Expertsystemen. Hoorcollege 9: Knowledge engineering en maintenance. Representatie van kennis. Verkrijgen en modelleren van kennis

Transcriptie

1 Expertsystemen Hoorcollege 9: Knowledge engineering en maintenance Representatie van kennis Verkrijgen en modelleren van kennis Ondersteuning van modellering en onderhoud 1

2 Knowledge engineering Knowledge engineering is het gehele proces van probleemanalyse tot in gebruikname van een expertsysteem: Typische problemen hierbij: probleemgebied onvoldoende gedefinieerd en afgebakend; relatie in- en uitvoer niet functioneel te beschrijven. 2

3 Een lifecycle model voor expertsystemen Probleemanalyse Ontwikkelen kennismodel interactie met expert Formalisering Implementatie Evaluatie Integratie en Onderhoud 3

4 Een kennismodel Na de probleemanalyse wordt een kennismodel ontwikkeld: een kennismodel is een informeel model van het domein; een kennismodel beschrijft de domeinkennis op verschillende niveaus van abstractie; een kennismodel beschrijft de kennis onafhankelijk van een kennisrepresentatieformalisme; een kennismodel is vaak opgesplitst in deelmodellen of componenten. 4

5 Kennisrepresentatie-formalisme Formalisme waarin impliciete kennis, expliciet wordt gemaakt. Surrogaat: Imperfectie is bron van onnauwkeurigheid. Ontologische commitment: bepaalt in welke termen je tegen het probleem aankijkt. Intelligent en efficient redeneren: van informatie. verzamelen en verwerken Menselijke expressie: communicatie over domein. 5

6 Kennis in productieregels Impliciet model: informatie in het brein die zich manifesteert in prestaties bij het uitvoeren van een taak. Heuristisch: ALS wagen start niet DAN benzine op Domeinrelaties: ALS X is konijn DAN X heeft vier poten Procedureel: ALS ademhaling afwezig DAN mondopmond beademing Meta-kennis: Welke informatie is belangrijk, nauwkeurig, tijdsafhankelijk? 6

7 Kennisacquisitie Het verzamelen, analyseren en modelleren van domeinkennis, gebruik makend van kennisbronnen: menselijke deskundigen; literatuur; databases. Veelal worden alleen menselijke deskundigen als bron voor de acquisitie gebruikt; men spreekt dan van kenniselicitatie. 7

8 De kennisacquisitie bottleneck De kennisacquisitie is vaak de bottleneck van het ontwikkelen van een expertsysteem: de aard van de expertise is veelal onbewust; de kennisingenieur en de expert hebben geen gemeenschappelijke vocabulaire of een verschillend beeld van het domein; de expert is onvoldoende beschikbaar; de expert wil onvoldoende meewerken. 8

9 Technieken voor elicitatie De meest gebruikte technieken voor kenniselicitatie: Ongestructureerde of gestructureerde interviews; Hardop-denk protocollen: de expert lost, hardop-denkend, enkele realistische voorbeeldproblemen op; Protocol analyse: een interview wordt opgenomen en uitgeschreven, waarna de uitspraken van de expert worden geanalyseerd. 9

10 De evaluatie In de evaluatiefase wordt onderzocht of het ontwikkelde expertsysteem functioneert op het niveau van experts (validatie); gebruikersvriendelijk en efficiënt is; het probleem oplost dat het moet oplossen; aanpasbaar is aan verander(en)de inzichten. 10

11 Technieken voor validatie Enkele technieken voor validatie zijn: Informeel: de kennisingenieur en de experts vergelijken de resultaten met hun eigen verwachtingspatroon; Veldtest: test in hun dagelijkse praktijk; Retrospectief: test met bestaande gegevens; Cross checking: (blinde) beoordeling door onafhankelijke experts; Vergelijkend: resultaten worden vergeleken met de resultaten van een ander systeem. 11

12 Het onderhouden van een kennisbank Hulpmiddelen voor het onderhouden van een kennisbank: Knowledge base editor onderzoekt een productieregel op syntax en variabelen; Regelmodellen controleren regelmaat die al in de regelverzameling aanwezig is; een Consistentie checker onderzoekt op heuristische consistentie en volledigheid. Problem Solving Method maakt expliciete scheiding tussen domein- en procedurele kennis mogelijk. 12

13 Representatie: Leibniz formalisme <problem id="beeindiging_huurovereenkomst" cat="huurrecht"> <name>beeindiging Huurovereenkomst</name> <question user="klant">wordt de huurovereenkomst rechtsgeldig beeindigd?</question> </problem> <rule ID="rechtsgeldig_beeindigd1"> <conclusion var="beeindiging_huurovereenkomst" value="ja"/> <condition var="opzegging" value="c_ontbinding"/> </rule> Development tools (XML) voor syntaxcontrole en definitie van variabelen. 13

14 Een objectschema Een objectschema organiseert de variabelen van een expertsysteem in objecten men spreekt nu van attributen van objecten. Het schema bevat ook allerlei extra informatie over de objecten en attributen. infectie heeft ernst, plaats, grootte; patient heeft leeftijd, klacht,... 14

15 Teiresias: Kennis debugger? Programma gebouwd rond MYCIN Doel: vervang kennisingenieur Expert voert consultatie uit Kennis wordt aangevuld of gecorrigeerd zodra een verschil van inzicht optreedt rond de huidige case Meer voor het aanvullen dan voor het opzetten van het kennismodel Geluidsfragment Computer-interactie 15

16 Regelmodellen: Een consultatie met Teiresias This is my understanding of your rule RULE383: If: 1) The infection is primary-bacteremia, and 2) The site of the culture is normally sterile Then: There is strongly suggestive evidence (.8) that the category of the organism is entero-bacteriaceae Okay? ++**Y I hate to criticize, Dr. Davis, but did you know that most rules about what the category of an organism might be, that mentionthe site of a culture the infection ALSO mention- [A] the portal of entry of an organism Shall I try to write a clause to account for [A]? ++**Y Rule383 schendt een regelmodel. 16

17 Een consultatie met Teiresias, vervolg Welke waarde voor portal of entry van organism? How about- [A] The portal of entry of the organism is gi Okay? ++**Y The rule now reads If: 1) The infection is primary-bacteremia, and 2) The site of the culture is normally sterile 3) The portal of entry of the organism is gi Then: There is strongly suggestive evidence (.8) that the category of the organism is entero-bacteriaceae 17

18 De onderdelen van een regelmodel Een regelmodel voor een verzameling van productieregels bestaat uit vier onderdelen: een specificatie van de regels die met het model beschreven worden; een beschrijving van de regelmaat die voorkomt in de regels van het model; een verwijzing naar een algemener model; verwijzingen naar meer specifieke modellen. 18

19 Een syntax voor regelmodellen Een regelmodel heeft de volgende vorm: <regelmodel> ::= model <modelnaam>: supermodel <supermodel>; submodel {<modelnaam>} ; antecedent {<singlet>} + {<correlatie>} ; consequent {<singlet>} + {<correlatie>} ; based-on {(<regelnaam><cf>)} + end 19

20 Het singlet in het antecedent Een singlet heeft de vorm (<object><attribuut> {<predikaat>} + <cfs>) De betekenis van het singlet is: het object-attribuut paar komt in tenminste 30% van de relevante regels in het antecedent voor; in 75% van de gevallen wordt één van de gespecificeerde predikaten gevonden; het singlet bevat de som van de certainty factors die in de regels met de gemeenschappelijke conclusie zijn geassocieerd. 20

21 De correlatie in het antecedent Een correlatie heeft de vorm ({(<object><attribuut> {<predikaat>} + )} + <cfs>) De betekenis van de correlatie is: het eerstgenoemde object-attribuut paar komt in tenminste 80% van de gevallen samen met elk van de andere object-attribuut paren voor; in 75% van de gevallen wordt één van de gespecificeerde predikaten gevonden; de correlatie bevat de som van de certainty factors die in de regels met de gemeenschappelijke conclusie zijn geassocieerd. 21

22 Het consequent Voor het consequent deel van een regelmodel bestaan twee mogelijke invullingen: het consequent deel bevat slechts een singlet voor het objectattribuut paar dat alle regels in het model gemeen hebben; het consequent deel bevat singletten en correlaties met dezelfde betekenis als in het antecedent deel. 22

23 Een voorbeeld van een regelmodel Beschouw de volgende productieregels: R 1 : if (o, a) = v 1 and (p, b) = v 2 then assert(q, c, v 3 ) with CF = 0.4 fi R 2 : if (r, d) = v 4 and (p, b) = v 2 then assert(q, c, v 5 ) with CF = 0.6 fi R 3 : if (o, a) = v 1 and (r, d) v 6 and (p, b) = v 7 then assert(q, c, v 5 ) with CF = 0.5 fi Modellen: (q, c), (q, c, v 3 ) en (q, c, v 5 ). (MYCIN modellen baseren zich op 2 tot 35 regels.) 23

24 Een voorbeeld vervolg model (q c): supermodel nil submodel (q c v 3 ) (q c v 5 ) antecedent (o a = 0.9) (p b = 1.5) (r d = 1.1) ((o a =) (p b =) 0.9) ((r d = ) (p b =) 1.1) consequent (q c assert 1.5) based-on (R 1 0.4) (R 2 0.6) (R 3 0.5) end 24

25 Een consistentie checker Een consistentie checker onderzoekt een gegeven regelverzameling op heuristische consistentie en volledigheid: redundante of gesubsumeerde regels; conflicterende regels; overbodige condities; cykels in de regelverzameling; ongerefereerde attributen en onbereikbare conclusies duiden op potentiële problemen. 25

26 Conflicterende regels Beschouw twee productieregels R 1 : if antecedent 1 then consequent 1 fi R 2 : if antecedent 2 then consequent 2 fi De regels heten conflicterend als antecedent 1 levert bij evaluatie true op dan en slechts dan als antecedent 2 bij evaluatie true oplevert; consequent 1 en consequent 2 zijn strijdig. In de afwezigheid van certainty factors zijn twee conclusies strijdig als ze betrekking hebben op hetzelfde eenwaardige attribuut, maar daarvoor verschillende waarden afleiden. 26

27 Een voorbeeld van conflicterende regels R 184 : if de patiënt heeft een blafhoest and de patiënt heeft last van benauwdheid then de patiënt heeft kroep fi R 271 : if de patiënt heeft een blafhoest and de patiënt heeft last van benauwdheid then de patiënt heeft bronchitis fi 27

28 Conflicterende regels: Wanneer wel Bij gebruik van Certainty Factors: Antecedent draagt bij aan verschillende hypothesen, die op grond van andere evidence worden afgewogen. Bij een meerwaardig attribuut. (Wanneer leveren antecedent 1 en antecedent 2 dezelfde waarde op??) 28

29 Gesubsumeerde regels Beschouw twee productieregels R 1 : if antecedent 1 then consequent 1 fi R 2 : if antecedent 2 then consequent 2 fi Regel R 2 wordt gesubsumeerd door regel R1 als antecedent 1 levert bij evaluatie true op als antecedent 2 bij evaluatie true oplevert, maar niet noodzakelijk omgekeerd; consequent 1 is gelijk aan consequent 2. 29

30 Een voorbeeld van gesubsumeerde regels R 1 : if de patiënt heeft koorts and de patiënt heeft paarse vlekken op de huid then de patiënt heeft mazelen fi R 2 : if de patiënt heeft paarse vlekken op de huid then de patiënt heeft mazelen fi Regel R 1 wordt gesubsumeerd door regel R 2. 30

31 Gesubsumeerde regels vervolg de aanwezigheid van gesubsumeerde regels hoeft geen logische problemen te veroorzaken: P Q R P R subsumptie kan wel problemen veroorzaken in de aanwezigheid van certainty factors in de praktijk blijkt de subsumptie dan meestal bedoeld te zijn. 31

32 Cykels in een regelverzameling een cykel in een regelverzameling R is een rij regels R 0,..., R k, k 1, zodanig dat een attribuut in het consequent van regel R i 1 voorkomt in het antecedent van regel R i (mod k+1), i = 1,..., k; de aanwezigheid van cykels in een regelverzameling duidt veelal op modelleerfouten. 32

33 Een voorbeeld van een cykel if de temperatuur van de patiënt is hoger dan 38 C then de patiënt heeft koorts fi if de patiënt heeft koorts and de patiënt heeft paarse vlekken op de huid then de patiënt heeft mazelen fi if de patiënt heeft mazelen then de temperatuur van de patiënt is hoger dan 38 C fi 33

34 Omissies Ongerefereerde attributen en onbereikbare conclusies wijzen veelal op omissies in een regelverzameling: een attribuutwaarde heet ongerefereerd als deze waarde voor het attribuut toegestaan is, maar nergens in de regelverzameling voorkomt; een conclusie heet onbereikbaar als het object-attribuutpaar in de conclusie geen doel is en bovendien niet voorkomt in een conditie van een andere regel. 34