[인공지능 개론] 규칙기반 전문가 시스템



   요약

   규칙기반 전문가 시스템이란?

'자신의 지식을 적용해서 제시된 문제를 관련 정보로 해결한다'는 생각은 특정 분야의 전문가가 자신의 노하우를 이용하여 주어진 문제를 해결하는 방식과 비슷했다. 그래서 공학자들은 전문가가 제시한 지식을 컴퓨터에 입력하고 입력된 지식을 통합하고 이해하도록 하여 전문가가 풀어야 하는 문제를 풀도록 하였다.

즉, 전문가 시스템(Expert system)은 좁은 문제 영역에서 전문가 수준으로 동작할 수 있는 유능한 컴퓨터 프로그램을 말한다.

전문가 시스템은 1970년대 만들어지기 시작했다.

1970년대 초반, 카네기멜론 대학의 뉴웰과 사이먼은 '인간이 자신의 지식을 적용해서 제시된 문제를 관련 정보로 해결한다.'는 아이디어에 기반하여 생성 시스템 모델을 제안한다.

생성 규칙(Production rules)은 장기 기억장치(Long-term memory)에 저장되고 특정 정보나 사실은 단기 기억장치(Short-term memory)에 저장된다.

이 생성 시스템 모델은 현대 규칙기반 전문가 시스템의 기본이 되어 주어진 지식으로 문제를 추론하여 해결할 수 있도록 한다.

규칙기반 전문가 시스템의 핵심적인 구성요소는 다음 5가지이다.

• 기반지식(Knowledge Base): 문제 해결에 필요한 특정 분야에 관한 지식이다.
  여기서는 지식을 규칙 집합으로 표현한다. 각각의 규칙은 관계, 추천, 지시, 전략, 휴리스틱을 명시하고 IF-THEN의 구조를 띈다.
• 데이터베이스(Database): 추론 역할을 담당하며 기반지식의 규칙들을 데이터베이스의 사실과 연결한다.
• 추론 엔진(Explanation facilities): 어떻게 특정 결론에 이르렀는지, 왜 특정 사실이 필요한지 설명한다.
• 사용자 인터페이스(User Interface): 사용자와 전문가 시스템 간의 통신 수단이다.
• 그 외 외부 인터페이스(External Interface), 개발자 인터페이스(Developer Interface) 등의 부가 구성요소가 있을 수 있다.

좁은 영역에서 전문가 수준으로 동작할 수 있도록 설계된 시스템은 설계된 목적에 알맞은 독특한 특성들을 가지고 있다.

전문가 시스템의 특성은 다음과 같다.

1. 고품질의 성능은 전문가 시스템의 가장 중요한 특성이다. 시스템의 문제해결속도를 위해 결과의 정확도가 떨어져서도, 정확도를 위해 문제해결속도가 떨어져서도 안된다.
   이를 위해 시스템은 실제 전문가가 문제를 해결하는 방법을 모방한다. 전문가는 문제를 해결하기 위해 어림짐작이나 휴리스틱을 사용하는데, 시스템 또한 추론을 잘 이끌어내도록 휴리스템을 적용하여 해의 탐색영역을 줄인다.
2. 해설능력, 시스템은 자신의 추론을 재검토하고 결론을 설명한다.
   전문가 시스템은 좁고 전문화된 분야에서 전문가 수준으로 작동하도록 설계되었기 때문에 전문가 수준의 신뢰성을 갖는다. 이로 인해 잘못된 결정을 내렸을 때 손실이 매우 크게 되는데 이 것이 시스템이 해설능력을 갖춰야 하는 원인이 된다.
3. 심벌추론, 시스템은 심벌추론을 통해 불확실하고 모호한 데이터를 다룰 수 있는 형태로 만든다.
   수치 데이터를 처리하는 기존 프로그램과 달리 전문가 시스템은 정확하지 않은 추론을 허용하고 불완전하고 불확실하며 모호한 데이터를 통해 답을 구해야 하기 때문이다.
4. 전문가 시스템은 실수할 수 있다는 특징을 갖는다. 이것은 시스템이 다루는 데이터가 불확실하고 모호하므로 데이터를 통해 추론된 해답은 불확실하다는 의미이다.
5. 지식과 처리과정이 분리되었다. 이 특징은 전문가 시스템을 만들고 유지하는 작업을 더 간단하게 만든다.

규칙기반 전문가 시스템에서, 분야 지식은 IF-THEN 생성 규칙의 집합이며 데이터는 현재 상황에 대한

   순방향 연결과 역방향 연결 추론 기법

규칙기반 전문가 시스템에서, 분야 지식은 IF-THEN 생성 규칙의 집합이며 데이터는 현재 상황에 대한 지식의 집합으로 표현된다.

추론 엔진은 기반지식에 저장된 규칙을 데이터베이스에 있는 사실과 비교한다.

일치-점화 절차를 통한 추론 엔진 사이클

IF(조건) 부분이 사실과 일치하면 그 규칙은 점화되고, THEN(실행해야 할 행동) 부분을 수행한다.
때때로 THEN은 (위의 그림과 같이) 새로운 사실을 추가하여 사실 집합을 바꾸기도 한다.

추론 엔진 사이클은 추론 사슬(Interface Chains)를 생성한다.

추론 사슬은 전문가 시스템이 결론을 도출하기위해 규칙을 어떻게 적용했는지를 보여준다.