Чистополь.ру

Чтобы классифицировать систему Фтизис необходимо сначала дать несколько базовых определений.

А) Что такое искусственный интеллект?

Искусственный интеллект (ИИ) – есть интеллект демонстрируемый машинными системами, в противоположность естественному интеллекту, проявляемому человеком и иными представителями органического мира. В информатике: изучение ИИ подразумевает изучение интеллектуальных агентов – сущностей – устройств и программных комплексов, которые могут анализировать окружающую обстановку, или различные объекты, или ситуации, или данные и на основе анализа предпринимают действия оптимальные для решения поставленной задачи. Упрощая, можно сказать, что ИИ — это попытка «эмулировать» машинными средствами когнитивные функции человеческого разума, такие как обучение и выработка решений.

Одним из основных методов подобной «эмуляции» является построение искусственных нейронных сетей(ИНС).

Согласно определению Кембриджского словаря:

ИИ – область знаний изучающая методы построения и использования машин и программного обеспечения обладающих качествами присущими человеческому разуму, такими как способность к обучению, пониманию слов и распознаванию образов, а также принятию решений.

Согласно «Толковому словарю по искусственному интеллекту» (А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. М.: Радио и связь, 1992.):

Интеллект искусственный —

1. Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного или программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.
2. Свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека.

Б) Что такое экспертная система(ЭС)?

Экспертная система — компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные экспертные системы начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предшественники экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например, определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

Согласно «Толковому словарю по искусственному интеллекту» (А.Н. Аверкин, М.Г. Гаазе-Рапопорт, Д.А. Поспелов. М.: Радио и связь, 1992.):

Система экспертная – интеллектуальная система, предназначенная для оказания консультационной помощи специалистам, работающим в некоторой предметной области. Различают два типа ЭС. Системы первого типа предназначены для специалистов, чей профессиональный уровень не слишком высок. В базах знаний таких систем хранятся знания, полученные от специалистов экстракласса. Системы второго типа призваны помогать специалистам высокой квалификации, выполняя для них значительную часть рутинных операций и просмотр больших массивов информации. Особенностью ЭС является наличие в них системы объяснений, повышающей консультационную силу ЭС.

Согласно определению Кембриджского словаря:

Экспертная система – компьютерная программа задающая вопросы и предоставляющая ответы на основании мнений экспертов-людей.

Согласно энциклопедии «Британника»:

Экспертная система – компьютерная программа использующая методы ИИ для разрешения проблем в специализированных областях, которые обычно находятся в компетенции человеческих экспертов.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определённой области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

По сути экспертные системы работают по принципу «Если… то…»

В структуру ЭС, как правило, входят (некоторые элементы могут отсутствовать):

Интерфейс пользователя

Пользователь

Интеллектуальный редактор базы знаний

Эксперт

Инженер по знаниям

Рабочая (оперативная) память

База знаний

Решатель (механизм вывода)

Подсистема объяснений

База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, даёт рекомендации по разрешению проблемы.

Часто, база знаний экспертной системы содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.

Обычно факты в базе знаний описывают те явления, которые являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей памяти. Например, в медицинской ЭС факт «У здорового человека 2 ноги» хранится в базе знаний, а факт «У пациента одна нога» — в рабочей памяти.

База знаний ЭС создаётся программистами помощи экспертов той проблемной области, к которой относятся задачи, решаемые ЭС.

ЭС может функционировать в 2-х режимах:

1. Режим ввода знаний — в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.
2. Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.

Наконец, разберем основной вопрос.

Фтизис – ЭС или ИИ?

В широком смысле сама постановка вопроса не совсем верна. Так как, исходя из определений и согласно общепринятому пониманию, ЭС является одной из форм ИИ. Правильный вопрос, должен звучать так: Фтизис – ЭС или ИИ на базе нейронных сетей (НС)?

Во-первых, как ИИ на базе НС. Система Фтизис, во время анализа флюрограмм в каждом случае принимает независимое решение по каждому из образцов, не опираясь на список заранее подготовленных шаблонных решений или базы знаний. Система Фтизис в процессе инференции не принимает во внимание ничего кроме установившихся весовых коэффициентов своей НС. Отсюда следует главное преимущество Фтизиса над стандартными ЭС – она способна принимать решения базируясь не на жестких знаниях, а на когнитивном мышлении, обладая возможностью действовать на территории, где шаблоны не применимы. Что очень удобно, так как патологии легких обладают чрезвычайно разнообразными внешними формами даже внутри определенного типа.

Во-вторых, как ЭС. Несмотря на то, что в процессе инференции система не обращается ни к каким базам знаний, а вырабатывает решения исключительно на основе весовых коэффициентов ядер, тем не менее, для получения правильных решений изначально система должна установить сами эти коэффициенты. То есть обучиться. В процессе обучения и оптимизации параметров НС системы Фтизис в качестве обучающей выборки использовались многочисленные маркированные флюорографические снимки легких в прямой переднезадней проекции. Подобную выборку с некоторыми ограничениями можно назвать базой знаний системы, однако надо учесть тот факт, что по завершении обучения, система перестает к ней обращаться до тех пор пока не получит новую обучающую выборку сопоставимого размера. Важным сходством системы Фтизис с классическими ЭС является то, что Фтизис может получать новые маркированные снимки от экспертов-фтизиаторов для дополнительного обучения, как бы пополняя свою базу знаний и снижая уровень ошибок. Важным отличием является то, что после обучения, система может действовать автономно.

Выражая в целом главное отличие ИИ на базе НС от ЭС можно сказать, что в ЭС все коэффициенты и правила устанавливаются заранее, подробно и жестко программистами в содействии с экспертами. В то время как НС используют численные методы саморегуляции при минимальном участии человека.

Имея в виду то, что современные ЭС иногда инкорпорируют НС в области взаимодействия с экспертами и даже в области принятия решений, можно считать, что система Фтизис является экспертной системой в широком смысле. Однако надо помнить, что система Фтизис не использует предикатов и иных непосредственных логических правил для получения выводов о предоставляемых изображениях, следовательно ее нельзя считать ЭС согласно строгому определению.

То, что система Фтизис является системой ИИ на базе нейронных сетей – несомненно.