- •Глава 1. Что такое экспертная система?
- •Глава 4. Символические вычисления 63
- •Глава 5. Системы, основанные на знаниях 75
- •Глава 11. Эвристическая классификация (I) 176
- •Глава 12. Эвристическая классификация (II) 191
- •Глава 13. Иерархическое построение и проверка гипотез 208
- •Глава 14. Решение проблем конструирования (I) 222
- •Глава 15. Решение проблем конструирования (II) 236
- •Глава 16. Средства формирования пояснений 252
- •Глава 17. Инструментальные средства разработки экспертных систем 274
- •Глава 18. Системы с доской объявлений 294
- •Глава 19. Система отслеживания истинности предположений 308
- •Глава 20. Формирование знаний на основе машинного обучения 323
- •Глава 21. Сети доверия 342
- •Глава 22. Рассуждения, основанные на прецедентах 351
- •Глава 23. Гибридные системы 362
- •Глава 24. Заключение 377
- •Студентам и преподавателям
- •Инженерам-программистам
- •Научным работникам
- •Глава 1. Что такое экспертная система?
- •1.1. Смысл экспертного анализа
- •Извлечение информации из первичных данных (таких как сигналы, поступающие от гидролокатора);
- •1.2. Характеристики экспертных систем
- •1.3. Базовые функции экспертных систем
- •1.3.1. Приобретение знаний
- •1.3.2. Представление знаний
- •1.2. Синтаксис и семантика представления семейных отношений
- •1.3.3. Управление процессом поиска решения
- •1.3. Обслуживание автомобиля
- •1.3.4. Разъяснение принятого решения
- •Пользователи, работающие с системой, нуждаются в подтверждении того, что в каждом конкретном случае заключение, к которому пришла программа, в основном корректно.
- •1.4. Загадка одного портрета
- •1.4. Резюме и структура книги
- •1.4.1. Текущее состояние проблемы
- •Способен решить проблему;
- •В процессе решения задачи используются способности органов чувств человека, недоступные на сегодняшний день в мире машин;
- •В решение задачи вовлечены соображения здравого смысла человечества или большой объем знаний, само собой разумеющихся для любого человека (более подробно об этом — в главе 3).
- •1.4.2. Распределение материала книги по главам
- •Рекомендуемая литература
- •Глава 2. Обзор исследований в области искусственного интеллекта
- •Отличие между оценкой, полученной mycin, и оценками качества рекомендаций ведущих специалистов Станфорда, невелико, а по сравнению с рядовыми врачами система оказалась даже на более высоком уровне.
- •10.1. Оболочки CommonKads и kastus
- •Замечания в круглых скобках в столбце "Причины" следует рассматривать как фоновые условия в системе more.
Глава 11. Эвристическая классификация (I) 176
11.1. Классификация задач экспертных систем 177
11.2. Классификация методов решения проблем 179
11.2.1. Эвристическое сопоставление 179
11.2.2. Общность эвристической классификации 180
11.3. Классификация или конструирование? 184
Рекомендуемая литература 185
Упражнения 185
Глава 12. Эвристическая классификация (II) 191
12.1. Инструментальные средства и задачи, решаемые экспертной системой 191
12.2. Эвристическая классификация в системах MUD и MORE 192
12.2.1. Модель предметной области выполнения буровых работ 193
12.2.2. Стратегии приобретения знаний 196
12.2.3. Использование коэффициентов уверенности в программе MORE 199
12.2.4. Опыт эксплуатации системы MORE 200
12.3. Совершенствование стратегий 201
12.3.1. Уроки проекта GUIDON 201
12.3.2. Структура задач в системе NEOMYCIN 203
Рекомендуемая литература 204
Упражнения 205
Глава 13. Иерархическое построение и проверка гипотез 208
13.1. Влияние сложности пространства гипотез на организацию работы системы 208
13.1. Обход дерева 210
13.2. Структурированные объекты в CENTAUR 210
13.2.1. Структура фреймов в CENTAUR 210
13.2.2. Правила, включенные в прототипы 211
13.3. Формирование суждений на базе модели в системе INTERNIST 212
13.3.1. Представление знаний в дереве заболеваний 213
13.3.2. Методика выделения правдоподобных гипотез в INTERNIST 215
13.3.3. Проблемы, обнаруженные в процессе эксплуатации системы INTERNIST 216
13.4. Рабочая среда инженерии знаний TDE 217
Рекомендуемая литература 219
Упражнения 219
Глава 14. Решение проблем конструирования (I) 222
14.1. Области применения методов конструктивного решения проблем 222
14.2. Система R1/XCON 223
14.2.1. Компоненты и ограничения 224
14.2.2. Использование текущего контекста для управления структурой задачи 225
14.2.3. Формирование суждений с учетом ограничений: метод Match 228
14.3. Использование знаний, развитие и расширение системы XCON 230
14.3.1. Извлечение знаний в системе R1/XCON 230
14.3.2. Совершенствование и расширение системы R1/XCON 231
Рекомендуемая литература 234
Упражнения 234
Глава 15. Решение проблем конструирования (II) 236
15.1. Стратегии конструирования 236
15.2. Архитектура систем планирования и метапланирования 238
15.3. Извлечение, представление и применение знаний о проектировании 244
15.3.1. Реализация обратного прослеживания в системе VT 244
15.3.2. Приобретение знаний с помощью системы SALT 246
15.4. Итоги анализа систем решения проблем конструирования 248
Рекомендуемая литература 249
Упражнения 249
Глава 16. Средства формирования пояснений 252
16.1. Формирование пояснений на основе знаний 252
16.1.1. Подсистема формирования пояснений в MYCIN 253
16.1.2. Формирование пояснений в системах, производных от MYCIN 254
16.1.3. Формирование пояснений на основе фреймов 256
16.1.4. Организация вывода пояснений в системе CENTAUR 256
16.1.5. Использование мультимедийного интерфейса для формирования пояснений 262
16.2. Формирование пояснений и автоматическое программирование 263
16.2.1. Автоматическое программирование в системе XPLAN 263
16.2.2. Проект Explainable Expert Systems 265
16.2.3. Планирование текстов пояснений и модели пользователей в PEA 267
16.3. Перспективы дальнейших исследований методов формирования пояснений 269
Рекомендуемая литература 269
Упражнения 269