Expertní Systémy Petr Berka 1.

Prezentace na téma: "Expertní Systémy Petr Berka 1."— Transkript prezentace:

1 Expertní Systémy Petr Berka 1

2 Expertní systémy Počítačové programy simulující rozhodovací činnost lidského experta při řešení složitých úloh a využívající vhodně zakódovaných speciálních znalostí převzatých od experta s cílem dosáhnout ve zvolené problémové oblasti kvality rozhodování na úrovni experta.

3 Role expertního systému
kolega asistent

4 Charakteristické rysy expertního systému
oddělení znalostí a mechanismu pro jejich využívání neurčitost v bázi znalostí neurčitost v datech dialogový režim vysvětlovací činnost modularita a transparentnost báze znalostí

5 Schéma expertního systému

6 Typy expertních systémů
Diagnostické diagnóza (MYCIN, INTERNIST) interpretace (DENDRAL, PROSPECTOR) monitorování (VM) Generativní návrh (R1/XCON) plánování (MOLGEN) predikce (GLAUKOMA)

7 Diagnostické úlohy získávání a interpretace informací relevantních pro potvrzení přítomnosti nebo nepřítomnosti nějaké závady v systému

8 Data a znalosti v procesu rozhodování

9 Způsoby reprezentace znalostí
predikátová logika sémantické sítě rámce pravidla případy

10 Pravidla procedurální sémantika deklarativní sémantika
JESTLIŽE situace PAK akce deklarativní sémantika JESTLIŽE předpoklad PAK závěr situace, předpoklad a závěr jsou kombinace tvrzení o stavu světa

11 Atributy a výroky výrok (auto má červenou barvu)
atribut, hodnota (barva_auta = červená) objekt, atribut, hodnota (auto_25: barva = červená) typy atributů: kategoriální (binární, nominální, ordinální) numerické

12 Inferenční síť uzly = tvrzení (dotazy, cíle, mezilehlé uzly)
hrany = pravidla

13 Metody inference logické metody (dedukce, abdukce, indukce)
zpětné nebo přímé řetězení generování a testování využití analogií

14 Dedukce využívá implikaci ve dvojhodnotové logice modus ponens B
A => B, A B modus tollens A => B, B  A

15 Zpětné řetězení Vycházíme z cílů, které chceme odvodit a pokoušíme se nalézt pravidla umožňující tyto cíle potvrdit nebo vyvrátit

16 Přímé řetězení Vycházíme z faktů, které jsou splněna a a pokoušíme se nalézt aplikovatelná pravidla

17 Inference v diagnostických systémech
prohledávání báze (zpětné nebo přímé řetězení) aplikace pravidla (dedukce) práce s neurčitostí

18 Vyjádření neurčitosti
pseudopravděpodobnosti pravděpodobnosti (Bayesovské sítě) míry důvěry a nedůvěry váhy (algebraická teorie) vyjímky (nemonotonní usuzování)

19 předpoklad  závěr (váha)
Algebraická teorie pro znalosti v podobě pravidel předpoklad  závěr (váha) výpočet váhy předpokladu (NEG, CONJ, DISJ) výpočet příspěvku pravidla k váze závěru (CTR) složení dílčích příspěvků pravidel se stejným závěrem (GLOB)

20 Vysvětlování důvody pro vysvětlování typické možnosti vysvětlování
uživatel získá větší důvěru v závěry systému tvůrce aplikace může lépe ladit bázi znalostí typické možnosti vysvětlování why (proč systém klade tento dotaz) how (jak systém odvodil své doporučení)

21 Volba aplikace hodnocení vágnosti a komplexnosti
pravidlo telefonního hovoru

22 Faktory úspěchu Důvody pro aplikaci Zkušenosti z úspěšných projektů
expert odchází a je třeba zaškolit zástupce snaha zajistit standardizaci způsobu rozhodování Zkušenosti z úspěšných projektů získejte experta pro spolupráci zaměřte se na koncového uživatele použijte inkrementální způsob vývoje

23 Vývoj znalostního systému
softwarový projekt, klíčovou roli hrají znalosti

24 Podpora vývoje Softwarový projekt Získávání znalostí
„klasické“ metodiky (spirála, vodopád, V) metodika KADS Získávání znalostí techniky elicitace znalostí znalostní modelování znalostní ontologie

25 Výhody použití expertních systémů
zvýšená dostupnost expertízy snížené náklady na provedení expertízy trvalost expertízy opakovatelnost expertízy rychlá odezva

26 Limitující faktory chybějí efektivnější techniky získávání znalostí
chybějí přesné testovací procedury nedostatečné integrování do používaných technologií znalostní inženýři kladou malý důraz na aplikační oblast

27 Příklad - expertní systém pro hodnocení rizika výskytu aterosklerózy
komplikované onemocnění, které probíhá mnoho let bez příznaků. Manifestace aterosklerózy – postižení funkce životně důležitých orgánů (srdce, mozek, ledviny) má dalekosáhlé důsledky nejen zdravotní, ale i ekonomické, sociální, etické. Více než polovina úmrtí osob středního a vyššího věku je u nás stále způsobena aterosklerotickými onemocněními.

28 Rizikové faktory aterosklerózy
neovlivnitelné: pohlaví, věk, osobní anamnéza ovlivnitelné: krevní tlak, hladina cholesterolu, kouření, způsob života stravovací návyky (obezita) tělesná aktivita reakce na stres

29 Výpočet rizika kardiovaskulární choroby (CVD)
systém otázky vhodný pro výsledky NCEP ATP III 11 + 2 všechny pacienty riziko CVD do 10 let Risk assessment tool 4 + 2 riziko IM do 10 let Framingham Risk Assessment 5 + 2 PROCAM Risk Calculator 6 + 3 muže středního věku PROCAM Risk Score 7 + 4 riziko IM nebo úmrtí na CVD do 10 let PROCAM Neural Net 11 + 5 Heart Score pacienty středního věku úmrtí na CVD do 10 let

30 Kalkulátory  Expertní systémy
vyhodnocují riziko jako vážený součet všech faktorů uživatel musí zadat přesné odpovědi na všechny otázky expertní systémy vyhodnocují riziko odvozováním v bázi znalostí mohou zpracovávat nejistou nebo chybějící informaci

31 Expertní systém NEST (1/2)
reprezentace znalostí atributy (binární, nominální, numerické) a výroky pravidla: předpoklad  závěr (váha), akce kompozicionální - každý literál v závěru má váhu apriorní - kompozicionální pravidla bez předpokladu logická - nekompozicionální pravidla bez vah inference jako kombinace zpětného a přímého řetězení kompozicionální inference pro kompozicionální a apriorní pravidla (kombinování příspěvků pravidel) nekompozicionální inference pro logická pravidla (modus ponens + disjunkce)

32 Expertní systém NEST (2/2)
zpracování neurčitosti neurčitost se může vyskytovat ve znalostech experta i v odpovědích uživatele během konzultace, kompozicionální (kombinování příspěvků všech aplikovatelných pravidel) založeno na algebraické teorii P. Hájka různé sady kombinačních funkcí (MYCIN + PROSPECTOR, Lukasiewiczova vícehodnotová logika, neuronové sítě) dva základní režimy konzultace: dialogový a pomocí dotazníku, implementováno jako stand-alone nebo client-server verze.

33 Systém NEST – typy odpovědí
binární atribut - váha jednoduchý nominální atribut – hodnota a váha množinový nominální atribut – seznam hodnot a jejich vah numerický atribut - hodnota Dotazy nezodpovězené v průběhu konzultace získávají automaticky implicitní váhu „neznámá“ [-1,1] nebo “irelevantní“ [0,0], odpovědi lze rovněž odkládat a po skončení konzultace se k nim vrátit

34 Systém NEST - příklad dotazu

35 Systém NEST - výsledek konzultace

36 Základní informce o systému AtherEx
báze znalostí vytvořena ve dvou krocích aplikace metod strojového učení na data shromážděná v epidemiologické studii rizika aterosklerózy získaná pravidla upravena a zpřesněna expertem systém pracuje s rizikovými faktory (otázkami) srozumitelnými laikům (20 faktorů + 1 lab. test) výsledkem konzultace je klasifikace pacienta do jedné ze čtyř skupin z hlediska rizika aterosklerózy

37 Studie primární prevence aterosklerózy
Dlouhodobá ( ) studie rizikových faktorů aterosklerózy v populaci mužů středního věku rozdělených do tří skupin (normal, risk, pathological). zjistit prevalenci rizikových faktorů aterosklerózy u mužů středního věku, sledovat vývoj rizikových faktorů a jejich vlivu na zdravotní stav, zejména s ohledem na výskyt aterosklerotických CVD, sledovat vliv komplexní intervence rizikových faktorů na jejich vývoj a na kardiovaskulární morbiditu a mortalitu, po 10–12 letech trvání studie porovnat profil rizikových faktorů a zdravotní stav mužů v jednotlivých skupinách.

38 Data STULONG Entry 1417x64 Control 10572x66 Letter 403x62 Death 389x5

39 Algoritmus KEX pro tvorbu pravidel
Rozhodovací pravidla tvaru Ant  Class (w) Kompozicionální algoritmus Vytváření pravidel jako proces zpřesňování znalostí (přidej nové - speciálnější - pravidlo jenom pokud se zpřesní schopnost klasifikace) Aplikace pravidel jako kombinace jejich příspěvků založená na pseudo-bayesovském přístupu:

40 Analýza tabulky ENTRY (1/2)
klasifikace založená jen na dosud známých rizikových faktorech, klasifikace založená na atributech týkajících se způsobu života, osobní a rodinné anamnézy (bez speciálních laboratorních vyšetření), klasifikace založená na atributech týkajících se způsobu života a rodinné anamnézy, klasifikace založená pouze na atributech týkajících se způsobu života.

41 Analýza tabulky ENTRY (2/2)
Báze počet pravidel celková správnost správnost pro „nerizikové“ správnost pro „ostatní“ 1 19 87% 83% 88% 2 39 84% 74% 3 32 77% 63% 4 27 73% 48%

42 Modifikace navržené expertem
vytvoření nových cílů „žádné riziko“, „nízké riziko“, „střední riziko“ a „vysoké riziko“ místo původních rizikových skupin, doplnění pravidel ke všem hodnotám atributu v případě, že alespoň jedna hodnota tohoto atributu se objevila v pravidlech generovaných z dat, přidání atributu „cholesterol“.

43 Implementace použita klient-server verze NESTu (tenký klient = webový prohlížeč) uživatelské rozhranní skrývá detaily o inferenci a zpracování neurčitosti (tvůrce aplikace může měnit podobu dialogu pro jednotlivé báze znalostí) dialogový režim konzultace (s možností změnit odpovědi po skončení konzultace pomocí dotazníku)

44 Práce se systémem AtherEx (1/2)

45 Práce se systémem AtherEx (2/2)

46 Expertní systémy v medicině
Generování poplachů a upozornění Diagnostická asistence Kontrola a plánování terapie Vyhledávání informací Rozpoznávání a interpretace snímků (Coiera, 2003) Info o systémech např. na

47 DiagnosisPro - www.diagnosispro.com

48 DXplain – www.lcs.mgh.havard. edu/projects/dxplain.html

49 Gideon – www.gideononline.com

50 Hepaxpert - http://medexpert. imc.akh-wien.ac.at/hepax/

51 Děkuji za pozornost