3.3.2. Поиск в иерархии пространств

Для преодоления трудностей, вызванных большим пространством поиска, используются методы, основанные на введении иерархии пространств (конкретных, абстрактных и метапространств). Простейший из этих методов основывается на факторизуемости пространства решений, что позволяет производить раннее "отсечение". Метод обеспечивает получение всех решений. Если пространство поиска не удается факторизовать, но при этом не требуется получать все решения или выбирать лучшее, то могут быть применены методы, использующие иерархию однородных абстрактных пространств. Если пространство поиска таково, что любая задача может быть сведена к известной заранее последовательности подзадач, то используется фиксированное абстрактное пространство. Эффективность этого метода определяется возможностью использовать безвозвратную стратегию. В тех случаях, когда решение задачи не может быть получено без бэктрекинга, применяются более сложные методы. Метод "нисходящего уточнения" применим в том случае, когда все задачи не могут быть сведены к фиксированному набору подзадач, однако существует фиксированная упорядоченность понятий области и фиксированный частичный порядок между подзадачами. В случае, если подзадачи взаимозависимы, т.е. для решения некоторой подзадачи может требоваться информация, получаемая другой подзадачей, и подзадачи не могут быть упорядочены, целесообразно применять принцип наименьших свершений. Этот подход позволяет приостанавливать решение подзадачи, для которой не достает информации, переходить к решению другой подзадачи и возвращаться к исходной задаче, когда отсутствующая информация станет доступной. Использование данного подхода требует более разнообразных знаний о решении задачи, чем в предыдущих случаях. При использовании разнообразных знаний о процессе решения становится целесообразным объединять принцип наименьших свершений с методами, использующими метазнания. Принцип наименьших свершений может приводить к образованию тупиков в процессе решения задачи, что препятствует использованию этого принципа в чистом виде. Для преодоления тупиков используют предположения или применяют метод нескольких моделей.

3.3.3. Поиск в случае недетерминированности знаний

Для преодоления трудностей, вызванных неполнотой и (или) неточностью данных (знаний), используют вероятностные, нечеткие и точные методы. Все эти методы основываются на идее увеличения надежности путем комбинирования фактов и использования метазнаний о возможностях комбинирования фактов. Неточные подходы (вероятностные, нечеткие) используют разнообразные априорные оценки, условные вероятности и нечеткие переменные; точные подходы используют предположения и ревизию мнений при немонотонных рассуждениях.

Один из способов обоснования предположений заключается в том, чтобы рассматривать их как возможные значения, задаваемые по умолчанию. Обычно человек знает, что некоторые предположения верны только при определенных условиях. Если информация, указывающая на нарушение этих условий, отсутствует, то предположение может быть высказано. Другое обоснование предположений базируется на рассмотрении рассуждения как процесса с ограниченными ресурсами. Так, можно считать, что предположение имеет место, если, используя ограниченные ресурсы, нельзя доказать истинность противоположного утверждения. Предположение и выводы, сделанные на его основе, должны устраняться, если появилась информация, показывающая ошибочность этого предположения. Этот аспект в построении умозаключений с использованием предположений называется немонотонностью.

Итак, для того чтобы система могла делать умозаключения при работе с неполными (неточными) данными и знаниями, она должна быть способна делать предположения, а при получении новой информации, показывающей ошибочность предположений, отказываться как от сделанных предположений, так и от умозаключений, полученных на основе этих предположений. Мнение системы о том, какие факты имеют место, изменяется в ходе рассуждения, т.е. можно говорить о ревизии мнения. Множество мнений, свойственных некоторому индивиду (системе), составляют его систему мнений. Основываясь на некоторой системе мнений, можно образовать пространство поиска, предназначенное для решения каких-либо задач. Совокупность мнений, которой система придерживается в текущий момент, будем называть активной системой мнений. Каждой из систем мнений соответствует свое пространство поиска, а все вместе они образуют альтернативные пространства.

Обоснование может использоваться для поддержания или изменения текущей системы мнений. Для того чтобы сделать предположение (угадывание), можно использовать специальный вид обоснования, называемый немонотонным обоснованием: обоснованием может служить не только мнение о некоторых утверждениях, но и отсутствие такого мнения.

Бэктрекинг при поиске в альтернативных пространствах должен осуществлять возврат к состоянию, которое является причиной возникновения неудачи. Поэтому при обнаружении неудачи необходимо возвращаться в состояние, где это предположение было сделано, и испытывать другое предположение. Данный метод называют управляемым зависимостью бэктрекингом.

В основу взаимодействия альтернативных моделей лежит принцип косвенного взаимодействия, т.е. взаимодействие источников знания осуществляется только через общую память, называемую "доской объявлений". Механизм, используемый для обеспечения взаимодействия источников знаний, представляет собой парадигму построения гипотез и их проверки. Поиск решения рассматривается как итеративный процесс, в котором имеют место два типа действий источников знаний: создание на доске гипотез, т.е. высказывание предположения о некотором аспекте задачи; проверка правдоподобности некоторых гипотез.