Учебно-методическое пособие по дипломному проектированию для специальности 071900. Буреш О.В - 42 стр.

гибкой, соответствовала представлениям пользователя и велась в профессио-
нальных терминах.
       Механизм вывода. Этот программный инструмент получает от интел-
лектуального интерфейса преобразованный во внутреннее представление за-
прос, формирует из базы знаний конкретный алгоритм решения задачи, выпол-
няет алгоритм, а полученный результат предоставляется интеллектуальному
интерфейсу для выдачи ответа на запрос пользователя.
       В основе использования любого механизма вывода лежит процесс на-
хождения в соответствии с поставленной целью и описанием конкретной си-
туации (исходных данных), относящихся к решению единиц знаний (правил,
объектов, прецедентов и т.д.) и связыванию их при необходимости в цепочку
рассуждений, приводящую к определенному результату. Для представления
знаний в форме правил это может быть прямая или обратная цепочка рассуж-
дений.
       Для объектно-ориентированного представления знаний характерно
применение механизма наследования атрибутов, когда значения атрибутов пе-
редаются по иерархии от вышестоящих классов к нижестоящим. Также при об-
ращении к атрибутам или заполнении атрибутов фрейма необходимыми дан-
ными запускаются на выполнение присоединенные процедуры.
       Механизм объяснения. В процессе или по результатам решения задачи
пользователь может запросить объяснение или обоснование хода решения. С
этой целью ЭС должна предоставить соответствующий механизм объяснения.
Объяснительные способности ЭС определяются возможностью механизма вы-
вода запоминать путь решения задачи. Тогда на вопросы пользователя "Как?" и
"Почему?" получено решение или запрошены те или иные данные, система все-
гда может выдать цепочку рассуждении до требуемой контрольной точки, со-
провождая выдачу объяснения заранее подготовленными комментариями. В
случае отсутствия решения задач объяснение должно выдаваться пользователю
автоматически. Полезно иметь возможность и гипотетического объяснения ре-
шения задачи, когда система отвечает на вопросы, что будет в том или ином
случае.
       Однако, не всегда пользователя может интересовать полный вывод ре-
шения, содержащий множество ненужных деталей. В этом случае система
должна уметь выбирать из цепочки только ключевые моменты с учетом их
важности и уровня знаний пользователя. Для этого в базе знаний необходимо
поддерживать модель знаний и намерений пользователя. Если же пользователь
продолжает не понимать полученный ответ, то система должна быть способна
в диалоге на основе поддерживаемой модели проблемных знаний обучать
пользователя тем или иным фрагментам знаний, т.е. раскрывать более подроб-
но отдельные понятия и зависимости, если даже эти детали непосредственно в
выводе не использовались.
       Механизм приобретения знаний. База знаний отражает знания экспер-
тов (специалистов) в данной проблемной области о действиях в различных си-
туациях или процессах решения характерных задач. Выявлением подобных

44