[논문 리뷰] The Myth of Modularity in Rule-Based Systems

David Heckerman, Eric Horvitz|arXiv (Cornell University)|2013. 03. 27.

Multi-Agent Systems and Negotiation참고 문헌 5인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 불확실성 하에서의 유추적 추론에서 규칙 기반 시스템이 본질적으로 모듈러리티를 지닌다는 널리 퍼진 믿음을 도전한다. 문법적 모듈러리티(규칙의 구조적 독립성)와 의미적 모듈러리티(독립적 추론의 타당성)를 구분하여, 규칙 기반 시스템은 문법적으로 모듈러리할 수 있지만, MYCIN 확실성 요인 모델 하에서는 규칙의 독립성에 대한 강력한 제약 조건으로 인해 의미적 모듈러리티를 거의 달성하지 못함을 보여준다. 논문은 실용적인 불확실성 추론 시스템에 적합하도록 의미적 모듈러리티를 완화하는 것을 제안한다.

ABSTRACT

In this paper, we examine the concept of modularity, an often cited advantage of the ruled-based representation methodology. We argue that the notion of modularity consists of two distinct concepts which we call syntactic modularity and semantic modularity. We argue that when reasoning under certainty, it is reasonable to regard the rule-based approach as both syntactically and semantically modular. However, we argue that in the case of plausible reasoning, rules are syntactically modular but are rarely semantically modular. To illustrate this point, we examine a particular approach for managing uncertainty in rule-based systems called the MYCIN certainty factor model. We formally define the concept of semantic modularity with respect to the certainty factor model and discuss logical consequences of the definition. We show that the assumption of semantic modularity imposes strong restrictions on rules in a knowledge base. We argue that such restrictions are rarely valid in practical applications. Finally, we suggest how the concept of semantic modularity can be relaxed in a manner that makes it appropriate for plausible reasoning.

연구 동기 및 목표

• 규칙 기반 시스템이 불확실성 추론에서 핵심적 이점으로서의 모듈러리티가 타당한지 검토하기.
• 문법적 모듈러리티(구조적 독립성)와 의미적 모듈러리티(독립적 추론 타당성)의 차이를 명확히 하기.
• 특히 MYCIN 확실성 요인 모델 내에서 의미적 모듈러리티가 유추적 추론에서 유지되는지 조사하기.
• 의미적 모듈러리티가 요구하는 강력한 제약 조건을 규명하고, 이것이 실무에서 거의 충족되지 않는다고 주장하기.
• 실용적인 불확실성 추론 응용에 적합한 의미적 모듈러리티의 완화된 형태를 제안하기.

제안 방법

• 확률적 추론 원리를 사용하여 MYCIN 확실성 요인 모델의 맥락에서 의미적 모듈러리티를 형식적으로 정의하기.
• 규칙 기반 시스템에서 의미적 모듈러리티가 유지되기 위해 필요한 논리적 및 수학적 제약 조건 분석하기.
• 확실성 요인 모델을 활용하여 의미적 모듈러리티가 규칙 간 상호작용에 대해 강력한 독립성 가정을 부과함을 보여주기.
• 실용적 규칙 상호작용을 允허하면서도 유용한 추론 성질을 유지하는 의미적 모듈러리티의 완화된 형태 제안하기.
• 형식적 분석과 MYCIN 시스템의 사례를 통해 이론적 및 실용적 함의를 설명하기.
• 불확실성 추론 시스템에서 모듈러리티, 표현력, 정확성 간의 상충 관계 평가하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 MYCIN 확실성 요인 모델 하에서 규칙 기반 시스템에서 의미적 모듈러리티는 어느 정도 실현 가능할까?
• RQ2 유추적 추론에서 의미적 모듈러리티를 확보하기 위해 규칙이 충족해야 할 형식적 제약 조건은 무엇인가?
• RQ3 왜 의미적 모듈러리티를 위한 제약 조건은 실제 응용에서 거의 충족되지 않는가?
• RQ4 의미적 모듈러리티를 어떻게 유의미하게 완화할 수 있으며, 이로 인해 추론의 무결성이 손상되지 않도록 할 수 있는가?
• RQ5 문법적 모듈러리티와 의미적 모듈러리티의 차이는 불확실성 추론 시스템 설계에 어떤 함의를 갖는가?

주요 결과

• MYCIN 확실성 요인 모델 하에서 규칙 기반 시스템의 의미적 모듈러리티는 실무에서 거의 실현되지 않는 강력한 독립성 가정을 요구한다.
• 의미적 모듈러리티를 가정할 경우 규칙 간 상호작용에 대해 수학적 제약 조건이 부과되며, 이는 대부분의 실제 지식 기반 시스템에는 너무 제한적이다.
• 규칙이 구조적으로 독립적인 문법적 모듈러리티는 실현 가능하고 유용하지만, 의미적 독립성을 보장하지는 못한다.
• 논문은 확실성 요인의 비선형 상호작용으로 인해 의미적 모듈러리티를 유지하는 방식으로 규칙을 조합하는 것이 종종 비현실적임을 입증한다.
• 실용적 규칙 상호작용을 允허하면서도 합리적인 추론 행동을 유지할 수 있는 의미적 모듈러리티의 완화된 형태를 제안한다.
• 유추적 추론 맥락에서 규칙 기반 시스템의 보이는 모듈러리티가 종종 환상에 불과하며, 이는 그 사용에 대한 핵심적 정당성에 근본적인 영향을 미친다.