Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 - Сальвенди Г.
ISBN 5-03-001815-8
Скачать (прямая ссылка):
Экспертные сцстемы
205
?если диагноз о наличии данной болезни подтвердится). Это чисто ассоциативная программная система, которая в процессе функционирования строит модели развития болезней, а поток динамически разбивает дерево болезней на меньшие части, соответствующие симптомам, наблюдаемым у пациентов.
В сравнении с другими рассмотренными экспертными системами интерфейс человек—машина системы CADUCEUS предоставляет пользователю не слишком много возможностей, хотя и прилагаются усилия к его усовершенствованию. В настоящее время способность системы объяснять свои действия минимальна.
Система не способна обучаться: ее расширяют, добавляя узлы и дуги с данными о новых болезнях, симптомах и причинных связях между ними.
В пределах своей компетентности система CADUCEUS очень точна. Она обладает знаниями о 500 болезнях, 359 симптомах и 100 000 связей между ними. Ныне это самая большая база знаний среди всех экспертных систем. В настоящее время система CADUCEUS испытывается в Национальном институте здоровья. Ее используют также для обучения студентов-меди-ков. Она явилась значительным вкладом в исследования по искусственному интеллекту, прояснив роль, которую при решении задач играет формулировка промежуточных гипотез.
Некоторые другие экспертные системы из рассматриваемой области описаны на рис. 3.8 и в табл. 3.8. В настоящее время отсутствует общепринятый стандарт, с которым их можно было бы сравнить. Первым шагом в этом направлении могла бы быть четкая классификация компонентов знаний, используемых в этих системах. Частично они представлены в табл. 3.12.А и 3.12.Б (заимствованных из работы [65]). Несмотря на многие человеко-годы работы, потраченной на создание таких систем, в повседневной клинической практике используются лишь очень немногие из них, например система PUFF. Более широкому применению экспертных систем в медицине могут способствовать тщательный выбор медицинской проблемы, сотрудничество заинтересованных специалистов и способность этих систем выполнять работу, которую врачи либо не могут выполнить, либо хотели бы перепоручить ее выполнение ЭВМ. Применение экспертных систем в медицине расширится, если они смогут оказывать практикующим врачам существенную помощь.
3.5. Экспертные системы и человеческий фактор
Специалист по инженерной психологии обладает многими знаниями и навыками, которые могут оказаться полезными при проектировании и разработке экспертных систем, особенно в тех
206 Глава 3
Таблица 3.12.А. Компоненты знаний, необходимых некоторым экспертным системам1)
Компоненты знаний, необходимых экспертным системам A1YCIN PUFF CENTAUR ш N ш ш % ? > CASNET INTERNIST
Группировка правил X X X
Упорядочение данных X X X X
Контексты X X X X X X X
Контекстные правила X X X X X
Правила логического вывода X X X X X X X X
Правила, управляемые запро- X X X X X
сами
Правила увеличения коэффи- X X
циентов доверия
Правила оценки важности X X X X
предпосылок
Положительные значения КД X X X X X X X X
Отрицательные значения КД X X X X X X
') Здесь «X» означает наличие данного компонента в экспертной системе.
2) В системе WHEEZE знания представляются с помощью фреймов, а ие продукционных правил.
областях, где экспертные системы подвергались критике. Хейес-Рот, Уотерман и Ленат [64] выделяют следующий ряд проблем, оказавшихся трудными для экспертных систем: 1) они неспособны распознавать задачи, для решения которых нх знаний недостаточно или к которым эти знания неприменимы; 2) их знания ограничены одной, очень узкой специальной областью; 3) им недостает способности взаимодействовать с пользователем на полноценном естественном языке; 4) их узким местом является извлечение знаний из экспертов; 5) они обладают ограниченными способностями к обучению и расширению собственной базы знаний. Эти и другие проблемы могут решаться специалистами по инженерной психологии в трех традиционных для этой науки прикладных направлениях: анализ заданий, взаимодействие человек — машина и оценка показателей производительности труда. Рассмотрим каждое из этих направлений более подробно.
3.5.1. Анализ задач
Прежде чем приступать к разработке экспертной системы, необходимо проанализировать круг заданий, которые ей придется выполнять, чтобы определить, нужна ли она вообще; каким об-
Экс^ерткис «-чстемы
207
Таблица 3.12.Б. Компоненты знаний, используемых экспертными
системами
Компоненты знаний в экспертных системах
Описание компонентов знания
Группировка правил
Упорядочение данных
Контексты
Контекстные правила
Правила логического вывода
Правила, управляемые запросами
Правила увеличения коэффициентов доверия
Правила оценки важности предпосылок
Положительные оценки КД
Отр ицательн ые оценки
КД
Группировка противоречивых или избыточных правил. Это повышает эффективность и корректность управления выводом
Упорядочение наблюдаемых фактов (вводимых пользователем) или порождаемых решений, основанное на их важности, распространенности
и т. д.
Правила и база знаний разбиваются на части, не объединенные общим контекстом, но, возможно, взаимосвязанные между собой. Это уменьшает время поиска
