Нейронные системы и системы извлечения знаний

До сих пор нейросети рассматривались нами лишь как инструмент предсказания, но не понимания. Действительно, классический нейросетевой подход - метод черного ящика - предполагает создание имитационной модели, без явной формулировки правилпринятия решений нейросетью. Вернее, эти правила содержатся в весах обученной нейросети, но понять их, переформулировав на язык "если - то " не представлялось возможным. В этой лекции мы продемонстрируем методику, позволяющую строить подобные правила, объясняющие нейросетевые решения. Нейросети, таким образом, можно использовать не только для предсказаний, но и для извлечения знаний из баз данных.

Традиционно построение правил вывода и баз знаний считается прерогативой экспертных систем - направления искусственного интеллекта, которое претендовало в начале семидесятых годов заменить собою искусственные нейронные сети в задачах обработки информации. Экспертные системы были ориентированы именно на обработку данных с помощью некоторых правил вывода, которые предполагалось извлекать у экспертов в той или иной области знаний. Экспертные системы были призваны реализовывать цепочки рассуждений, имитирующих анализ ситуации экспертом-человеком. По сути в 70-е годы сам термин "искусственный интеллект" был синонимом разработки экспертных систем, или инженерии знаний.

Это направление, однако, столкнулось с рядом принципиальных трудностей. В частности, инженеры знаний должны были извлекать их у очень квалифицированных экспертов, которые, вообще говоря, не стремились поделиться информацией. Знания - большая ценность, и передавать их, чтобы помочь создать себе легко тиражируемую замену и, в конечном счете, обесценить себя как специалиста, стремился далеко не каждый. Но даже и при наличии соответствующего желания, эксперт не всегда мог внятно сформулировать те правила, которыми он пользуется при подготовке экспертного заключения. Очень многое в его работе связано с интуитивными качественными оценками, распознаванием ситуации в целом, то есть с не формализуемыми процедурами (мы знаем, что это как раз та ситуация, в которой особенно отчетливо проявляются преимущества нейросетевого подхода). Но даже если все трудности оказывались преодоленными, достоинства построенной экспертной системы оказывались не абсолютными, поскольку именно явная формализация правил вывода, а не компьютерная система сама по себе представляла основную ценность. В этом смысле весьма показателен опыт создания в 70-е годы в Стэнфордском университете экспертной системы MYCIN, с помощью которой врачи должны были повысить надежность диагностики септического шока. Септический шок, дававший в случае развития 50% летальных исходов у прооперированных больных вовремя диагностировался врачами лишь в половине случаев. Экспертная система MYCIN позволила повысить качество диагностики почти до 100%. Однако, после того, как врачи познакомились с ее работой, они очень быстро сами научились правильно ставить соответствующий диагноз. Необходимость в MYCIN отпала и она превратилась в учебную систему. Таким образом, основная польза проекта состояла именно в извлечении знаний в понятном для человека виде.

По мнению Стаббса, известного американского специалиста в области нейросетевых приложений, экспертные системы "пошли" только в кардиологии. Они эффективно заменили объемистые руководства по анализу электрокардиограмм, содержащие множество достаточно ясно сформулированных правил оценки их многообразных особенностей.

Нейронные сети выглядят предпочтительнее экспертных систем, позволяя одновременно анализировать множество в общем случае неточных и неполных параметров и не требуя при этом явной формализации правил вывода. Однако, объяснение тех или иных рекомендаций, полученных с помощью нейросетевого анализа, является требованием, которое обычно предъявляют специалисты, желающие использовать нейросетевые технологии. На первый взгляд здесь-то и находится их слабое место. Действительно, в такой области обработки информации, как извлечение знаний, нейронные сети стали применяться только относительно недавно. Это еще одна сфера, в которой доселе господствовал только традиционный искусственный интеллект. Рассмотрим ее более подробно.

Поиск по сайту: