Самосознание

Экспертные системы имеют знания, позволяющие им рассуждать об их собственных действиях, и структуру, упрощаю­щую такие рассуждения. Например, если ЭС основана на правилах, то ей легко просмотреть цепочки выводов, которые она порождает, чтобы прийти к решению задачи. Бели заданы еще и специальные правила, из которых ясно, что можно сделать с этими цепочками вы­водов, то можно использовать эти знания для проверки точности, устойчивости и правдоподобия решений задачи и даже построить доводы, оправдывающие или объясняющие процесс рассуждения. Это знание системы о том, как она рассуждает, называется метазна­нием, что означает всего лишь знания о знаниях.

У большинства ныне существующих ЭС есть так называемый ме­ханизм объяснения. Это знания, необходимые для объяснения того, каким образом система пришла к данным решениям. Большинство этих объяснений включают демонстрацию цепочек выводов и дово­дов, объясняющих, на каком основании было применено каждое пра­вило в цепочке. Возможность проверять собственные процессы рас­суждения и объяснять свои действия — это одно из самых новатор­ских и важных свойств ЭС. Но почему это свойство так важно? «Самосознание» так важно для ЭС потому, что:

• пользователи начинают больше доверять результатам, испыты­вать большую уверенность в системе;
• ускоряется развитие системы, так как систему легче отлаживать; предположения, положенные в основу работы системы, становят­ся явными, а не подразумеваемыми;
• легче предсказывать и выявлять влияние изменений на работу системы.

Умение объяснить — это всего лишь один из аспектов самосозна­ния. В будущем самосознание позволит ЭС делать даже больше. Они сами смогут создавать обоснования отдельных правил путем рассуж­дения, исходящего из основных принципов. Они будут приспосабли­вать свои объяснения к требованиям пользователя. Они смогут изме­нять собственную внутреннюю структуру путем коррекции правил, реорганизации базы знаний и реконфигурации системы.

Первый шаг в этом направлении — выделить метазнания и сделать их явными, точно так же как знания о предметной области в лены и сделаны явными. Ниже приведен пример метазнания — знания о том, как использовать предметные знания. ЕСЛИ: к данной ситуации применимо несколько правил, ТО: использовать сначала правила, предложенные экспертами, прежде чем прибегнуть к правилам, предложенным новичками.

Это метаправило говорит ЭС, каким образом она должна bi рать те правила, которые надо выполнить. Специалисты по ИИ только начинают экспериментировать с формами представления знаний и их организацией в ЭС.