Первый вариант реализации системы PUFF, который был выполнен на основе оболочки EMYCIN (см., например, [Aikins et al., 1984]), оказался вполне работоспособным в том смысле, что хорошо справлялся с решением проблем в своей области, но схема представления знаний в нем не совсем удовлетворила разработчиков по следующим причинам.
Эйкинс (Aikins) также обратила внимание на то, что отчетливо выраженная модульность и единообразие порождающих правил имеет и обратную сторону. Большинство наборов правил обладает неявно выраженной группировкой, которая существует либо в виде определенного порядка индексации, скрытой в интерпретаторе (например, в наборе ORGRULES и PATRULES системы MYCIN, которые относятся к микроорганизмам и пациентам соответственно), либо в виде условий и операций, которые манипулируют лексемами целей в рабочей памяти. Такая организация зачастую имеет иерархический характер, предполагающий таксономический характер организации гипотез (в задачах классификации) и декомпозицию целей на подцели (в задачах конструирования). Многие из упомянутых выше проблем можно свести к минимуму, выделив отдельные виды знаний и манипулируя ими по-разному. Как вы помните из главы 13, в системе CENTAUR разработчики объединили методы программирования, основанные на правилах и концепции фреймов, таким образом, чтобы компенсировать слабости каждого из подходов и усилить их достоинства.
Что касается формирования пояснений, то в системе CENTAUR сделан акцент на контексте, в котором формировалось суждение, и на зависимости между применяемой экспертом методикой и этапом процесса решения проблемы. Для того чтобы понять, почему задан определенный вопрос, нужно принимать во внимание не только то правило, которое при этом активизировано, но и ту гипотезу, которая анализируется на данном этапе. Таким образом, Эйкинс вполне разделяет опасения, высказанные Кленси, хотя ее подход и менее амбициозен, поскольку в нем дело не дошло до когнитивного моделирования.
Работа консультирующей программы CENTAUR состоит в основном из выполнения интерпретатором текущего списка актуальных задач, кроме того, в ней значительно меньше места отводится построению цепочки правил. Основное назначение списка актуальных задач— способствовать формированию пояснений, почему система поступает именно так в ходе данного сеанса консультаций. Поэтому каждый элемент в списке задач содержит информацию как об источнике задачи, так и о причине, которая побудила систему включить данную задачу в список актуальных.
Источником задачи может быть активный прототип (т.е. тот, который наиболее близок к специфическим данным рассматриваемого случая) или другая задача. Новые задачи добавляются в список актуальных либо слотами управления прототипов, либо в процессе выполнения тех задач, которые ранее были включены в список актуальных. Информация о причине добавления генерируется на основе наименования прототипа и имени управляющего слота, ответственного за включение задачи.
В ходе выполнения программы прототип находится в одном из трех возможных состояний: