Преимущества и недостатки продукционных систем

Начнем с недостатков. Выделим из них три главных, с которыми связа­ны определенные ограничения, лежащие в основе используемого формализ­ма. Они относятся к концепции, формулировке и использованию правил.

1. Трудность составления продукционного правила, соответ­ствующего элементу знания. Нужно, чтобы рассматриваемая область
уже была достаточно изучена и установлены хорошие примитивы и
чтобы уровень детализации не был излишне подробным, иначе по­
требовалось бы иметь по одному правилу на каждую ситуацию
и неясно, как: человек смог бы разобраться в таком обилии информации.

2. Трудность записи правила. Единый формат записи ЕСЛИТО-
приводит к громоздким выражениям в левой части и повторению
тех же посылок в схожих ситуациях; с его помощью трудно вы­
разить сложные правила. Но мы видели, что жесткий синтаксис,
громоздкие записи представляют и определенные преимущества.
Во всех случаях проблема «поймать знания» остается главной при
написании экспертной системы. Трудности использования. Связаны не с самими правилами, а с единой системой их связи. При этом база фактов играет роль кратковременной памяти, которая реально смоделирована в разработанной Ньюэллом (Newell, (1975) системе «познавательной психологии» PSC. В ней запрещен взаимный прямой вызов одного правила из другого, и она неудобна для вы­полнения алгоритмов в обычном смысле слова. Однако имен­но благодаря ей система в каждый момент времени точно знает, что она делает и что она знает

К преимуществам относится следующее.

1. Модульность. Системы устроены так, чтакаждая единица информации. может быть удалена, изменена или добавлена независимо от всех остальных. Знания вводятся неупорядоченно, как в сло­варе или энциклопедии. Практика показывает, что это является естествен­ным способом пополнения своих знаний для эксперта.

Как ни странно, многочисленные американские авторы (Дэвис, Ньюэлл, Куинлан, Стэфик) нарушают это правило, т. е. проблема реорганизации решается у них довольно плохо.

2. Модифицируемость. Если добавляется или модифицируется какое-либо правило, то все, что было уже сделано ранее, остается в силе и к но­вому правилу не относится. Таким образом, каждое изменение обладает свойством аддитивности и локальности.

В отличие от этого в процедурных программах подобные взаимодействия ограниченны, любая модификация является ерундой и может привести к непредсказуемым последствиям.

3. Доступность чтения.

• Для нас это преимущество, безусловно, имеет место. Как уже гово­рилось выше, наше собственное знание является модульным, поэтому продукционные системы нам кажутся более близкими, более легкими для чтения. Этим преимуществом нельзя пренебрегать, поскольку по­добные системы в первую очередь предназначены для врачей, биологов, архитекторов и т. д. Во многих областях реально существуют добавляе­мые знания и соответствующие базы правил. (Например, автоматизиро­ванные экспертные обучающие системы.)

• Для машины. Более простой проверке поддается база знаний, представленная в форме правил, а не в форме процедур. Противоречия или избыточность в действительности легко определяется с помощью синтак­сической обработки:

АÙВ®С и АÙВ®ùС одновременно невозможны; из DÙEÙF®G следует EÙF®G с помощью "подпосылки";

таким образом, первое правило является лишним.

Может быть также обнаружена семантическая несогласованность: АÙВ®С неприемлемо, если по определению и из свойств А и В с необходимостью А®ùВ.

4. Способность к самообъяснению. Это свойство связано одновременно и с правилами, и с их структурами внешнего управления. Система легко прослеживает цепочку правил, которую она использовала для получения вы­
вода, так же как и использовавшиеся метаправила.

Однородное представление знания, определяемое установленным форма­
том, разрешает создавать модели правил, которые позволяют получить ответы на некоторые вопросы и предусмотреть большую часть изменений,в случае обнаружения ошибки в базе данных.

5. Эффективность. Практика доказала гибкость и компетентность таких
систем, как MYCIN, PROSPECTOR и R1. Эти системы являются уже не ла­бораторными игрушками, а высокопроизводительными устройствами. Они
оказались достаточно эффективными и выдерживают сравнение с процедурными системами во многих областях, примеры которых приведены, в частности, в работе (Rychener, 1978).

Их структура управления позволяет принимать в расчет многочисленные параметры, характеризующие ситуацию. Причина эффективности продукционных правил заключается в том, что эти правила учитывают кон­кретные данные в каждом случае.

Метазнание

Метазнание представляет собой любое знание о знании. Оно является фундаментальным понятием для систем, которые не только используют свою базу знаний такой, как она есть, но и умеют на ее основе делать вы­воды, структурировать ее, абстрагировать, обобщать, а также решать, в каких случаях она может быть полезна. Ввод знаний в систему являет­ся задачей не только специалистов в данной области но и самой системы, которая должна управлять этим процессом.