Глава 22. Рассуждения, основанные на прецедентах 351

22.1. База прецедентов 352

22.1.1. Программа CHEF 352

22.1.2. Методы извлечения и адаптации прецедентов 353

22.2. Обучение с помощью компьютера: система САТО 355

22.2.1. Предметная область программы САТО 355

22.2.2. Расследования и рассуждения в юриспруденции 356

22.2.3. Обучение с помощью системы САТО 356

22.3. Формирование отчетов в системе FRANK 358

22.4. Сравнение систем, основанных на правилах и прецедентах 360

Рекомендуемая литература 361

Глава 23. Гибридные системы 362

23.1. Методы обучения в системе ODYSSEUS 362

23.2. Системы ODYSSEUS и MINERVA 364

23.2.1. Оболочка экспертной системы MINERVA 365

23.2.2. Обучение в системе ODYSSEUS 365

23.3. Использование прецедентов для обработки исключений 367

23.4. Гибридный символический подход и нейронные сети 368

23.4.1. Нейронные сети 369

23.4.2. SCALIR — гибридная система для извлечения правовой информации 371

23.4.3. Организация обучения в системе SCALIR 374

23.5. Будущее гибридных систем 375

Рекомендуемая литература 375

Упражнения 375

Глава 24. Заключение 377

24.1. Загадка искусственного интеллекта 377

24.2. Представление знаний 378

24.3. Языки программирования систем искусственного интеллекта 380

24.4. Решение практических проблем 380

24.5. Архитектура экспертных систем 382

Рекомендуемая литература 382

Литература 384

Введение

При подготовке третьего издания книги Введение в экспертные системы автор старался прежде всего учесть интересы и пожелания читателей четырех основных категорий:

• рядовых читателей, желающих познакомиться с новым классом информационных систем на достаточно высоком теоретическом и техническом уровне;

• преподавателей и студентов, которым необходимо учебное пособие, охватывающее все основные темы исследования и проектирования экспертных систем, причем глубина изложения материала должна соответствовать программам старших курсов вузов и первого года обучения в аспирантуре;

• инженеров-программистов, нуждающихся в практическом руководстве по экспертным системам, подкрепленном достаточно солидным теоретическим материалом;

• научных работников и студентов, активно занимающихся научной работой, которых особенно интересует обзорный материал, касающийся новейших тенденций в разработке систем такого рода.

Это введение послужит методическим руководством для каждой из перечисленных категорий при изучении материала данной книги.

Рядовым читателям

Я старался таким образом излагать материал в этой книге, чтобы начальные разделы каждой главы носили по возможности описательный характер, а уже в последующих разделах переходить к техническим деталям. Идея состояла в том, чтобы читатель, который желает получить общее представление о той или иной теме, мог без особого ущерба для себя быстро просмотреть или вообще опустить последние разделы. Некоторые разделы и целые главы, помеченные значком , можно также при желании пропустить, что не помешает получить достаточно полное представление об экспертных системах.

Читателям, желающим познакомиться с основной проблематикой экспертных систем, я рекомендую в первую очередь прочитать следующие главы.

1. Что такое экспертная система.

2. Обзор исследований в области искусственного интеллекта.

3. Представление знаний.

5. Системы, основанные названиях.

6. Ассоциативные сети и системы фреймов.

9. Представление неопределенности знаний и данных.

10. Приобретение знаний.

11. Эвристическая классификация (I).

14. Решение проблем конструирования (I).

16. Средства формирования пояснений.

17. Инструментальные средства разработки экспертных систем.

20. Формирование знаний на основе машинного обучения.

22. Рассуждения, основанные на прецедентах.

24. Заключение.

Материал остальных глав можно считать дополнительным, что, впрочем, зависит от индивидуальных интересов и наклонностей каждого отдельного читателя.