Система MYCIN

СF(действие) = СF(предпосылка) х СРF(правило)

Коэффициенты  уверенности имеют много общего с оценками вероятности, но между этими двумя понятиями есть и определенные различия. Свойства этих коэффициентов не всегда подчиняются правилам теории вероятности и, таким образом, с математической точки зрения вероятностями не являются. Но методы вычисления коэффициентов уверенности некоторой совокупности правил или действий по коэффициентам уверенности, характеризующим отдельные компоненты в этой совокупности, в значительной мере напоминают методы вычисления вероятности сложных событий по вероятностям совершения событий-компонентов¹⁰.

 

3. Структуры управления в MYCIN

Целевое правило  самого верхнего уровня в системе MYCIN можно сформулировать примерно так:

ЕСЛИ 1) существует микроорганизм, который требует проведения курса  терапии, и 2) заданы соображения относительно любых других микроорганизмов, которые требуют проведения курса терапии,

ТО сформировать список возможных  курсов терапии и выделить наилучший  из них. В ходе консультации выполняется  простая двухэтапная процедура:

1 формируется контекст пациента в форме самого верхнего узла контекстного дерева;

2 предпринимается попытка применить целевое правило к этому контексту пациента.

Применение  правила включает в себя оценку сформулированных в нем предпосылок, а этот процесс, в свою очередь, включает проверку, существует ли микроорганизм, который требует проведения курса терапии. Для этого сначала нужно выяснить, существует ли вообще факт заражения микроорганизмами, связанными с определенными болезнями. Эту информацию можно получить либо непосредственно от пользователя, либо воспользовавшись цепочкой рассуждений, основанных на наблюдаемых симптомах и имеющихся данные лабораторных исследований¹¹¹².

Консультация  представляет собой, по сути, поиск  на древовидном графе целей. В  корне дерева располагается цель самого верхнего уровня - та часть целевого правила, в которой отображено действие, - рекомендуемый курс лекарственной  терапии. На более низких уровнях размещаются подцели, которые представляют собой, например, выяснение, какие микроорганизмы обнаружены в зараженных тканях и насколько заражение каждым из них существенно. Многие из этих подцелей распадаются на более мелкие подцели. Листьями дерева являются факты, которые не нуждаются в логическом выводе, поскольку получены эмпирическим путем, например факты, установленные в лаборатории.

Для работы программы  очень удобно представить процесс  порождения подцелей с помощью особого  вида структуры, названной И/ИЛИ-графом. Основная идея состоит в том, что корневой узел дерева представляет главную цель, а терминальные узлы - примитивные операции, которые может выполнить программа. Нетерминальные (промежуточные) узлы представляют подцели, по отношению к которым допустимо выполнить дальнейший анализ. Существует довольно простое соответствие между анализом таких структур и анализом множества правил.

Рассмотрим  следующий набор правил "условие-действие":

Еслиимеет СЛУЖЕБНОЕ  УДОСТОВЕРЕНИЕ Иимеет ОГНЕСТРЕЛЬНОЕ_ОРУЖИЕ, ТО X - ПОЛИСМЕН.

ЕСЛИимеет РЕВОЛЬВЕР, илиимеет ПИСТОЛЕТ, илиимеет ВИНТОВКУ, ТО X имеет ОГНЕСТРЕЛЬНОЕ ОРУЖИЕ.

Еслиимеет ЛИЧНЫЙ_ЖЕТОН, тоимеет СЛУЖЕБНОЕ_УДОСТОВЕРЕНИЕ.

Эти правила  можно представить в виде набора узлов в дереве целей (рис. 3.4), в  котором отражены цели, которые выступают в совокупности, и те, которые воспринимаются независимо, по одиночке. Между связями, идущими от узла ПОЛИСМЕН (корневой узел - главная цель) к узлам СЛУЖЕБНОЕ_УДОСТОВЕРЕНИЕ и ОГНЕСТРЕЛЬНОЕ_ОРУЖИЕ, проведена дуга, которая подчеркивает, что для удовлетворения главной цели необходимо удовлетворить обе подцели. Но между связями, проведенными от узла ОГНЕСТРЕЛЬНОЕ_ОРУЖИЕ к узлам РЕВОЛЬВЕР, ПИСТОЛЕТ и ВИНТОВКА, такой дуги нет, поскольку для удовлетворения цели ОГНЕСТРЕЛЬНОЕ_ОРУЖИЕ достаточно удовлетворить любую из присоединенных подцелей. Узел может иметь и единственного наследника, как узел СЛУЖЕБНОЕ_ УДОСТОВЕРЕНИЕ на этом графе.

И/ИЛИ-граф на рис. 3 можно рассматривать как способ представления пространства поиска для цели ПОЛИСМЕН, перечислив все способы, которыми можно применить различные операторы, чтобы достичь главной цели.

Рис. 3. Представление набора правил в виде И/ИЛИ-графа

 

Такой вид структуры  управления правилами получил наименование цепочки обратного вывода (backward chaining), поскольку путь рассуждений идет от того, что нужно доказать, к фактам, на которых основывается доказательство. При прямой цепочке рассуждение ведется, отталкиваясь от имеющихся фактов. В этом отношении система MYCIN напоминает STRIPS, где цель также достигалась разбиением ее на подцели, к которым можно было бы применить определенные операторы. Поиск решения в процессе построения цепочки обратного вывода более целенаправлен, поскольку рассматриваются только факты, потенциально способные повлиять на решение¹³.

Структура управления правилами в MYCIN использует И/ИЛИ-граф и по сравнению с программами  искусственного интеллекта довольно проста - в ней, по сути, использована методика исчерпывающего поиска, , в которую  внесены только незначительные изменения.

(1) Формулировка  каждой подцели всегда представляет  собой обобщенную форму исходной  цели. Так, если подцель состоит  в том, чтобы доказать справедливость  суждения "организм- это E.Coli", то  формулировка такой подцели- определение  типа организма. Этим инициируется исчерпывающий поиск, в который вовлекаются все возможные сведения об организмах.

(2) В множестве  правил, подходящих для сформулированной  цели, выискивается такое, которое  определенно удовлетворяется. Если  для заключения об определенном  параметре, например о природе организма, подходит несколько правил, то их результаты объединяются (см. врезку 3.2). Если коэффициент уверенности какой-либо из выдвинутых гипотез оказывается в диапазоне от -0.2 до +0.2, то гипотеза отбрасывается.

(3) Если текущая  подцель представляет собой лист на графе (терминальный узел), то данные запрашиваются у пользователя. В противном случае устанавливается очередная подцель и выполняется переход на шаг (1).

По завершении процесса диагностики выбирается рекомендуемый  курс лечения. Выбор включает две стадии: отбор рекомендуемых медикаментов и предпочтительного варианта или комбинации медикаментов из полученного списка¹⁴.

 

4. Комбинация гипотез

В системе MYC1N может  оказаться, что для суждения об определенном параметре подойдет не одно правило, а несколько. Применение каждого из них - отдельная гипотеза - характеризуется некоторым значением коэффициента уверенности. Например, из одного правила следует, что данный микроорганизм- это E.Coli, причем коэффициент уверенности этой гипотезы равен 0.8. Другое правило, принимая во внимание другие свойства анализируемого объекта, приводит к заключению/что этот микроорганизм - E.Coli, но эта гипотеза характеризуется коэффициентом уверенности 0.5 (или, например, -0.8). Отрицательное значение коэффициента уверенности указывает, что данное правило опровергает сформулированное заключение¹⁵.

Пусть х и  у- коэффициенты уверенности одинаковых заключений, полученные при применении разных правил. В таком случае в  системе MYCIN используется следующая  формула определения результирующего коэффициента уверенности:

 

	{	X+Y-XY	при X,Y>0
CF(X,Y)=	{	X+Y+XY	при X,Y<0
	{	(X+Y)/(1-min(|X|,|Y|))	при (X>0 и Y<0) или (X<0 и Y>0)

Здесь |Х| означает абсолютное значение X.

Что при этом происходит, нетрудно понять интуитивно. Если обе гипотезы подтверждают вывод (или, наоборот, обе гипотезы его опровергают), то коэффициент уверенности их комбинации возрастает по абсолютной величине. Если же одна гипотеза подтверждает вывод, а другая его опровергает, то наличие знаменателя в соответствующем выражении сглаживает этот эффект¹⁶.

Если оказалось, что гипотез несколько, то их можно  по очереди "пропускать" через  эту формулу, причем, поскольку она  обладает свойством коммутативности, порядок, в котором обрабатываются гипотезы, значения не имеет.

Отдельное правило  применяется по отношению к главной  цели, представленной корневым узлом  на И/ИЛИ-графе. Если удовлетворяются  все, связанные с ним предпосылки, то это правило, вместо того чтобы  формировать суждение, возбуждает определенное действие. Здесь в системе MYCIN на сцену выходят правила формулировки рекомендаций о курсе лечения. Эти правила включают информацию о чувствительности различных организмов, известных системе, к тем или иным медикаментам. Ниже приведено простое правило выдачи рекомендаций о лечении.

ЕСЛИ микроорганизм  идентифицирован как pseudomonas,

ТО рекомендуется  выбрать следующие медикаменты:

- COLISTIN (0.98)

- POLYMIXIN (0.96)

- GENTAMICIN (0.96)

- CARBENICILLIN (0.65)

- SULFISOXAZOLE (0.64)

Числа, следующие  за названием каждого из перечисленных медикаментов, представляют оценки вероятности того, что бактерия pseudomonas окажется чувствительной к этому препарату, и вводятся в систему исходя из существующей медицинской статистики. Предпочтительный препарат из этого перечня выбирается с учетом противопоказаний, специфичных для каждого пациента. Пользователь может пойти дальше и задавать вопросы об альтернативном курсе лечения до тех пор, пока система не исчерпает список вероятных диагнозов¹⁷.

 

Заключение.

Существует множество способов оценки или сравнения характеристик экспертных систем, но наиболее распространенный - сравнение полученных с их помощью результатов с теми, которые получает человек-эксперт. При разработке системы инженер по знаниям и эксперт работают вместе, добиваясь того, чтобы с помощью системы решить весь набор типовых тестовых примеров. Затем системе предлагается решить "неизвестную" ей проблему и анализируется, насколько полученный результат согласуется с полученным экспертом.

Оценка  системы MYCIN

Еще в 1974 году, на самой ранней стадии разработки системы MYCIN, были получены весьма обнадеживающие результаты. Команда из пяти высококвалифицированных экспертов в области диагностики инфекционных заболеваний подтвердила правильность 72% рекомендаций, сделанных системой, которые относились к 15 реальным заболеваниям. Главной проблемой оказалась не точность диагноза, а отсутствие правил, которые позволяли бы судить о серьезности заболевания.

В 1979 году были организованы более формальные испытания  усовершенствованной версии MYCIN по диагностике таких заболеваний, как бактеремия и менингит. Окончательное заключение, вынесенное программой в 10 реальных случаях, сравнивалось с заключениями ведущих медиков Станфордского университета и рядовых врачей, причем рассматривались и такие случаи, в которых лечение уже проводилось. Затем были привлечены восемь других экспертов, которых попросили оценить рейтинг 10 рекомендаций о курсе лечения в каждом из рассмотренных случаев. Для каждого из предлагавшихся наборов рекомендаций была определена максимальная оценка 80 баллов, причем экспертам было неизвестно, что некоторые из них предложены не врачом, а компьютером. Результаты представлены ниже.

 

Рейтинг по заключению 8 экспертов на основании 10 клинических  случаев
Максимально возможная оценка - 80 баллов
MYCIN	52	Курс лечения, назначенный в действительности	46
Faculty-1	50	Faculty-4	44
Faculty-2	48	Resident	36
Inf dis fellow	48	Faculty-5	34
Faculty-3	46	Student	24
Неприемлемый  курс лечения	0
Одинаковые курсы лечения	1

 

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.

Однако по ряду причин (в том числе и перечисленных ниже) экспертная система MYCIN так никогда и не использовалась в реальной врачебной практике.

1 База знаний системы, включающая около 400 правил, все-таки недостаточна для реального внедрения в практику лечения больных инфекционными болезнями.

2 Внедрение системы требует приобретения достаточно дорогой вычислительной машины, что не могло себе позволить в те времена большинство лечебных учреждений.

Врачи-практики не испытывают никакого желания работать за терминалом компьютера, что совершенно необходимо для применения на практике экспертной системы. К тому же существующий в 1976 году интерфейс с пользователем в той версии системы MYCIN не был тщательно продуман.

Система MYCIN при  всей ее практической направленности была и осталась все-таки экспериментальной исследовательской системой, не рассчитанной на коммерческое применение. Тем не менее на ее основе были созданы другие экспертные диагностические системы, которые реально использовались в лечебной практике.).

Можно выделить ряд предварительных условий, которые необходимо соблюдать для адекватной оценки качества экспертной системы любого назначения (этот вопрос обсуждается в сборнике под редакцией Хейеса-Рота [Hayes-Roth et al, 1983, Chapter 8]).

1 Должны существовать определенные объективные критерии правильности ответа, формируемого экспертной системой. В некоторых областях, например финансовых инвестиций, может не существовать иных критериев, кроме как оценивание сторонними специалистами вывода, сделанного системой, или выполнение рекомендаций на практике и анализ последующих результатов. Сложность первого способа состоит в том, что эксперт может не согласиться с самой постановкой проблемы в конкретном случае (особенно, если мы имеем дело со сложным случаем). Что же касается второго способа, то за оценку придется заплатить слишком дорого, если практическое воплощение рекомендации приведет к неожиданным последствиям.