|
 Наконец, существенно новое интеллектуальное качество экспертных систем - их способность к самообучению, формированию новых знаний, для чего используется специальный блок. Суть здесь в том, что каждый ответ на запрос пользователя, признанный корректным, может трактоваться как новое правило и в этом качестве помещается в базу знаний. Это позволяет при повторном появлении аналогичного запроса резко сократить длительность анализа. В наших примитивных примерах такими правилами могут стать:
- для прямой цепочки рассуждений ЕСЛИ <двигатель перегревается >ТО
<Придется тратить деньги и поздно вернуться домой>;
- для обратной цепочки рассуждений ЕСЛИ <сел аккумулятор> ТО <двигатель не заводится >.
Возможность накопления знаний обусловливает способность экспертных систем к самосовершенствованию, что придает их работе сходство с мыслительным процессом.
Экспертные системы первых поколений отличались, если можно так выразиться, чрезмерной категоричностью суждений, поскольку руководствовались жесткой формальной логикой. В реальной жизни рассуждения экспертов часто носят не столь категорический характер.
Соответствующие правила выглядят примерно так:
ЕСЛИ <с некоторой степенью достоверности выполняется условие> ТО <с некоторой вероятностью - результат (действие)>.
Степень достоверности условий и вероятность результата объединяются понятием коэффициента уверенности. |
