3. Представление

Вид материала

Обзор

Содержание ГЛАВА 23. Гибридные системы 23.1. Методы обучения в системе ODYSSEUS Ниже будут более подробно рассмотрены методика обучения на основе пояснений и возможность использования прецедентов для машинног Использование метода EBG предполагает, что система располагает следующей информацией: позитивным экземпляром обучающей выборки а :-b. читается как "а истинно, если b истинно". Тогда: cup(X) :- small(X), stable(X), open(X). color(red, obj). diameter(4, obj). flat(bottom, obj). concave(top, obj). small(X) :- diameter(Y, X), Y < 5. stable(X) :- flat(bottom, X). open(X) :- concave(top, X). cup(X) :- flat (bottom, X), concaveftop, X), diameter(Y, X), Y < 5.

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.

^

ГЛАВА 23. Гибридные системы

23.1. Методы обучения в системе ODYSSEUS

23.2. Системы ODYSSEUS и MINERVA

23.3. Использование прецедентов для обработки исключений

23.4. Гибридный символический подход и нейронные сети

23.5. Будущее гибридных систем

Рекомендуемая литература

Упражнения

Раньше уже неоднократно высказывалась идея, что экспертная система может содержать не одну форму представления знаний. Даже в таких ранних системах, как MYCIN (см. главу 3), информация, специфическая для предметной области, хранилась в разных формах — например, в виде порождающих правил и в виде таблиц медицинских параметров. Программы, аналогичные CENTAUR (см. главу 13), уже можно было считать гибридными в том смысле, что в них объединялись разные способы представления знаний, а затем эти знания использовались с разной целью — для решения проблемы и формирования пояснений.

Поздние исследовательские системы, такие как XPLAN (см. главу 16), имели более сложную архитектуру, в которой для разработки и обслуживания экспертных систем объединялись разнообразные программные инструменты и модели. Такие системы можно рассматривать как очередной шаг вперед по сравнению с простейшей оболочкой, поддерживающей единственную парадигму программирования. В системах на базе доски объявлений (см. главу 18), подобных HEARSAY и ВВ, объединялись разнообразные источники знаний, которые могли иметь совершенно отличную внутреннюю структуру.

Системы, которые мы рассмотрим в этой главе, ознаменовали дальнейшее продвижение по этому пути — в них объединяются традиционные программы решения проблем и компоненты самообучения и критического анализа. Система ODYSSEUS [Wilkins, 1990] способна обучаться тому, как уточнять базу знаний. Для этого используются две разные методики: одна основана на анализе прецедентов, а вторая — на анализе пояснений. Обе методики являются сравнительно новыми, и читатель сможет вкратце ознакомиться с ними в данной главе. Далее будет описана программа, в которой логический вывод на основе прецедентов используется для обработки исключений из правил, а основным инструментом решения проблем являются порождающие правила. Программа обладает потенциальными возможностями обучения новым правилам [Golding and Rosenbloom, 1991]. В конце главы будет рассмотрена система извлечения информации SCALIR [Rose, 1994], в которой множество обычных символических методов комбинируется с подходом, основанным на сетях подключений.

Хотя все перечисленные системы нельзя считать полноценными коммерческими продуктами — это скорее инструменты исследования новых методик и алгоритмов, — мы уделяем им внимание в данной книге, поскольку, по нашему мнению, за ними будущее

^

23.1. Методы обучения в системе ODYSSEUS

Методы обучения, которые рассматривались в главе 20 (пространство версий и IDЗ), иногда называют методами, основанными на подобии (similarity-based). Реализация обучения на основе этих методов требует обработки больших объемов информации — позитивных и негативных примеров, — из которой извлекаются характерные свойства нового концепта.

Альтернативой таким методам являются методы, основанные на пояснениях (explanation-based), которые позволяют выполнить обобщение на осно.ве единственного обучающего экземпляра. Это становится возможным, поскольку в таких методах процессом обобщения "руководят" знания, специфические для конкретной предметной области. Обучение, основанное на пояснениях, является дедуктивным или аналитическим, а не эмпирическим или индуктивным [Bergadano and Gunetti, 1996]. Иными словами, при такой методике описание нового концепта формируется в результате анализа предъявленного экземпляра в свете имеющихся фоновых знаний.

Методика логического вывода на основе прецедентов, которой была посвящена глава 22, позволяет решить новую проблему, адаптируя ранее полученные решения аналогичных проблем. Эта же методика может быть использована и для обучения, поскольку если уж ранее сформированное решение адаптировано применительно к новой проблеме, его можно добавить в базу прецедентов для использования в будущем.

^

Ниже будут более подробно рассмотрены методика обучения на основе пояснений и возможность использования прецедентов для машинного обучения.

Термином обобщение на основе пояснений (EBG — explanation-based generalization) обозначается независимый от, предметной области метод использования знаний, специфических для предметной области, для контроля процесса обобщения по единственному обучающему экземпляру.

^

Использование метода EBG предполагает, что система располагает следующей информацией:

позитивным экземпляром обучающей выборки;

теорией предметной области;

определением концепта, который система должна "изучить".

Для формализации этих идей обычно используется язык логического программирования (см. главу 8). В частности, концепт, как правило, представляется в форме предиката, который характеризует то подмножество пространства объектов, которое нас интересует. Например, предикат сuр(Х) может представлять понятие "cuphood" (чашкообразность), которое определено в стиле языка PROLOG как сосуд малого объема (small), обладающий свойствами open (открытый), stable (устойчивый). Напомним, что выражение

^

а :-b.

читается как "а истинно, если b истинно". Тогда:

cup(X) :- small(X), stable(X), open(X).

Знания о предметной области должны включать описания условий, выполнение которых необходимо для того, чтобы объект можно было считать "устойчивым" (stable), например указано, что объект должен иметь плоское дно, определение свойства "открытый" (open) — например, объект должен иметь вогнутую форму, причем центр кривизны должен быть расположен выше основания.

В качестве экземпляра обучающей выборки укажем объект с плоским дном вогнутой формы, диаметр которого не превышает нескольких дюймов. Экземпляр должен "сопровождаться" пояснением, что указанные свойства вполне достаточны для представления понятия "cuphood". Образец обычно описывается некоторым количеством фундаментальных литералов (ground literals), например:

^

color(red, obj). diameter(4, obj).

flat(bottom, obj). concave(top, obj).

Эти литералы представляют определенный объект obj красного цвета (red) с плоским дном (flat bottom), вогнутый, причем центр кривизны располагается сверху (concave top). Знания о предметной области, представленные ниже, позволяют распознать этот экземпляр как представляющий концепт сир:

^

small(X) :- diameter(Y, X), Y < 5.

stable(X) :- flat(bottom, X).

open(X) :- concave(top, X).

Обратите внимание — то, что объект obj является чашкой, логически следует из этого фрагмента знаний. Наше пояснение, почему obj является чашкой, фактически есть доказательство. Этим завершается фаза пояснений в EBG.

Далее начинается фаза обобщения— вырабатывается набор достаточных условий, которые существовали при пояснении. Главное, что нужно при этом сделать, — определить самые слабые условия, которых достаточно, чтобы на основании имеющихся знаний прийти к заключению, что obj — это чашка. Полученное в результате обобщение концепта состоит в том, что чашкой является объект с плоским дном, вогнутый, с центром кривизны вверху и диаметром менее 5:

^

cup(X) :- flat (bottom, X), concaveftop, X), diameter(Y, X), Y < 5.

Обратите внимание на то, что это обобщение логически следует из исходного определения понятия "чашкообразности" и базовых знаний о том, что такое "малый объем", "устойчивость" и "открытость". В этом смысле новое обобщение уже было неявно представлено в ранее имевшихся знаниях. Анализ представленного образца позволил сделать это обобщение явным. Кроме того, использование сформированного заранее обобщенного определения "чашкообразности" позволило нам совершенно безболезненно проигнорировать несущественные характеристики, в данном случае — цвет.

Обучение на основе прецедентов (CBL — case-based learning) представляет собой подход к обучению, совершенно противоположный методу EBG. Как было показано в главе 22, извлечение информации при таком подходе базируется в основном на подобии аргументов, а не на их логическом анализе. Можно с полным правом утверждать, что процесс адаптации сформулированного ранее решения к новой проблеме не включает обобщения в смысле логического программирования. В качестве дополнительного средства, обеспечивающего использование знаний об отношениях между сущностями предметной области, можно использовать иерархию абстракций, в частности в форме семантической сети. Однако результатом будут не новые правила, включающие переменные, а скорее новые прецеденты, сформированные из старых подстановкой констант.

Рассуждения на основе прецедентов — это, по сути, рассуждения по аналогии, а не логический вывод. Если некто придет к заключению, что Джон, владелец Порше, — водитель, склонный к риску, поскольку имеется прецедент, что Джек, который ездит на Ферра-ри, тоже склонен к риску, то фактически по аналогии делается вывод— Джон похож на Джека, так как автомобиль Порше имеет много общего с Феррари. Напрашивается заключение, что, когда строится такая аналогия, каждый прецедент неявно генерирует определенное правило. В нашем примере такое обобщенное правило состоит в том, что люди, которые ездят на спортивных автомобилях, склонны к риску. Но такое правило не является полным. Все ли водители спортивных машин склонны к риску, или только водители-мужчины, или молодежь? Программа, использующая методику рассуждений на основе прецедентов, не может ответить на такой вопрос. Она способна только отыскать прецедент, наиболее близкий к рассматриваемому случаю.

Между методами CBL и EBG есть и кое-что общее. Оба метода можно противопоставить индуктивным методам, рассмотренным в главе 20, поскольку ни тот ни другой не предполагает анализа большого количества данных. Мы уже показали, что методу EBG достаточно иметь один обучающий экземпляр, а метод CBL для формирования аналогии может обойтись одним подходящим прецедентом.

Но обучение — это нечто большее, чем просто накопление сведений. Система, основанная на анализе прецедентов, должна обладать способностью выявить неподходящие прецеденты, которые не позволяют получить удовлетворительное решение насущной проблемы. В противном случае она будет накапливать прецеденты с ошибочными решениями.

Программа CHEF, описанная в главе 22, способна выявить ситуацию, в которой она формирует неудачный рецепт, и предпринимает попытку исправить его. Чтобы сделать это, программа должна объяснить, почему она полагает рецепт неудачным. Для этого программе требуется воспользоваться определенными знаниями из предметной области, которые в таком случае должны иметь форму правил причинной связи.

Например, модули извлечения и модификации могут предложить замариновать креветок, а потом уже их чистить. Но в этом случае креветки станут слишком влажными, и в рецепте не удастся реализовать заданное в заказе свойство "очищенные креветки". Программа обнаружит это, когда попытается смоделировать процесс приготовления блюда по созданному рецепту. Тогда другой модуль системы, ответственный за восстановление, обратится к знаниям о типах ошибок в рецептах, отыщет подходящую стратегию исправления ситуации и повторит этап составления рецепта. В новом рецепте сначала нужно очистить креветки, а уже потом их мариновать.

Даже после того, как будет получено решение для нового случая, программа не сможет его правильно индексировать до тех пор, пока не поймет, почему это решение считается успешным. Если пользователь заказывает легкое, нежирное блюдо и если программа, манипулируя прежними рецептами, сформировала новый, то этот результат можно использовать в будущем только после того, как с ним будут ассоциированы признаки "легкий" и "нежирный".