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Lintelligenza artificiale - Piero S.

Piero S. Lintelligenza artificiale - Fanco muzzio editore , 1987. - 282 p.
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Con MYCIN il presupposto dell'IA tradizionale, che la costruzione della macchi- 158 SISTEMI ESPERTI

DENDRAL

MYCIN META-DENDRAL

sottosistema acquisizione motore

di spiegazione conoscenza di inferenza

GUIDON TEIRESIAS EMYCIN

ONCOCIN PUFF CENTAUR DART

Figura 7,1

na "intelligente" fosse da perseguire esclusivamente attraverso tecniche di "ragionamento" sempre sofisticate, venne definitivamente soppiantato dal-l'enfasi attiibuita alia "conoscenza" del problema da risolvere.

7.1.5. L'era di MYCIN

Da MYCIN preset Io spunto decine di altri sistemi esperti medici. Nei ptimi anni settanta, alia Rutgers University, Sholom Weiss e Casimir Kulikowsky realizzaiono CASNET, un sistema esperto per la diagnosi e la terapia dei glaucoma. CASNET fu uno dei primi sistemi esperti che si servissero di uno schema generale (chiamato EXPERT), in grado di poter essere iiutilizzato per altri sistemi esperti. CASNET propose un nuovo modo di organizzare la conoscenza medica per diagnosi e teiapie: una rete che mette in relazione ogni sintomo con sintomi da cui implicato e che riconosce una malattia come ultimo anello della catena (il sintomo implicato da tutti precedenti).

I tre elementi fondamentali della conoscenza di CASNET sono: sintomi del paziente, stati patofisiologici e classificazioni di malattie. Man mano che SISTEMI ESPERTI 159

vengono registiati sintomi, essi vengono associati agli stati coiiispondenti. Gli stati sono a loro volta collegati in una rete causale che riassume meccanismi secondo cui si sviluppano Ie malattie. Gruppi di stati sono infine associati a malattie specifiche.

Una volta f ornito di una rete simile, CASNET propone esami e interpreta sintomi rilevati, finche la diagnosi non completa. Ogni sintomo viene osservato con un'incertezza che si esprime in una misura di confidenza. CASNET consulta la rete per decidere quale esame successivo compiere, e propone quello promettente sulla base della confidenza riposta in questo sintomo. Il nuovo sintomo sara osservato a sua volta con una certa confidenza, e cosi via. Ogni osservazione corrisponde di fatto a una transizione di stato. Dopo un certo numero di transizioni di stato, la sequenza identifica univocamente una malattia, con una certa confidenza. Siccome sintomi sono stati ordinati secondo la loro dipendenza causale, si puo dire che CASNET scopre la malattia capendone il funzionamento.

Alla Carnegie-Mellon venne sviluppato CADUCEUS (da Hany Pople a partire dal 1974, quando si chiamava ancora INTERNIST), un altro sistema di diagnosi medica rimasto famoso per possedere la vasta base di conoscenza della storia dei sistemi esperti: una rete semantica di sintomi e malattie composta da di centomila associazioni. A ogni sintomo viene associata una lista delle possibili malattie, ciascuna pesata con una probabilita, e analogamente a ogni malattia associata una lista di possibili sintomi, ciascuno pesato con una probabilita. In realta l'innovazione importante del sistema la sua capacita di focalizzare la propria attenzione a seconda delle informazioni in suo possesso. Dati sintomi delpaziente, il sistema risale alle possibili malattie, e ognuna riceve unpunteggio in base a quanti sintomi e con quale probabilita essa spiega. Ogni nuovo dato provoca una revisione dei punteggi di tutte Ie malattie. Al termine rimane un elenco di malattie probabili (l'euristica applicata per decidere quali malattie prendere realmente in considerazione piuttosto complessa: vengono eliminate Ie malattie cui sintomi possono essere spiegati in termini di malattie a punteggio alto). sistema si focalizza su queste e, per discriminate ulteriormente, pone domande al paziente. Le risposte provocano un riciclo al termine del quale la diagnosi puo essere stata confermata oppure possono avvenire mutamenti di rotta.

Di nuovo a Stanford, nel 1980, per rappresentare la conoscenza delle malattie polmonari, in CENTAUR Janice Aikins impiego per la prima volta il frame, 160 SISTEMI ESPERTI

inventato da Minsky al MIT nel 1975, accanto alle tiadizionali iegole di produzione.

Un altio significativo passo avanti fu compiuto da GUIDON, deiivato dal sottosistema di spiegazione di MYCIN da William Clancey nel 1979, un sistema espeito che fonde Yexpertise delle funzioni di insegnamento scolastico con Yexpertise del dominio insegnato, e possiede quindi due basi di conoscenza, una costante (in cosa consiste ilmestieie di insegnare) e una vaiiabile di volta in volta (la mateiia da insegnaie). Come in altri sistemi di CAI intelligente, l'inse-gnamento viene inteso come un pone pioblemi alio studente che il sistema sa iisolveie, cosi da potei stabiliie, per confionto, la bravura dello studente. importante concoiiente di MYCIN fu comunque PROSPECTOR, sviluppato da Peter Hart e Richaid Duda nel 1979 all'SRl per scoprire depositi di mineiali. In bieve venneio sviluppate "basi di iegole" anche pei altie applicazioni, pei esempio pei sceglieie il punto ottimale pei un'estiazione petiolifeia.
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