современные методы географических исследований

вия в связи с тем, что в пункте i будет завод.

Применение «продукции» упрощает диалог и объяснения пользователю, почему принято то или иное решение. Соответствующие примеры показаны в книге И. А. Портянского. Для подчеркивания сильных сторон фреймов и «продукций» возможен их синтез, например «продукции» в качестве слотов во фреймах.

Важной особенностью экспертных систем является возможность работать не только с «нечеткими» данными (37, 34, 20), но и, что самое главное, с «нечеткими» знаниями. Используя комбинации элементов знаний, можно прийти к вполне определенным заключениям, т. е. да- же на основе ненадежных данных есть возможность получать правдоподобные выводы. «Нечеткость» определений, которыми оперирует географ, ведет к «нечеткости» знаний. На- пример, обратившись к понятию «широкая река», мы отчетливо представляем, что для раз- ных людей этот размер может варьировать в значительных пределах. Для характеристики фак- тов используется «нечеткая» логика, разработаны коэффициенты уверенности для измерения степени доверия к любому заключению (27).

Другим важным элементом экспертной системы является машина вывода. «Машина ло- гического вывода является универсальной думающей машиной, а база знаний — это то, над чем ей предстоит думать» (27, с. 65). Т. е. в ответ на запрос система способна строить логи- ческие выводы и на их основе приходить к заключениям. Здесь проверяется выполнимость усло-

вий конкретной ситуации по отношению к имеющимся правилам и подбирается путь их удовлетворения. Причем, в отличие от традиционных алгоритмов, осуществляющих механи- ческий перебор всех правил, в экспертной системе пространство поиска сужается за счет того, что, как и человек, ЭВМ должна ожидать, что же ей встретится. Например, анализируя видо- вой состав смешанных и широколиственных лесов средней полосы европейской части России, географ ожидает встретить ель, березу, дуб, липу, клен, но не пальмы или мангры, пере- бор которых для анализа противоречит здравому смыслу.

Процедуру получения выводов путем анализа фреймов или «продукций» называют прямой стратегией. В том случае если человек выдвигает гипотезы (а делает это он, как правило, с охотой), а ЭВМ их проверяет (что проще для машины), то мы переходим к обрат- ной стратегии. Используются и смешанные стратегии, когда машина выдает ряд вариантов решения, а экспертная система именно так и поступает, выбрав из них какое-нибудь одно, оно анализируется с помощью обратной стратегии. Естественно, что этот путь будет неодно- значным, причем могут добавляться новые значения и т. д.

Блок накопления метазнаний проверяет непротиворечивость вновь поступающих сведе- ний имевшимся правилам. Достигается это путем проверки семантической непротиворечиво- сти, а также автоматическим тестированием. Проверка семантической непротиворечивости оп- ределяет согласование вносимых изменений правилам базы знаний, а автоматическое тестиро- вание проверяет нововведения на большом количестве задач, чтобы оценить, сколь положи- тельно они влияют на работу экспертной системы (16). Иногда в случае конфликтных ситуа- ций требуется пересмотр правил. Здесь применяются различные степени доверия для потен- циальных решений, чтобы они не противоречили здравой логике, хотя сделать это не всегда просто.

На наш взгляд, в этом деле может оказаться целесообразной характеристика не отдель- ных явлений, а их классов, когда конкретная ситуация сравнивается с типичными примерами. Допустим, географ, классифицируя типы берегов (риасовый, шхерный, фьордовый), как бы сравнивает их с идеальными моделями: фьорды — узкие, глубоко вдающиеся в сушу клинья и т. д. Но экспертная система не ограничивается алгоритмической классификацией и учитывает семантику. Классифицируя географические объекты «Москва», «Бишкек», «Смоленск», чело- век легко сгруппирует их в города, но Москву в сочетании с Волгой и Леной отнесет к ре- кам, то же должна уметь эвристическая программа.

Более того, иногда требуется и не совсем «логичное» заключение. Например, анализируя уровни социально-экономического развития стран по ряду формальных критериев, в том числе таким, как национальный доход на душу населения, число автомашин на 1 тыс. жителей и др., Кувейт должен быть отнесен к числу ведущих стран, но эксперт-географ, сильно занизив его оценку, не выглядит странным. Так же должна поступать и экспертная система, выводя

одни правила из других и приходя к заключениям, получить которые из формальной логики не- возможно.

Еще один характерный момент для экспертной системы. Так как правила, создаваемые одним географом, чаще всего сильно отличаются от того, как это делает другой специалист, то экспертная система как бы становится «вторым я» того или иного ученого, копируя его стиль работы.

Система объяснений используется для того, чтобы разъяснить пользователю, как экс- пертная система пришла к тому или иному конкретному выводу. Причем в процессе работы пользователь может задавать дополнительные вопросы о получении промежуточных результа- тов, уточнять цели, инспектировать правила с точки зрения их согласования между собой и соответствия поставленным целям и др. «Метод рассуждения, который не может быть объ- яснен человеку, является неудовлетворительным, даже если с ним система работает лучше, чем специалист» (27).

Как правило, система объяснений делает трассировку хода проведения рассуждений в обратном порядке от того места, к которому относится вопрос, или от конечного результата. Каждый шаг рассуждения подкрепляется выводами из правил базы знаний. Экспертная систе- ма объясняет также, почему она не пошла другим путем — какие правила базы знаний этот путь заблокировали. Объяснения экспертной системы помогают пользователю совершенст- вовать базу знаний, показывая слабые места, ведущие к неправильным выводам. Пример

работы экспертной системы и блока объяснения логики решений приведен в упоминавшейся выше книге И. А. Портянского (14).

Система общения пользователя с экспертной системой должна быть максимально удобна для человека. В настоящее же время «хозяин ЭВМ вынужден разговаривать со сво- им слугой на языке слуги». В этом плане особенно привлекателен проект разработки ЭВМ пятого поколения, которые будут в состоянии воспринимать естественный язык, например ограниченный английский, графические изображения, карты, фотоснимки и др.

Экспертные системы могут сильно отличаться своей конфигурацией в зависимости от це- лей их создания, имеющихся технических средств, объема данных и знаний. Причем важной является возможность комбинирования экспертных систем с математическими моделями, слу- жащими для алгоритмических вычислений. Такие системы принято называть интегрированны- ми.

В обобщающих работах по экспертным системам (16, 27) выделяют несколько их типов: интерпретирующие – позволяющие на основе наблюденных фактов делать описания и выводы; прогнозирующие – выводящие следствия из совокупности состояний исследуемых явлений, например прогноз погоды, урожайность сельскохозяйственных культур и др.; диагностики, прежде всего в медицине; проектирования – в строительстве; планирования; мониторинга; ремонта; обучения и др.

Возможности применения экспертных систем применительно к географическим исследо- ваниям описаны в ряде работ (29, 33, 5, 21). Более широко они стали использоваться в сле- дующих областях: прежде всего для совершенствования эксплуатации географических инфор- мационных систем при управлении базами данных, в процессе принятия управленческих ре- шений, некоторых картографических вопросов. Применение экспертных систем позволяет сде- лать географические информационные системы более эффективными и легче используемыми, обучать малоопытных пользователей работе с ними, совершенствовать поиск информации в больших массивах данных и др. Имеется опыт соответствующих работ с использованием мате- риалов дистанционного зондирования; для нужд картографии, в том числе для автомати- зации процесса генерализации; целей мониторинга ландшафтов, пожаров и др.

Важны классификационные аспекты географии, и здесь роль экспертных систем в решении не поддающихся математической формализации и сложных для логического ана- лиза задач может быть велика, например, в случае типизации географических ситуаций, применения метода ситуационного управления (предложенного Д. А. Поспеловым), и в ча- стности в географии при разработках геоситуационного направления (25).

Типология геоситуаций необходима для выработки правил, фактов и связей в соответ- ствующих базах знаний, формируемых на основе знаний экспертов. Построенные на базе ти-

пов геоситуаций сценарии позволяют в каждом конкретном случае не обращаться к перебору нескольких вариантов, а, идентифицировав тип, анализировать структуру соответствующих географических образований по отношению к характеристикам их типа. В дальнейшем экс-

пертные системы смогут определять структуру геоситуаций и рекомендовать мероприятия для их целенаправленных трансформаций или консервации, например с целью выработки рекомен- даций по охране окружающей среды и т. д.

Одно из интересных приложений экспертных систем может состоять в их применении не только для обучения отдельным географическим дисциплинам с использованием опыта наи- более известных преподавателей (безгранично расширив их аудиторию), но и служить в ка- честве «интеллектуального интерфейса» для связи, например, с вычислительными пакетами программ, с которыми пользователь мало знаком, т. е. быть своеобразным гидом.

Наконец, несколько слов о технических средствах. Естественно, что чем совершеннее будет техника, тем удобнее ее будет использовать для создания экспертных систем, однако в жизни немало примеров, когда эффект от использования дорогостоящей аппаратуры недос- таточен. Поэтому в полной мере можно согласиться с авторами книги «Экспертные систе- мы...», когда они пишут: «Самым правильным будет воспользоваться тем языком, который вы знаете, на машине, которая у вас есть... Нет необходимости дожидаться реализации мечты о создании машин пятого поколения... Машины типа IBM PC или Apple Macintosh, особенно снабженные жестким диском, будут самыми подходящими» (с. 22). Коммерческая и научная информация об экспертных системах, аппаратуре, рынках сбыта, новых технологиях полно представляется в журнале «Expert Systems».

С распространением экспертных систем в географии специалисты получат возможность использовать технику для уточнения, распространения, пропаганды, а главное – получения новых индивидуальных знаний, сопоставлять между собой конечные и промежуточные вы- воды при несовпадающих мнениях. Кстати, географы, обходившиеся в своей работе без мате- матических методов и расчетов на ЭВМ, смогут использовать вычислительные машины без применения алгоритмических подходов. Роль специальных знаний еще более поднимется, а их передача от «учителя к ученику» станет более легкой, улучшится сохранность накоплен- ных знаний и возможность их дальнейшего пополнения и совершенствования. Для географов особенно важно, что наиболее ценной и дорогостоящей частью в экспертных системах оказы- ваются географические знания. В целом же экспертные системы могут рассматриваться как одно из самых мощных средств географических исследований в ближайшей перспективе.

Литература к главе VIII

1. Б е р д н и к о в К. Н., Т и к у н о в В. С. Данные, информация, знания в картогра- фии и геоинформатике // Известия Русск. геогр. общ-ва,—1992.—Т. 124,—Вып. 5.

2.Б е р л я н т А. М. Использование карт в науках о Земле // Картография.—М.: ВИНИТИ АН СССР, 1986.—Т. 12.

3.Б е р у ч а ш в и л и Н. Л. Некоторые проблемы современной картографии//Известия ВГО.—1987.—Т. 119.—Вып. 1,—С. 28—32.

зондирование//Исследования Земли из космоса. Итоги науки и техники.—М.: ВИНИТИ АН

СССР, 1989.—Т. 3.—С. 3—80.

7.Г а р м и з И. В., Кошкарев А. В., Межеловский Н. В. и др. Геоинформационные технологии: принципы, международный опыт, перспективы развития.— ВНИИ экономики ми- нерального сырья и геолого-разведочных работ, 1989.— № 4.

8.Д а л ь В. И. Толковый словарь живаго великорускаго языка.— С.-Петербург — Москва, 1881.— Т. 2.

создания карт // Автоматизация в тематической картографии. М.: МФ ВГО, 1985. С. 22–40. 24. Трофимов А. М., Тикунов В. С., Н у р г а л е е в Э. X. Глобальная экологиче-

ская система и Глобальный ресурсный банк данных в международной программе мониторин- га окружающей среды // География и природные ресурсы.— 1990.— № 2.

истатистика, 1987.

29.G o l d b e r g М., A I v о М., K a r a m G. The analysis of Landsat imagery unsing an expert system: forestry applications // Proc. AutoCarto 6.— 1984.—P. 493—503.

30.K a i n z W. A classification of'digital map data models // Proceed. Euro-Carto VI,— Brno.-1987.—P. 105—113.

№ 10.—P. 1431 — 1433.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключение кратко остановимся на перспективах развития методов географических ис- следований. Прежде всего, отметим необходимость дальнейших теоретических обобщений на основе целенаправленного системного подхода. На наш взгляд, в ближайшее время должен

произойти переход от преимущественно эмпирического пути к теоретическому обоснованию целесообразности применения тех или иных методов в конкретных ситуациях, определению строгих ограничений в областях имитации сложных географических явлений и выработке ра- циональных технологий применения различных методов в географических исследованиях.

Перспективны работы по комплексированию различных методов, с поэтапными оценка- ми результатов моделирования, позволяющими находить и исправлять возможные ошибки, корректировать дальнейший процесс моделирования и т. д. Одно из очень перспективных свойств моделей — их многовариантность.

Будет повышаться оперативность обработки данных за счет совершенствования вы- числительной техники и применения более совершенных технологий. Привлекает внимание моделирование быстро меняющихся явлений, таких, как состояние сельскохозяйственных по- севов, снежный покров, загрязнение акваторий, распространение лесных пожаров и многое другое.

Лавинообразное увеличение количества ЭВМ, и в первую очередь персональных компь- ютеров с разнообразной периферией, расширение их математического обеспечения и круга географов, использующих их в своей работе, ведут к совершенствованию средств моделиро- вания, и, прежде всего геоинформатики. Происходит все большая «интеллектуализация» гео- графических информационных систем и создание баз знаний, применение разработок по искус- ственному интеллекту на основе экспертных географических и картографических систем.