인공지능개론 3주차

규칙기반 전문가 시스템에서, 분야 지식은 IF-THEN 생성 규칙의 집합이다.

 

명제 : 참 거짓을 확실히게 판단할 수 있는 문장

 

순방향 연결

1. 데이터 지향 추론

2. 알려진 데이터에서 추론을 시작하여 순방향으로 진행해 나간다.

3. 한 번에 가장 좋은 규칙 하나만 실행하며, 규칙이 점화되면 그 규칙은 데이터베이스에 새로운 사실을 추가함.

4. 어떤 규칙이라도 한 번만 수행된다.

5. 일치-점화 사이클은 더 이상 점화할 수 있는 규칙이 없으면 중단

단점

- 정보를 모으고 이를 통해 계속 추론 가능한 무언가를 추론하는데 이는 목표와 무관한 결과를 상당수 점화시킬것이다.

-> 하나의 특정 사실 추론을 위해 사용하기에는 효과적이지 않다.

-> 역방향을 사용함으로써 해결

 

역방향 연결

1. 목표 지향 추론 -> 목표를 정하고 추론엔진은 이를 증명하기위해 증거 찾기 시도

2. 반드시 목표가 있어야 함.

3. 스택을 사용 (목표를 스택에 저장 -> 부족한 정보를 규칙에서 찾음 ex) a+b=c인데 b가없으면 b를 구할 수 있는 규칙을 찾아서 스택에 넣음->ex) e+d=b인데 e가 없으면 e를 구할 수 있는 규칙을 찾아 스택에 넣음,..반복)

 

질량 스펙트럼 데이터 기반으로 알려지지 않은 토양 분자 구조 결정하는 전문가 프로그램

-> 순방향이 적절

전염성 혈액 질환을 진단하는 의학 프로그램

-> 역방향이 적절

 

MEDIA ADVISOR : 논증 규칙기반 전문가 시스템

-> 직업 훈련 받는 사람의 역할을 참조하여 훈련 프로그램 수단을 선택하는데 조언을 해줌

순방향 -> 훈련 프로그램을 다 찾아준다.

역방향 -> 어떤 훈련을 하고싶은지 결정 -> 해당 훈련에 해당하는 프로그램을 찾아줌

하지만 이 두 방법으로도 찾을 수 없는 경우가 있다.

-> 전문가 프로그램은 모든 상황을 다루지 못하기 때문에

 

규칙기반 전문가 시스템에서 어려운 문제해결 -> 똑같은 문제를 주면 계산을 계속한다 -> 사례기반 추론 시스템

사례기반 추론 시스템 : 과거의 사례를 바탕으로 문제 해결(이미 해결된 겨우 해를 빨리 도출 가능)

 

전문가 시스템에 대하여 생길 수 있는 문제점 : 충돌(지식과 지식이 충돌될 수 있다)

추론 엔진은 반드시 규칙을 하나 씩 점화하는데, 똑같은 조건의 규칙을 점화하게 되면 이 규칙들의 집합을 충돌 집합이라고 한다. -> 어떤 규칙을 점화할지 선택하는 방법을 충돌 해법이라고 한다.

 

1. 순방향 연결 추론 기법은 규칙의 순서가 매우 중요 -> 두 조건이 겹친다면 먼저 나온 규칙을 점화

기반 지식 내에서 규칙의 순서는 매우 중요

 

2. 우선 순위 전략

가장 높은 우선순위 규칙을 점화

 

3. 최장 일치 전략

가장 특수한 규칙을 점화시킴

 

4. 최근 입력 데이터 사용 전략

가장 최근에 입력된 데이터를 사용하여 규칙을 점화

 

메타 지식 : 지식에 관한 지식 (기반 지식을 제어하고 총괄)

메타 규칙 1 - 전문가의 규칙이 무경험자의 규칙보다 우선순위 높다

메타 규칙 2 - 인명 구조를 다루는 규칙은 발전 시스템 장비의 부하를 처리하는 규칙보다 우선순위가 높다

 

지식 공학자는 왜 규칙기반 전문가 시스템을 선호할까

장점

1. 자연스러운 지식 표현

2. 통일된 구조

3. 지식과 과정의 분리

단점

1. 규칙 간의 불분명한 관계

2. 비효율적인 탐색 전략

3. 학습할 수 없음 (가장 큰 단점)