- •Глава 1. Основные концепции искусственного интеллекта 1
- •Глава 2. Механизмы вывода в интеллектуальной системе 38
- •Глава 3. Место и роль интеллектуальных систем в автоматизированном проектировании 65
- •Глава 1. Основные концепции искусственного интеллекта
- •1.1. Основные понятия и структура исследований в области искусственного интеллекта
- •1.2. Способы представления знаний
- •1.2.1. Определение понятия знание
- •1.2.2. Продукционные модели
- •1.2.3. Семантические сети
- •1.2.4. Фреймовые модели
- •1.2.5. Исчисление предикатов
- •1.2.6. Применение теории нечетких множеств при формализации знаний
- •Глава 2. Механизмы вывода в интеллектуальной системе
- •2.1. Стратегия управления и механизм вывода в сии
- •2.2. Общие методы поиска решений в пространстве состояний
- •2.3. Дедуктивные методы поиска решений
- •Глава 3. Место и роль интеллектуальных систем в автоматизированном проектировании
- •3.1. Процесс проектирования как поиск решений
- •3.2. Структура и принципы функционирования интеллектуальной сапр
- •3.3. Интеллектуальные системы в сапр
- •3.4. Инструментальная экспертная система протей для задач проектирования и диагностики
- •3.5. Экспертная оболочка экспрэс для построения экспертных консультирующих систем в сапр
- •3.6. Экспертные системы в управлении производством на основе имитационного моделирования
1.2.3. Семантические сети
Семантическая сеть - это направленный граф с помеченными вершинами и дугами. При этом вершины соответствуют объектам предметной области, их свойствам и признакам, а также значениям признаков. Дуги фиксируют отношения (взаимосвязи) между объектами, свойствами, признаками и их значениями, определяемые как статическими свойствами предметной области, так и конкретными фактами и процессами.
Отношения, используемые в семантических сетях, можно разделить на следующие:
лингвистические, включающие в себя отношения типа «объект», «агент», «условия», «место», «инструмент», «цель», «время» и т.д.;
атрибутивные, к которым относят форму, размер, цвет и т.д.;
характеризации глаголов, т.е. род, время, наклонение, залог, число;
логические, обеспечивающие выполнение операций для исчисления высказываний (дизъюнкция, конъюнкция, импликация, отрицание);
- квалифицированные, т.е. использующие кванторы общности и существования;
- теоретико-множественные, включающие понятия «элемент множества», «подмножество», «супермножество» и др.
Пример семантической сети приведен на рис. 1.5.
Рис. 1.5. Пример семантической сети
При ее построении использованы отношения следующего вида:
«является» - отражающее принадлежность данного объекта к некоторому классу объектов;
«имеет» - указывающее на то, что одно понятие объекта представляет часть другого;
«есть» - указывающее, что одно понятие объекта служит атрибутом другого (т.е. неотъемлемым свойством другого);
В овалах даны наименования общих узлов сети, а в угловых скобках <, > - их конкретные значения.
Как видно из рисунка 1.З., в сети можно отображать иерархию понятий. Так, узел «исполнительный механизм» находится на верхнем уровне иерархии, а два узла <М-1> и <М-2> - на нижнем.
После задания такой иерархии можно произвести по сети распределение общих фактов, которые косвенно являются атрибутами индивидуумов, как членов класса «исполнительный механизм», вместо представления их в качестве атрибутов непосредственно индивидуумов.
К таким фактам относится, например, то, что «исполнительным механизмам» предоставляется «возможность применения в объектах других классов», а «вращательного действия» имеют «возможность модификации структуры».
Для фиксации в сети утверждения, что «М-2» был заменен на «М-1» с мая 2003 г. по май 2004 г. на рис. 1.5. использовано понятие «событие», относящееся к вершине <где используют>.
Относительно события можно сказать следующее:
в чем оно состоит (т.е. в чем состоит действие)
кто исполняет (т.е. агент)
объект, к которому имеет отношение действие (датив — dative)
с какого момента началось действие.
Над семантическими сетями можно выполнять некоторые действия:
Построение семантической сети, используя элементарные действия создания пустой сети, введения в сеть нового объекта и введения нового отношения.
Установление соответствия между элементами разных сетей.
Объединение семантических сетей.
Запрос семантической сети. Запрос - это граф, в котором вершины, соответствующие некоторым переменным (атрибутам, именам отношений, объектам), не определены. Поиск ответа состоит в решении задачи изоморфного вложения графа запроса в семантическую сеть.
Различают Интенсиональные (понятийные) и Экстенсиональные (описательные, конкретизирующие) семантические сети. На формальном уровне это можно выразить следующим образом:
Если
имеется конечное множество атрибутов
А={
,
i=l,n}
и конечное множество отношений R={
,
j=l,m},
то под интенсионалом отношения Rj
понимают набор пар вида:
INT(
)={...,[
.,
ДОМ(
)],...},
где ДОМ(
)
- множество значений атрибута А; (домен
),
соответствующего отношению
Под
экстенсионалом отношения
понимают
множество
ЕХТ
(
)-{
,...,
},
где
,
к=1,р - факт отношения
,
задаваемый в виде совокупности пар вида
«атрибут» - «значение».
На рис. 1.5. отношение «вращательного действия» - является - «исполнительный механизм» есть пример интенсиональных отношений, а отношение <СМ-1>- имя — «наименование узла» - пример экстенсиональных отношений.
Таким образом, интенсиональная семантическая сеть описывает предметную область на обобщенном, концептуальном уровне, а в экстенсиональной сети производится конкретизация и наполнение фактическими данными.
Основное достоинство семантических сетей - их универсальность, удобство представления интенсиональных и экстенсиональных знаний, возможность их объединения в единую сеть (такое объединение приведено на рис. 1.5). Их основной недостаток — громоздкость, сложность построения и внесение изменений. Кроме того, типы дуг и вершин таких сетей весьма разнообразны, что снижает эффективность работы с семантическими сетями из-за необходимости использования разнообразных процедур обработки.
Семантические сети нашли применение в основном в системах обработки естественного языка, частично в вопросно-ответных системах, а также в системах искусственного видения. В области обработки естественного языка с помощью семантических сетей представляют семантические знания о мире, эпизодические знания (т.е. знания о пространственно-временных событиях и состояниях). В системах искусственного видения семантические сети используются для хранения знаний о структуре, форме и свойствах физических объектах.
В
качестве примера, рассмотрим представление
знаний, содержащихся в высказывании
«Робот сверлит отверстие в детали
сверлом
10».
На рис. 1.6а) представлена интенсиональная,
а на рис. 1.6.6) - экстенсиональная
семантическая сеть.
Рис. 1.6. а) Пример интенсиональной сети
Рис. 1.6.6) Пример экстенсиональной сети
