Мицин
MYCIN была первой с обратной цепочкой экспертной системой , которая использовала искусственный интеллект для выявления бактерий, вызывающих тяжелые инфекции, такие как бактериемия и менингит , и рекомендовала антибиотики с дозировкой, адаптированной к массе тела пациента — название произошло от самих антибиотиков, как и многие антибиотики. имеют суффикс «-mycin». Система Mycin также использовалась для диагностики заболеваний свертываемости крови.MYCIN разрабатывался в течение пяти или шести лет в начале 1970-х годов в Стэнфордском университете . Она была написана на Лиспе как докторская диссертация Эдварда Шортлиффа под руководством Брюса Г. Бьюкенена, Стэнли Н. Коэна и других.
Метод
[ редактировать ]MYCIN работал с использованием довольно простой машины вывода и базы знаний, содержащей около 600 правил. Он задавал врачу, запускающему программу, длинную серию простых вопросов типа «да/нет» или текстовых вопросов. В конце он предоставил список возможных бактерий-виновников, ранжированных от высокого к низкому в зависимости от вероятности каждого диагноза, уверенности в вероятности каждого диагноза, обоснования каждого диагноза (то есть MYCIN также перечислил бы вопросы и правила). что привело к определенному ранжированию диагноза) и рекомендованному курсу медикаментозного лечения.
MYCIN вызвал дебаты по поводу использования своей специальной , но принципиальной структуры неопределенности, известной как « факторы уверенности ». Разработчики провели исследования, показавшие, что на производительность MYCIN минимально влияют возмущения в показателях неопределенности, связанных с отдельными правилами, предполагая, что мощность системы больше связана с ее представлением знаний и схемой рассуждения, чем с деталями ее числовой модели неопределенности. Некоторые наблюдатели считали, что можно было бы использовать классическую байесовскую статистику . Разработчики MYCIN утверждали, что это потребует либо нереалистичных предположений о вероятностной независимости , либо потребует от экспертов предоставления оценок для неоправданно большого количества условных вероятностей . [1] [2]
Последующие исследования позже показали, что модель фактора уверенности действительно можно интерпретировать в вероятностном смысле, и выявили проблемы с подразумеваемыми предположениями такой модели. Однако модульная структура системы оказалась очень успешной, что привело к разработке графических моделей, таких как байесовские сети . [3]
Комбинация доказательств
[ редактировать ]В MYCIN было возможно, что два или более правил могли сделать выводы о параметре с разной степенью достоверности. Например, одно правило может сделать вывод, что рассматриваемый организм является E. Coli с достоверностью 0,8, тогда как другое заключает, что это E. Coli с достоверностью 0,5 или даже -0,8. В случае, если уверенность меньше нуля, доказательства фактически противоречат гипотезе. Чтобы вычислить коэффициент достоверности, MYCIN объединил эти веса, используя приведенную ниже формулу, чтобы получить единый коэффициент достоверности:
Где X и Y — факторы уверенности. [4] Эту формулу можно применять более одного раза, если более двух правил делают выводы об одном и том же параметре. Оно коммутативно , поэтому не имеет значения, в каком порядке были объединены веса.
Результаты
[ редактировать ]Исследование, проведенное в Стэнфордской медицинской школе, показало, что MYCIN получил оценку приемлемости плана лечения 65% от группы из восьми независимых специалистов, что сопоставимо с оценкой от 42,5% до 62,5% пяти преподавателей. [5] Это исследование часто упоминается как демонстрирующее возможность разногласий по поводу терапевтических решений даже среди экспертов, когда не существует «золотого стандарта» правильного лечения. [ нужна ссылка ]
Практическое использование
[ редактировать ]MYCIN никогда не использовался на практике. Это произошло не из-за какой-либо слабости в его работе. Некоторые наблюдатели подняли этические и юридические вопросы, связанные с использованием компьютеров в медицине, касающиеся ответственности врачей в случае, если система поставит неправильный диагноз. [6] Однако самой большой проблемой и причиной того, что MYCIN не использовался в повседневной практике, было состояние технологий системной интеграции, особенно на момент ее разработки. MYCIN представляла собой автономную систему, которая требовала от пользователя ввода всей необходимой информации о пациенте путем ввода ответов на вопросы, заданные MYCIN. Программа работала в большой системе с разделением времени, доступной через ранний Интернет ( ARPANet ), до того, как были разработаны персональные компьютеры.
Соответственно, наибольшее влияние MYCIN оказала демонстрация силы своего подхода к представлению и рассуждению. Системы, основанные на правилах, во многих немедицинских областях были разработаны в годы, последовавшие за внедрением этого подхода MYCIN. В 1980-х годах были представлены «оболочки» экспертных систем (в том числе одна на основе MYCIN, известная как E-MYCIN (за которой следует Knowledge Engineering Environment — KEE )) и поддержанные разработки экспертных систем в самых разных областях применения.Трудность, которая стала заметной во время разработки MYCIN и последующих сложных экспертных систем, заключалась в извлечении необходимых знаний для использования машиной вывода от человека-эксперта в соответствующих областях в базу правил (так называемое « приобретение знаний »). узкое место»).
См. также
[ редактировать ]Ссылки
[ редактировать ]- ^ Шортлифф, Э.Г.; Бьюкенен, Б.Г. (1975). «Модель неточного рассуждения в медицине». Математические биологические науки . 23 (3–4): 351–379. дои : 10.1016/0025-5564(75)90047-4 . МР 0381762 . S2CID 118063112 .
- ^ Бьюкенен, Б.Г.; Шортлифф, Э.Х. (1984). Экспертные системы, основанные на правилах: эксперименты MYCIN Стэнфордского проекта эвристического программирования . Ридинг, Массачусетс: Аддисон-Уэсли. ISBN 978-0-201-10172-0 .
- ^ Хекерман, Д.; Шортлифф, Э. (1992). «От факторов уверенности к сетям убеждений» (PDF) . Искусственный интеллект в медицине . 4 (1): 35–52. CiteSeerX 10.1.1.157.4459 . дои : 10.1016/0933-3657(92)90036-О .
- ^ Джексон, Питер (1999). Введение в экспертные системы . Аддисон Уэсли Лонгман Лимитед. п. 52. ИСБН 978-0-201-87686-4 .
- ^ Ю, Виктор Л. (21 сентября 1979 г.). «Выбор противомикробных препаратов с помощью компьютера». ДЖАМА . 242 (12): 1279–82. дои : 10.1001/jama.1979.03300120033020 . ISSN 0098-7484 . ПМИД 480542 .
- ^ Триведи, MC (2014). Классический подход к искусственному интеллекту (2-е изд.) . Издательство Ван Харен. п. 331
- Бизнес ИИ: коммерческое использование искусственного интеллекта , под ред. Патрик Уинстон и Карен А. Прендергаст . ISBN 0-262-23117-4 .
Внешние ссылки
[ редактировать ]- Экспертные системы, основанные на правилах: эксперименты MYCIN Стэнфордского проекта эвристического программирования - (под редакцией Брюса Г. Бьюкенена и Эдварда Х. Шортлайфа; версия электронной книги)
- TMYCIN , система на базе MYCIN
- «Экспертная система Mycin : реализация Ruby » (в веб-архиве).
- «MYCIN: краткий пример»
- «НЕКОТОРЫМ ЭКСПЕРТНЫМ СИСТЕМАМ НУЖЕН ЗДРАВЫЙ СМЫСЛ» ( Джон Маккарти )
- «Экспертные системы»