Логические модели знаний

Логические модели знаний - основа человеческих рассуждений и умозаключений, которые, в свою очередь, могут быть описаны подходящими логическими исчислениями.

Логические исчисления могут быть представлены как формальные системы в следующем виде:

М=(T,P,A,F),

где T - множество базовых элементов (например, буквы некоторого алфавита);

P - множество синтаксических правил, на основе которых из T строятся правильно построенные формулы;

A - множество правильно построенных формул, элементы которого называются аксиомами;

F - правила вывода, которые из множества А позволяют получать новые правильно построенные формулы (теоремы).

К таким логическим исчислениям можно отнести:

• силлогистику Аристотеля;

• прикладные исчисления высказываний и предикатов, среди которых можно выделить псевдофизические логики.

Силлогистика Аристотеля

Умозаключение - форма мышления, процесс выведения из данных суждений нового суждения (вывода), с необходимостью вытекающего из данных суждений.

Под категорическим силлогизмом (силлогизм буквально означает сочетание) со времен Аристотеля понимается такая форма умозаключения, при которой из двух суждений с необходимостью вытекает третье, при этом одно из первых двух суждений является или общеутвердительным или общеотрицательным.

Таким образом, силлогизм есть основная форма дедукции.

Силлогистика Аристотеля после более чем 2000-летнего неизменного состояния получила развитие, например, было предложено частотное расширение аристотелевых силлогизмов за счет введения нечетких квантификаторов, отражающих условные и безусловные частоты появления событий.

Псевдофизические логики.

Когда речь идет о таких сложных понятиях, как время, пространство, причинность и т.п., более удобны представления в виде специальных логик, которые получили название «пвсевдофизические логики». Этот термин связан с тем, что в этих логиках отражаются отношения, имеющие физическую реальность. Применение пвсевдофизических логик позволяет:

• имитировать нестрогие человеческие рассуждения об окружающем его физическом мире (рассуждения о временных соотношениях событий, пространственном расположении объектов, причинно-следственных связях между физическими явлениями, частоте их возникновения и т.п.);

• генерировать на основе правил вывода новые знания.

Логические модели применимы в основном в исследовательских «игрушечных» системах, так как предъявляют очень высокие требования к предметной области.

Продукционные модели знаний

Продукционные модели – модели, основанные на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).

Продукция – это правило, представляющее собой пару следующего вида:

• ситуация - действие;

• посылки - заключение;

• причина - следствие и т.п.

Подобного рода правила встречаются в различных областях знаний и видах деятельности, так в повседневной жизни мы постоянно окружены различного рода правилами поведения, уличного движения, грамматическими правилами, статьями уголовного и гражданского кодекса и т.п.

При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Вывод бывает прямой - от данных к поиску цели, и обратный – от цели для ее подтверждения – к данным.

Продукционная модель состоит из трех основных компонентов:

• набора правил, представляющего собой в продукционной системе базу знаний;

• рабочей памяти, в которой хранятся исходные факты и результаты выводов, полученных из этих фактов;

• механизма логического вывода, использующего правила в соответствии с содержимым рабочей памяти и формирующего новые факты.

Каждое правило содержит условную и заключительную части. В условной части правила находится одиночный факт либо несколько фактов (условий), соединенных логической операцией "И". В заключительной части правила находятся факты, которые необходимо дополнительно сформировать в рабочей памяти, если условная часть правила является истинной.

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Ее достоинствами являются: наглядность, высокая модульность, легкость внесения изменений и дополнений, простота механизма логического вывода.

Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход: язык OPS 5, оболочки или пустые экспертные системы – EXSYS, ЕКСПЕРТ, промышленные ЭС на основе системы ФИАКР и т.д.