"Десять «горячих точек» в исследованиях по искусственному интеллекту" - читать интересную книгу автора (Поспелов Дмитрий Александрович)

3. Порождение объяснений.

Различие в механизмах поиска решений у человека, специалиста по решению определенного класса задач и у интеллектуальной системы приводит к появлению эффекта непонимания. Видя окончательный результат деятельности интеллектуальной системы, специалист не может оценить степень его достоверности (даже если система одновременно с решением выдает вычисленную ею такую оценку). Процесс «верить – не верить» не может привести к какому-либо разумному результату, если нет какой-то дополнительной информации. Эта информация, начиная с первого поколения экспертных систем, выдается специалисту по его требованию в виде объяснения.

Объяснение (более точно было бы говорить об обосновании, но термин «объяснение» прочно прижился в искусственном интеллекте) может быть различным. Наиболее распространены как-объяснения и почему-объяснения. При как-объяснении система выдает пользователю информацию о процедуре получения решения, например, выдает ему всю трассу движения по дереву вывода. При почему-объяснении система включает в текст объяснения те основания, которые были использованы ею в процессе поиска решения. Другие типы объяснений (что-объяснения, зачем-объяснения и т.п.) пока в интеллектуальных системах практически не используются.

Проблема объяснения связана с решением задачи о том, как его построить. В начальный период развития экспертных систем объяснение порождалось жесткими процедурами, связанными с наличием априорно заданного сценария объяснения, заполняемого конкретными сведениями в процессе поиска решения. Такой подход в какой-то мере годится для как-объяснений и несколько хуже подходит для почему-объяснений. Но он совершенно непригоден при необходимости порождения объяснений иных типов.

Ясно, что проблема генерации объяснений связана с наличием в памяти интеллектуальной системы концептуальных моделей предметных областей и энциклопедических знаний об особенностях этих областей. Для порождения объяснений нужны базы знаний энциклопедического типа.

Энциклопедические базы знаний отличны по своей структуре и назначению от проблемно-ориентированных баз знаний, применяемых в современных экспертных и других интеллектуальных системах. Организация знаний в энциклопедических базах, механизмы порождения текстов по запросам к ним требуют решения ряда проблем, относящихся к форме представления знаний в таких базах и принципам построения системы отношений на хранимых в них знаниях.

С середины 80-х годов начали выполняться первые проекты, связанные с созданием энциклопедических баз знаний и развитием их теории. Без накопления новых результатов в этом направлении процесс совершенствования интеллектуальных систем и снятия барьера непонимания между ними и пользователями-людьми будет вряд ли возможным.