21. База знаний и механизм вывода на знаниях. Сравнительный анализ.

База знаний (Knowledge Base, KB) – ядро ЭС – совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и инженеру по знаниям (на одном из языков представления знаний).

Неформально базу знаний можно определить как множество высказываний, представленных на языке логики, а ответ на запрос к KB получается с использованием строгой процедуры логического вывода.

Эти высказывания выражаются в соответствии с синтаксисом языка представления знаний, который определяет форму всех высказываний, рассматриваемых как построенные правильно.

Сложные высказывания формируются из более простых высказываний с помощью логических связок: отрицание  (не), конъюнкция  (и), дизъюнкция  (или), импликация  (влечет за собой), двухсторонняя импликация  (если и только если).

Логика должна также определять семантику языка представления знаний. Говоря неформально, семантика касается «смысла» высказываний. Семантика пропозициональной логики должна определять, как следует вычислять истинностное значение любого высказывания в некоторой модели.

С помощью логического вывода можно моделировать процесс рассуждений, т.е. отвечать на запросы к базе знаний, получать новые высказывания из базы знаний.

Логический вывод – это процесс получения новых высказываний из старых. Из определения логического следствия непосредственно вытекает простейший алгоритм логического вывода – проверка по моделям, в котором осуществляется перебор всех возможных моделей для проверки истинности высказывания  во всех моделях, в которых истинна база знаний KB.

Заметим, что алгоритм проверки по моделям может применяться только в случае, если пространство моделей конечно. Для пропозициональной логики алгоритм проверки по моделям заключается в этом случае в последовательном переборе 2^k возможных моделей.

Вместо трудоемкого перебора моделей может применяться более эффективный способ логического вывода – формирование доказательств. Этот способ основан на применении специальных шаблонов логического вывода, называемых правилами логического вывода. Наиболее широко известное правило называется правилом отделения (Modus Ponens), которое используется в прямом и обратном алгоритмах логического вывода:

.

С помощью данного правила в процессе логического вывода можно из двух высказываний    и  вывести высказывание .

Два в высшей степени желательных свойства алгоритма логического вывода: непротиворечивость и полнота. Непротиворечивым (сохраняющим истинность) называется алгоритм логического вывода, позволяющий получать только такие высказывания, которые действительно являются логическими следствиями из базы знаний. Противоречивый алгоритм создает такие высказывания, которые не имеют места на самом деле. Алгоритм называется полным, если он позволяет вывести все высказывания, которые являются логическими следствиями базы знаний.

Механизм вывода на знаниях – интерпретатор или организатор правил работы.

Разница между Базой знаний и механизмом вывода заключается в том, что база знаний является ядром всей экспертной системы (совокупность знаний предметной области), а механизм логического вывода или решатель – это программа моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БД

Знания традиционно делят на процедурные и декларативные.

Процедурные знания «растворены» в алгоритмах и процедурах, от которых их практически невозможно отделить.

Декларативные знания отделены от алгоритмов, управляющих решением задач.

Декларативный подход к проектированию СОЗ (системы, основанной на знаниях) представлен на рисунке ниже.