|
Эвристический поиск. Новые рубежи в конце 50-х - начале 60-х годов наметили Аллен Ньюэлл и Герберт Саймон из университета Карнеги-Меллона (США). Они решили, что моделировать следует не мозг, а мышление человека. Ньюэл и Саймон считали, что мышление человека основано на операциях над символами (сравнение, поиск, модификация символов и т.п.), которые могут выполняться и компьютером. Решение задач им представлялось как поиск путем перебора вариантов применения возможных операций. Начали Ньюэл и Саймон с разработки программы доказательства теорем математической логики, затем перешли к программам моделирования шахматной игры. Необозримость множества возможных вариантов развития каждой шахматной позиции заставила их обратиться к изучению человеческих способов сокращения перебора за счет применения эвристик (основанных на опыте правил выбора приоритетных направлений поиска решения), что сделало эвристический поиск центральным в их подходе. В процессе этих исследований был найден ряд приемов сокращения перебора: выдвижение гипотез и возврат при неудаче ("поиск в глубину"), локальная оптимизация ("подъем на холм"), иерархическая декомпозиция (разбиение) сложных задач на всё более простые подзадачи, рекурсия.
Полученные результаты позволили Ньюэлу и Саймону переключить внимание на поиск общих методов, применимых к обширному спектру задач, что привело их к созданию системы GPS (General Problem Sоlver - общий решатель задач). Универсальность системы GPS заключалась в том, что "не было конкретного указания, к какой области относится задача", пользователь должен был сам задать проблемную среду в терминах ее объектов и применимых к этим объектам операций. Но на деле эта универсальность относилась лишь к ограниченной области математических головоломок и различных игр с относительно небольшим множеством cocтояний и четко определенных формальных правил. Как и большинство ее современниц, система GPS функционировала в таком формализованном микромире, где возникающие проблемы (например, задача "Ханойская башня" или задача о миссионерах и людоедах), с точки зрения людей, проблемами и не являются.
Авторы проекта создания универсального решателя задач также стали жертвой неоправданного оптимизма, но работа над ним привнесла в исследования по ИИ ряд упомянутых выше ценных идей.
Представление и использование знаний. Система GPS не была способна решать задачи реальной сложности. Поэтому в 70-х годах группа ученых во главе с Эдвардом Фейгенбаумом из Станфордского университета отказалась от безнадежного поиска эффективных универсальных эвристик и поставила задачу добиться эффективности за счет специализации систем ИИ и использования знаний и навыков (приемов и неформальных правил) специалистов. На этом пути были созданы первые экспертные системы. Хотя система анализа масс-спектрограмм химических соединений DENDRAL и является прототипом всех экспертных систем, но её дочерняя система MYCIN, созданная под руководством медика Шортлиффа, оказала гораздо большее влияние на идеологию и развитие экспертных систем.
Система MYCIN - это компьютерная система, способная диагностировать бактериальные инфекции крови и давать рекомендации по лекарственной их терапии. Она положила начало созданию целой серии медико-диагностических систем, используемых в рутинной клинической практике. Ряд характеристик системы MYCIN стали отличительной чертой всех экспертных систем.
Во-первых, медицинские знания MYCIN представляют собой сотни правил-продукций, подобных следующему:
ЕСЛИ (1 ) инфекция представляет собой первичную бактеримию,
И (2) место взятия культуры является стерильным,
И (3) предполагается, что организм проник через желудочно-кишечныи тракт,
ТО (с уверенностью 0,7) этот организм носит бактериальный характер.
Во-вторых, Шортлифф разработал схему с использованием "коэффициентов уверенности", позволяющую системе на основе даже ненадежных данных приходить к правдоподобным заключениям.
В-третьих, система MYCIN была способна объяснять пользователю (лечащему врачу) ход своих рассуждений и причины задаваемых ему вопросов, благодаря чему существенно снималось недоверие к машинному диагнозу. Достигнутая системой степень "дружественности" по отношению к пользователю была прямым следствием представления медицинских знаний в виде правил-продукций: если пользователь хотел узнать, почему ему был задан данный вопрос, система просто сообщала ему последовательность правил, приведшую к этому вопросу.
В-четвертых, и самое главное, система MYCIN действительно эффективно работала, выполняя работу, которой люди обучаются годами.
В-пятых, на основе системы MYCIN была создана первая "оболочка" экспертных систем. Так система PROSPECTOR для разведки полезных ископаемых была построена путем замены медицинских знаний (системы правил-продукций) на геологические. То, что при этом перешло в новую экспертную систему неизменным, было названо "оболочкой" (от английского термина shell - скорлупа, оболочка).
Do'stlaringiz bilan baham: |
