16.1.2. Формирование пояснений в системах, производных от MYCIN

Вряд ли для кого-нибудь является секретом, что по мере увеличения размеров базы знаний в экспертной системе проблемы понимания ее поведения, оперативного наблюдения и корректировки поведения нарастают как, снежный ком (см., например, [Davis, 1980, b]). Например, бывает трудно обеспечить полную совместимость новых правил с включенными ранее в базу знаний или разобрать в потоке управления в тех ситуациях, когда большое число конкурирующих друг с другом правил пытается "обратить на себя внимание" интерпретатора. Исследователям пришлось немало потрудиться над проблемой обнаружения противоречивости и преодоления избыточности множества правил (см. в [Suwa et al, 1980, b]).

Система EMYCIN (Empty MYCIN — пустая MYCIN) представляет собой оболочку, созданную на базе системы MYCIN [van Melle, 1981]. Идея состояла в том, чтобы удалить из системы MYCIN базу знаний и создать таким образом систему, сохраняющую все функциональные возможности MYCIN, которую в дальнейшем можно наполнять знаниями из той или иной предметной области (подробнее об этом см. в главе 10). В процессе разработки в EMYCIN были внесены некоторые усовершенствования по сравнению с прототипом. Для облегчения работы инженеров по знаниям в ходе отладки новой базы знаний в систему включены команды EXPLAIN (объяснение), TEST (проверка) и REVIEW (просмотр). Как и в MYCIN, команда EXPLAIN выводит на печать список тех правил, которые были активизированы в процессе сеанса работы. При этом выводится еще и дополнительная информация:

(1) значение коэффициента уверенности, полученное в результате выполнения правила;

(2) значения условий, специфицированных в активизированном правиле;

(3) последний вопрос, который задавала система пользователю перед тем, как сформировать заключение.

Использование в MYCIN и EMYCIN метаправил, которые позволяют в явной форме управлять выбором активизируемых правил, создает предпосылки для анализа пользователем стратегии поведения экспертной системы в процессе формирования рекомендаций. Теперь можно было задуматься и над тем, как отразить применение метаправил в формируемых пояснениях, — предоставить пользователю информацию о том, почему в данной ситуации из множества возможных правил система выбрала именно это, а остальные отвергла.

В конце 1970-х годов в Станфорде на основе ранее созданных систем была разработана усовершенствованная программа NEOMYCIN, в которой была предпринята попытка использовать более абстрактный подход к решению медицинских проблем, чем в прототипе, все в той же MYCIN [Clancey and Letsinger, 1984], [Clancey, 1987, с]. В центре внимания разработчиков оказались те знания, которыми пользуются врачи-практики при рутинной процедуре диагностики, и связанный с ними ход рассуждений. Таким образом, было уделено значительное внимание моделированию того метода решения проблемы, который присущ человеку (так называемое когнитивное моделирование). Тот метод логического вывода, который был использован в системе-прототипе MYCIN, вряд ли придет в голову кому-либо из практикующих врачей — совпадают у них только результаты.

Этот новый подход отразился и на средствах формирования пояснений. В NEOMYCIN упор был сделан на пояснении стратегии поведения системы — предоставлении пользователю информации об общем плане решения проблемы и методах, использованных для достижения поставленной цели, а не просто перечислении правил, активизированных в процессе работы [Hasting et al., 1984]. В процессе накопления и интерпретации данных в центре внимания постоянно находилось текущее множество гипотез (дифференциал — термин, производный от дифференциального диагностирования). Для того чтобы разобраться в поведении программы, т.е. в вопросах, которые ставит программа, и в потоке управления, пользователю нужен доступ к стратегии диагностирования, которую использует программа.

Основные принципы организации системы NEOMYCIN следующие.

Стратегические знания отделены от собственно медицинских и представлены в виде метаправил.
Информация о заболеваниях имеет таксономическую организацию, как в системе INTERNIST, и таким образом обеспечено в некотором роде явное представление пространства гипотез.
Знания перечисленных выше типов отделены от правил, которые связывают гипотезы с данными.

Таким образом, основным является все-таки подход на базе эвристической классификации (см. об этом в главах 11 и 12), но смешанная схема представления структур данных и управления использованием правил упрощает реализацию процесса. Кроме того, правила, относящиеся к предметной области, в свою очередь, разделены на четыре класса.

Причинные правила связывают симптомы и гипотезы через сеть симптомов и категорий заболеваний.
Запускающие правила связывают данные с гипотезами и таким образом обеспечивают построение прямой цепочки рассуждений. Когда активизируется правило этого типа, соответствующая гипотеза помещается в дифференциал.
Правила данные/гипотезы также связывают данные с гипотезами, но распространяются они только на те гипотезы, которые уже включены в дифференциал.
Правила отображения представляют такие операции, как ограничение данных, например "если пациент мужчина, то отбросить возможность беременности".

Процитированное ниже метаправило представляет общую стратегию поведения системы, которая заключается в том, что выискиваются данные, отличающие две текущие гипотезы, например данные, которые подтверждают правдоподобность одной гипотезы, но никак не связаны с другой.

METARULE397

ЕСЛИ: В дифференциале имеются два элемента, которые отличаются какими-либо характеристиками заболевания, ТО: Задать вопрос, который позволит выяснить отличие этих заболеваний.

Таким образом, использованный в MYCIN глобальный режим управления, организующий обратную цепочку логического вывода, заменен в NEOMYCIN выполнением метаправил, которые полностью определяют поток управления в программе. Это значительно более радикальный способ использования метаправил, чем тот, который имел место в MYCIN.

Упорядоченный набор метаправил выполнения определенных задач можно рассматривать как своего рода метауровневую архитектуру, в которой задачи и подзадачи соответствуют целям и подцелям на метауровне. Метаправила представляют собой методы достижения абстрактных целей, например "сформировать вопросы", а уже правила предметного уровня задают конкретные вопросы. Вместо того чтобы формировать суждения об отдельных фрагментах информации, метаправила представляют общую стратегию манипулирования информацией.

В дополнение к правилам, которые запрашивают конкретные данные у пользователя, в NEOMYCIN существуют и правила, управляющие процессом опроса пользователя. Эти правила цитируются при формировании пояснения, почему пользователю был задан конкретный вопрос.

Другой вариант модернизации системы MYCIN был осуществлен в 1970-х годах и вылился в создание системы CENTAUR [Aikins, 1983]. В этой программе (см. главу 13) используется смешанное представление знаний, заимствованных из ранее созданной экспертной системы PUFF, предназначенной для диагностики легочных заболеваний. В архитектуре системы CENTAUR фреймы (см. главу 6) и порождающие правила (см. главу 6) объединены таким образом, что это значительно упрощает формирование пояснений.