MYCIN. Szakértői rendszer



Hasonló dokumentumok
Interaktív, grafikus környezet. Magasszintû alkalmazási nyelv (KAL) Integrált grafikus interface könyvtár. Intelligens kapcsolat más szoftverekkel

Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet

A TESZTELÉS ALAPJAI MIÉRT SZÜKSÉGES A TESZTELÉS? MI A TESZTELÉS? ÁLTALÁNOS TESZTELÉSI ALAPELVEK

SZAKÉRTŐI RENDSZEREK, JOGI TUDÁSALAPÚ RENDSZEREK. Strausz György október 2.

Szakértői rendszerek bemutatása. Haindrich Henrietta

Bizonyossági tényező az M1-ben bizonyossági faktor cf [0,100] cf=100 teljes bizonyosság cf=20 a hihetőség alsó küszöbe cf=0 teljesen elvetve

Memóriagazdálkodás. Kódgenerálás. Kódoptimalizálás





Algoritmizálás, adatmodellezés tanítása 6. előadás

Szoftver-mérés. Szoftver metrikák. Szoftver mérés

Adatmodellezés, alapfogalmak. Vassányi István

Adatszerkezetek I. 7. előadás. (Horváth Gyula anyagai felhasználásával)

Ismeretalapú rendszerek tervezése, ismeretszerzés, ismeretalapú rendszerek fejlesztése

Ember-gép rendszerek megbízhatóságának pszichológiai vizsgálata. A Rasmussen modell.

2. A példahalmazban n = 3 negatív és p = 3 pozitív példa van, azaz a példahalmazt képviselő döntési fa információtartalma: I = I(1/2, 1/2) = 1 bit.

Programtervezés. Dr. Iványi Péter

CLIPS (C Language Integrated Production System)

Mérési segédlet Szabályalapú rendszerek

Szabályalapú rendszerek

Cím: Fekete István: Bogáncs Forrás: Ifjúsági Könyvkiadó, 1957.

SZAKÉRTŐ RENDSZEREK TUDÁSBÁZISÁNAK LOGIKAI MODELLEZÉSE SOMOGYI PÉTER

A F u z z y C L I P S a l a p j a i

Programrendszerek tanúsítása szoftverminőség mérése

Szabályalapú diagnosztika - Diagnosztika HAZID információk felhasználásával

ESZKÖZTÁMOGATÁS A TESZTELÉSBEN

A szemantikus elemzés helye. A szemantikus elemzés feladatai. A szemantikus elemzés feladatai. Deklarációk és láthatósági szabályok

Nagyméretű adathalmazok kezelése (BMEVISZM144) Reinhardt Gábor április 5.

Emerald: Integrált jogi modellező keretrendszer

Az alállomási kezelést támogató szakértői funkciók

Térinformatikai programozás Pythonban

Mesterséges Intelligencia MI

Adatszerkezetek és algoritmusok

Amortizációs költségelemzés

ny Tornabajnokság g eredmény nyilvántart ntartó rendszere A megoldandó feladat Követelmény analízis 1. Ficsor Lajos Általános Informatikai Tanszék

A könyvvizsgálat módszertana

Szoftvermérés:hogyan lehet a szoftvertermék vagy a szoftverfolyamat valamely jellemzőjéből numerikus értéket előállítani.

Dunaújvárosi Főiskola Informatikai Intézet

Objektumok inicializálása

Funkcionális és logikai programozás. { Márton Gyöngyvér, 2012} { Sapientia, Erdélyi Magyar Tudományegyetem }

Komputeralgebra Rendszerek

Programozás alapjai II. (7. ea) C++ Speciális adatszerkezetek. Tömbök. Kiegészítő anyag: speciális adatszerkezetek

Speciális adatszerkezetek. Programozás alapjai II. (8. ea) C++ Tömbök. Tömbök/2. N dimenziós tömb. Nagyméretű ritka tömbök

The nontrivial extraction of implicit, previously unknown, and potentially useful information from data.

Különböző hagyományos és nem-hagyományos eljárások kombinálása: miért és hogyan? április 16.

Programozás alapjai II. (7. ea) C++

Komputeralgebra rendszerek

Adatszerkezetek Adatszerkezet fogalma. Az értékhalmaz struktúrája

Komputeralgebra rendszerek

Üzleti architektúra menedzsment, a digitális integrált irányítási rendszer

Podoski Péter és Zabb László

MÉRY Android Alkalmazás

Programozási nyelvek Java

TAJ. foglalkozás. gyógyszer

MAL és VM javítási útmutató

Szy Ildikó DEMIN 2014.

Minőség-ellenőrzés 2016

Adatszerkezetek 1. előadás

Osztálytervezés és implementációs ajánlások

Eötvös Loránd Tudományegyetem. MINŐSÉGÜGYI ELJÁRÁSOK ME Munkatársi igény, elégedettség és szolgáltatási mérés

Osztálytervezés és implementációs ajánlások

Vizsgálatok aktuáriusi szemmel

Egy Erlang refaktor lépés: Függvényparaméterek összevonása tuple-ba

Új szabvány a társadalmi felelősségvállalás fejlődéséért: ISO ÉMI-TÜV SÜD kerekasztal-beszélgetés

Intelligens irányítások

Kivételkezelés a C++ nyelvben Bevezetés

CLIPS áttekintés. Produkciós rendszerek fejlesztése

A civil szervezetek és a szakdolgozók lehetőségei a táplálkozási prevenció területén

ALÁÍRÁS NÉLKÜL A TESZT ÉRVÉNYTELEN!

A modellellenőrzés érdekes alkalmazása: Tesztgenerálás modellellenőrzővel

Témaválasztás, kutatási kérdések, kutatásmódszertan

BASH script programozás II. Vezérlési szerkezetek

kodolosuli.hu: Interaktív, programozást tanító portál BALLA TAMÁS, DR. KIRÁLY SÁNDOR NETWORKSHOP 2017, SZEGED

A BIZOTTSÁG.../.../EU FELHATALMAZÁSON ALAPULÓ IRÁNYELVE ( )

Budapesti cégek székhelyének geokódolása az MMQGIS modul továbbfejlesztett változatával

A hemokultúra vételének metodikája

24/1999. (VII. 6.) EüM rendelet egyes daganatos megbetegedések bejelentésének rendjéről

end function Az A vektorban elõforduló legnagyobb és legkisebb értékek indexeinek különbségét.. (1.5 pont) Ha üres a vektor, akkor 0-t..

Viselkedés-diagnosztika. Tanuláslélektani alapelvek

Adatszerkezetek 7a. Dr. IványiPéter

Dinamikus modell: állapotdiagram, szekvencia diagram

C++ programozási nyelv

Bevezetés Működési elv AJAX keretrendszerek AJAX

Kompetens szoftvertesztelés a gyakorlatban II. zárthelyi dolgozat

Szemantika: modalitás, kompozicionalitás. Nyelvészet az informatikában informatika a nyelvészetben november 13.

Számítógéppel segített folyamatmodellezés p. 1/20

A programozás alapjai előadás. Amiről szólesz: A tárgy címe: A programozás alapjai

Szervlet-JSP együttműködés

OMT esettanulmány. ny Tornabajnokság g eredmény nyilvántart. ntartó rendszere

Intelligens Rendszerek Elmélete. Tudásalapú technikák Szakértői és döntéstámogató rendszerek

SAS szoftverek felhasználási lehetőségei a felsőoktatásban

Laboratóriumi riumi diagnosztikai folyamatok pre-és posztanalitikai hibalehetıségei

Programozás. Bevezetés. Fodor Attila. Pannon Egyetem Műszaki Informatikai Kar Villamosmérnöki és Információs Rendszerek Tanszék

Tartalomjegyzék. Előszó 9

Területi elemzések. Budapest, április

A GNSSnet.hu szolgáltatás új kabátja

MEGHÍVÓ. MSZ EN ISO 13485:2012 Belső auditor tréning NYÍLT KÉPZÉS

II. rész: a rendszer felülvizsgálati stratégia kidolgozását támogató funkciói. Tóth László, Lenkeyné Biró Gyöngyvér, Kuczogi László

Átírás:

MYCIN Szakértői rendszer

Általában mycin: gombafajból nyert antibiotikum (görög) Pl: kanamycin, tobramycin, streptomycin, stb

Általában szakértői rendszer vér fertőzéseinek, gyógykezeléseknek meghatározását támogató orvosi diagnosztikai rendszer Az orvosnak általában nincs ideje az eredmények kivárására, ezért találgatnia kell

Általában célvezérelt, szabályalapú rendszer 1972. orvosok, Stanfordi Egyetem AI kutatói LISP nyelv A modell sikeresebb, mint a diagnosztikai rendszer http://www.aaai.org/aitopics/classic/buchanan.html

MYCIN fő komponensei 1. konzultációs (tanácsadó) rendszer kérdések feltevése, következtetések, tanácsok 2. magyarázó rendszer kérdésekre válaszok, tanácsok indoklása 3. szabálybeszerző rendszer új szabályok, meglevő szabályok módosítása

1. Konzultációs rendszer Szabálybázis, (kb. 450 IF THEN ) statikus, dinamikus adatok Vezérlés, emberi nyelvhez hasonló módon

Szabálybázis (produkciós szabályok) szabály: előfeltétel-akció pár előfeltétel: feltételek konjunkciója feltétel: predikátum (igaz/hamis, bizonyossági mértékkel) bizonyossági mérték: adatelemekhez kapcsolódó szám [-1 1] bizalom mértéke, kételkedés mértéke akció: konklúzió (megfelelő bizonyossággal) pl. organizmus azonosítása, végrehajtandó instrukció, terápialista szabályok bizonyossági mértéke tally szabály alkalmazásának megbízhatósága következmény megbízhatósága feltételi rész bizonyosságának és a szabály bizonyosságának függvénye

Szabálybázis szabályok jellegzetes formája: (culture?c) (site?c blood) (organism?o) (gram?o neg) (morph?o rod) (patient?p) (burn?p serious) 0.4 (identity?o pseudomonos)

Szabálybázis Szabályok alakja: If E igaz Then H igaz [cf] Példa Ha tiszta az ég (E) Akkor az előrejelzés napos (H) [cf 0,8] Bizonyossági tényező (certainty factor) cf:=[-1;+1]

Szabálybázis (cf értékek) Kifejezés Bizonyossági tényező Határozottan nem 1,0 Csaknem biztosan nem 0,8 Valószínűleg nem 0,6 Talán nem 0,4 Ismeretlen 0,2-től +0,2-ig Talán +0,4 Valószínűleg +0,6 Csaknem biztosan +0,8 Határozottan igen +1,0

Szabálybázis Szabály feltételrészének bizonyossági tényezője: cf(e) ÉS kapcsolatban: cf(e) = min(cf 1, cf 2,, cf n ) VAGY kapcsolatban: cf(e) = max(cf 1, cf 2,, cf m ) Következmény bizonyossági tényezője Példa cf(h,e) = cf(e) * cf(h) Ha tiszta az ég (E) Akkor az előrejelzés napos (H) [CF 0,8] cf(h E) = 0,5 * 0,8 = 0,4

Szabálybázis HA ma száraz [cf 0,7] ÉS hőmérséklet meleg [cf 0,5] ÉS ég felhős [cf 0,2] AKKOR holnap esik [cf 0,4]

Szabálybázis Következmény bizonyossági tényezője, több szabály esetén p q (c1) 1 p q (c2) 2 c 1 + c 2 c 1 c 2 ha c 1,c 2 0 c(c 1,c 2) = c1+ c2+ c1 c2 ha c 1,c2 0 c1+ c2 ha c1 c2 < 0 1 min( c 1, c 2 ) c(0, y) = c(y) c(1, y) = c(1) c(-x, x) = 0 c 0.2 esetén: szabály alkalmazása

Szabálybázis Első szabály HA a kutya ugat AKKOR nem harap [cf 0,8] Második szabály HA a kutya csóválja a farkát AKKOR nem harap [cf 0,9]

Szabálybázis Első szabály HA a kutya ugat AKKOR nem harap [cf 0,8] Második szabály HA a kutya csóválja a farkát AKKOR nem harap [cf 0,9] Harmadik szabály HA a kutya nem harap AKKOR be lehet menni a kapun [cf 0,7]

MYCIN adatszerkezete Statikus adatok definíciószerű információk listák (pl. organizmusok listája) tudástáblák (pl. klinikai paraméterek) osztályozó rendszer, kontextus szerint (pl. páciens attribútumai, organizmus attribútumai) Dinamikus adatok objektum attribútum érték hármasok + CF kontextusfában tárolva (páciens személyi adatai, gyógykezelések, organizmusok) kikövetkeztetett adatok konzultáció kérdései a releváns attribútumok kitöltéséhez

MYCIN vezérlési struktúrája visszafelé haladó következtetés (célvezérelt) mint egy AI program, de kimerítő keresést végez (részcél összes lehetséges feltétel előállítása) ha egy hipotézis megbízhatósága -0.2 és 0.2 közé esik a válasz: ismeretlen previewmechanizmus: felesleges részfák bejárásának elkerülése (előzetes információk alapján) egyéb vezérlési lehetőségek az alapvető viselkedés módosításához (metaszabályok) szabály-interpreter először ezeket a szabályokat hajtja végre ~ 200 metaszabály top-levelcél szabály következmény rész: terápia meghatározása (lista)

Emberi nyelvhez hasonló

Emberi nyelvhez hasonló

2. Magyarázó rendszer konzultáció végén automatikusan meghívódik elérhető a konzultáció során is WHY miért kérdezte az adott kérdést HOW hogyan jutott adott következtetésre

2. Magyarázó rendszer

2. Magyarázó rendszer

3. Tudás-(szabály-) beszerző rendszer új szabály bevitele, szabálymódosítás angol nyelvű forma LISP

3. Tudás-(szabály-) beszerző rendszer ellentmondásmentesség, redundancia ellenőrzése

Tudásbeszerző rendszer tipikus TB hibák: hiányok a szabályhalmazban szabályok átlapolása (inkonzisztenciát, redundaciát okozhat) elavult szabályok (új felfedezések miatt) konzultációs program fő hibái: hibás konklúzió irreleváns kérdések TEIRESIAS tudásbeszerzés interaktív párbeszéd alapján szakértő megállíthatja a működést, ha hibát tapasztal nyomkövetés visszafelé (HOW, WHY kérdések alapján)

MYCIN fejlődése MYCIN- modellen alapuló szakértői rendszerek TEIRESIAS keretrendszer GUIDON orvostanhallgatók oktatására EMYCIN sikertelen PUFF légzési funkciók elemzésére használták PROSPECTOR ásványi kincsek kiaknázására készült CASNET glaukómás betegek kikérdezését segítő rendszer ONCOCIN rákbetegek részére ajánl gyógymódot