Том 33. Разум, машины и математика. Искусственный интеллект и его задачи | страница 32

Первая фаза рассуждения по прецедентам, извлечение, состоит в поиске в памяти прецедентов решений задач, наиболее схожих с текущей. В нашем примере цель извлечения — найти прошлые результаты маммографии, по своим характеристикам схожие с полученными при обследовании.

Далее проводится адаптация — попытка адаптировать обнаруженное решение к рассматриваемому случаю. Предположим, что логистической компании необходимо перевезти груз из Лиссабона в Рим, и для оптимизации маршрута используется рассуждение по прецедентам. На первом этапе в памяти прецедентов будет произведен поиск ранее выполненных перевозок по наиболее похожим маршрутам.

Допустим, в памяти прецедентов содержится уже оптимизированный маршрут между Мадридом и Миланом. Следовательно, большая часть нового маршрута будет уже известной, и останется лишь оптимизировать путь от Лиссабона до Мадрида и от Милана до Рима. Оптимизацию этих двух небольших частей общего маршрута можно провести другими, классическими методами. Использование уже известного маршрута Мадрид — Милан при прокладке нового маршрута Лиссабон — Рим и представляет собой суть этапа адаптации.

Далее выполняется проверка, в ходе которой эксперт-человек анализирует диагноз, поставленный машиной. На этом этапе человек и машина работают вместе, что способствует непрерывному улучшению качества работы машины и повышению точности результатов. Диагностирование раковых опухолей крайне важно, поэтому руководители системы здравоохранения не передают решение этой задачи автоматическим средствам, не требующим участия человека.

На последнем этапе рассуждения по прецедентам следует определить, стоит ли включать решение, утвержденное экспертом, в память прецедентов? Иными словами, достаточно ли оно репрезентативно, чтобы включить его в набор результатов маммографии, которые будут использоваться для диагностики опухолей в будущем?

Итог рассуждений по прецедентам (и рассуждений эксперта) будет успешным только при корректном прохождении всех четырех перечисленных этапов. На каждом из этапов необходимо учитывать следующие основные аспекты.

— Критерий извлечения: не все предыдущие результаты одинаково полезны.

Следует определить, какие прецеденты нужно выбрать при рассмотрении нового случая. Для этого необходимо ввести метрики, или расстояния, позволяющие оценить схожесть нового случая и тех, что хранятся в памяти. К примеру, при анализе результатов маммографии для нового случая с помощью этих математических метрик определяется, какой из уже известных результатов больше всего схож с анализируемым.