Aula nº 13. Sistemas especialistas e modelo de produção de conhecimento

1. Nomeação de sistemas especialistas

Para conhecer um conceito tão novo para nós como sistemas especializados nós, para começar, percorreremos a história da criação e desenvolvimento da direção de "sistemas especialistas" e, a seguir, definiremos o próprio conceito de sistemas especialistas.

No início dos anos 80. século XNUMX na pesquisa sobre a criação de inteligência artificial, uma nova direção independente foi formada, chamada sistemas especializados. O objetivo desta nova pesquisa em sistemas especialistas é desenvolver programas especiais projetados para resolver tipos específicos de problemas. Qual é esse tipo especial de problema que exigiu a criação de toda uma nova engenharia do conhecimento? Este tipo especial de tarefas pode incluir tarefas de absolutamente qualquer área de assunto. A principal coisa que os distingue dos problemas comuns é que parece ser uma tarefa muito difícil para um especialista humano resolvê-los. Então o primeiro assim chamado sistema inteligente (onde o papel do especialista não era mais uma pessoa, mas uma máquina), e o sistema especialista recebe resultados que não são inferiores em qualidade e eficiência às soluções obtidas por uma pessoa comum - um especialista. Os resultados do trabalho dos sistemas especialistas podem ser explicados ao usuário em um nível muito alto. Essa qualidade dos sistemas especialistas é garantida por sua capacidade de raciocinar sobre seus próprios conhecimentos e conclusões. Sistemas especialistas podem reabastecer seu próprio conhecimento no processo de interação com um especialista. Assim, eles podem ser colocados com total confiança no mesmo nível de uma inteligência artificial totalmente formada.

Pesquisadores no campo de sistemas especialistas para o nome de sua disciplina também costumam usar o termo "engenharia do conhecimento", mencionado anteriormente, introduzido pelo cientista alemão E. Feigenbaum como "trazendo os princípios e ferramentas de pesquisa do campo da inteligência artificial para a solução problemas aplicados difíceis que requerem conhecimento especializado”.

No entanto, o sucesso comercial das empresas de desenvolvimento não veio imediatamente. Por um quarto de século, de 1960 a 1985. Os sucessos da inteligência artificial têm sido relacionados principalmente ao desenvolvimento de pesquisas. No entanto, começando por volta de 1985 e em grande escala de 1987 a 1990. sistemas especialistas têm sido usados ​​ativamente em aplicações comerciais.

Os méritos dos sistemas especialistas são bastante amplos e são os seguintes:

1) a tecnologia de sistemas especialistas expande significativamente a gama de tarefas praticamente significativas resolvidas em computadores pessoais, cuja solução traz benefícios econômicos significativos e simplifica muito todos os processos relacionados;

2) a tecnologia de sistemas especialistas é uma das ferramentas mais importantes na solução dos problemas globais da programação tradicional, como a duração, a qualidade e, conseqüentemente, o alto custo do desenvolvimento de aplicações complexas, com o que o efeito econômico foi significativamente reduzido ;

3) existe um alto custo de operação e manutenção de sistemas complexos, que muitas vezes excede em várias vezes o custo do próprio desenvolvimento, bem como um baixo nível de reutilização de programas, etc.;

4) a combinação da tecnologia de sistemas especialistas com a tecnologia de programação tradicional agrega novas qualidades aos produtos de software ao, em primeiro lugar, proporcionar modificação dinâmica de aplicações por um usuário comum, e não por um programador; em segundo lugar, maior "transparência" da aplicação, melhores gráficos, interface e interação dos sistemas especialistas.

De acordo com usuários comuns e especialistas líderes, em um futuro próximo, os sistemas especialistas encontrarão as seguintes aplicações:

1) os sistemas especialistas desempenharão um papel de liderança em todos os estágios de projeto, desenvolvimento, produção, distribuição, depuração, controle e entrega de serviços;

2) a tecnologia de sistemas especialistas, que recebeu ampla distribuição comercial, fornecerá um avanço revolucionário na integração de aplicativos de módulos interativos inteligentes prontos.

Em geral, os sistemas especialistas são projetados para os chamados tarefas informais, ou seja, os sistemas especialistas não rejeitam e não substituem a abordagem tradicional de desenvolvimento de programas com foco na resolução de problemas formalizados, mas os complementam, ampliando significativamente as possibilidades. Isso é exatamente o que um mero especialista humano não pode fazer.

Tais tarefas não formalizadas complexas são caracterizadas por:

1) falácia, imprecisão, ambiguidade, bem como incompletude e inconsistência dos dados de origem;

2) falácia, ambigüidade, imprecisão, incompletude e inconsistência de conhecimento sobre a área do problema e o problema a ser resolvido;

3) grande dimensão do espaço de soluções de um problema específico;

4) variabilidade dinâmica de dados e conhecimento diretamente no processo de resolução de um problema tão informal.

Sistemas especialistas são baseados principalmente na busca heurística de uma solução, e não na execução de um algoritmo conhecido. Essa é uma das principais vantagens da tecnologia de sistemas especialistas em relação à abordagem tradicional de desenvolvimento de software. É isso que lhes permite lidar tão bem com as tarefas que lhes são atribuídas.

A tecnologia de sistemas especialistas é usada para resolver uma variedade de problemas. Listamos as principais dessas tarefas.

1. Interpretação.

Os sistemas especialistas que executam a interpretação geralmente usam as leituras de vários instrumentos para descrever o estado das coisas.

Sistemas especialistas interpretativos são capazes de processar uma variedade de tipos de informação. Um exemplo é o uso de dados de análise espectral e mudanças nas características das substâncias para determinar sua composição e propriedades. Também um exemplo é a interpretação das leituras dos instrumentos de medição na sala das caldeiras para descrever o estado das caldeiras e a água nelas contida.

Os sistemas interpretativos geralmente lidam diretamente com indicações. Nesse sentido, surgem dificuldades que outros tipos de sistemas não possuem. Quais são essas dificuldades? Essas dificuldades surgem devido ao fato de que os sistemas especialistas têm que interpretar informações supérfluas, incompletas, não confiáveis ​​ou incorretas. Portanto, erros ou um aumento significativo no processamento de dados são inevitáveis.

2. Predição.

Os sistemas especialistas que realizam uma previsão de algo determinam as condições probabilísticas de determinadas situações. São exemplos a previsão de prejuízos causados ​​à safra de grãos por condições climáticas adversas, a avaliação da demanda de gás no mercado mundial, a previsão do tempo por meio de estações meteorológicas. Os sistemas de previsão às vezes usam modelagem, ou seja, programas que exibem alguns relacionamentos no mundo real para recriá-los em um ambiente de programação e, em seguida, projetar situações que possam surgir com determinados dados iniciais.

3. Diagnóstico de vários dispositivos.

Os sistemas especialistas realizam tais diagnósticos usando descrições de qualquer situação, comportamento ou dados sobre a estrutura de vários componentes, a fim de determinar as possíveis causas de um sistema diagnosticável com defeito. Exemplos são o estabelecimento das circunstâncias da doença pelos sintomas que são observados nos pacientes (na medicina); identificação de falhas em circuitos eletrônicos e identificação de componentes defeituosos nos mecanismos de vários dispositivos. Os sistemas de diagnóstico muitas vezes são assistentes que não apenas fazem um diagnóstico, mas também ajudam na solução de problemas. Nesses casos, esses sistemas podem interagir com o usuário para ajudar na solução de problemas e fornecer uma lista de ações necessárias para resolvê-los. Atualmente, muitos sistemas de diagnóstico estão sendo desenvolvidos como aplicações para engenharia e sistemas de computação.

4. Planejando vários eventos.

Sistemas especialistas projetados para planejar várias operações. Os sistemas predeterminam uma sequência quase completa de ações antes de sua implementação começar.

Exemplos desse planejamento de eventos são a criação de planos para operações militares, tanto defensivas quanto ofensivas, predeterminadas por um determinado período, a fim de obter vantagem sobre as forças inimigas.

5. Projeto.

Os sistemas especialistas que executam o design desenvolvem várias formas de objetos, levando em consideração as circunstâncias predominantes e todos os fatores relacionados.

Um exemplo é a engenharia genética.

6. Controlar.

Sistemas especialistas que exercem controle comparam o comportamento atual do sistema com seu comportamento esperado. A observação de sistemas especialistas detecta comportamento controlado que confirma suas expectativas versus comportamento normal ou suposição de possíveis desvios. Os sistemas especialistas de controle, por sua própria natureza, devem funcionar em tempo real e implementar uma interpretação dependente do tempo e do contexto do comportamento do objeto controlado.

Exemplos incluem monitorar as leituras de instrumentos de medição em reatores nucleares para detectar emergências ou avaliar dados de diagnóstico de pacientes na unidade de terapia intensiva.

7. Управление.

Afinal, é amplamente conhecido que os sistemas especialistas que exercem controle, gerenciam de forma muito eficaz o comportamento do sistema como um todo. Um exemplo é a gestão de várias indústrias, bem como a distribuição de sistemas de computador. Sistemas especialistas de controle devem incluir componentes de observação para controlar o comportamento de um objeto por um longo período de tempo, mas também podem precisar de outros componentes dos tipos de tarefas já analisadas.

Os sistemas especialistas são usados ​​em diversas áreas: transações financeiras, indústria de petróleo e gás. A tecnologia de sistemas especialistas também pode ser aplicada em energia, transporte, indústria farmacêutica, desenvolvimento espacial, indústrias metalúrgicas e de mineração, química e muitas outras áreas.

2. Estrutura de sistemas especialistas

O desenvolvimento de sistemas especialistas tem uma série de diferenças significativas em relação ao desenvolvimento de um produto de software convencional. A experiência de criação de sistemas especialistas mostrou que a utilização da metodologia adotada na programação tradicional em seu desenvolvimento aumenta muito o tempo gasto na criação de sistemas especialistas, ou mesmo leva a um resultado negativo.

Os sistemas especialistas são geralmente divididos em estático и dinâmico.

Primeiro, considere um sistema especialista estático.

padrão sistema especialista estático consiste nos seguintes componentes principais:

1) memória de trabalho, também chamada de banco de dados;

2) bases de conhecimento;

3) um solucionador, também chamado de interpretador;

4) componentes de aquisição de conhecimento;

5) componente explicativa;

6) componente de diálogo.

Vamos agora considerar cada componente com mais detalhes.

memória de trabalho (por analogia absoluta com o trabalho, ou seja, RAM do computador) é projetado para receber e armazenar os dados iniciais e intermediários da tarefa que está sendo resolvida no momento atual.

Base de Conhecimento é projetado para armazenar dados de longo prazo que descrevem uma área de assunto específica e regras que descrevem a transformação racional de dados nesta área do problema que está sendo resolvido.

Solvertambém chamado intérprete, funciona da seguinte forma: a partir dos dados iniciais da memória de trabalho e dos dados de longo prazo da base de conhecimento, forma as regras, cuja aplicação aos dados iniciais leva à solução do problema. Em uma palavra, ele realmente "resolve" o problema colocado diante dele;

Componente de Aquisição de Conhecimento automatiza o processo de preenchimento do sistema especialista com conhecimento especializado, ou seja, é esse componente que fornece à base de conhecimento todas as informações necessárias dessa área de assunto específica.

Explicar o componente explica como o sistema obteve uma solução para este problema, ou porque não recebeu esta solução, e que conhecimento utilizou para fazê-lo. Em outras palavras, o componente de explicação gera um relatório de andamento.

Este componente é muito importante em todo o sistema especialista, pois facilita muito o teste do sistema por um especialista, além de aumentar a confiança do usuário no resultado obtido e, portanto, agilizar o processo de desenvolvimento.

Componente de Diálogo serve para fornecer uma interface de usuário amigável tanto no curso da resolução de um problema quanto no processo de aquisição de conhecimento e declaração dos resultados do trabalho.

Agora que sabemos em quais componentes um sistema especialista estatístico geralmente consiste, vamos construir um diagrama que reflita a estrutura desse sistema especialista. Se parece com isso:

Os sistemas especialistas estáticos são mais frequentemente usados ​​em aplicações técnicas onde é possível não levar em consideração as mudanças no ambiente que ocorrem durante a solução de um problema. É curioso saber que os primeiros sistemas especialistas que receberam aplicação prática eram precisamente estáticos.

Então, com isso terminaremos a consideração do sistema especialista estatístico por enquanto, vamos passar para a análise do sistema especialista dinâmico.

Infelizmente, o programa do nosso curso não inclui uma consideração detalhada deste sistema especialista, então nos limitaremos a analisar apenas as diferenças mais básicas entre um sistema especialista dinâmico e um estático.

Ao contrário de um sistema especialista estático, a estrutura sistema especialista dinâmico Além disso, os dois componentes a seguir são introduzidos:

1) um subsistema para modelar o mundo exterior;

2) um subsistema de relações com o ambiente externo.

Subsistema de relações com o ambiente externo Apenas faz conexões com o mundo exterior. Ela faz isso por meio de um sistema de sensores e controladores especiais.

Além disso, alguns componentes tradicionais de um sistema especialista estático sofrem mudanças significativas para refletir a lógica temporal dos eventos que ocorrem atualmente no ambiente.

Esta é a principal diferença entre sistemas especialistas estáticos e dinâmicos.

Um exemplo de sistema especialista dinâmico é o gerenciamento da produção de vários medicamentos na indústria farmacêutica.

3. Participantes no desenvolvimento de sistemas especialistas

Representantes de várias especialidades estão envolvidos no desenvolvimento de sistemas especialistas. Na maioria das vezes, um sistema especialista específico é desenvolvido por três especialistas. Isso geralmente é:

1) especialista;

2) engenheiro do conhecimento;

3) um programador para o desenvolvimento de ferramentas.

Vamos explicar as responsabilidades de cada um dos especialistas listados aqui.

especialista é um especialista na área do assunto, cujas tarefas serão resolvidas com a ajuda desse sistema especialista específico que está sendo desenvolvido.

Engenheiro do conhecimento é um especialista no desenvolvimento de um sistema especialista diretamente. As tecnologias e métodos utilizados por ele são chamados de tecnologias e métodos de engenharia do conhecimento. Um engenheiro do conhecimento ajuda um especialista a identificar, a partir de todas as informações da área de assunto, as informações necessárias para trabalhar com um determinado sistema especialista que está sendo desenvolvido e, a seguir, estruturá-lo.

É curioso que a ausência de engenheiros do conhecimento entre os participantes do desenvolvimento, ou seja, sua substituição por programadores, ou leve ao fracasso de todo o projeto de criação de um sistema especialista específico, ou aumente significativamente o tempo para seu desenvolvimento.

E, finalmente, programador desenvolve ferramentas (se as ferramentas forem desenvolvidas recentemente) projetadas para acelerar o desenvolvimento de sistemas especialistas. Essas ferramentas contêm, no limite, todos os principais componentes de um sistema especialista; o programador também faz a interface de suas ferramentas com o ambiente em que será utilizado.

4. Modos de operação de sistemas especialistas

O sistema especialista opera em dois modos principais:

1) no modo de adquirir conhecimento;

2) no modo de resolução do problema (também chamado de modo de consultas ou modo de uso do sistema especialista).

Isso é lógico e compreensível, porque primeiro é necessário, por assim dizer, carregar o sistema especialista com informações da área de assunto em que ele deve trabalhar, esse é o modo "treinamento" do sistema especialista, o modo quando ele recebe conhecimento. E depois de carregar todas as informações necessárias para o trabalho, segue o próprio trabalho. O sistema especialista fica pronto para operação, podendo ser utilizado para consultas ou resolução de problemas.

Vamos considerar com mais detalhes modo de aquisição de conhecimento.

Na modalidade de aquisição de conhecimento, o trabalho com o sistema especialista é realizado por um especialista por meio de um engenheiro do conhecimento. Nesse modo, o especialista, utilizando o componente de aquisição de conhecimento, preenche o sistema com conhecimento (dados), que, por sua vez, permite que o sistema resolva problemas dessa área temática no modo solução sem a participação de um especialista.

Deve-se notar que o modo de aquisição de conhecimento na abordagem tradicional de desenvolvimento de programas corresponde às etapas de algoritmização, programação e depuração realizadas diretamente pelo programador. Conclui-se que, ao contrário da abordagem tradicional, no caso dos sistemas especialistas, o desenvolvimento de programas é realizado não por um programador, mas por um especialista, claro, com o auxílio de sistemas especialistas, ou seja, em geral , uma pessoa que não sabe programar.

E agora vamos considerar o segundo modo de funcionamento do sistema especialista, ou seja.

modo de resolução de problemas.

No modo de solução de problemas (ou o chamado modo de consulta), a comunicação com os sistemas especialistas é realizada diretamente pelo usuário final, que está interessado no resultado final do trabalho e, às vezes, no método de obtenção. Deve-se observar que, dependendo da finalidade do sistema especialista, o usuário não precisa ser um especialista nessa área problemática. Nesse caso, ele recorre a sistemas especialistas para obter o resultado, não tendo conhecimento suficiente para obter resultados. Ou, o usuário ainda pode ter um nível de conhecimento suficiente para atingir o resultado desejado por conta própria. Nesse caso, o próprio usuário pode obter o resultado, mas recorre aos sistemas especialistas para acelerar o processo de obtenção do resultado ou para atribuir um trabalho monótono aos sistemas especialistas. No modo de consulta, os dados sobre a tarefa do usuário, após serem processados ​​pelo componente de diálogo, entram na memória de trabalho. O solucionador, com base nos dados de entrada da memória de trabalho, dados gerais sobre a área do problema e regras do banco de dados, gera uma solução para o problema. Ao resolver um problema, os sistemas especialistas não apenas executam a sequência prescrita de uma operação específica, mas também a formam preliminarmente. Isso é feito para o caso em que a reação do sistema não é totalmente clara para o usuário. Nesta situação, o usuário pode exigir uma explicação de por que este ou aquele sistema especialista faz esta ou aquela pergunta ou porque este sistema especialista não pode realizar esta operação, como este ou aquele resultado fornecido por este sistema especialista é obtido.

5. Modelo de produção do conhecimento

Na sua essência, modelos de produção de conhecimento próximo a modelos lógicos, o que permite organizar procedimentos muito eficazes para inferência lógica de dados. Isso é por um lado. Porém, por outro lado, se considerarmos os modelos de produção de conhecimento em comparação com os modelos lógicos, os primeiros apresentam mais claramente o conhecimento, o que é uma vantagem indiscutível. Portanto, sem dúvida, o modelo de produção de conhecimento é um dos principais meios de representação do conhecimento em sistemas de inteligência artificial.

Então, vamos começar uma consideração detalhada do conceito de um modelo de produção de conhecimento.

O modelo tradicional de produção de conhecimento inclui os seguintes componentes básicos:

1) um conjunto de regras (ou produções) representando a base de conhecimento do sistema de produção;

2) memória de trabalho, que armazena os fatos originais, bem como os fatos derivados dos fatos originais usando o mecanismo de inferência;

3) o próprio mecanismo de inferência lógica, que permite, a partir dos fatos disponíveis, de acordo com as regras de inferência existentes, derivar novos fatos.

E, curiosamente, o número dessas operações pode ser infinito.

Cada regra que representa a base de conhecimento do sistema de produção contém uma parte condicional e uma parte final. A parte condicional da regra contém um único fato ou vários fatos conectados por uma conjunção. A parte final da regra contém fatos que precisam ser reabastecidos com memória de trabalho se a parte condicional da regra for verdadeira.

Se tentarmos esquematizar o modelo de produção do conhecimento, então a produção é entendida como uma expressão da seguinte forma:

(i) Q; P; A→B; N;

Aqui i é o nome do modelo de produção do conhecimento ou seu número de série, com o qual essa produção se distingue de todo o conjunto de modelos de produção, recebendo algum tipo de identificação. Alguma unidade lexical que reflita a essência deste produto pode atuar como um nome. Na verdade, nomeamos produtos para melhor percepção pela consciência, a fim de simplificar a busca do produto desejado na lista.

Tomemos um exemplo simples: comprar um caderno" ou "um conjunto de lápis de cor. Obviamente, cada produto costuma ser referido por palavras adequadas ao momento. Em outras palavras, chame uma pá de pá.

Ir em frente. O elemento Q caracteriza o escopo desse modelo particular de produção de conhecimento. Tais esferas são facilmente distinguidas na mente humana, portanto, via de regra, não há dificuldades com a definição desse elemento. Vamos dar um exemplo.

Consideremos a seguinte situação: digamos que em uma área de nossa consciência esteja armazenado o conhecimento de como cozinhar alimentos, em outra, como começar a trabalhar, na terceira, como operar corretamente a máquina de lavar. Uma divisão semelhante também está presente na memória do modelo de produção do conhecimento. Essa divisão do conhecimento em áreas separadas pode economizar significativamente o tempo gasto na busca de alguns modelos específicos de produção de conhecimento necessários no momento e, assim, simplificar muito o processo de trabalho com eles.

Obviamente, o principal elemento da produção é o chamado núcleo, que em nossa fórmula acima foi denotado como A → B. Essa fórmula pode ser interpretada como "se a condição A for atendida, a ação B deve ser executada".

Se estivermos lidando com construções de kernel mais complexas, a seguinte escolha alternativa é permitida no lado direito: "se a condição A for satisfeita, então a ação B deve ser executada₁, caso contrário, você deve executar a ação B₂".

No entanto, a interpretação do núcleo do modelo de produção de conhecimento pode ser diferente e depende do que estará à esquerda e à direita do sinal seqüencial "→". Com uma das interpretações do núcleo do modelo de produção de conhecimento, o seqüente pode ser interpretado no sentido lógico usual, ou seja, como signo da consequência lógica da ação B a partir da verdadeira condição A.

No entanto, outras interpretações do cerne do modelo de produção do conhecimento também são possíveis. Assim, por exemplo, A pode descrever alguma condição, cujo cumprimento é necessário para que alguma ação B seja executada.

Em seguida, consideramos um elemento do modelo de produção de conhecimento R.

Elemento Р é definido como condição para a aplicabilidade do núcleo do produto. Se a condição P for verdadeira, então o núcleo de produção é ativado. Caso contrário, se a condição P não for satisfeita, ou seja, falsa, o núcleo não pode ser ativado.

Como exemplo ilustrativo, considere o seguinte modelo de produção de conhecimento:

"Disponibilidade de dinheiro"; "Se você deseja comprar a coisa A, deve pagar seu custo ao caixa e apresentar o cheque ao vendedor."

Olhamos, se a condição P for verdadeira, ou seja, a compra for paga e o cheque for apresentado, então o núcleo é acionado. Compra concluída. Se nesse modelo de produção de conhecimento a condição de aplicabilidade do núcleo for falsa, ou seja, se não houver dinheiro, então é impossível aplicar o núcleo do modelo de produção de conhecimento, e ele não é acionado.

E finalmente vá para o elemento N.

O elemento N é chamado de pós-condição do modelo de dados de produção. A pós-condição define as ações e procedimentos que devem ser executados após a implementação do núcleo de produção.

Para uma melhor percepção, vamos dar um exemplo simples: depois de comprar uma coisa em uma loja, é necessário reduzir a quantidade de coisas desse tipo em um no estoque de mercadorias dessa loja, ou seja, se a compra for feita (daí , o núcleo é vendido), então a loja tem uma unidade deste determinado produto a menos. Daí a pós-condição "Riscar a unidade do item comprado".

Resumindo, podemos dizer que a representação do conhecimento como um conjunto de regras, ou seja, através da utilização de um modelo de produção de conhecimento, tem as seguintes vantagens:

1) é a facilidade de criar e entender regras individuais;

2) é a simplicidade do mecanismo de escolha lógica.

No entanto, na representação do conhecimento na forma de um conjunto de regras, também existem desvantagens que ainda limitam o alcance e a frequência de aplicação dos modelos de produção de conhecimento. A principal dessas desvantagens é a ambigüidade das relações mútuas entre as regras que compõem um modelo específico de produção do conhecimento, bem como as regras de escolha lógica.

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