3. Представление

Вид материала

Обзор

Содержание 10.3. Методы приобретения знаний 10.3.1. Использование опроса экспертов для извлечения знаний в системе COMPASS ЕСЛИ существует проблема "ВС Dual Expansion One PGA" и количество сообщений пять или более, ТО 1) В процессе собеседования с экспертом извлечь определенные знания. (2) Задокументировать извлеченные знания. (3) Проверить нов сравнить результаты моделирования с теми, которые должны получиться по мнению эксперта Графически циклическая процедура приобретения знаний представлена на рис. 10.2. Рис. 10.2. Циклическая процедура приобретения знаний в системе COMPASS 10.3.2. Автоматизация процесса извлечения знаний в системе OPAL Эта методика ориентирована на частичную автоматизацию процесса извлечения знаний в ходе активного диалога интервьюируемого экспе 10.3.3. Графический интерфейс модели предметной области Рис. 10.3. Процесс приобретения знаний с использованием модели предметной области В экспертной системе ONCOCIN используются три разных метода представления знаний порождающие правила, которые связаны с фреймами и формируют заключения о значениях медицинских параметров в процессе уточнения п В модели предметной области можно выделить четыре основных аспекта, которые явились следствием применения онтологического анализ 10.3.4. Эффективность программы OPAL

Подобный материал:

• Вопросы к экзамену по курсу " ЭВМ и периферийные устройства" для групп К2-121, -122,, 75.03kb.
• И представление налоговой отчетности, 357.06kb.
• И представление налоговой отчетности, 394.07kb.
• Дать детям представление о речевом этикете, как о правилах поведения в различных ситуациях;, 241.98kb.
• Дать общее представление о витаминах, познакомить учащихся с их классификацией, представителями, 180.08kb.
• Урок Окружающий мир 2 класс умк «Перспективная начальная школа», 44.76kb.
• Задачи:; развивать обобщенное представление о казахстанцах; сформировать представление, 49.53kb.
• Урок 57 Источники права Цель, 56.46kb.
• Вопросы для подготовки к экзамену по архитектуре ЭВМ, 79.1kb.
• Отчет об оказании юридических услуг за 20 г. Представляют, 89.3kb.

^

10.3. Методы приобретения знаний

Познакомив читателей с теоретическими вопросами, на которых базируется методика приобретения знаний, и некоторыми ранними разработками в этой области, мы рассмотрим в этом разделе две сравнительно новые системы, которые демонстрируют разные подходы к решению аналогичных задач. Первая из рассматриваемых ниже систем предназначена для поиска неисправностей в переключающей системе телефонной сети, а другая используется при планировании курсов лечения онкобольных. В обоих проектах большое внимание уделено методике приобретения и представления знаний, причем для решения этих задач используются совершенно отличные подходы

^

10.3.1. Использование опроса экспертов для извлечения знаний в системе COMPASS

Для переключения номеров в телефонной сети используется довольно сложная система, которая может занимать большую часть здания телефонной станции. Основная задача при обслуживании системы переключений — минимизировать число вызовов, которые необходимо перебросить на запасные маршруты из-за неисправности основных линий подключений, и быстро восстановить работу всей системы. Неисправность линий подключения может быть вызвана отказом каких-либо электронных схем, обеспечивающих связь между парой абонентов.

В процессе работы в системе переключения непрерывно выполняется самотестирование. При этом проверяется, нет ли разрыва в цепях, короткого замыкания, замедления срабатывания переключающих схем и т.д. При возникновении каких-либо нестандартных ситуаций система самотестирования формирует соответствующее сообщение. Причина появления неисправности в системе переключения может быть выявлена только на основании множества таких сообщений, причем на помощь приходит опыт специалистов-экспертов. Эти сообщения поступают в экспертную систему COMPASS, которая может предложить провести какой-либо специальный дополнительный тест или заменить определенный узел в системе (реле или плату). Система разработана компанией GTE и эксплуатируется во множестве ее филиалов [Рrеrаи, 1990].

Ранее для поддержания работоспособности телефонной сети компании требовался многочисленный штат опытных наладчиков, которые должны были за ограниченное время проанализировать большое количество зарегистрированных сообщений об отклонениях, обнаруженных в процессе самотестирования, отыскать и устранить неисправность. Радикально решить проблему обслуживания такой сложной структуры могло только создание системы, способной аккумулировать в виде программы опыт специалистов высокого касса и помочь обеспечить таким образом нужный уровень обслуживания. Накопление в системе знаний экспертов осуществлялось в процессе опроса. Эксперты описывали применяемые ими эвристические способы поиска неисправности, а инженеры по знаниям формулировали их в виде правил "если ... то". Затем эксперты повторно анализировали результаты формализации и проверяли, насколько эти правила согласуются с их опытом и интуицией. При обнаружении разночтений инженеры по знаниям изменяли формулировку правил и совместными усилиями с экспертами добивались, чтобы правила были приемлемыми. Пример одного правила, построенного таким способом, представлен ниже.

^

ЕСЛИ

существует проблема "ВС Dual Expansion One PGA" и количество сообщений пять или более,

ТО

отказ в узле PGA, в котором горит индикатор расширения (.5), и отказ в резервном узле PGA (.3), и отказ в узле IGA (.1), и отказ в плате переключателей D2 (.1).

Обычно такие правила вводились в систему в виде одного или нескольких производящих правил на языке КЕЕ (подробнее речь о нем пойдет в главе 17), хотя в некоторых случаях более целесообразным кажется использование механизма представления фреймов или языка LISP. Сформулированные на английском языке правила накапливались в библиотеке "документированных знаний", которая являлась одним из компонентов комплекта документации экспертной системы. Эта библиотека помогала сохранить "первоисточник знаний", что очень помогло в процессе настройки и опытной эксплуатации системы.

В процессе приобретения знаний большое внимание, по крайней мере на первых порах, уделялось моделированию применения правил при поиске неисправностей "вручную", т.е. с помощью карандаша и бумаги. Цикл приобретения знаний при разработке системы COMPASS включал следующие этапы.

^

(1) В процессе собеседования с экспертом извлечь определенные знания.

(2) Задокументировать извлеченные знания.

(3) Проверить новые знания:

попробовать применить их на разных наборах данных;

смоделировать вручную, к каким результатам приведет использование этих знаний;

^

сравнить результаты моделирования с теми, которые должны получиться по мнению эксперта;

если результаты отличаются, то определить, какие именно правила и процедуры внесли "наибольший вклад" в это отличие; вернуться к п. (1) и выяснить у эксперта, как следует скорректировать подозрительное правило или процедуру.

^

Графически циклическая процедура приобретения знаний представлена на рис. 10.2.

После того как объем накопленных знаний превысит некоторый минимум, можно проверять работу системы на практике. При этом между этапами документирования и проверки знаний появляется еще один — внедрение знаний в систему. После этого можно проверять адекватность новых знаний не только моделированием вручную, но и выполнением программы на разных наборах входных данных. Конечно, анализ и сравнение результатов при этом усложняются, поскольку на ошибки в процессе формализации могут накладываться и ошибки реализации правил в работающей программе.

Преро (Prerau), ведущий разработчик системы, отметил, что по мере накопления опыта в процессе извлечения знаний инженеру по знаниям легче было общаться с экспертами. Последние постепенно освоились с методикой формализации знаний в виде правил, а инженер по знаниям достаточно глубоко ознакомился со спецификой предметной области. Такое сближение "стилей мышления" можно было рассматривать как признак успешного хода работы над проектом. Определенную помощь в этом, по наблюдению

Преро, сыграло совместное участие инженера по знаниям и эксперта в ручном моделировании процесса принятия решений на основе полученных знаний и последующей проверке результатов.

^

Рис. 10.2. Циклическая процедура приобретения знаний в системе COMPASS

В 1990 году система COMPASS была внедрена на ряде дочерних предприятий фирмы GTE и поначалу эксплуатировалась как вспомогательное средство обслуживания систем, обеспечивавших телефонной связью до полумиллиона абонентов. Успех внедрения системы был во многом обеспечен тем, что при ее разработке использовалась описанная выше методика накопления и формализации знаний. Кроме того, структура системы была задумана таким образом, что не препятствовала дальнейшему накоплению и обновлению знаний даже в процессе эксплуатации.

^

10.3.2. Автоматизация процесса извлечения знаний в системе OPAL

Проект COMPASS можно считать одним из наиболее ярких примеров использования традиционной методики приобретения знаний, базирующейся на соответствующим образом организованном опросе экспертов. Такая методология "выросла" из предложенной Ньюэллом и Саймоном методики анализа протокола (protocol analysis), которую мы рассматривали в главе 2. В этом разделе мы остановимся на проекте OPAL, в котором использована другая методика, отличающаяся от традиционной в двух важных аспектах.

^

Эта методика ориентирована на частичную автоматизацию процесса извлечения знаний в ходе активного диалога интервьюируемого эксперта с программой.

Методика приобретения знаний предполагает использование стратегии, направляемой знаниями о предметной области.

Мы уже рассматривали программу TEIRESIAS, в которой использовалось множество средств поиска ошибок в существующем наборе правил, редактирования и тестирования откорректированного набора правил. Но для построения начального набора правил или отслеживания изменений в них программа TEIRESIAS не использовала какие-либо знания о предметной области. Программа OPAL, напротив, пытается "вытянуть" из пользователя как можно больше деталей, касающихся представления знаний и их использования. OPAL не является программой общего назначения. Она разработана специально для диагностики онкологических заболеваний и предназначена для формирования правил принятия решений на основе полученных от эксперта знаний о планах лечения в том или ином случае

^

10.3.3. Графический интерфейс модели предметной области

Программа OPAL упрощает процесс извлечения знаний, предназначенных для использования в экспертной системе ONCOCIN [Shortliffe et at, 1981]. Последняя формирует план лечения больных онкозаболеваниями и заинтересована в использовании модели предметной области для получения знаний непосредственно от эксперта с помощью средств графического интерфейса. Понятие модель предметной области можно трактовать в терминах знаний различного вида, которыми обладает эксперт.

Независимо от того, о какой конкретной предметной области идет речь, игре в шахматы или медицинской диагностике, всегда существуют некоторые предварительные условия или предварительный опыт, которыми должен обладать субъект или техническая система, чтобы воспринимать знания об этой предметной области. Если речь идет об игре в шахматы, то по крайней мере нужно знать правила этой игры: как ходят фигуры, в чем цель игры и т.п. Применительно к медицинской диагностике нужно иметь представление о пациентах, заболеваниях, клинических тестах и т.п. Этот вид фоновых, или фундаментальных, знаний иногда в литературе по экспертным системам называют глубокими знаниями {deep knowledge), противопоставляя их поверхностным знаниям (shallow knowledge), которые представляют собой хаотичный набор сведений о связях "стимул — реакция".

Так, программа игры в шахматы, которая просто выбирает дозволенные ходы, не обладает глубокими знаниями об этой игре, в отличие от программы, которая учитывает "ценность" фигур и "качество" позиции на доске. Аналогично и программа диагностики, которая не делает ничего иного, кроме того, что пытается спроектировать имеющийся набор симптомов на список заболеваний, является поверхностной по сравнению с программой, которая пытается найти согласованное объяснение всем представленным симптомам в терминах небольшого числа совместно проявляющихся патологий. Человек, который разбирается в основных принципах игры в шахматы или клинического диагноза, может затем на основе этих знаний повышать свое мастерство, а без таких фундаментальных знаний дальнейшее совершенствование практически невозможно.

OPAL представляет собой программу извлечения знаний, которая обладает некоторыми фундаментальными знаниями в области терапии онкологических заболеваний. Программа использует эти базовые знания в процессе диалога с экспертом для извлечения дополнительных, более детальных знаний. Знания о предметной области нужны программе и для того, чтобы преобразовать информацию, полученную с терминала в процессе диалога, в исполняемый код — порождающие правила или таблицу состояний. Такая комбинация процесса наращивания знаний и их компиляции является одной из наиболее привлекательных возможностей той методологии построения экспертных систем, которая положена в основу системы OPAL. Графически основная идея представлена на рис. 10.3, где на человека-эксперта возлагается задача расширения и уточнения модели предметной области. Эта модель затем компилируется в программу, состоящую из процедур и порождающих правил. Поведение программы снова анализируется экспертом, который при необходимости вносит коррективы в модель и замыкает таким образом цикл итеративного процесса.

^

Рис. 10.3. Процесс приобретения знаний с использованием модели предметной области

Чтобы лучше понять, как работает программа OPAL, нужно сказать несколько слов о той предметной области, в которой она используется. Курсы лечения онкологических заболеваний называются протоколами, и в них специфицируются медикаменты, которые назначаются пациенту на определенный период времени, необходимые лабораторные анализы и иногда курсы радиационной терапии. Система ONCOCIN формирует рекомендации относительно курса лечения, используя базу знаний протоколов, которые представляют собой шаблоны планов лечения. Программа сначала выбирает подходящий протокол, а затем конкретизирует его — назначает конкретные медикаменты, сроки и т.п. Такой метод решения подобных задач иногда называют уточнением плана.

^

В экспертной системе ONCOCIN используются три разных метода представления знаний:

иерархия объектов, представляющая протоколы и их компоненты, в частности медикаменты;

^

порождающие правила, которые связаны с фреймами и формируют заключения о значениях медицинских параметров в процессе уточнения плана;

таблицы конечных состояний представляют собой последовательности терапевтических курсов (назначение и использование этих таблиц будет описано ниже).

Включение в систему ONCOCIN нового протокола влечет за собой формирование иерархии, которая представляет его компоненты, связывание подходящих порождающих правил с новыми объектами и заполнение таблицы конечных состояний, которая определяет порядок назначения определенных компонентов курса лечения. Программа OPAL формирует элементы нового протокола в процессе "собеседования" с экспертом с помощью средств графического интерфейса. При этом полученные знания преобразуются сначала в промежуточную форму представления, а затем транслируются в формат, используемый в системе ONCOCIN. На последней стадии формируются соответствующие порождающие правила. Для упрощения реализации промежуточных стадий, трансляции и формирования порождающих правил в программе OPAL используется модель предметной области лечения онкологических заболеваний, о которой и пойдет речь ниже.

^

В модели предметной области можно выделить четыре основных аспекта, которые явились следствием применения онтологического анализа, как отмечалось в разделе 10.1.3.

Сущности и отношения. Сущностями в этой предметной области являются элементы (компоненты) курса лечения — назначаемые медикаменты. Эти сущности образуют часть статической онтологии предметной области. Большая часть знаний о предметной области касается атрибутов альтернативных медикаментов, например доз и их приема. Отношения между элементами курса лечения довольно запутаны в том смысле, что они связывают различные уровни спецификации в плане лечения. Так, медикаменты могут быть частью химиотерапии, а химиотерапия может быть частью протокола.

Действия в предметной области. При заданных отношениях между элементами для уточнения плана приема медикаментов потребуется обращение к перечню планов. Другими словами, уточнение плана является неявным в иерархической организации сущностей предметной области. Таким образом, модель предметной области в OPAL позволяет сконцентрировать основное внимание на задачах, а не на используемых методах поиска. Однако может потребоваться изменить планы для отдельных пациентов, например изменить дозировку или заменить один препарат другим. Такие концепции, как изменение дозировки или замена препаратов в курсе лечения, образуют часть динамической онтологии предметной области.

Предикаты предметной области. Этот аспект модели касается условий, при которых обращаются к модификации назначенного плана лечения. Сюда могут входить результаты лабораторных анализов и проявления у пациента определенных симптомов (например, токсикоз на определенные препараты). Такие знания образуют часть эпи-стемической онтологии предметной области, т.е. эти знания направляют и ограничивают возможные действия. На уровне реализации правила, изменяющие курс лечения, основываются на этих условиях. Такие предикаты появляются в левой части порождающих правил ONCOCIN. Подобное правило подключается к объекту в иерархии планирования таким образом, что оно применяется только в контексте определенного препарата или определенного курса химиотерапии в конкретном протоколе.

Процедурные знания. Поскольку планы курса лечения предполагают определенное расписание приема назначенных пациенту препаратов, знания о способе реализации протокола составляют существенную часть модели предметной области. Эти знания позволяют программе OPAL извлекать информацию, которая потом направляется в таблицы конечных состояний, описывающие возможные последовательности этапов курса терапии, и таким образом образуют другую часть эпистемической онтологии предметной области. На уровне реализации программа OPAL использует для описания таких процедур специальный язык программирования, который позволяет эксперту представлять достаточно сложные алгоритмы, манипулируя пиктограммами на экране дисплея.

Используя эту модель, программа OPAL может извлекать и отображать в разной форме знания о планах лечения — в виде пиктограмм, представляющих отдельные элементы плана, формуляра, заполненного информацией об отдельных препаратах, в виде предложений специального языка, представляющих процедуры, связанные с реализацией плана лечения.

Сущности и отношения между ними вводятся с помощью экранных формуляров, в которых пользователь выбирает элементы из меню. Затем заполненный формуляр преобразуется в фрейм, причем отдельные поля формуляра образуют слоты фрейма, а введенные в них значения — значения слотов (заполнители слотов). Эти новые объекты затем автоматически связываются с другими объектами в иерархии. Например, медикаменты связываются с объектами курсов химиотерапии, компонентами которых они являются.

Операции предметной области также вводятся с помощью заполнения экранных формуляров. В этом случае формуляр представляет собой пустой шаблон плана, в котором представлены поля для назначения расписания приема препаратов, а меню возможных действий включает такие операции, как изменение дозировки, временное прекращение приема и т.д. Поскольку список возможных действий довольно короткий, эта методика позволяет эксперту достаточно легко ввести нужную последовательность операций. В отличие от программы TEIRESIAS, OPAL позволяет пользователю не вдаваться в подробности реализации. Например, не нужно думать о том, на какие медицинские параметры ссылается та или иная операция в процессе реализации ее системой ONCOCIN. Вся информация, касающаяся медицинских параметров, такая как число белых кровяных телец, уже связана с формулярами. Количество предикатов предметной области, так же, как и количество возможных действий, ограничено. Поэтому при вводе экспертом информации о том, как изменять протокол в процессе выполнения курса лечения, программа OPAL тоже использует метод выбора из заранее сформированных списков видов лабораторных анализов. Процесс перевода введенной информации в выражения, которые могут обрабатываться системой ONCOCIN, скрыт от пользователя.

Процесс приобретения знаний в значительной мере облегчается при использовании языков визуального программирования. Графический интерфейс позволяет пользователю создавать пиктограммы, представляющие элементы плана, и формировать из них графические структуры. Расставляя такие элементы на экране и вычерчивая связи между ними, пользователь формирует мнемоническую схему управления потоками, которая обычно представляется в виде программы на каком-нибудь языке программирования.

На последующих этапах такие программы преобразуются в таблицы конечных состояний, хорошо известные специалистам в области теории вычислительных машин. Для любого текущего состояния системы такая таблица позволяет определить, в какое новое состояние перейдет система, получив определенный набор входных сигналов, и какой набор выходных сигналов при этом будет сформирован. В контексте той системы, которую мы рассматриваем, состояния — это планы лечения, а входные и выходные сигналы — это медицинские данные

^

10.3.4. Эффективность программы OPAL

При разработке прототипа системы ONCOCIN одной из наиболее сложных оказалась именно проблема приобретения знаний. Ввод информации, необходимой для создания протоколов лечения рака лимфатических узлов, занял около двух лет и отнял у экспертов около 800 часов рабочего времени. Формирование последующих наборов протоколов в процессе развития системы занимало, как правило, несколько месяцев. При этом было отмечено, что эффективность процесса приобретения знаний системой в решающей степени зависит от того, насколько успешно инженер по знаниям справляется с ролью переводчика в процессе передачи знаний от экспертов программе. Желание избавиться от этой зависимости и вдохновило разработчиков на создание программы OPAL, которая помогла бы автоматизировать процесс приобретения знаний.

Используя эту программу, эксперт может сформировать новый протокол в течение нескольких дней. За первый год эксплуатации программы OPAL в систему ONCOCIN было добавлено свыше трех дюжин новых протоколов. Эффективность использованного в этой программе метода заполнения формуляров при вводе новых знаний во многом объясняется тем, что в программу включены базовые знания о той предметной области, в которой она используется. Конечно, включение этих знаний потребовало значительных усилий от инженеров по знаниям, которые ранее занимались общением с экспертами, но эти затраты затем с лихвой окупились. Успешное применение программы OPAL показало преимущество представления знаний о предметной области на нескольких уровнях абстракции по сравнению с подходом, предполагающим переключение основного внимания на детали реализации.

Технология извлечения знаний о предметной области у эксперта посредством опроса через терминал в последнее время стала использоваться во множестве экспертных систем. В большинстве из них эксперту предлагается заполнить экранные формуляры, информация из которых затем считывается в структурированные объекты, аналогичные фреймам. Примерами таких систем могут служить ETS [Boose, 1986] и Student [Gale, 1986]. Но далеко не во всех системах такого рода имеется столь развитый графический интерфейс, как в программе OPAL, и существует возможность компилировать полученные знания непосредственно в правила принятия решений. Реализация этих возможностей в OPAL существенно облегчается особенностями структурирования планов лечения онкобольных, на что обращали внимание и авторы этой разработки.

Опыт, приобретенный в ходе разработки программы OPAL, был затем использован при создании PROTEGE — системы более общего назначения [Musen et al., 1995]. Последняя версия этой системы, PROTEGE-II, представляет собой комплект инструментальных средств, облегчающих создание онтологии предметной области и формирование программ приобретения знаний, подобных OPAL, для различных приложений. Вместо того чтобы разрабатывать инструментальные средства общего назначения с нуля, авторы этой разработки пошли по пути повышения уровня абстракции ранее разработанного и успешно используемого приложения, как это было сделано при разработке системы EMYCIN на основе MYCIN.