Обратимые и необратимые правила

Применение биполярных коэффициентов определенности может дать неверные результаты. Рассмотрим правило 1:

Если это последняя модель автомобиля (0,8), то (0,9) в ней есть катализатор.

Попытаемся применить это правило к старому автомобилю, где коэффициент определенности посылки мог бы быть равным -0,8. Рассуждение с исполь­зованием правила дает для заключения -0,72, т.е. мы в достаточной степени уверены, что на автомобиле нет ка­тализатора. Такое заключение при­менительно к старым моделям является правильным.

Теперь рассмотрим правило 2:

Если это последняя модель (0,8) автомобиля, то (1,0) в ней есть радио.

Применим это правило к старому автомобилю

-0,8 * 1,0 = -0,8 для заключения, то есть мы получили, что в старой модели автомобиля нет радио. В чем же разница между этими двумя правилами?

Обратим первое правило, и оно не потеряет смысл:

Если это не последняя модель автомобиля, то в ней нет катализатора.

Второе же правило теряет смысл при обращении:

Если это не последняя модель автомобиля, то на ней нет радио.

Все правила базы знаний попадают в одну из этих двух категорий. Правила первой категории будем назы­вать обратимыми. Такие правила применимы и к положительным, и отрицательным значениям посылки. Пра­вила второй категории считаются необратимыми. Эти правила имеют смысл только при положительных значени­ях посылки. Если же ее значение отрицательно, правило применять нельзя. При создании базы знаний программист сам проверяет правила на обратимость и в явном виде сообщает об этом системе.

Контрольные вопросы

1. Что такое экспертная система? Чем она отличается от других программных продуктов, предназначенных для решения задач искусственного интеллекта? Какие задачи решаются с помощью экспертных систем?

2. Из чего состоит экспертная система? Какие типы логического вывода используются в экспертных системах?

3. Каковы два основных способа организации базы знаний?

4. Чем работа экспертной системы отличается от работы программы, задающей вопросы согласно проверочному списку?

5. Почему в экспертных системах не используют точное вероятностное рассуждение?

6. Что такое коэффициенты определенности? Как они используются при выводе заключений?