불확실성

불확실성

1.     전문가가 사용하는 정보의 공통적인 특징 중 하나는 불완전성이다.

2.     정보라는 것은 불완전할 수 있고, 모순되기도 하고 불확실할 수도 있다.

3.     전문가는 이런 단점을 극복하고 , 올바른 판단과 결정을 내릴 수 있다.

4.     전문가 시스템도 불확실성을 잘 다루어서 타당한 결론을 도출할 수 있어야 한다.

 

그렇다면 전문가 시스템에서 말하는 불확실성이란 무엇일까

1.     확실하고 믿을 만한 결론에 도달하기 위한 정확한 ‘ 정보의 부족 ‘ 으로 정의할 수 있다.

2.     우리가 사용하는 정보에는 종종 부정확하거나 불완전하기도 하며 , 측정할 수 없는 데이터도 포함되어 있다.

 

왜 전문가 시스템에서 불확실성이 나타나고 , 지식이 불확실해지는 것일까??

1.     상관관계가 취약한 함축

è  주제 전문가와 지식 공학자는 규칙에서 IF(조건) 와 THEN(취해야 할 행동) 사이의 구체적인 상관관계를 만드는 과정에서는 희망이 없어 보이는 작업을 수행한다.

그렇기 때문에 전문가 시스템은 상관관계를 수치화된 확신도로 정의하는 것과 같은 방법으로 모호한 관계를 다루는 능력을 갖추어야 한다.

2.     부정확한 언어

è  자연어는 본질적으로 모호하고 부정확하다.

è  일반 지식들은 종종,때때로,자주,거의 하지 않는 등과 같은 단어로 빈도를 표현한다

è  이런 단어들을 생성 규칙의 IF-THEN 형식으로 표현하기 어려울 수 있다. 그렇지만 기술된 지식의 의미를 제대로 정량화 한다면 전문가 시스템에서 사용할 수 있다.

3.     알려지지 않은 데이터

è  가끔은 데이터가 불완전하거나 없을 때가 있는데 이럴 때 그 값을 ‘ 알려지지 않은 ‘ 것으로 받아들이고 , 근사적인 추론을 통해 진행한다.

4.     여러 전문가의 관점을 통합

è  일반적으로 대규모 전문가 시스템은 수많은 전문가의 지식과 경험이 통합되어 있다.

è  전문가들은 좀처럼 동일한 결론을 얻지 못하며 , 대개 모순된 견해와 충돌하는 규칙을 만들어 낸다 .

 

모든 실세계 영역에는 이러한 부정확한 지식이 있고 , 모순되기도 하고 , 불완전하기도 한다.

그렇기 때문에 전문가 시스템은 불확실성을 다룰 수 있어야 한다.

규칙기반 전문가 시스템에서는 불확실성을 다루기 위해서 수치적 or 비수치적 방법을 개발했다.