|
Эксперты, решая какие-то задачи (особенно такого типа, для решения которых применяются ЭС), обходятся без решения систем уравнений или других трудоемких математических вычислений. Вместо этого они с помощью символов представляют понятия предметной области и применяют различные стратегии и эвристики в процессе манипулирования этими понятиями. В ЭС знания тоже представляются в символьном виде, т. е. наборами символов, соответствующих понятиям предметной области. На жаргоне ИИ символ — это строка знаков, соответствующая содержанию некоторого понятия реального мира. Символы можно объединить, чтобы выразить отношения между ними. Когда эти отношения представлены в программе ИИ, они называются символьными структурами. Примеры символьных структур: (ДЕФЕКТНЫЙ продукт) (ВЫПУЩЕННЫЙ ответчиком продукт) (РАВНО (ОТВЕТСТВЕННОСТЬ ответчик) 0.8) Эти структуры можно интерпретировать следующим образом: «продукт является дефектным», «продукт был выпущен в продажу ответчиком» и «ответственность ответчика равна 0.8». При решении задачи ЭС вместо выполнения стандартных математических вычислений манипулирует этими символами. Нельзя сказать, что ЭС вообще не производит математических расчетов, она делает, но в основном она приспособлена для манипулирования ct волами. Вследствие подобного подхода представление знаний выбор, форма и интерпретация используемых символов — становится очень важным. Кроме того, эксперты могут получить задачу, сформулированную неким произвольным образом, и преобразовать ее к тому виду, который в наибольшей степени соответствует быстрому получению решения или гарантирует его максимальную эффективность. Эта способность переформулирования задачи — как раз то свойство, которое должно быть присуще ЭС для того, чтобы приблизить их мастерство к уровню экспертов-людей. К сожалению, большинство существующих в настоящее время ЭС не обладают свойством. Глубина. Экспертная система должна иметь глубокие знания; значит, что она способна работать эффективно в узкой предметной области, содержащей трудные, нетривиальные задачи. Поэтому прaвила в ЭС с необходимостью должны быть сложными либо в смысле сложности каждого правила, либо в смысле их обилия. Экспертные системы, как правило, работают с предметными областями реального мира, а не с тем, что специалисты в области ИИ называют игрушечными предметными областями, В предметной области реального мира тот, кто решает задачу, применяет фактическую информацию к практической проблеме и находит решения, которые являются ценными с точки зрения некоторого критерия, определяющего соотношение стоимости и эффективности. В игрушечной предметной области либо задача подвергается чрезвычайному упрощению, либо производится нереалистическая адаптация некоторой сложной проблемы реального мира. Тот, кто решает такую проблему, обрабатывает искусственную информацию, которая в целях облегчения решения упрощена и порождает решения, имеющие чисто теоретический интерес. В тех случаях, когда по отношению к сложной задаче или данным о ней сделаны существенные упрощения, полученное решение может оказаться неприменимым в масштабах, которые характерны для реальной проблемы. Рекомендации, методы представления знаний, opганизация знаний, необходимые для применения методов решения задач к этим знаниям, часто связаны с объемом и сложностью пространства поиска, т.е. множества возможных промежуточных и окончательных решений задачи. Если проблема сверхупрощена или нереалистична, то размерность пространства поиска будет, скорее всего, резко уменьшена, и не возникнет проблем с быстродействием и эффективностью, столь характерных для реальных задач. Эта проблема размерности возникает столь естественно и неуловимо, что даже искушенные в ИИ специалисты могут не оценить ее истинные масштабы. |