Соціологія - Жоль К.К. - Комп'ютерні "експертні системи" та "когнітивна інженерія"

Сучасні електронно-обчислювальні машини (ЕОМ) дають змогу зробити істотний крок уперед стосовно раціоналізації процедур експертизи.

Своєрідною точкою відліку щодо започаткування комп'ютерних "експертних систем" (ЕС) фахівці вважають 1965 p., коли вчені з американського Стенфордського науково-дослідного інституту Е. Фейгенбаум та Б. Бучанан разом з лауреатом Нобелівської премії Д. Ледербергом взялися за створення комп'ютерної системи, призначеної для визначення молекулярної структури хімічних сполук. При побудові цієї системи вони створили програму, грунтовану на арістотелевій логіці. У програмі формулювали серію запитань за типом якщо -> то, які описували правила атомних зв'язків у молекулах.

Треба відзначити, що Фейгенбаум ще у середині 50-х років виявив інтерес до проблематики "штучного інтелекту" (ШІ), який є базою для розробки ЕС. У дослідженнях зі ШІ його передусім цікавило, як, маючи набір вихідних даних, побудувати гіпотезу, що пояснювала б ці дані.

Там, де панує емпірія, діє індуктивний метод збирання та обробки фактичного матеріалу. Цей метод непридатний для машинного

"мислення", оскільки навіть "найрозумніша" машина не в змозі робити "алогічний стрибок" від суми фактів до їх узагальненого уявлення. Машина обробляє повідомлювані їй численні факти згідно із заздалегідь установленими правилами дедуктивного характеру. Аналогічним чином розв'язують завдання за допомогою EC.

У створенні EC Фейгенбаум рухався шляхом вивчення емпіричних знань учених-природодослідників. У цьому разі ними були хіміки.

Свою роль у виборі хімічної науки відіграв Ледерберг, який працював над програмою, покликаною допомогти хімікам у визначенні молекулярної структури погано вивчених органічних сполук. Ледерберг зрозумів, що безліч пропонованих програмою можливих хімічних моделей слід обмежувати, використовуючи для цього емпіричні знання хіміків. Саме тоді він і залучив до роботи Фейгенбаума. їхнє співробітництво завершилося створенням EC під назвою Дендрал.

Призначення комп'ютерних ЕС типу Дендрала полягає в акумулюванні професійних знань і застосуванні їх для експертних оцінок та рекомендацій. Такого роду EC мають не тільки оцінювати ситуацію і пропонувати варіанти рішень, а й давати у разі необхідності обґрунтування пропонованих рішень. Що стосується Дендрала, то коли основа системи була готова, її заповнили інформацією про конкретні хімічні сполуки та способи міркувань, які приводять хіміків до правильних висновків. Цю інформацію було отримано шляхом опитування вчених, які розповідали, як вони аналізують та оцінюють проблеми, що виникають перед ними.

Цікаво відзначити, що коли хіміки довідалися про розробки Фейгенбаума, то звернулися до вченого з численними проханнями надіслати їм копії не програми, а правил, закладених у неї, оскільки не без підстав вважали, покладаючись на авторитет Фейгенбаума, що у цих правилах знання систематизовано значно краще, ніж у підручниках та навчальних посібниках.

Програма Дендрал будована на активному використанні правила логічної імплікації (якщо.., то...), тобто у цій програмі усі необхідні для неї знання подавались у вигляді імплікації. Перша частина імплікації (якщо) вказує на певну ситуацію і являє собою послідовність символів, які комп'ютер застосовує для зіставлення. Друга частина (то) вказує на відповідну дію, зумовлену попередньою ситуацією (якн<о-ситуацією). Наприклад: якщо йде дощ (ситуація), то я беру парасольку (тобто дію з урахуванням поганої погоди).

Складені у такий спосіб комп'ютерні програми характеризують як програми, ґрунтовані на правилах. Це означає, що у процесі роботи програма сортує символи у пошуках поєднання, зіставлюваного з першою частиною імплікації (якщо) з наявних правил. Після того, як зіставлюване поєднання виявлене, задіюють відповідне правило, завдяки якому виконують певну дію (наприклад, установлюють медичний діагноз, виводжуваний на монітор комп'ютера). Показово, що серед найбільш перспективних застосувань ЕС виокремлюють царину медичної діагностики.

Поняття "правило" має у цьому разі такий формальний вигляд: образ-* дія. Образ розглядають як кон'юнкцію елементарних сприй-няттів, а дію — як множину елементарних дій. Кожне сприйняття можна уявити як список низки змінних, які характеризують той чи той атрибут певної предметної царини. Цим змінним можна надати константного вигляду, наділивши їх конкретними значеннями. У результаті дій відбувається або зміна значень, або їх введення-виведення. Усі дії програми можна подати як послідовність викликання правил.

Правила, які містяться в тому, що ми називаємо базою даних, еквівалентні деякій прикладній програмі й можуть мати безліч так званих форматів. Приклад формату: якщо [умова], тоді (то) [дія]. Компонент "тоді" (або "то") може являти собою висновки, твердження, вказівки тощо. Правило може вимагати виконання низки умов, перш ніж дію буде дозволено.

Розглянемо таке правило. Якщо інфекція є первинною бактеріемією і ділянка культури — одна із стерильних, а підозрюваний вхідний канал — шлунково-кишковий тракт, тоді (то) з ймовірністю 0,7 організм є зараженим. У такій системі правила репрезентують знання, а метаправила (правила більш високого рівня) призначені для маніпулювання правилами. У цьому разі найскладнішою та найбільш трудомісткою процедурою є виявлення та кодування нових правил для їх подальшого використання в ЕС.

Роботи з ЕС дали цікаві наукові результати, які збагатили методологію досліджень з ШІ. Зокрема, вчені виявили таке: якщо з програми видалити так звану базу даних, тобто всю конкретно-наукову (прикладну) інформацію, то залишиться чиста логіка, яка пов'язує воєдино фактичне знання. Ця логіка дістала назву машини виводу. Ця "машина" працює завдяки використанню правил логічного виводу.

Деякі вчені пояснюють ідею створення ЕС спробами вийти за межі традиційних програм, які мають справу лише з напівнейтральними фактами, натомість ЕС спираються на професійну культуру.

Під цією культурою мають на увазі сукупність неформальних евристичних прийомів, інтуїтивних суджень та вміння робити висновки на підставі погано формалізованого практичного досвіду. Між іншим, самі експерти зазвичай не повною мірою усвідомлюють наявність у себе такої професійної культури і з великими зусиллями уявляють, як саме вони працюють, хоча, зрозуміло, роки навчання та роботи вселяють у них упевненість у власному професіоналізмі.

Розробки ЕС зумовили появу нової науково-технічної дисципліни — пізнавальної (когнітивної) інженерії. Це поняття ввів до наукового вжитку Фейгенбаум у 1977 р.

У характеристиці деякої царини кібернетичного подання знань зазвичай вживають словосполучення "царина експертизи". Аналіз цієї царини має кілька рівнів, головними з яких є емпіричний та теоретичний. На емпіричному рівні здійснюють (залежно від цілей експертного аналізу) спостереження, співбесіди, тестування тощо. На теоретичному рівні завершальну обробку нагромадженої інформації здійснюють за допомогою використання певного символізму, яким зазвичай є мова символічної логіки, зорієнтованої на математику. Ця формалізована мова дає змогу описувати знання у формі, водночас близькій до форми звичайно символічної мови та мови програмування. Активними операціями подання знання на теоретичному рівні є правила логічного виводу, які дають змогу отримувати нові знання з наявних. Через це символічна логіка у вигляді математичної логіки є засадовою для різних способів подання знання у галузі досліджень щодо ШІ та ЕС.

На емпіричному рівні експертного аналізу маємо справу з деякими фактами та правилами їх оцінки. У результаті відповідної оцінки фактів отримуємо деякі оцінні знання про ці факти. Ці знання зберігаємо у своїй пам'яті й використовуємо їх для розпізнавання та порівняння різноманітних інших фактів. Процес використання знання про факти здійснюють за певними правилами, які заведено називати логічними правилами, головними з яких є правила виводу. У дослідженнях щодо ШІ та ЕС під правилами розуміють команди-дані, подані за допомогою імплікації або в іншій еквівалентній логічній формі.

Знання про факти, або просто факти, становлять важливу частину ШІ та ЕС. Під фактами тут розуміють дані, репрезентовані відповідними предикатами. Оскільки різні факти становлять різну цінність для людини, вона намагається відобразити це й у відповідних комп'ютерних програмах, виокремлюючи головне і другорядне.

Щоб вказати на різні ціннісні характеристики фактів, та й не тільки їх, людина не полінувалася створити науку про цінності (аксіологію) й відтак пристосувати деякі її поняття для використання у програмному забезпеченні машин. Так з'явилося поняття ваги (важливості) або вартості (цінності) факту.

Чим більша у певного факту вага, тим більше значення має цей факт для розв'язання відповідного завдання. Образно кажучи, комп'ютер немовби "зважує" різні факти (визначає їхню "вартість") залежно від організації програми та видавання відповідей на запитання, діапазон яких визначено програмою.

У комп'ютерних програмах числа, які вказують на вагомість фактів, називають вагами (вартостями, цінностями) або ваговими (вартісними, ціннісними) чинниками фактів. При написанні програми їх зазвичай беруть у дужки.

Факти, які надходять у машинну пам'ять і містять конкретну інформацію, називають даними. Ці факти-дані є відповідями у формі "так / ні" на відповідні запитання-запити.

Факти-дані та правила (команди-дані) роботи з ними, ядерну частину яких становлять логічні правила виводу, утворюють базу даних.

Методи ШІ передбачають високий рівень незалежності окремих частин програми, кожна з яких реалізує певний крок розв'язання одного або кількох завдань. Така гнучкість надає процесові реалізації програми великої ефективності, сприяючи спрощенню розв'язання завдання або комплексу їх залежно від важливості відповідних кроків для досягнення певної мети. Наприклад, якщо якась частина даних з бази знань має мінімальну або навіть нульову інформаційну вагу, цю частину можна безболісно пропустити.

Механізм спрощення розв'язання завдань можна подати за допомогою правил, які блокують інформацію, що безпосередньо не стосується розв'язуваного у певний момент завдання, тобто механізм спрощення сприяє досягненню мети найкоротшим шляхом. Наприклад, для досягнення мети необхідно зробити вибір між двома ситуаціями А та В. Природно, ми прагнемо до найпростішого варіанта розв'язання. Отже, необхідно гранично спростити завдання, яке стоїть перед нами. У процесі спрощення ми повинні керуватися правилом (якщо..., то...), оцінюючи умови завдання, розв'язання якого потрібне для ефективного досягнення мети. Якщо умови найбільшою мірою відповідають ситуації А, то обираємо правила для А. Якщо ж умови більше відповідають В, то обираємо правила для В.

Правила у системі ШІ допомагають оцінити факти-дані й досягти мети в оптимальний спосіб.

Досвід досліджень з проблематики "штучного інтелекту" та "експертних систем" дає змогу по-новому поглянути на логічно неформалізовані методи вже відомих експертних аналізів, враховуючи критичні зауваження фахівців. Так, наприклад, хоча метод Делфі є популярним та зручним на практиці, він, на думку Мартіно, має той недолік, що по суті майже повністю суб'єктивний. Застосування цього методу не дає впевненості у тому, що обставини, які одного разу призвели до певного результату, гарантуватимуть такий самий результат удруге.

Метод експертної оцінки широко використовують у так званих розвідувальних та пошукових дослідженнях для отримання попередніх відомостей про предмет аналізу, для уточнення гіпотез та завдань головного дослідження, а також для визначення умов проведення експерименту та для оцінки його ефективності.

Розвідувальні дослідження характеризує відсутність чіткого уявлення про досліджувану предметну царину. Головним завданням у цьому разі є попередня оцінка можливостей вивчення деякої предметної царини. Тому в дослідженнях розвідувального типу головну увагу звертають на проблемну ситуацію з метою з'ясування умов, що породжують проблему. Тут же випробовують методики, перевіряють сприйняття анкет, уточнюють формулювання запитань, що фігурують у них або в опитниках інтерв'юерів.

Пошукові дослідження можна поділити на дескриптивні (описові) та експериментальні.

Дескриптивні дослідження — це попередні дослідження, які описують наявний у нашому розпорядженні матеріал, умови та засоби дослідження. Найбільшу увагу звертають на статистичні дані. Особливого значення у цих дослідженнях надають спостереженню як методу нагромадження наукової інформації, необхідної для формулювання гіпотез та конкретних дослідницьких завдань.