Практическое освоение инструментальных средств

17.4.3. Практическое освоение инструментальных средств

В рекламном проспекте множества программных средств для проектирования экспертных систем можно встретить утверждение, что данным инструментом "может успешно пользоваться даже непрограммист" или программист, малознакомый с технологиями искусственного интеллекта. В этом разделе мы попытаемся критически рассмотреть, насколько справедливы подобные утверждения, основываясь на имеющихся обзорах и опубликованных сведениях об опыте работы с такого рода программами. Имеющиеся в нашем распоряжении данные свидетельствуют, что, как правило, овладение типовыми инструментальными средствами проектирования экспертных систем не легче, чем овладение новым языком программирования. Даже опытный программист на начальном этапе освоения такой программы допускает ошибки, свойственные только студентам-новичкам, приступившим к изучению обычного программирования.

В работе [Ward and Sleeman, 1987] представлены результаты мониторинга процесса изучения опытными программистами методики работы с оболочкой для проектирования экспертных систем S.1 [Teknowledge, 1985]. Прародителем S.1 является известная система EMYCIN, а дальнейшим развитием — система М.4. Базы знаний в S.1 содержат множество объектов разного назначения — управляющие выражения, классы, типы классов, порождающие правила, иерархии значений и функций. Таким образом, выбранная для S.1 архитектура, с одной стороны, позволила расширить возможности, которыми обладала система EMYCIN, а с другой — весьма усложнила саму систему. Это замечание еще более справедливо в отношении системы М.4 (см. врезку 17.3).

Среда S.1 поддерживает четыре режима работы:

• подготовка и редактирование базы знаний;
  
• использование базы знаний для выполнения консультации, т.е. прогон программы;
  
• выявление и устранение ошибок на стадии компиляции;
  
• выявление и устранение ошибок на стадии выполнения.
  

Как показал опрос, программисты с трудом осваивают методику совместного использования этих режимов в процессе проектирования экспертной системы, хотя все они имеют большой опыт работы и владеют такими распространенными навыками, как работа с файлами, компилирование файлов, выполнение программ, поиск и устранение ошибок. Те сообщения об ошибках, которые формируются инструментальной средой, несут информации не больше, чем стандартные сообщения об ошибках в большинстве компиляторов обычных языков программирования. По этим сообщениям трудно отличить место возникновения ошибки от места в программном коде, в котором эта ошибка проявилась. Учитывая, что разработка базы данных ведется в режиме постепенного наращивания ее объема (а такая стратегия рекомендуется всеми авторитетными специалистами), переключение с режима на режим в среде разработки должно выполняться как можно проще, поскольку инженеру по знаниям приходится выполнять итеративные процедуры пополнения базы знаний значительно чаще, чем обычному программисту выполнять расширение функций программы.

Анализ опыта освоения этой инструментальной среды также показал, что если программисты отдают предпочтение простейшей стратегии отладки (эта стратегия включает этапы ввода данных, обращения к системе с запросом о значении какого-либо параметра на основе анализа небольшого множества правил и вывода результата), то они сталкиваются с рядом проблем, касающихся методов представления информации и управления поиском. По мере увеличения сложности проектируемой системы — увеличение объема базы знаний, включение в рассмотрение неопределенностей разного рода, включение в алгоритм работы системы дополнительных режимов — стратегия проектирования требует все более тщательной предварительной подготовки. Авторы обзора [Ward and Sleeman, 1987] пришли к выводу, что хотя освоение системы S.1 и не сложнее освоения нового языка программирования уровня PASCAL, но утверждать, что эта система проще, тоже нельзя.

Утверждение, что эту систему могут освоить люди, не имеющие навыков программирования, "не нашло подтверждения на практике", а если уж говорить совсем откровенно, то это не более чем рекламный трюк. Мой собственный опыт наблюдения за аспирантами, которые пользовались такого рода инструментальными системами, полностью согласуется с этими выводами.

В своих аналитических заметках Робинсон [Robinson, 1987] обращает внимание на то, что выбор инструментальной среды разработки экспертной системы представляет собой достаточно сложную задачу по следующим причинам:

• большинство развитых сред разработки настолько дороги, что покупать их для проведения сравнительного анализа перед выбором подходящего не по средствам разработчикам;
  
• время, необходимое для освоения навыков работы с системой и выявления ее сильных и слабых сторон, также слишком велико, а потому редко кто может себе позволить проводить сравнение конкурирующих моделей на практике;
  
• терминология, которую применяют в документации изготовители разных систем, существенно отличается, причем это относится даже к понятиям и технологиям, ставшим стандартными в области искусственного интеллекта. Поэтому проводить сопоставление разных моделей по тем сведениям, которые публикуются в технической документации, также достаточно трудно.
  

Последнее замечание справедливо в отношении большинства программных продуктов, предлагающихся на рынке. Когда же речь идет о программных средствах, связанных с областью искусственного интеллекта, то новизна и необычность терминологии еще более усугубляет проблему. Уже давно в среде специалистов бытует мнение, что сравнение конкурирующих систем одного класса можно выполнять только после тщательного изучения их на практике.