Введение в экспертные системы
Забытый пароль
Если у вас память ненамного лучше моей, то вы, вероятно, тоже часто забываете свои пароли на разных компьютерах. Как системному администратору, назовем его Сэмом, восстановить ваш пароль? Наш начинающий инженер по знаниям Кен пытается выяснить у администратора, как он это делает.
Сэм: Так вот, если это YP-пароль, я первым делом регистрируюсь как "root" на YP-главном.
Кен: А что такое YP-главный?
Сэм: Это дисковая машина, на которой установлена база данных с информацией обо всей сети.
Кен: А "дисковая машина" означает...
Сэм: Что на ней ОС установлена на локальном диске.
Кен: Ах вот что. (Почесывает в затылке) Итак, ты регистрируешься на...
Сэм: Как "root". Затем я редактирую файл данных паролей, удаляю зашифрованный элемент и создаю новую карту паролей.
Кен: ...карту паролей. (Насмешливо) А что произойдет, если ты забудешь собственный пароль?
Сэм: На дисковой машине я мог бы перегрузиться и запуститься в однопользовательском режиме или можно было бы загрузить MINI ROOT. Тогда можно редактировать /etc/password. Или можно переустановить всю систему, но этого я скорее всего делать не буду. Корневые пароли обычно не включаются в YP. На бездисковой машине клиента я мог бы воспользоваться командой passwd.
Кен: Уф-ф-ф. (Сожалеет, что взялся за onpoc)
Конечно, бедный Кен старался, как мог. Возможно, ему было бы полегче, если бы перед разговором со специалистом он заглянул в Руководство системного администратора и освоился хотя бы с основной терминологией.
Неудовлетворительные результаты подобных собеседований пробудили у некоторых исследователей интерес к автоматизации процесса передачи знаний специалистом машине. Одно из направлений исследований в этой области — автоматизированное извлечение знаний (automated knowledge elicitation) — появилось как побочный продукт в развитии систем человеко-машинного диалога (см. главу 10). Другие исследователи полагают, что "расшить" это узкое место можно, двигаясь по пути машинного обучения (machine learning). Идея состоит в том, чтобы машина училась решать проблемы примерно так, как учится человек (см. главу 20).
