10.2 Voorbeelden van classificatiesystemen
In deze paragraaf worden een aantal bekende voorbeelden van kennissystemen voor classificatie gepresenteerd. De systemen die als voorbeeld dienen, hebben vaak een bredere taak, maar er is vrij nauwkeurig in aan te geven waar de classificatietaak plaatsvindt.
De systemen zijn veel complexer dan het classificatiemodel van Stefik en soms is de classificatietaak zelf er nog maar moeilijk in te herkennen. Toch is het interessant deze systemen te bestuderen, omdat ze de reikwijdte van de toepassingsmogelijkheden van kennissystemen illustreren. Tussen de eenvoudige modellen van Stefik en toepasbare commerciële systemen, zoals in deze paragraaf beschreven, zitten vaak vele mensjaren ontwikkelingswerk.
De beschreven systemen dienen als voorbeelden om de diversiteit van de mogelijkheden van kennissystemen en in het bijzonder classificatiesystemen aan te geven. U hoeft ze niet te kunnen reproduceren.
Lees uit Stefik: paragraaf 7.3.1 (pagina 563 tot en met 567).
De tekst bovenaan pagina 564 hoeft niet letterlijk begrepen te worden, zeker niet alle medische termen. Het gaat erom dat u een indruk krijgt hoe de classificatie in
MYCIN is geïmplementeerd. Kijk eventueel terug in paragraaf 3.4.1 voor een uitgebreide beschrijving van MYCIN.MYCIN
is een van de bekendste en belangrijkste systemen uit de ontwikkeling van de kennistechnologie. In MYCIN vindt ook classificatie plaats, naast een aantal andere taken die het systeem uitvoert.De classificatietaak is in
MYCIN geïmplementeerd door middel van regels (figuur 7.17 op pagina 563). Nadere bestudering van die regels leert dat de systematiek van het door Stefik gepresenteerde model er wel in voorkomt, maar niet expliciet. Er is geen sprake van afzonderlijke stappen van gegevensabstractie, matching en oplossingsverfijning (zoals in figuur 7.18 op pagina ??), maar alle stappen worden in één keer in de afzonderlijke regels genomen.Lees uit Stefik: paragraaf 7.3.2 (pagina 567 tot en met 572).
MORE is een kennissysteem dat zijn oorsprong vindt in het oplossen van problemen bij boorvloeistoffen. Op grond van beschikbare gegevens worden hypothesen gegenereerd die de problemen moeten verklaren. De selectie van mogelijke hypothesen (oplossingsklassen) bij gegeven waarnemingen (data) komt overeen met het classificatiemodel zoals Stefik dat heeft gepresenteerd. Er is echter, net als bij
MYCIN, geen sprake van gegevensabstractie of oplossingsverfijning, maar op basis van een model van symptomen en hypothesen worden oplossingen gegenereerd. Wel wordt daarbij een soort betrouwbaarheid berekend.In de laatste drie alineas van paragraaf 7.3.2 op pagina 572 worden de beperkingen van
MORE gegeven: simpel en primitief, terwijl het om gegevens kan vragen die eigenlijk niet relevant zijn.Desondanks heeft
MORE bijgedragen aan de ontwikkeling van de theorie over de werking van kennissystemen.Lees uit Stefik: paragraaf 7.3.4 (pagina 580 tot en met 582).
In
MDX is een sterke hiërarchische structuur aanwezig, zowel voor wat betreft de gegevensabstractie als de oplossingsverfijning. De afzonderlijke stappen daarin worden uitgevoerd door experts die alle de kennis bevatten over bepaalde deelgebieden en opereren op een bepaald abstractieniveau. Daarmee wijkt het af van het algemene model van Stefik, waar de abstractie en verfijning uit elkaar zijn gehaald, terwijl die in MDX binnen eenzelfde expert worden verricht.De algemene opzet van dit
MDX-model maakt het toepasbaar in vele andere domeinen.10.2.4 Classificatie in PROSPECTOR
Lees uit Stefik: paragraaf 7.3.5 (pagina 582 tot en met 586).
PROSPECTOR
is een systeem om van bepaalde plaatsen na te kunnen gaan of het de moeite waard is er naar ertsen te gaan zoeken (ore = erts). Op basis van soms zeer veel gegevens wordt nagegaan of een bepaalde plaats behoort tot één van de 150 klassen die winbare hoeveelheden ertsen bevatten. Gegevensabstractie is in PROSPECTOR een belangrijk onderdeel en samen met weging van waarschijnlijkheden en aanvullende informatie van de gebruiker wordt de classificatie uitgevoerd.Lees uit Introduction to knowlegde systems paragraaf 7.3.6.