Экспертные системы

Экспертная система принимает решения на основе явно представленных знаний предметной области. Её сильная сторона — проверяемая цепочка правил; слабая — стоимость извлечения и поддержки знаний.

Компоненты

• база фактов — сведения о текущем случае;
• база знаний — правила, ограничения и определения;
• машина вывода — выбирает и применяет правила;
• рабочая память — промежуточные факты;
• модуль объяснения — показывает, какие правила привели к выводу;
• редактор знаний — безопасно изменяет и версионирует правила.

Пример правила:

ЕСЛИ число ошибок за окно > порога
И ошибки наблюдаются на нескольких экземплярах
ТО рекомендовать проверку общей зависимости

Прямой и обратный вывод

Прямой вывод начинает с известных фактов и применяет подходящие правила, пока не получит новые факты или решение.

Обратный вывод начинает с гипотезы и ищет факты, необходимые для её доказательства.

Первый удобен для мониторинга событий, второй — для диагностики по поставленной цели.

Конфликты правил

Если применимы несколько правил, нужна стратегия: приоритет, специфичность, новизна факта или явная мета-логика. Скрытый порядок строк делает поведение хрупким.

Система поддержки решений

Она может объединять правила, данные и расчёт вариантов, но не обязана принимать действие автоматически. Пользователю надо показать:

• рекомендацию;
• исходные факты;
• уверенность или границы применимости;
• альтернативы;
• объяснение;
• возможность отклонить рекомендацию.

Когда подходит

• знания можно выразить конечным набором устойчивых правил;
• важна объяснимость;
• редкие исключения известны;
• изменение правила можно контролировать.

Если правило приходится постоянно дополнять частными исключениями, вероятно, выбранная модель предметной области слишком груба.

Связано: Интеллектуальные системы, Критерии ценности информации и минимума эвристик.

Самопроверка

• Чем база знаний отличается от базы фактов?
• Когда полезен обратный вывод?
• Почему порядок применения правил должен быть явным?