? По многим причинам это нежелательно.

     Во-первых, большая часть знаний эксперта - это результат многочисленных наслоений, ступеней опыта. И часто зная, что из А следует В, эксперт не дает себе отчета, что цепочка его рассуждении была гораздо длиннее, например С ≈>D, D ≈> А, А ≈> В, или А ≈> Q,,═ Q->R,═R->B.

     Во-вторых, как было известно еще древним (вспомним "Диалоги" Платона), мышление диалогично. И поэтому диалог инженера по знаниям  и эксперта - наиболее естественная форма "раскручивания" лабиринтов памяти эксперта, в которых хранятся знания, частью носящие невербальный характер, т.е. выраженные не в форме слов, в форме наглядных образов, например. Именно в процессе объяснения инженеру по знаниям эксперт на эти размытые ассоциативные образы надевает четкие словесные ярлыки, т.е. вербализует знания.

     В-третьих, эксперту гораздо труднее создать  модель предметной области вследствие той глубины и необозримости  информации, которой он обладает. Многочисленные причинно-следственные связи реальной предметной области образуют сложную систему, из которой выделить "скелет", или главную структуру, иногда доступнее аналитику, владеющему к тому же системной методологией. Любая модель - это упрощение, а упрощать легче с меньшим знанием деталей.

     Чтобы разобраться в природе извлечения знаний, выделим три основных аспекта этой процедуры: психологический, лингвистический, гносеологический. 
 
 
 
 
 
 
 

     3.1. Психологический  аспект

     Из  трех выделенных аспектов извлечения знаний психологический является, по-видимому, главным, поскольку он определяет успешность и эффективность взаимодействия инженера по знаниям (аналитика) с основным источником знаний - экспертом - профессионалом. Мы выделяем психологический аспект еще и потому, что извлечение знаний происходит чаше всего в процессе непосредственного общения разработчиков системы.

     Стремление  и умение общаться могут характеризовать  степень профессионализма инженера по знаниям.

     Известно, что потери информации при разговорном  общении велики (рис. 3.2). В связи с этим рассмотрим проблему увеличения информативности общения аналитика и эксперта за счет использования психологических знаний.

     

     Инженер по знаниям

 

     Рис. 3.2. Потери информации при общении

     

     Рис. 3.3. Структура психологического аспекта извлечения знаний

     Мы  можем предложить такую структурную модель общения при извлечении знаний:

• участники общения (партнеры);
• средства общения (процедура);
• предмет общения (знания).

     В соответствии с этой структурой выделим три "слоя" психологических проблем, возникающих при извлечении знаний (рис.3.3), и последовательно рассмотрим их.

     Контактный слой

     Практически все психологи отмечают, что на любой коллективный процесс влияет атмосфера, возникающая в группе участников. Существуют эксперименты, результаты которых неоспоримо говорят, что дружеская атмосфера в коллективе больше влияет на результат, чем индивидуальные способности отдельных членов группы. Особенно важно, чтобы в коллективе разработчиков складывались кооперативные, а не конкурентные отношения. Для кооперации характерна атмосфера сотрудничества, взаимопомощи, заинтересованности в успехах друг друга, т.е. уровень нравственного общения, а для отношений конкурентного типа - атмосфера индивидуализма и межличностного соперничества (более низкий уровень общения).

     К сожалению, прогнозировать совместимость в общении со 100%-ной гарантией невозможно. Однако можно выделить ряд черт личности, характера и других особенностей участников общения, несомненно, оказывающих влияние на эффективность процедуры. Знание этих психологических закономерностей составляет часть багажа психологической культуры, которым должен обладать инженер по знаниям для успешного проведения стадии извлечения знаний:

• доброжелательность и дружелюбие;
• чувство юмора;
• хорошая память и внимание;
• наблюдательность;
• воображение и впечатлительность;
• большая собранность и настойчивость;
• общительность и находчивость;
• аналитичность;
• располагающая внешность и манера одеваться;
• уверенность в себе.

     Процедурный слой

     Инженер по знаниям, успешно овладевший наукой доверия и взаимопонимания с  экспертом (контактный слой), должен еще уметь воспользоваться благоприятным воздействием этой атмосферы. Проблемы процедурного слоя касаются проведения самой процедуры извлечения знаний. Здесь мало проницательности и обаяния, полезного для решения проблемы контакта, тут необходимы профессиональные знания.

     Остановимся на общих закономерностях проведения процедуры.

     Беседу  с экспертом лучше всего проводить  в небольшом помещении tete-a-tete. Освещение, тепло, уют влияют непосредственно  на настроение. Чай или кофе создадут дружескую атмосферу. Американский психолог И.Атватер считает, что для делового общения наиболее благоприятная дистанция от 1,2 до 3 м. Минимальным "комфортным" расстоянием можно считать 0,7 - 0,8 м.

     Реконструкция собственных рассуждений - нелегкий труд, и поэтому длительность одного сеанса обычно не превышает 1,5 - 2ч. Эти два часа лучше выбрать в первой половине дня (например, с 10 до 12 ч). Известно, что взаимная утомляемость партнеров при беседе наступает обычно через 20 - 25 мин, поэтому в сеансе нужны паузы.

     Любой инженер по знаниям имеет свою уникальную манеру разговора. Одни говорят  быстро, другие медленно; одни громко, другие тихо и т.д. Стиль разговора  изменить практически невозможно - он закладывается в человеке в  раннем детстве. Однако извлечение знаний - это профессиональный разговор, и на его успешность влияет также длина фраз, которые произносит инженер по знаниям.

     Этот  факт был установлен американскими  учеными - лингвистом Ингве и психологом Миллером. Оказалось, что человек  лучше всего воспринимает предложения глубиной (или длиной) 7 плюс-минус 2 слова. Это число (7╠2) получило название число Ингве-Миллера. Можно считать его мерой "разговорности" речи.

     Необходимость фиксации процедуры извлечения знаний ни у кого не вызывает сомнений. Встает вопрос: в какой форме это делать? Можно предложить три способа протоколирования результатов:

     ∙ запись, на бумагу непосредственно  по ходу беседы (недостатки - это часто  мешает беседе, кроме того, трудно успеть записать все, даже при наличии навыков  стенографии);

     ∙ магнитофонная запись, помогающая аналитику  проанализировать весь ход сеанса и  свои ошибки (недостаток - может сковывать  эксперта);