Евристична класификация

Класификацията е обща задача за много области. Например в ботаниката и зоологията експертите се интересуват от поставянето на нови видове в таксономията на известните растителни или животински типове. Използваните класове обикновено имат йерархична организация, в която подкласовете притежават отличителните черти на суперкласовете, а класовете, които са на едно и също ниво в йерархията, са взаимно изключващи се по отношение на наличността или липсата на множество от характеристики (признаци).

1. 
   ЕВРИСТИЧНО СЪОТВЕТСТВИЕ
   

Според Кланси съществена характеристика на класификацията е обстоятелството, че експертът избира категория от множество от възможни решения, които предварително са изброени. При прости задачи очевидните характеристики на даден обект са достатъчни за неговото класифициране, т.е. съответствието между данни (признаци) и категория е непосредствено. За по-сложни задачи обаче очевидните характеристики на един обект могат да се окажат недостатъчни, за да се определи точното му място в йерархията. В такива случаи може да се използва така наречената от Кланси евристична класификация – установяване на нейерархична връзка между данни и категории, изискваща междинни изводи, които могат да използват понятия от друга таксономия. Схемата от фиг. 1 показва трите основни стъпки в евристичната класификация – абстракция на данните, съпоставяне на абстракцията на данните с абстракцията на решенията (хоризонталната стрелка) и прецизиране на решенията.

Абстракция на Абстракция на

Данни Решения

Кланси различава три вида абстракции на данни:

• 
  Дефиниционна. Най-напред се разглеждат съществените признаци на класа от обекти. Следователно, този вид абстракция на данни наподобява таксономичния подход от ботаниката и зоологията;
  
• 
  Количествена. Включва абстракция на количествените характеристики както в по-горния пример за температурата на пациента;
  
• 
  Обобщение. Основава се на йерархията на характерните свойства. Например пациенти с намалена имунна защита са гостоприемници (организми, които са потенциални носители на инфекции).
  

Левкемия

Брояч на белите

кръвни телца (БКТ)

БКТ < 2,5

В случая на MYCIN съответствието между данни и абстракции на решения, установявано от правилата на системата, се представя с помощта на фактори на сигурност (достоверност). Това е мярка за предполагаемата степен на съответствие, която е кодирана в правилото. Други правила могат да прецизират съответствието, като по подходящ начин прецизират фактора на сигурност.

2. 
   СРАВНЕНИЕ МЕЖДУ КЛАСИФИКАЦИЯ И КОНСТРУИРАНЕ
   

Отличителна черта на евристичната класификация е, че множеството от решения може да бъде изброено предварително. Например на фазата на диагностиране системата MYCIN избира измежду фиксирано множество от организми–нарушители. В много други задачи обаче решенията се конструират вместо да бъдат избирани. Например програмата на MYCIN за лечение препоръчва комбинация от антибиотици в различни дозировки. Теоретично би могло да се конструира огромна таблица от комбинации на дозировки на лекарства, но такъв подход няма особен смисъл. По подобен начин структурните хипотези на експертната система DENDRAL се пораждат по време на изпълнението чрез обхождане на граф, а не се записват предварително в огромна библиотека от химически структури.

За построяване на решение на задача обикновено е необходимо да имаме зададен модел на структурата и описание на поведението на сложния обект, който трябва да бъде построен. Този модел би трябвало да съдържа знания за ограниченията, които крайният продукт трябва да удовлетворява. Те включват:

1. 
   ограничения върху конфигурацията на компонентите на решението;
   
2. 
   ограничения върху входовете и изходите на всеки процес;
   
3. 
   ограничения върху всички взаимодействия между 1) и 2).
   

Обикновено такива задачи не водят до решение, основано на евристична класификация. Пространството на възможните последователности от действия за отворените задачи за планиране по същество е безкрайно, така че не е възможно всички последователности да бъдат предварително въведени за избор. Редът, в който се извършват операциите, също е важен при някои задачи за конструиране. За разлика от класификацията задачите за конструиране допускат пермутации на възможните елементи на решението. Това обикновено не позволява да се достигне до прости решения чрез избиране и прецизиране, като се използва евристично съответствие.