Введение в экспертные системы



 

14.3.2. Совершенствование и расширение системы R1/XCON


Как уже отмечалось ранее (см. главу 3), совершенствование экспертной системы в процессе ее опытной эксплуатации — это отдельная, достаточно сложная тема для обсуждения. В процессе разработки системы оценка ее будущей производительности зачастую бывает весьма туманной. Понятно, что программа должна выполняться за разумное время и на первых порах справляться с типовыми для данной предметной области случаями, в частности с теми, которые использовались для извлечения знаний в процессе интервью с экспертами. Но стоит задуматься и над тем, чтобы разработать тест или набор тестов, которые позволят оценить реальную производительность системы и выявить те случаи, когда она достигает максимума.

В тех областях, где формализация затруднена или невозможна, вряд ли удастся когда-либо представить убедительное доказательство того, что данная система действительно является экспертом в некотором отвлеченном смысле. Свидетельство может быть только эмпирическим и включать диапазон возможных ситуаций, с которыми справляется программа. Для любого нетривиального применения этот диапазон должен быть достаточно широким. Несмотря на то что программа XCON на сегодняшний день обработала десятки тысяч заказов, считается, что просмотрена только малая часть пространства возможных вариантов.

По словам Мак-Дермота, на начальной стадии эксплуатации системы R1 предполагалось, что она сможет стать действительным помощником разработчика только после того, как будет справляться примерно с 90% всех поступающих заказов, т.е. сформированные программой по этим заказам компоновки вычислительной системы будут не хуже тех, которые проектируются опытным специалистом. Для того чтобы достичь такого уровня совершенства, с программой R1 пришлось повозиться почти три года, но опыт показал, что начальные требования к "изобретательности" системы были завышенными. Программа была признана пользователями вполне работоспособной и полезной еще до того, как достигла такого высокого уровня совершенства, поскольку качество ее работы не уступало качеству работы рядового специалиста. Проектирование конфигураций относится к тому классу задач, который редко решается каким-либо специалистом в одиночку. Как правило, одному специалисту для этого не хватает ни знаний, ни времени. Поэтому помощь, которую оказывала система R1 в решении этой задачи, была весьма кстати.

Можно ли считать решающим критерием сравнение результатов, полученных экспертной системой, с теми, которые получают эксперты в этой же предметной области? Вопрос этот не так прост, как кажется на первый взгляд. Помимо того, что в нем скрыта проблема выбора подходящих тестов, существует еще и проблема адекватного сравнения результатов. Система R1 дает более детальное решение этой задачи, чем человек-эксперт. Последний оставляет многие детали на усмотрение персонала, непосредственно занятого монтажом системы. Можно ли сравнивать проект, созданный экспертной системой, с результатами работы не только инженера-проектировщика, но и техников, монтирующих систему? Нужно принять во внимание еще и следующий нюанс. При монтаже системы техники имеют возможность экспериментировать с компоновкой в определенных пределах, а программа этой возможности лишена. Таким образом, сравнение будет не совсем корректным.

Добавление в экспертную систему новых знаний также не является тривиальной проблемой. Во-первых, новые знания добавляются в систему уже на стадии отладки тех знаний, которые были введены в первоначальный вариант системы. Во-вторых, существуют и другие причины, требующие включения новых знаний на протяжении всего жизненного цикла системы.

(1) Требуется ввод знаний о более широком классе объектов, с которыми должна иметь дело система. Например, может потребоваться проектировать конфигурации новых типов вычислительных систем.

(2) Могут потребоваться новые знания, улучшающие качество решения путем включения новых подзадач. Например, в случае задачи компоновки можно включить подзадачу размещения панелей управления на шкафах комплекса.

(3) Возникла необходимость расширения формулировки основной задачи системы. Например, первоначальный вариант системы R1 предполагал выполнение компоновки только однопроцессорных вычислительных комплексов, а затем возникла идея поручить этой системе и задачу компоновки многопроцессорных комплексов.

Как показывает опыт работы с системой R1, процесс расширения возможностей системы продолжается до тех пор, пока не завершится ее жизненный цикл. Предметная область вычислительных систем находится в постоянном движении — появляются новые компоненты (устройства) с новыми свойствами, которые по-разному сочетаются друг с другом и с ранее разработанными компонентами. Поэтому в экспертной системе и база данных, и рабочая память находятся в состоянии постоянного изменения. Более того, жизненный цикл системы можно уподобить погоне за движущейся целью, что делает и так непростые ее задачи еще более сложными.

Опыт работы с XCON показал, что непрерывное внесение изменений в систему приводит к определенной ее избыточности. Другими словами, если не предпринимать специальных мер противодействия, то уровень беспорядка в развивающейся системе будет постоянно нарастать. Построение новой системы с самого начала — это слишком дорогое удовольствие как в смысле материальных затрат, так и в смысле времени. Эти ресурсы гораздо целесообразнее направить на разработку средств, облегчающих расширение возможностей существующей системы. Вряд ли существует однозначный ответ на этот вопрос. Грамотный разработчик экспертных систем должен решать эту задачу, принимая каждый раз во внимание конкретные обстоятельства создания и область назначения именно данной системы. Читателям, интересующимся, как решили эту проблему разработчики системы XCON, мы советуем ознакомиться с врезкой 14.2.

В следующей главе будут рассмотрены две другие системы, предназначенные для конструктивного решения проблем, в которых использована более сложная стратегия управления. Дело в том, что в некоторых приложениях экспертных систем не соблюдается описанное в разделе 14.2.3 соответствие условий. Другими словами, не всегда удается на основании локальной информации определить, какая операция должна быть выполнена на следующем шаге, поскольку на текущее состояние задачи не наложены достаточные ограничения. В такой ситуации можно попытаться принять решение таким образом, чтобы оставались открытыми дополнительные возможности, или подготовиться к возможной отмене принятого решения, если позже обнаружится нарушение заданных ограничений. Будет показано, что такая стратегия серьезно усложняет процесс решения, но часто удается справиться с этими трудностями, привлекая на помощь знания из предметной области.

14.2. Совершенствование системы XCON

В течение 1986-1987 годов система XCON подверглась коренной модернизации на основе методологии RIME. Принцип нисходящего разложения проблемы на подзадачи (последние получили в новой терминологии наименование пространства системы— problem spaces) в процессе вычислений, который был реализован в системе R1, остался в неприкосновенности, но была изменена система классификаций правил. За основу новой системы классификации были взяты этапы выполнения алгоритма предложи-и-примени, на которых используется то или иное правило. Каждое пространство проблемы представляет относительно независимую подзадачу и специфицируется тремя параметрами:

  • управляющая структура, которая описывает метод решения проблем, применяемый в этом пространстве;
  • знания, которые используются для принятия решения о том, какое пространство проблемы должно быть активным в любой данный момент времени;
  • операторы, которые позволяют манипулировать объектами в данном пространстве, если оно становится активным.
Таким образом, за каждым пространством проблемы закрепляются правила типов предложение, удаление лишнего и т.д., чем достигается определенная систематизация представления знаний из системы R1. Однако главная особенность такой организации в том, что она обеспечивает применение более систематического подхода к извлечению необходимых знаний. В частности, она позволяет извлекать знания, специфичные для каждой подзадачи, на что обращал внимание Мак-Дермот.

Возвращаясь к системе R1/XCON тремя годами позже, Мак-Дермот отметил, что из опыта ее эксплуатации и модернизации нужно извлечь три урока [McDermott, 1993].

  • Работа с R1/XCON продемонстрировала важность управляющих знаний, специфичных для определенной предметной области. Обладая достаточными знаниями о том, что делать дальше, программа способна в процессе выполнения сложной задачи определить очередную операцию, пользуясь только локальной информацией.
  • Система, основанная на порождающих правилах, обеспечивает необходимый механизм уточнения и расширения знаний. В частности, это касается знаний об ограничениях, свойственных каждой подзадаче, и о том, какое подмножество всех возможных операций доступно для конкретной подзадачи. Когда такие отношения превалируют между подзадачами, менее вероятно, что добавление новых правил будет каким-либо образом влиять на уже имеющиеся, относящиеся к прежним задачам.
  • Для того чтобы экспертная система была признана полезной, она должна не только правильно выполнять возложенные на нее в первоначальном проекте задачи. Интеграция программ, подобных R1, в производственную систему является не менее важным фактором успеха всей разработки, что, как правило, со пряжено с преодолением множества трудностей организационного и даже психологического характера.
Таким образом, модернизация системы XCON вполне оправдала затраты. Конечно, этот вывод нельзя распространять на любую экспертную систему. Для небольших систем вполне может подойти и старое доброе правило "пока оно работает, не трогай его",

 

Назад Начало Вперед