- •Иван Братко Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта
- •От редактора перевода
- •Предисловие
- •Предисловие автора
- •Благодарности
- •Упражнения
- •1.2. Расширение программы-примера с помощью правил
- •Упражнения
- •1.3. Рекурсивное определение правил
- •Упражнение
- •1.4. Как пролог-система отвечает на вопросы
- •Упражнение
- •1.5. Декларативный и процедурный смысл программ
- •Литература
- •Глава 2 Синтаксис и семантика Пролог-программ
- •2.1. Объекты данных
- •2.1.1. Атомы и числа
- •2.1.2. Переменные
- •2.1.3. Структуры
- •Упражнения
- •2.2. Сопоставление
- •Упражнения
- •2.3. Декларативный смысл пролог-программ
- •Упражнения
- •2.4. Процедурная семантика
- •Программа
- •Шаги вычисления
- •Упражнение
- •2.5. Пример: обезьяна и банан
- •2.6. Порядок предложений и целей
- •2.6.1. Опасность бесконечного цикла
- •2.6.2. Варианты программы, полученые путем переупорядочивания предложений и целей
- •2.6.3. Сочетание декларативного и процедурного подходов
- •2.7. Замечания о взаимосвязи между Прологом и логикой
- •Упражнение
- •Литература
- •Глава 3 Списки, операторы, арифметика
- •3.1. Представление списков
- •3.2. Некоторые операции над списками
- •3.2.1. Принадлежность к списку
- •3.2.2. Сцепление (конкатенация)
- •Упражнения
- •3.2.3. Добавление элемента
- •3.2.4. Удаление элемента
- •3.2.5. Подсписок
- •3.2.6. Перестановки
- •Упражнения
- •3.3. Операторная запись (нотация)
- •Упражнения
- •3.4. Арифметические действия
- •Упражнения
- •Глава 4 Использование структур: примеры
- •4.1. Получение структурированной информации из базы данных
- •Упражнения
- •4.2. Абстракция данных
- •Упражнение
- •4.3. Моделирование недетерминированного автомата
- •Упражнения
- •4.4. Планирование поездки
- •4.5. Задача о восьми ферзях
- •4.5.1. Программа 1
- •Упражнение
- •4.5.2. Программа 2
- •4.5.3. Программа 3
- •4.5.4. Заключительные замечания
- •Упражнение
- •Глава 5 Управление перебором
- •5.1. Ограничение перебора
- •5.1.1. Эксперимент 1
- •5.1.2. Эксперимент 2
- •5.2. Примеры, использующие отсечение
- •5.2.1. Вычисление максимума
- •5.2.2. Процедура проверки принадлежности списку, дающая единственное решение
- •5.2.3. Добавление элемента к списку, если он в нем отсутствует (добавление без дублирования)
- •5.2.4. Задача классификации объектов
- •Упражнения
- •5.3. Отрицание как неуспех
- •Упражнения
- •5.4. Трудности с отсечением и отрицанием
- •6.2. Обработка файлов термов
- •6.2.2. Вывод списков
- •6.2.3. Формирование термов
- •6.2.4. Обработка произвольного файла термов
- •Упражнения
- •6.3. Обработка символов
- •Упражнение
- •6.4. Создание и декомпозиция атомов
- •Упражнения
- •6.5. Ввод программ: consult, reconsult
- •Глава 7 Другие встроенные процедуры
- •7.1. Проверка типов термов
- •7.1.1. Предикаты var , nоnvar , atom , integer , atomic
- •7.1.2. Решение числового ребуса с использованием nonvar
- •Упражнения
- •Упражнения
- •7.3. Различные виды равенства
- •7.4. Работа с базой данных
- •Упражнения
- •7.5. Средства управления
- •Упражнения
- •Глава 8 Стиль и методы программирования
- •8.1. Общие принципы хорошего программирования
- •8.2. Как представлять себе программы на Прологе
- •8.2.1. Использование рекурсии
- •8.2.2. Обобщение
- •8.2.3. Использование рисунков
- •8.3. Стиль программирования
- •8.3.1. Некоторые правила хорошего стиля
- •8.3.2. Табличная организация длинных процедур
- •8.3.3. Комментирование
- •8.4. Отладка
- •8.5. Эффективность
- •8.5.1. Повышение эффективности решения задачи о восьми ферзях
- •8.5.2. Повышение эффективности программы раскраски карты
- •8.5.3. Повышение эффективности конкатенации списков за счет совершенствования структуры данных
- •8.5.4. Повышение эффективности зa счет добавления вычисленных фактов к базе данных
- •Упражнения
- •9.1. Представление списков. Сортировка
- •9.1.1. Замечания в некоторых альтернативных способах представления списков
- •Упражнения
- •9.1.2. Сортировка списков
- •Упражнения
- •9.2. Представление множеств двоичными деревьями
- •Упражнения
- •9.3. Двоичные справочники: добавление и удаление элемента
- •9.4. Отображение деревьев
- •Упражнение
- •9.5. Графы
- •9.5.1. Представление графов
- •9.5.2. Поиск пути в графе
- •9.5.3. Построение остовного дерева
- •Упражнение
- •Литература
- •Глава 10 Усовершенствованные методы представления множеств деревьями
- •10.1. Двоично-троичные справочники
- •Упражнение
- •Литература
- •Глава 11. Основные стратегии решения задач
- •11.1. Предварительные понятия и примеры
- •11.2. Стратегия поиска в глубину
- •Упражнения
- •11.3. Поиск в ширину
- •11.3.1. Списковое представление множества кандидатов
- •11.3.2. Древовидное представление множества кандидатов
- •Упражнения
- •11.4. Замечания относительно поиска в графах, оптимальности к сложности
- •Литература
- •Глава 12 Поиск с предпочтением: эвристический поиск
- •12.1. Поиск с предпочтением
- •Упражнение
- •12.2. Поиск c предпочтением применительно к головоломке "игра в восемь"
- •Упражнение
- •12.3. Применение поиска с предпочтением к планированию выполнения задач
- •Литература
- •Глава 13 Сведение задач к подзадачам. И/или-Графы
- •13.1. Представление задач в виде и/или-графов
- •13.2. Примеры и/или-представления задач
- •13.2.1. И/или-представление задачи поиска маршрута
- •13.2.2. Задача о ханойской башне
- •13.2.3. Формулировка игровых задач в терминах и/или-графов
- •13.3. Базовые процедуры поиска в и/или-графах
- •Упражнения
- •13.4. Поиск с предпочтением в и/или-графах
- •13.4.1. Эвристические оценки и алгоритм поиска
- •13.4.2. Программа поиска
- •13.4.3. Пример отношений, определяющих конкретную задачу: поиск маршрута
- •Упражнение
- •Литература
- •Глава 14 Экспертные системы
- •14.1. Функции, выполняемые экспертной системой
- •14.2. Грубая структура экспертной системы
- •14.3. Правила типа "если-то" для представления знаний
- •Упражнения
- •14.4. Разработка оболочки
- •14.4.1. Процесс рассуждений
- •14.4.2. Формирование ответа на вопрос "почему"
- •14.4.3. Формирование ответа на вопрос "как"
- •14.5. Реализация
- •14.5.1. Процедура рассмотреть
- •14.5.2. Процедура ответпольз
- •14.5.3. Усовершенствование процедуры ответпольз
- •14.5.4. Процедура выдать
- •14.5.5. Драйвер верхнего уровня
- •14.5.6. Одно замечание по поводу программы-оболочки
- •14.5.7. Цели с отрицанием
- •Упражнение
- •14.6. Работа с неопределенностью
- •14.6.1. Степень достоверности
- •14.6.2. Модель Prospector'а
- •14.6.3. Принципы реализации
- •14.7. Заключительные замечания
- •Проекты
- •Литература
- •Глава 15 Игры
- •15.1. Игры двух лиц с полной информацией
- •15.2. Минимаксный принцип
- •15.3. Альфа-бета алгоритм: эффективная реализация минимаксного принципа
- •15.4. Минимаксные игровые программы: усовершенствования и ограничения
- •15.5. Знания о типовых ситуациях и механизм "советов"
- •15.5.1. Цели и ограничения на ходы
- •15.5.2. Выполнимость совета
- •15.5.3. Правила и таблицы советов
- •15.6. Программа на языке al0 для игры в шахматном эндшпиле
- •15.6.1. Миниатюрный интерпретатор языка al0
- •15.6.2. Программа на языке советов для эндшпиля "король и ладья против короля"
- •Литература
- •Глава 16 Программирование в терминах типовых конфигураций
- •16.1. Архитектура, ориентированная на типовые конфигурации
- •16.1.1. Основные понятия
- •16.1.2. Прологовские программы как системы, управляемые образцами
- •16.1.3. Пример составления программы
- •16.2. Простой интерпретатор программ, управляемых образцами
- •16.3. Простая программа для автоматического доказательства теорем
- •16.4. Заключительные замечания
- •Литература
- •Ответы к некоторым упражнениям Глава 1
- •Глава 2
- •Глава 3
- •Глава 4
- •Глава 5
- •Глава 6
- •Глава 7
- •Глава 8
- •Глава 9
- •Глава 10
- •Глава 11
14.6.3. Принципы реализации
Давайте сначала расширим правила языка, с тем чтобы получить возможность работать с неопределенностью. К каждому, правилу мы можем добавить "силовой модификатор", определяемый двумя неотрицательными действительными числами S и N . Вот соответствующий формат:
Имя Правила: если
Условие
то
Заключение
с
Сила( N, S).
Примеры правил рис. 14.14 можно изобразить в этой форме так:
прав1 : если
не давлоткр и
открклап
то
открклрано
с
сила( 0.001, 2000).
прав2 : если
сепзапвд
то
давлоткр
с
сила( 0.05, 400).
Для того, чтобы произвести соответствующее расширение оболочки экспертной системы (разд. 14.5), нам понадобится внести изменения в большинство процедур. Давайте сосредоточимся только на одной из них, а именно на процедуре
рассмотреть( Цель, Трасса, Ответ)
Мы предположим, что утверждение Цель не содержит переменных (как это сделано в Prospector'e и в AL/X). Это сильно упростит дело (особенно в процедуре ответпольз). Таким образом, Цель будет логической комбинацией элементарных утверждений. Например:
не давлоткр и открклап
Цепочку целей-предков и правил Трасса можно представить таким же способом, как это сделано в разд. 14.5. Однако форму представления объекта Ответ придется модифицировать для того, чтобы включить в нее вероятности. Цель и ее вероятность можно соединить в один терм следующим образом:
Цель : Вероятность
Получим такой пример объекта Ответ:
индоткр : 1 было сказано
Смысл ответа: пользователь сообщил системе, что событие индоткр произошло, и что это абсолютно достоверно.
Представление объекта Ответ требует еще одной модификации, в связи с тем, что в одно и то же событие могут вести несколько независимых связей, которые все окажут влияние на вероятность этого события — его шанс будет помножен (рис. 14.15) на все множители. В этом случае Ответ будет содержать список всех ветвей вывода заключения. Приведем пример ответа такого рода для сети рис. 14.14 (для наглядности расположенный на нескольких строках):
давлоткр : 1 было 'выведено по'
[ прав2 из сепзапвд : 1 было сказано,
прав5 из диагсеп : 1 было сказано ]
Процедура рассмотреть, выдающая ответы в такой форме, показана на рис. 14.16. Она обращается к предикату
импликация( Р0, P, Сила, Вер0, Вер)
соответствующему отношению "мягкой импликации" (см. рис. 14.15). Р0 — априорная вероятность события E , а P — его апостериорная вероятность. Сила — сила импликации, представленная как
сила( N, S)
Вер0 и Вер — соответственно априорная и апостериорная вероятности гипотезы H .
Следует заметить, что наша реализация очень проста, она обеспечивает только изменение вероятностей при распространении информации по сети вывода и иногда ведет себя недостаточно разумно. Никакого внимания не уделяется отбору для анализа наиболее важной в данный момент информации. В более сложной версии следовало бы направлять процесс поиска ответа в сторону наиболее существенных фактов. Кроме того, необходимо стремиться к тому, чтобы пользователю задавалось как можно меньше вопросов.
Наконец, несколько замечаний относительно новой версии процедуры ответпольз. Она будет проще, чем процедура рис. 14.11, так как в запросах, передаваемых пользователю, уже не будет переменных. На этот раз пользователь в качестве ответа введет некоторую вероятность (вместо "да" или "нет"). Если пользователю ничего неизвестно о событии, содержащемся в вопросе, то вероятность этого события не изменится. Пользователь может также задать вопрос "почему" и получить изображение объекта Трасса в качестве объяснения. Кроме того, следует разрешить пользователю задавать вопрос: "Какова текущая вероятность моей гипотезы?" Тогда, если он устал вводить новую информацию (или у него мало времени), он может прекратить консультационный сеанс, довольствуясь ответом системы, полученным на основании неполной информации.
% Процедура
% рассмотреть( Цель, Трасса, Ответ)
%
% находит степень правдоподобия утверждения "цель это правда".
% Оценка правдоподобия содержится в объекте Ответ. Трасса - это
% цепочка целей-предшественников и правил, которую можно
% использовать в объяснении типа "почему"
рассмотреть( Цель, Трасса, ( Цель: Вер) было
'выведено по' ПравОтв) :-
bagof( Прав: если Условие то Цель с Сила, Правила),
% Все правила, относящиеся к цели
априори( Цель, Вер0),
% Априорная вероятность цели
модиф( Вер0, Правила, Трасса, Вер, ПравОтв).
% Модифицировать априорные вероятности
рассмотреть( Цель1 и Цель2, Трасса,
( Цель1 и Цель2 : Вер было 'выведено из'
( Ответ1 и Ответ2) ) :-
!,
рассмотреть( Цель1, Трасса, Ответ1),
рассмотреть( Цель2, Трасса, Ответ2),
вероятность( Ответ1, В1),
вероятность( Ответ2, В2),
мин( В1, В2, Вер).
рассмотреть( Цель1 или Цель2, Трасса,
( Цель или Цель2:Вер) было 'выведено из'
( Ответ1 и Ответ2) ) :-
!,
рассмотреть( Цель1, Трасса, Ответ1),
рассмотреть( Цель2, Трасса, Ответ2),
вероятность( Ответ1, В1),
вероятность( Ответ2, В2),
макс( В1, В2, Вер).
рассмотреть( не Цель, Трасса,
( не Цель:Вер) было 'выведено из' Ответ) :-
!,
рассмотреть( Цель, Трасса, Ответ),
вероятность( Ответ, В),
обратить( В, Вер).
рассмотреть( Цель, Трасса, ( Цель: Вер) было сказано) :-
ответпольз( Цель, Трасса, Вер).
% Ответ, выведенный пользователем
% Отношение
%
% модиф( Вер0, Правила, Трасса, Вер, ПравОтв)
%
% Существует Цель с априорной вероятностью Вер0. Правила имеют
% отношение к утверждению Цель; суммарное влияние этих правил
% (точнее, их условных частей) на Вер0 приводит к тому,
% что Вер0 заменяется на апостериорную вероятность Вер;
% Трасса - список целей-предков и правил, использовавшихся
% при выводе утверждения Цель;
% ПравОтв - результаты анализа условных частей
% правил из списка Правила.
модиф( Вер0, [], Трасса, Вер0, []).
% Нет правил - нет модификации
модиф( Вер0,
[ Прав : если Усл то Цель с Сила | Правила],
Трасса, Вер, [Прав из Ответ | ПравОтв] ):-
рассмотреть( Усл, [Цель по Прав | Трасса], Ответ),
% Условие из первого правила
априори( Усл, В0),
вероятность( Ответ, В),
импликация( В0, В, Сила, Вер0, Вер1),
% "Мягкая" импликация
модиф( Вер1, Правила, Трасса, Вер, ПравОтв).
Рис. 14.16. Определение степени правдоподобия гипотезы при помощи распространения информации об оценке уверенности по сети вывода.
