Парадигма «переноса компетентности»

В англоязычной литературе по инженерии знаний под понятием «компетентность» (ехреПке) понимается набор качеств, лежащих в основе высокого уровня работы людей-специалистов, в том числе об­ширные познания в некоторой области, эвристические правила, упрощающие и улучшающие подходы к решению задач, метазнания и метасознание, а также «компилированные» формы поведения (навы­ки), обеспечивающие большую экономию при высококвалифициро­ванной работе [Хейес-Рот, Уотерман, Ленат, 1987]. Иными словами, компетентность - это знания и опыт, которыми владеет эксперт.

Парадигма «переноса компетентности» предполагает извлечение независимых фрагментов знаний опытных специалистов, которые, как правило, оформлялись в виде так называемых продукционных правил (правил типа ЕСЛИ - ТО), и передача их компьютерной системе.

Экспертные системы первого поколения, например, такие как МУСШ [ЗпогШпе, 1976] и ОЕЫБКАЬ [РещепЬашп, Виспапап, 1978], появились в США в середине 1970-х годов.

Система MУСШ была задумана как программа, консультирующая врача при установлении диагноза и выдаче рекомендаций по лечению инфекцион­ных заболеваний крови. Затем область применения системы была распро­странена на ряд других инфекционных заболеваний. При разработке к систе-

_________________ Компьютерная психодиагностика__________________

ме предъявлялись следующие требования: 1) программа должна быть полез­ной для пользователя-врача, предоставляя ему заслуживающие доверие ре­комендации, не уступающие по качеству рекомендациям, даваемым экспер­том-человеком; 2) программа должна быть ориентирована на приобретение и модификацию знаний; 3) программа должна уметь вести диалог, в ходе кото­рого она могла бы объяснить полученный ею результат; 4) программа должна являться инструментом, помогающим врачу, а не заменяющим его.

Ситуация, в которой врач обращается за консультацией к системе, может быть, например, такой. Лечащему врачу, который не является специалистом в области инфекционных болезней, может потребоваться рекомендация по ле­чению такого заболевания, например, тогда, когда в ходе тяжелой операции пациенту была занесена инфекция. Сложность этой ситуации состоит в том, что приступать к лечению бактериальных заболеваний надо как можно ско­рее, до того, как будет установлен возбудитель болезни (так как установление точного диагноза связано с выращиванием культур и требует примерно 48 ча­сов и более). Лечение тяжелобольных должно начинаться немедленно. Врач оказывается перед выбором: либо прописать средства, обладающие широким спектром действия (чтобы охватить все возможности), либо назначить спе­цифическое лекарство, рискуя не угадать возбудителя заболевания и подвер­гнуть больного опасности. Обычно в связи с недостатком времени и опыта назначают средства широкого спектра действия. Анализ подобных ситуаций в США показал, что в течение одного года пенициллин был прописан каждо­му четвертому больному, причем в 90% случаев в назначении пенициллина не было необходимости [Попов, 1987].

J. Н. Воо₅е(1986)вьщеляетследующиеважныеособенностиэксперт-ных систем первого поколения.

□ Прозрачность (1гапзрагепсу). Этот термин обычно используется в связи с тем, что просмотр поведения экспертной системы дол­жен быть столь же доступным, сколь и получаемые с помощью нее результаты. Пользователь может спросить «Как?» и «Поче­му?» сделан тот или иной вывод, и система обязана ответить на эти вопросы.

□ Разделение знаний на независимые фрагменты (кпо^1ес1_ёе спип-кшв). Знания должны быть представлены в виде небольших кус­ков или частей (чанков), которые могут быть легко модифици­рованы независимо от остальных знаний.

□ Отделение знаний от механизма вывода (крапКюп оГ кпо^1ес1_ёе
апо- геаношпё). Знания должны храниться отдельно от использу­
ющего их механизма вывода. При построении экспертной сис­
темы следует учитывать возможность модификации знаний без
изменения программного кода. Запись фрагментов знаний на
естественном языке упрощает работу по модификации знаний.

Ниже представлен такой фрагмент знаний - пример правила системы МУСПЧ, записанного во внутренней и внешней форме (на естественном язы­ке) [Попов, 1987].

Глава 3. Конструирование компьютерных психодиагностических методик

"«И

В»™е_ти^ _рдвЕН_конт

Структура экспертной системы продукционного типа включает в себя базу знаний, базу данных, механизм вывода, подсистему приоб­ретения знаний, подсистему общения и подсистему объяснения [Та-унсенд,Фохт,1990].

База знаний - это память для хранения правил, которая содержит набор срабатывающих в определенных ситуациях правил, имеющих форму ЕСЛИ-ТО.

Для примера рассмотрим задачу поиска неисправностей автомоби­ля. Обнаружив, что автомобиль неисправен, специалист пытается оп-

Автомобиль

Система охлаждения