- •Глава 1. Введение в интеллектуальные информационные системы. Языки представления знаний
- •Развитие систем искусственного интеллекта в России
- •Направления развития систем искусственного интеллекта
- •Основные определения
- •Данные и знания
- •Представление знаний
- •Модели представления знаний
- •Продукционная модель представления знаний
- •Структура продукционной системы
- •Семантические сети
- •Классификация семантических сетей
- •Отношения в семантических сетях
- •Фреймовая модель представления знаний Понятие фрейма
- •Структура фрейма
- •Фреймовая система
- •Свойства фреймов
- •Логическая модель представления знаний
- •Основные идеи формализации
- •Модель, основанная на нечетких знаниях Основы теории нечетких множеств Нечеткие знания
- •Основные понятия нечетких множеств
- •Нечеткие импликации
- •Операторы импликаций
- •Модификаторы
- •Теория приближенных рассуждений
- •Композиционное правило вывода
- •Механизмы нечеткого рассуждения
- •Дефаззификация методом «Центр тяжести»
- •Дефаззификация методом «Критерий максимума»
- •Дефаззификация по высоте
- •Контрольные вопросы
Представление знаний
Одной из наиболее важных проблем является проблема представления знаний. Это объясняется тем, что форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики и свойства системы.
Представление знаний - это соглашение о том, как описывать реальный мир.
В естественных и технических науках принят следующий традиционный способ представления знаний. На естественном языке вводятся основные понятия и отношения между ними. При этом используются ранее определенные понятия и отношения, смысл которых уже известен. Далее устанавливается соответствие между характеристиками (чаще всего количественными) понятий знания и подходящей математической модели.
Основная цель представления знаний - строить математические модели реального мира и его частей, для которых соответствие между системой понятий проблемного знания может быть установлено на основе совпадения имен переменных модели и имен понятий без предварительных пояснений и установления дополнительных неформальных соответствий. Представление знаний обычно выполняется в рамках той или иной системы представления знаний.
Системой представления знаний (СПЗ) называют средства, позволяющие:
описывать знания о предметной области с помощью языка представления знаний;
организовывать хранение знаний в системе (накопление, анализ, обобщение и организация структурированности знаний);
вводить новые знания и объединять их с имеющимися;
выводить новые знания из имеющихся;
находить требуемые знания;
устранять устаревшие знания;
проверять непротиворечивость накопленных знаний;
осуществлять интерфейс между пользователем и знаниями.
Центральное место в СПЗ занимает язык представления знаний (ЯПЗ). В свою очередь, выразительные возможности ЯПЗ определяются лежащей в основе ЯПЗ моделью представления знаний (иногда эти понятия отождествляют).
Модели представления знаний
Модель представления знаний является формализмом, призванным отобразить статические и динамические свойства предметной области, т.е. отобразить объекты и отношения предметной области, связи между ними, иерархию понятий предметной области и изменение отношений между объектами. Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:
продукционная модель (модель, основанная на использовании правил);
модель семантической сети;
фреймовая модель;
логическая модель;
модель, основанная на нечетких знаниях.
Системы искусственного интеллекта могут быть написаны на любом языке программирования. Однако для них разработаны специальные языки: Пролог, Лисп.
Продукционная модель представления знаний
Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа
«Если (условие), то (действие)».
Под «условием» (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под «действием» (консеквентном) - действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).
Записываются эти правила обычно в виде ЕСЛИ А1,А2..Аn ТО В.
Пример. Если горючая жидкость разлита, то вызовите пожарных.
Условия А1, А2...Аn обычно называют фактами. С помощью фактов описывается текущее состояние предметной области. Факты могут быть истинными, ложными либо, в общем случае, правдоподобными, когда истинность факта допускается с некоторой степенью уверенности.
Действие В трактуется как добавление нового факта в описание текущего состояния предметной области.
В упрощенном варианте описание предметной области с помощью правил (продукций) базируется на следующих основных предположениях об устройстве предметной области. ПО может быть описана в виде множества фактов и множества правил.
Факты - это истинные высказывания (в естественном языке - это повествовательные предложения) об объектах или явлениях предметной области.
Правила описывают причинно-следственные связи между фактами (в общем случае и между правилами тоже) - как истинность одних фактов влияет на истинность других.
Такое представление предметной области является во многих случаях достаточным, а вот соответствует ли оно действительному положению вещей, зависит от точки зрения наблюдателя.
