MYCIN

MYCIN разрабатывалась в течение пяти-шести лет в начале 1970-х годов в Стэнфордском университете. Программная реализация была написана на языке Лисп и использовалась в качестве докторской диссертации Эдварда Шортлиффа под руководством Брюса Бьюкэнена, Стэнли Коэна и других.

MYCIN возникла в рамках проекта эвристического программирования Стэнфордского университета^[1]. Система продемонстрировала возможности экспертных систем при создании высокоэффективных медицинских программ рассуждения. MYCIN часто рассматривается как одна из первых и наиболее значимых экспертных систем^[2].

Впоследствии на базе MYCIN была создана оболочка экспертных систем EMYCIN (от англ. Essential MYCIN), предназначенная для обработки знаний, рассуждения на их основе и представления объяснений уже без конкретной медицинской базы. Формально её можно описать как «EMYCIN = Пролог + неопределённость + кэширование + вопросы + объяснения + контексты − переменные». Введение в систему приведено в главе 16 книги «Paradigms of Artificial Intelligence Programming» (PAIP)^[3].

MYCIN работала на основе сравнительно простого механизма вывода и набора из примерно 600 правил, полученных индивидуально от специалистов и закодированных в виде отдельных продукционных правил. Ни одна другая система искусственного интеллекта того времени не содержала столь большого объёма отраслевых знаний, чётко отделённых от процедур вывода. MYCIN вела диалог с врачом, задавая длинную серию простых вопросов типа «да/нет» или вопросов с текстовым ответом. По завершении опроса система предоставляла список возможных возбудителей, ранжированный по вероятности диагноза, степень уверенности в каждой диагностической гипотезе, рассуждения (MYCIN указывала на вопросы и правила, оказавшие влияние на ранжирование) и рекомендованный курс лечения соответствующими препаратами. Кроме того, MYCIN могла ответить врачу, почему был задан тот или иной вопрос, как система пришла к выводу и почему не были учтены определённые факторы^[4].

Разработчики исследовали влияние изменений в метриках неопределённости, ассоциированных с отдельными правилами, и установили, что производительность MYCIN минимально зависела от точности этих численных параметров. Это означало, что сила системы объяснялась скорее особенностями представления знаний и подходом к рассуждению, чем деталями численных моделей неопределённости. Некоторые исследователи предполагали возможность использования классического байесовского подхода, однако разработчики MYCIN полагали, что это либо потребовало бы нереалистичных предположений о статистической независимости факторов, либо необходимости запрашивать у экспертов огромное количество условных вероятностей^[5][6].

Позднейшие исследования показали, что модель факторов уверенности MYCIN действительно может быть интерпретирована в вероятностных терминах, а также выявили ограничения этой модели и связанные с ней предположения. Тем не менее, модульная структура системы оказалась крайне успешной и послужила основой для развития графовых моделей, таких как байесовские сети^[7].

(defun mycin ()
  "Определяет, какой организм заражает пациента."
  (emycin
    (list (defcontext patient  (name sex age)  ())
          (defcontext culture  (site days-old) ())
          (defcontext organism ()              (identity)))))

Комбинирование свидетельств

В MYCIN допускалось, что два или более правила могут делать заключения об одном и том же параметре, но с разными степенями уверенности. Например, одно правило может установить, что организм — E. Coli с коэффициентом уверенности 0,8, а другое — что тот же организм E. Coli с коэффициентом 0,5 или даже −0,8. Если итоговый коэффициент меньше нуля — это свидетельствует против гипотезы.

Для вычисления итогового коэффициента уверенности MYCIN применяла следующую формулу:

${\displaystyle CF(x,y)={\begin{cases}X+Y-XY&{\text{если }}X,Y>0\\X+Y+XY&{\text{если }}X,Y<0\\{\frac {X+Y}{1-\min(|X|,|Y|)}}&{\text{иначе}}\end{cases}}}$

Здесь X и Y — коэффициенты уверенности^[8]. При наличии более двух правил формулу применяли последовательно. Комбинирование является коммутативным — порядок не влияет на результат.

Формула обладает следующими свойствами^[3]:

• −1 соответствует «ложь», +1 — «истина», 0 — «неопределённо»;
• Комбинирование с неизвестным не изменяет результат;
• Комбинирование истины с чем-либо (кроме лжи) даёт истину; аналогично для лжи;
• При объединении истины и лжи возникает ошибка деления на ноль;
• Комбинирование +x и −x даёт «неопределённо»;
• При объединении двух положительных (кроме истины) получается более сильное положительное (аналогично для отрицательных);
• Комбинация положительного и отрицательного даёт промежуточное значение.

(defrule 52
 if (site culture is blood)
  (gram organism is neg)
  (morphology organism is rod)
  (burn patient is serious)
 then .4
  (identity organism is pseudomonas))
Rule 52:
 If
  1) МЕСТО КУЛЬТИВИРОВАНИЯ — КРОВЬ
  2) ГРАММОВАЯ ОКРАСКА ОРГАНИЗМА — ОТРИЦАТЕЛЬНАЯ
  3) МОРФОЛОГИЯ ОРГАНИЗМА — ПАЛОЧКА
  4) ОЖОГ У ПАЦИЕНТА — ТЯЖЁЛЫЙ
 Тогда наличие свидетельств (0,4), слабо указывающих на то, что:
  1) ОРГАНИЗМ — PSEUDOMONAS

Оценка эффективности MYCIN проводилась в Стэнфордской медицинской школе (англ. Stanford Medical School). Первый этап включал 10 тестовых случаев различного происхождения, выбранных врачом, не знакомым с методами и базой знаний MYCIN. Эти случаи рассматривались 7 врачами и одним старшим студентом-медиком. Для каждого случая выбирали 10 вариантов назначения: одну рекомендацию MYCIN, одну — лечащего врача госпиталя, и восемь — вышеназванных специалистов. На втором этапе восемь специалистов по инфекционным заболеваниям получали клинические сведения и десять назначений для каждого случая, после чего должны были дать собственные рекомендации и оценить данные варианты. MYCIN получила рейтинг принятия 65 %, что сравнимо с диапазоном от 42,5 % до 62,5 % у пяти членов профессорско-преподавательского состава^[9]. Это исследование часто приводят в качестве иллюстрации того, что даже среди экспертов могут быть существенные расхождения во мнениях относительно методов лечения при отсутствии «золотого стандарта».

MYCIN никогда не применялась в реальной медицинской практике. Это было связано не с недостатками самой системы: некоторые специалисты поднимали этические и юридические проблемы, связанные с применением компьютерных систем в медицине и ответственностью врача в случае ошибочного диагноза^[10]. Главной же причиной невнедрения MYCIN был уровень развития технологий интеграции информационных систем на момент её создания. MYCIN представляла собой автономную систему, требовавшую полного ручного ввода данных о пациенте в ходе диалога с пользователем. Она работала на вычислителе DEC KI10 PDP-10, поддерживавшем режим коллективного пользования и подключение к ранним компьютерным сетям (АРПАНЕТ), задолго до появления персональных компьютеров^[11][12].

Наибольшее влияние MYCIN оказала демонстрацией возможностей выбранных моделей представления знаний и рассуждений. После появления этой системы в 1980-х годах начали активно разрабатываться экспертные системы и универсальные оболочки для них (в их числе — E-MYCIN, позднее KEE, англ. Knowledge Engineering Environment)^[13], что привело к бурному развитию таких систем и в других областях.

Одной из сложнейших проблем, с которой столкнулись разработчики MYCIN и последующих экспертных систем, стал процесс извлечения необходимых знаний для программного вывода из эксперта-специалиста и формализации этих знаний в виде базы правил^[14].