Systemy eksperckie. Plan wykładu Wprowadzenie do sztucznej inteligencji. Wnioski z prób automatycznego wnioskowania w rachunku predykatów

Transkrypt

1 Plan wykładu Systemy eksperckie Dr hab. inż. Joanna Józefowska, prof. pp 1/1 Wnioski z badań nad systemami mi w rachunku predykatów Reguły produkcji jako system reprezentacji Algorytm rozpoznaj-wykonaj Sterowanie wnioskowaniem w systemach regułowych Zalety, wady i obszary zastosowań systemów eksperckich Narzędzia do budowy systemów eksperckich Słabe i mocne metody wnioskowania 1/2 Wnioski z prób automatycznego wnioskowania w rachunku predykatów Rachunek predykatów abstrahuje od znaczenia symboli Rachunek predykatów nie pozwala reprezentować niepewnej Wnioskowanie z wiedzą niepełną stwarza poważne problemy Wniosek 1: należy poszukiwać innych form reprezentacji. 1/3 Wnioski z prób automatycznego wnioskowania w rachunku predykatów Ilość niezbędna do prowadzenia wnioskowania zdroworozsądkowego jest zbyt duża, aby można ją było efektywnie pozyskać, zapisać i analizować w sposób automatyczny Wniosek 2: należy ograniczyć ilość, np. ograniczając działanie systemu do pewnej dziedziny! 1/4 Dziedzina Przykładowe dziedziny problemu: medycyna chemia systemy komputerowe elektronika bankowość Dziedzina Dziedzina problemu Przykładowe dziedziny : diagnostyka infekcji bakteryjnych interpretacja struktur molekuł konfiguracja systemów komputerowych testowanie obwodów VLSI analiza giełdy papierów wartościowych 1/5 Reguły produkcji Badania prowadzone równocześnie w dziedzinie psychologii doprowadziły do obserwacji (means-ends analysis), że człowiek formułuje swoje reguły wnioskowania w postaci: jeżeli A to B Jeżeli samochód nie zapala, to... 1/6

2 Reguły produkcji Reguły produkcji Badania prowadzone równocześnie w dziedzinie psychologii doprowadziły do obserwacji (means-ends analysis), że człowiek formułuje swoje reguły wnioskowania w postaci: jeżeli A to B Jeżeli samochód nie zapala, to... należy wezwać pomoc drogową. 1/7 Reguły proceduralne: Jeżeli sytuacja to akcja. Np.: Jeżeli jesteś głodny, to coś zjedz. Reguły deklaratywne: Jeżeli przesłanki to konkluzja. Np.: Jeżeli X jest słoniem, to X jest ssakiem. 1/8 Struktura systemu eksperckiego baza 1/9 baza c b a c 1/10 baza 3 c b a c 1/11 baza 3, 1 cbac 1/12

3 baza c a b c 1/13 baza 2 c a b c 1/14 baza a c b c 1/15 baza 3 a c b c 1/16 Cykl wnioskowania(rozpoznaj-wykonaj, situation-action) baza a b c c 1/17 while not stop Rozstrzyganie konfliktu: end while Akcja: Dopasowanie: Sprawdzenie warunku stopu: wybierz regułę o najwyższym priorytecie wykonuj kolejno akcje opisane po prawej stronie reguł uaktualnij agendę uzupełniając ją o reguły, których lewa strona jest spełniona jeżeli warunek stopu jest spełniony, to stop 1/18

4 Sterowanie wnioskowaniem w systemach regułowych wybór strategii (wnioskowanie w przód i w tył) strukturę reguł, np.: X (foo(x) goo(x)) moo(x) X foo(x) ( goo(x) moo(x)) kolejność reguł rozstrzyganie konfliktów, np.: nie można odpalić reguły powtórnie dopóki elementy spełniające jej założenia nie zostaną zmodyfikowane preferencja reguł, które zawierają warunki wprowadzone ostatnio do bazy preferencja reguł specyficznych (posiadających więcej warunków) 1/19 Wnioskowanie w przód start p q (1) p r s (2) q w r (3) q t u (4) s v (5) v r q goal (6) iteracja zbiór odpalona konfliktowy reguła 0 start start, p, q 1, 2, 3, start, p, q, r, s 1, 2, 3, 4, start, p, q, r, s, w 1, 2, 3, 4, start, p, q, r, s, w, t, u 1, 2, 3, 4, start, p, q, r, s, w, t, u, v 1, 2, 3, 4, 5, start, p, q, r, s, w, t, u, v, goal stop 1/20 Wnioskowanie w tył iteracja zbiór odpalona konfliktowy reguła 0 goal goal, v, r, q 6, goal, v, r, q, s 6, 5, goal, v, r, q, s, p 6, 5, 2, goal, v, r, q, s, p, start stop start p q (1) p r s (2) q w r (3) q t u (4) s v (5) v r q goal (6) 1/21 Słynne systemy eksperckie Nazwa Data Miejsce powstania DENDRAL MYCIN PROSPECTOR 1979 Opis 1960 Stanford Rozpoznawanie struktur molekuł związków organicznych na podstawie analizy spektrum 1970 Stanford Diagnozowanie i terapia infekcji bakteryjnych Lokalizacja i ocena złóż geologicznych SRI Intern. Konfiguracja XCON 1982 VAX komputerów DEC VAX 1/22 Zalety systemów eksperckich Ograniczenia systemów eksperckich większa dostępność ekspertyzy mniejszy koszt ekspertyzy mniejsze ryzyko w warunkach szkodliwych dla zdrowia ciągłość pracy wyjaśnianie decyzji szybkość uzyskania ekspertyzy stała, niewrażliwa na emocje i pełna ekspertyza inteligentny nauczyciel inteligentny człowiek-komputer 1/23 Systemy eksperckie nie posiadają przyczynowo - skutkowej Systemy eksperckie nie potrafią samodzielnie pozyskiwać. Pozyskiwanie stanowi wąskie gardło. 1/24

5 Interpretacja - formowanie wniosków na podstawie danych CH 2 COOH DENDRAL 1/25 Prognozowanie - przewidywanie możliwych konsekwencji wystąpienia określonych sytuacji? 1/26 Diagnostyka - wykrywanie przyczyn niesprawności w oparciu o zaobserwowane symptomy Zepsuł się, bo za dużo pracował! 1/27 Projektowanie - określenie konfiguracji składowych systemu, spełniającej określone kryteria działania przy określonych ograniczeniach 1/28 Planowanie - określanie sekwencji działań prowadzących do celu przy zadanych warunkach startowych 4 l 3 l? 2 l 1/29 Szkolenie i instruktaż - wykrywanie i korygowanie błędów w rozumieniu przedmiotu danej dziedziny 1/30

6 Serwis - wykrywanie i usuwanie usterek Monitorowanie - porównywanie zaobserwowanego funkcjonowania z oczekiwanymi działaniami Sterowanie automatyczne - nadzór nad funkcjonowaniem złożonych systemów 1/31 Cykl życia systemu eksperckiego planowanie pozyskiwanie kodowanie ocena i weryfikacja systemu 1/32 Inżynieria Pozyskiwanie dialog wiedza ekspert inżynier baza systemu eksperckiego 1/33 Relacyjna baza danych Regułowa baza Uczenie maszynowe Hurtownie danych Wyprowadzanie z danych 1/34 Języki systemów eksperckich to translatory rozkazów napisane w określonej składni wnoszą i strategię wnioskowania wyboru języka dokonuje się na podstawie wymagań odnośnie do czasu realizacji, szybkości przetwarzania itd. 1/35 Narzędzia do tworzenia systemów eksperckich to języki wyposażone w programy użytkowe wspomagające: tworzenie programu (edytory graficzne) debugging zarządzanie plikami automatyczne generowanie kodu 1/36

7 Szkieletowe systemy eksperckie to narzędzia specjalnego przeznaczenia dla określonych typów aplikacji, w których użytkownik musi tylko dostarczyć bazę,np. EMYCIN ART (Inference Corp.) KEE (Intellicomp) Nexpert Object (Neuron Data) CLIPS (NASA) 1/37 Słabe Metody wnioskowania stosują jednolitą reprezentację reguły wnioskowania są niesprzeczne i zupełne ogólne strategie przeszukiwania (w głąb, wszerz) analizują tylko syntaktyczną stronę opisu mają zastosowanie w różnych aplikacjach nie mogą wykorzystać z dziedziny problemu Mocne reprezentacja zależy od dziedziny reguły wnioskowania mogą zawierać sprzeczności sterowanie wnioskowaniem wykorzystuje wiedzę z dziedziny problemu odwołuje się do znaczenia symboli użytych w opisie są dedykowane do określonej dziedziny wiedza zawarta w systemie jest mało przydatna w innych zastosowaniach 1/38