Введение

Правила Ripple Down (RDR) — это подход к получению знаний. Получение знаний подразумевает перенос знаний от экспертов-людей в системы, основанные на знаниях.

Вводный материал

Правила распространения (Ripple Down Rules) – это инкрементный подход к приобретению знаний, охватывающий семейство методов. RDR были предложены Комптоном и Янсеном на основе опыта поддержки экспертной системы GARVAN ES1 (Compton and Jansen 1988). Оригинальная GARVAN ES1 (Horn et al. 1985) использовала процесс приобретения знаний, основанный на тестировании, где новые случаи, которые система классифицировала неверно, добавлялись в базу данных и затем использовались для постепенной доработки базы знаний. Добавленные случаи, заключения которых противоречили советам системы, назывались «ключевыми случаями». Следовательно, база данных итеративно расширялась с каждой доработкой знаний. Затем базу данных можно было использовать для проверки изменений в базе знаний. Инструменты для приобретения знаний, аналогичные тем, что предоставлялись Teiresias, были разработаны для поиска и помощи в модификации конфликтующих правил. Эти инструменты отображали правила, активированные каждым случаем, и предлагали варианты «редактирования» знаний для устранения конфликтов. В рамках RDR знания эксперта приобретаются на основе текущего контекста и добавляются инкрементно. Комптон и Янсен утверждали, что знания эксперта в некоторой степени «конструируются» для обоснования своей правоты, а не для объяснения того, как она пришла к этой правильной интерпретации (или выводу). Обоснование строится на признаках, выявленных в рассматриваемом случае. Эксперт создает правило для классификации случаев, соответствующих определенному контексту. Это правило вряд ли классифицирует все случаи, принадлежащие к данному классу. Комптон и Янсен утверждали, что невозможно создать единое элегантное правило, не зависящее от контекста, поскольку знания, которые мы передаем, являются обоснованием в конкретном контексте. Это подразумевает отсутствие абсолютного знания, служащего основой для других знаний, поскольку знание истинно лишь в определенном контексте (Compton and Jansen 1990).

Методология

Правила Ripple Down состоят из структуры данных и сценариев получения знаний. Знания экспертов хранятся в этой структуре данных. Эти знания кодируются в виде набора правил. Процесс переноса знаний экспертов в системы, основанные на знаниях, в RDR описывается в сценариях получения знаний.

Сценарий приобретения знаний

Эксперты предоставляют системе пример, и добавляют новое правило для исправления классификации ошибочно классифицированного примера. Например, правило "Ребенок 1" добавляется для корректной классификации примера [OutLook="SUNNY", Temperature="COOL", Wind="WINDY", Humidity="HIGH", ForeCast="STORM", Play="SQUASH"]. Этот пример был ошибочно классифицирован как Play="TENNIS". Когда эксперты формируют правило, условия этого правила должны выполняться для ошибочно классифицированного примера, но не должны выполняться ни для одного из предыдущих примеров, которые были правильно классифицированы родительским правилом (в данном контексте – первым правилом).