Источники неопределенности

1. Недостаточное полное знание предметной области

2. Недостаточно полная информация о конкретной ситуации

3. Особенности предметной области, которые приводят к трудности реализации

Аргументы неадекватности теории вероятности

1. Теория вероятности не дает ответа как комбинирование вероятности

2. Информацией о вероятности мы не владеем

3. Тер. Вер не дает ответа как количественно оценить выражения: «скорее всего» , «в большинстве случаев»

4. Слишком много чисел

5. дорого

Коэффициенты уверенности. Степень доверия.

В некоторых ЭС введены коэффициенты уверенности достоверности каких либо знаний:

t=[-1,1]

CF(C1∩C2…Cn) = min (C1…Cn) коэффициент уверенности

При использовании гипотезного подхода лучше использовать механизм обратного вывода.

Шортлиф предложим решить проблему компенсированием правил ( объединить между собой)

t= [-1,1]

CF(C1∩C2…Cn) = min (C1…Cn) коэффициент уверенности

Если имеются следующие правила:

If c1 then (CF/n) =t1

If c2 then (CF/n) =t2

If C1&C2 then (CF/n) =t3

t3 ≠ min (t1,t2)

Используются понятия доверия и недоверия

Доверие: MB(H,C)= (P(H|C) – P(H)) / (1 – P(H))

Недоверие: MD(H,C)= ( P(H) – P(H|C) ) / P(H)

Методы доверия и недоверия отличаются по реализации, по коэффициенту уверенности

CF (H, C_H, ) = MB(H, C_H) - MD(H, )

Нечетка логика:

1. задается графиком

2. Ã = {X, }

Система объяснения в эс

Зачем нужна система объяснения клиенту:

- должен знать как ЭС приняла решение (Инженеру по знаниям)

- должен быть уверен в правильности принятых решений (программисту)

- интегрируют в единственную систему

Перенос в независимую БЗ как можно больше алгоритма принятия решения способствует упрощению процесса объяснения.

Трассировка всех действий

-Создание файла с записью всех действий системы

-Визуализация в виде дерева специальных режимов или сценария

-Подготовки отчета на формальном или ограниченном естественном языке

Режимы:

1. Режим объяснения «Почему?»

2. -||- -||- -||- -||- -||- -||- «Как?»

3. -||- -||- -||- -||- -||- -||- «Что?»

4. -||- -||- -||- -||- -||- -||- «Что, если»

1. Почему система сочка необходимым задать пользователю определенный вопрос (дерево целей вверх/обратный вывод)

2. Как система пришла к определенному заключению (дерево целей вниз)

3. Задание конкретного вопроса или его переформулировка. Вывод фрагмента семантической сети или преобразование в виде естественно-языкового представления. Демонстрация всей связной информации вопроса с имеющимися сущностями.

4. Осуществляет немонотонный выбор, то есть возврату наугад и пересмотрение принятых решений

MYCIN

В MYCIN трассировка запускается автоматически и выводит все правила, активизированные в процессе.

В MYCIN есть 1 и 2.

MYCIN:

1. Система объяснения включается автоматически после анкетирования

2. Создается отчет какие правила сработали

3. Протоколирование процессов работы правил и связанных с ними событий

В ЭС с прямым выводом список правил несет меньше информации, чем в системах с обратным выводом , т.о. на промежуточной стадии трудно определить куда ведет цепочка вывода.

EMYCIN

В EMYCIN:

1. Explain (выделяется значение коэффициенты уверенности, полученного в результате правил) (1)

2. Test (значения условий в правилах) (3)

3. Review (2)

-Как правила повлияли на гипотезы

-Показывает последний вопрос перед принятием решения

-Использование метаправил

-Значение условий

NEOMYCIN

• Отделены стратегические знания от прикладных

• Представление пространства гипотез

• Отдельно представлены правила, которые связывают гипотезу с данными

• Правила разделены на

1. IF – правила

2. Метаправила

3. Правила задавания вопросов

IF – правила

- причинные правила (симптомы и гипотезы)

-запускающие правила: связывают данные и гипотезы обеспечивают прямой вывод

-правила отображения

Дифференциация – пространство текущих гипотез

Правила задавания вопросов распространены на те гипотезы, которые включены в дифференциацию

«-»:

Отсутствует информация о цели применения для подтверждения гипотезы выбора конкурирующей гипотезы, запроса данных у пользователя