Введение

Как-то в середине 90-х годов прошедшего столетия состоялась встреча Роберта Меткалфа, изобретателя Ethernet, и знаменитого профессора по искусственному интеллекту Эдварда Фейгенбаума. В состоявшейся дискуссии двух ученых были затронуты вопросы, связанные с состоянием дел в облас­ти искусственного интеллекта. Скептически настроенный Меткалф говорил: " Несмотря на все средства, израсходованные с 1969 года (года повального увлечения проблемами искусственного интеллекта) на работы по искусст­венному интеллекту, компьютер до сих пор не может разобрать примитив­ной устной речи и прочесть даже крупные буквы моей рукописи". Профес­сор Фейгенбаум признал, что " в течение долгого времени от искусственного интеллекта ожидалась большая отдача, чем он мог дать, и компании поте­ряли массу денег, безуспешно пытаясь использовать его в бизнесе". Однако, продолжал он, " в последнее время, как он убежден, искусственный интел­лект прекрасно окупает вложенные средства, в основном в виде так назы­ваемых экспертных систем и баз знаний, способных принимать и аргументировать логические решения".

Да, в " классическом" или " традиционном" искусственном интеллекте, как сейчас называют его символьное направление, успешно создаются и развиваются экспертные системы или системы, основанные на знаниях, для ши­рокого круга предметных областей.

Эдварда Фейгенбаума называют " отцом экспертных систем", как это значится на обложке одной из его книг " Становление экспертной компании". Он действительно стоял у истоков экспертной индустрии и создал первую экс­пертную систему DENDRAL в области идентификации органических со­единений с помощью анализа масс-спектрограмм. Далее Фейгенбаум вместе с Шортлифом и Букхененом спроектировали первую медицинскую экс­пертную систему MYCIN, при этом они сделали открытие, которому было суждено существенно расширить сферу создания и использования эксперт­ных систем. Когда они удалили из системы MYCIN базу знаний (конкретную медицинскую информацию), то осталась часть, называемая " машиной логического вывода". Было показано, что базу знаний можно изменять и за­менять полностью, не нарушая целостности системы. Так возникла EMYCIN (Empty MYCIN — пустой MYCIN) или первая экспертная оболочка — инструментальная среда для построения экспертных систем различного назначе­ния. С тех пор (с середины 70-х годов XX столетия) появилось большое чис­ло подобных инструментальных систем MicroExpert, GURU, G2, JESS и др.

В предлагаемой читателю книге освещаются вопросы теории и практики разработки экспертных систем. В качестве инструментальной среды разра­ботки используется экспертная оболочка CLIPS. Суть технологии CLIPS заключается в том, что язык и среда CLIPS предоставляют пользователям возможность быстро создавать эффективные, компактные и легко управ­ляемые экспертные системы. При этом пользователь применяет множество уже готовых инструментов (встроенный механизм управления базой знаний, механизм логического вывода, менеджеры различных объектов CLIPS и т. д.) и конструкций (упорядоченные факты, шаблоны, правила, функции, родовые функции, классы, модули, ограничения, встроенный язык COOL и т. д.).

Книга состоит из шести частей (часть VI — приложения, среди которых глоссарий) и списка литературы.

В части I описываются основные проблемы, связанные с разработкой экс­пертных систем: представление знаний, извлечение знаний, структурирова­ние и концептуализация знаний, вывод на знаниях. Фактически это введе­ние в инженерию знаний.

Часть II посвящена истории создания и развития инструментальной среды CLIPS, а также рассмотрению основных возможностей CLIPS.

Часть III содержит описание синтаксиса базовых конструкций языка CLIPS, необходимых для разработки экспертных систем — фактов, правил, глобальных переменных и функций. В конце данной части приводится пример разработки экспертной системы AutoExpert.

Часть IV раскрывает дополнительные возможности CLIPS, такие как ис­пользование классов и объектов, родовых функций, модулей и ограничений. Эти возможности значительно упрощают процесс создания экспертных сис­тем. В последней главе данной части приведен пример построения эксперт­ной системы C1OS для оптимизации бинарных таблиц соответствий логиче­ских схем, использующий описанные возможности.

Часть V содержит справочную информацию об основных функциях и командах CLIPS, необходимых разработчику, а также примеры их исполь­зования.

Часть VI объединяет приложения. В приложении I сосредоточены БНФ-определения всех основных конструкций языка CLIPS. Приложение 2 со­держит список основных сообщений об ошибках среды CLIPS. В приложе­нии 3 приводится перечень основных предупреждений среды CLIPS. Приложение 4 содержит все зарезервированные имена среды CLIPS. Приложение 5 представляет собой глоссарий используемых терминов.

В настоящий момент CLIPS является свободно распространяемым про­граммным продуктом, который продолжает успешно развиваться и совер­шенствоваться. Совсем недавно, 29 марта 2002 г., появилась очередная вер­сия CLIPS — 6.20. Несмотря на достаточно большое число зарубежных пуб­ликаций о языке и среде CLIPS, в русскоязычной литературе эта система до сих пор не освещалась. Данная книга призвана восполнить этот пробел.

Книга может использоваться в качестве учебного пособия студентами вузов при изучении дисциплин: " Интеллектуальные системы", " Системы искусст­венного интеллекта", " Интеллектуальные информационные системы", " Про­ектирование экспертных систем" и др. Книга содержит большой объем справочной информации по CLIPS, поэтому она может быть рекомендована и опытным пользователям, и программистам, которые в своей практической деятельности занимаются разработкой экспертных систем.

Авторы выражают свою признательность и благодарность Г. Г. Ворошило­вой за помощь в работе при подготовке глав 15 и 16 книги к изданию и Дехкановой Марии за помощь в оформлении рисунков к части I книги.

Авторы благодарят рецензентов за ценные замечания, которые способство­вали улучшению книги.

Особенную признательность авторы выражают к. т. н. А. И. Адаменко за доброжелательную помощь и поддержку при подготовке рукописи к из­данию.