Одним из перспективных напралений на стыке проблематики ИИ и когнитивной психологии является создание экспертных систем (ЭС).

Экспертная система - это компьютерная система, в которую включены знания специалистов о некоторой проблемной области и которая в пределах в приделах этой области обеспечивает автоматическую реализацию экспертных решений.

Структура ЭС состоит из трех основных блоков:

• базы данных (БД);
• базы знаний (БЗ);
• и «решателя проблем» (РП) или «машины логического вывода».

Базы данных отличаются от баз знаний характерным уровнем абстракции, а также уровнем организации размещённых в них информационных массивов. При этом, под термином «данные» чаще всего понимают «неструктурованный набор чисел, фактов и символов», накопленных в фактографических (библиографических, полнотекстовых, проч.) БД. «Знания» же обычно трактуются как «понятия высокого уровня абстракции».⁽¹⁾ Проще говоря: «данные» - это материалы, извлечённые из источников или сами источники, подготовленные к размещению и хранению в памяти компьютера, а «знания» - это «внешние» источнику сведения, предназначенные для лучшего его понимания.

База знаний (БЗ) представляет собой модель мнений эксперта или группы экспертов, представленных в виде особых правил («продукций»), имеющих логическую форму: «если……то». Естественно, что при создании БЗ используется знания ведущих специалистов в той или иной проблемной области. При этом в большинстве ЭС набор правил может быть расширен пользователем. Существенными элементами многих БЗ являются различные справочники, «энциклопедии», тезаурусы, проч.⁽²⁾

На самом деле, любой историк философии переодически сталкивается с такой ситуацией, когда приходиться анализировать не четко структурируемые проблемы, где логика действий, событий, обстоятельств интеллектуальных влияний, проч. достаточно запутана. В этих случаях профессионал зачатую опирается интуицию. Но есть и другой путь. Любая совокупность философских текстов может быть обработана на компьютере как один непрерывный, «полный» текст или как коллекция информации, которая трансформируется в БД в соответствии с некой заранее заданной моделью знаний экспертов.⁽³⁾ Такая форма представлений знаний способствует получению логически строгих выводов на основе плохо структурированной информации.

С другой стороны, БЗ не только предоставляют «богатые средства для формализации представления того, как историки обращаются с данными», но и «позволяют адаптировать знания к другим источникам и применять их к новым ситуациям» (благодаря системной архитектуре, базирующейся на правилах, которое делают возможным довольно просто изменять поведение системы).⁽⁴⁾

Для решения этих двух задач собственно и создаются модели знаний специалистов.

Существенным понятием идеологии ЭС является понятие «вывода». При этом, получение корректных, научно значимых выводов на основе БЗ и имеющегося эмпирического материала обеспечивает так называемый «решатель проблем» (РП).⁽⁵⁾ Значение РП трудно переоценить. Так, пример, Р.Форсайт в одной из своих работ писал, что «в традиционной компьютерной программе мы имеем дело с алгоритмом и данными, в то время как ЭС конструируется на основе правил вывода и массива знаний».⁽⁶⁾

ЭС без РП не существует!

Одни РП производят вывод на основе дедуктивной логики, другие опираются на теорию нечетких множеств, средства распознавания образов, проч. В целом, суть конструкций РП, как кажется, хорошо выразил Э.Файгенбаум: «Сила ЭС - знание, а машина вывода может быть относительно тривиальной, например, аристотелева логика и вывод в несколько шагов. В сущности это не вывод, а обнаружение и выдача знания».⁽⁷⁾

Существует три основных типа ЭС, различающиеся по функциям, а именно:

• наиболее распространены ЭС, «способные» воспроизводить суждения по поводу данных со сложной структурой.
• ЭС второго типа ориентированы на поддержку принятия решений исследователем. Эти ЭС обеспечивают выявление альтернатив решения проблем. Они могут быть использованы для построения прогнозов развития сложных ситуаций.
• ЭС третьего типа имеют дело с классификацией материала. Их также можно применять для решения задач диагностики в широком смысле этого термина.⁽⁸⁾

Все типы ЭС сама идеология их создания не лишены очевидных недостатков. Например:

• представление знаний в ЭС нередко влечет за собою чрезмерное упрощение проблем, что вряд ли способствует верному их разрешению;
• жесткость форм представления экспертных знаний ограничивает класс ситуаций, в которых они могут быть использованы;
• архитектура ЭС не дает возможности выявлять существенный слой знаний экспертов, имеющих эвристический характер;
• в ЭС могут быть представлены только те знания экспертов, которые выражены в адекватной форме, что не всегда имеет место в действительности, т.к. далеко не все рассуждения, послуживших источником верных выводов, становятся явными.⁽⁹⁾

Будущее экспертных систем, возможно, выражено в следующей схеме.

Табл. Модель экспертной системы

Здесь:

• Тезаурус (имеется в виду интеллектуальный тезаурус) – это совокупность данных и программ, обеспечивающих вычисление функций, значение которых может быть определено в терминах смысловых отношений между единицами и конструкциями информационного языка (т.е. языка, «понимаемого» машинами).
• Интерпретатор текста – компьютерная программа или пакет программ, обеспечивающие реализацию того или иного метода математического анализа текста. В основе семантической (смысловой) интерпретации текста лежит использование определяемых в тезаурусе сведений о совместимости понятийных единиц анализируемого текста.
• Лингвистический процессор - компьютерная программа, обеспечивающая проведение исследований лингвистической структуры текста.
• Визуализация структуры текста - это представление его структуры в удобной для зрительного восприятия форме. Визуализация структуры текста предполагает:
  • сохранения в памяти ЭВМ «изображения» текста в его оригинальном виде;
  • выявление основных его элементов (на схеме в качестве таких элементов указаны т.н. сверхфразовые единства, имеющие свои законы построения и функционирования;⁽¹⁰⁾
  • установление (фиксация) связей между этими элементами.

Опираясь на эту схему, вы легко разберетесь с принципами работы любой ЭС.

Успеха!

1. См., напр., по этому поводу: Graham, I., and P. L. Jones. 1988. Expert systems: knowledge, uncertainty, and decision. Chapman and Hall. New York, New York. - p.20.
2. Именно при создании БЗ получили наибольшее распространение фундаментальные понятия ИИ, разработанные в рамках идеологии «частичной транспарентности черного ящика человеческого сознания»; компьютерного «словаря» и компьютерной энциклопедии»; «фреймового» и «сетевого» представления знаний, проч.
3. Здесь раскрывается суть противопоставления понятий «дискретность» и «непрерывность», заново переосмысленных в рамках идеологии «частичной транспарентности черного ящика».
4. См. об этом: Carvalho J. Expert System and Community Reconstruction Studies.//History and Computing.//Ed.by.P.Denley, S.Fogelvik, Ch.Harvery. Manchester/Nw York,1989, - p.97-103.
5. Вообще говоря, первые РП были созданы еще в рамках классической идеологии «черного ящика». Однако, только при построении ЭС они получили должное применение и широкое распространение.
6. См.: Forsyth R. The Anatomy of Expert Systems.//Artifioal Intelligence: Princeipel and Applications.Ed.by.M.Yazdani. London.1986.- p.187.
7. См.: Interview with Edward Feigenbaum. Kennet Owen. Expert System. April 1989 v.6 N 2. p. 112-115.
8. Подробнее об этом - см.: Sowa J.F. Conceptual structures: information-processing in mind and machine Addison – Wesley, 1984. - p.280.
9. Подробнее об этом - см.: Hugget J., Baker K. The computerized archaeologist: the development of expert system//Science and Archaeology, 1985, 27. - p.5.
10. Подробнее об этом - см.: Рубашкин, В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах/ В.Ш. Рубашкин. – М.: Наука-Физматлит, 1989. – 190 с.