전문가 시스템& 지식 표현

전문가 시스템

개발의 배경

• 인공지능 초창기에는 모든 문제를 탐색으로 해결할 수 있는 시스템을 만들고자 함 → GPS(General Problem Solver) 시스템
  • 일반적 문제를 다 처리하는 기획
  • H/W, S/W 모두 구려서 못함
• 문제를 해결하기 위해 보다 제한된 문제에 역량을 집중하는 것이 필요하다는 인식 → 전문가 시스템(export system)
  • 인공지능, 화학 구조식 전문 구현
  • 전문가 의학 법률 등 상식보다 전문가 지식 시스템이 더 쉽게 구현 가능했다.

<제 2의 부흥기>

• 지식의 중요성! → 지식이 추론 기법만큼 중요함
  • 지식 == 인공지능에게 중요한 역할
  • 추론 기법 → 구조 중 하나이다.

구조

1. 지식 베이스
   • General kmowledge base
   • Knowledge-base editor
2. 추론 기관
   • ES shell이라고 부르며 기본이 되는 부분이다.
     • 지식과 엔진을 따로 나누며 지식을 치환하면 새로운 전문자 시스템을 만들 수 있도록 도움
   • Inference engine
     • 전문가가 user에게 설명하듯 인공지능이 도출한 이유를 설명해준다.
   • Explanation subsystem
3. 사용자 인터페이스
   • user interface

규칙

• 생성 규칙 (production rule)이라고 함
• 다른 방법에 비하여 상대적으로 이해하고 작성하기 쉬움.

If 신호등이 녹색이다
Then 자동차를 움직인다.

If 조건, 전제, 상황
Then 행동, 결론, 결과

수학 연산자를 이용한 규칙.

If 자동차가 움직이지 않는다
And 연료 탱크가 비었다.
Then 자동차에 연료를 급유한다.

If 조건, 전제, 상황
and, or, > etc..
Then 행동, 결론, 결과

추론 엔진

구조

• if 여러개의 if 문이 나왔을 때 선택하는 방법 → 추론 엔진이 방법을 갖고 있다.
• 일반 지식은 장기 기억장치에, 환자의 상태는 단기 기억 장치에 저장한다.

예시

추론 방법

• 순방향 추론 : 알려진 사실로부터 출발하여 결론을 이끌어 내는 방법 → 자연스러운 방법이지만 목표와 관련 없는 규칙들이 점화 될 수 있다.
  • 사실이 적고 목표가 많은 경우에 사용되며 사실이 적어 목표가 모호한 경우에 해당된다.
  • 출발이 simple 한 곳에서 출발한다.
  • 예시)
• 역방향 추론 : 목표를 설정하고 추론 엔진은 이를 증명하는 증거
  • 사실이 많고 목표가 한 곳이면 역방향으로 알려져 있다
  • 예시)의사 : 감기인 것을 위해서 증명을 한다.
  • 환자 : 배가 아파서 감기인 것 같다.
  • 예시2)

충돌해법(Conflict Resolution)

• 각 규칙에 우선 순위를 부여하고 가장 높은 우선순위를 가진 규칙을 점화하는 방법
  • if A then F → if A&B then G
    • 이 경우 우선순위가 G이다.
• 가장 특수한 규칙을 먼저 점화하는 방법 (specifix ↔ general)
• 단기 기억 장치에 가장 최근에 입력된 데이터를 사용하는 규칙을 점화하는 방법
  • fire 1. F 추가 → fire 2. G추가
• 동일한 사실이 입력되어도 서로 상반된 결론을 내리는 규칙이 저장되어 있다면 어떻게 해야 할까?
  • 점화해야 하는 순대로 점화해야한다.
• 추론 실습
  • 순방향
  •  

다음과 같은 규칙과 사실이 있을 때 순방향 추론을 진행시켜 보자. 추론의 목표는 G이다. 

	규칙 
    1.A&B—+C 
    2.A ->D 
    3.C&D—>E 
    4.B&E&F—»H 
    5.A&E—»G 
    6.D&E&G
    
    
	사실 

    A 
    B 
    F
    ```

-   순&역 방향

    ```
    Lab: 추론 실습 

    화재를 처리하는 전문가 시스템을 가정하자. 다음과 같은 규칙과 사실이 저장되어 있따.

    규칙 #1: IF 주위가 뜨겁다 & 연기가 난다 THEN 불이 났다 

    규칙 #2: IF 알람이 울린다 THEN 연기가 났다 

    규칙 #3: IF 불이 났다 THEN 소방서에 신고한다 


    사실 A: 알람이 울린다. 

    사실 B: 주위가 뜨겁다. 

    1. 순방향 추론을 진행해보자. 
    2. 역방향 추론을 진행해보자. 이때의 목표는 '소방서에 신고한다〃이다.
    ```

전문가 시스템

의의

• 규칙으로 표현되는 지식을 통해 추론함으로써 복잡한 문제를 해결하도록 설계됨
• 지식과 추론하는 부분이 나뉘어 있음(기존의 코딩과의 차이)
• 인공지능(AI) 소프트웨어의 최초의 성공적인 형태

MYCIN

• 박테리아의 감염을 진단하고 적절한 항생제를 처방하는 시스템
• 경험이 없는 신참 의사들을 보조하는데 효과적
• EMYCIN이라는 전문가 시스템 개발 도구를 사용

장점과 단점

장점

• IF_THEN을 사용하는 규칙은 인간 전문가의 지식을 표현하는 자연스러운 방법이다.
• 전문가 시스템에서는 지식베이스와 추론엔진이 분리된다. 따라서 다른 영역에도 쉽게 적용할 수 있다.

단점

• 지식을 학습할 수 없다. → 스스로 학습할 수 없는 것이 한계이다.
• 탐색이 비효율적이다.
• 규칙이 많아지게 되면 유지보수하는 것이 어려워진다.

지식과 인공지능

• 지식은 인공지능에서 가장 핵심적인 요소 중의 하나로 간주됨
• 인간이 가지고 있는 지식은 지능적인 행동에 큰 도움이 됨
• 인간은 습득한 지식들을 이용하여서 새로운 사실을 추론 할 수 있음.
• Conventional Programming : 알고리즘 + 자료구조 = 프로그램
  • 전문가 시스템 : 지식 + 추론 = Expert system

의미망

정의

• 방향 그래프를 이용하여 개념 간의 관계를 나타내는 방법
• 그래프는 노드와 간선으로 이루어진다.
  • 노드 : 사물과 개념 등을 표현
  • 간선 : 사물이나 개념 사이의 관계
• 특징
  • 장점 : 매우 복잡한 개념이나 인과 관계를 잘 표현
  • 단점 : 지식의 양이 커지면 너무 복잡해져서 조작이 어려움
  • 표준 지침이 없기 때문에 시스템에 따라 의미망의 형태가 다를 수 있음.

예시

• 주다 --(object)-> Gift
• Fish-(is a)-> Animal

프레임

• 1970년대에 Marvin Minsky가 제안한 지식 표현 방법으로 의미망에서 파생
• 특정 객체와 그 속성을 묶어서 하나로 조직화하는 방법
• 개념, 객체, 상황들을 기술하는데 유리
• node가 다양한 정보를 갖고 있다.
• 프레임은 객체의 속성(슬롯)과 값으로 이루어짐
• 프레임은 프로그래밍 언어의 구조체나 객체와 유사
• 프레임의 슬롯은 값뿐만 아니라 프로시저도 가질 수 있음
  • “if-added”, “if-deleted”, “if-needed” 프로시저
  • 액션 → 프로시저
• 슬롯 - 객체의 필드, 프로시저 - 객체의 메소드
• 객체와 클래스 - 인스턴스 프레임(instance frame)과 클래스 프레임(class frame)
• 상속과 포함 관계
• 추론 방법이 없기 때문에 전문가 시스템과 결합하여 사용.

논리

• 수학적인 근거를 바탕으로 논리 개념을 자연스럽게 표현할 수 있다.
• 지식의 정형화 영역에 적합하다. 예를 들어 정리 증명 기법을 사용할 수 있다.
• 지식의 첨가와 삭제가 용이하고 비교적 단순다하.
• 절차적인 지식의 표현이 어렵다.
• 실세계의 복잡한 구조를 표현하기 어렵다.

명제 논리

• 기호 논리학에서 명제는 참이거나 또는 거짓을 판별할 수 있는 문장이다.
• 논리 연산자 사용 가능
  • Q= 오늘은 일요일이다, Not Q = 오늘은 일요일이 아니다
  • J=옷은 파랑색이다. L=J and Q = 오늘 일요일이고 옷을 파랑색이다

추론 법칙

• 추론 : 우리가 가지고 있는 지식과 우리가 이미 알고 있는 사실로부터 새로운 사실을 유추하여 내는 것
• 모더스 포넌스 (Modus Ponens)
• 👉 규칙 a→ b 사실 a 결론 b
• 부정 논법(modus Tollens)
• 삼단논법(syllogism)

술어 논리

• 명제 논리에서 하나의 명제가 나누어질 수 없음
• 변수와 한정자를 사용
• 이와 같은 특징 때문에 명제논리를 사용하는 것보다 훨씬 더 구체적으로 지식을 표현할 수 있다.
• ex )
  • 명제 논리 :  Kim has a house -> 술어논리 : Has(Kim, house)

항

• 상수
• 변수
• 함수

술어

• 객체 사이의 관계나 성질을 나타냄

논리 연산자

• Connectives ^, V, ~, ⇒, =
• 한정자 - 변수의 범위
  • For all, 전칭 한정자
  • For some, there exist, 존재 한정자

추론

• Universal Instantiation
• Resloution(도출)
• Infrerence Rules