- •Иллюстрированный самоучитель по экспертным системам
- •Рядовым читателям
- •Студентам и преподавателям
- •Инженерам-программистам
- •Научным работникам
- •Глава 1. Что такое экспертная система?
- •Глава 1.
- •1.1. Смысл экспертного анализа
- •1.2. Характеристики экспертных систем
- •1.3. Базовые функции экспертных систем
- •1.3.1. Приобретение знаний
- •1.1. Забытый пароль
- •1.3.2. Представление знаний
- •1.2. Синтаксис и семантика представления семейных отношений
- •1.3.3. Управление процессом поиска решения
- •1.3. Обслуживание автомобиля
- •1.3.4. Разъяснение принятого решения
- •1.4. Загадка одного портрета
- •1.4. Резюме и структура книги
- •1.4.1. Текущее состояние проблемы
- •1.4.2. Распределение материала книги по главам
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 2. Обзор исследований в области искусственного интеллекта
- •Глава 2.
- •2.1. Классический период: игры и доказательство теорем
- •2.1.1. Поиск в пространстве состояний
- •2.1. Комбинаторный взрыв
- •2.1.2. Эвристический поиск
- •2.2. Алгоритм а
- •Конец алгоритма
- •2.2. Романтический период: компьютер начинает понимать
- •2.2.1. Система shrdlu
- •2.3. Сценарий посещения ресторана
- •2.2.2. Схемы представления знаний
- •2.4. Летучие мыши и проблема с пингвинами
- •2.3. Период модернизма: технологии и приложения
- •2.3.1. В знании сила
- •2.5. Процедуральное или декларативное знание
- •2.6. Машина логического вывода и база знаний
- •2.3.2. Периоды "зимней спячки" и "пробуждения" в истории искусственного интеллекта
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 3. Представление знаний
- •Глава 3.
- •3.1. Представление знаний: принципы и методы
- •3.1. Молотки, графины и теоремы
- •3.2. Планировщик strips
- •3.2.1. Таблицы операторов и методика "средство -анализ завершения"
- •3.2.2. Анализ метода представления и управления в strips
- •3.3. Формулировка подцелей в mygin
- •3.3.1. Лечение заболеваний крови
- •3.3.2. База знаний системы mycin
- •3.3.3. Структуры управления в mycin
- •3.2. Комбинация гипотез
- •3.4. Оценка и сравнение характеристик экспертных систем
- •3.4.1. Оценка системы mycin
- •3.4.2. Сравнение mycin и strips
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 4. Символические вычисления
- •Глава 4.
- •4.1. Символическое представление
- •4.2. Физическая символическая система
- •4.1. Главная гипотеза
- •4.3. Реализация символических структур на языке lisp
- •4.3.1. Структуры данных в языке lisp
- •4.2. Списки и точечные пары
- •4.3.2. Структура lisp-программы
- •4.3. Функции, их вычисление и проблема цитирования в clips
- •4.3.3. Приложение функции и лямбда-исчисление
- •4.3.4. Обработка списков
- •4.4. Примитивы в lisp
- •4.3.5. Сопоставление с образцом
- •4.4. Почему. Lisp не является языком представления знаний
- •4.4.1. Символический уровень и уровень знаний
- •4.4.2. Lisp и разработка программ
- •4.5. Гипотеза Смита
- •4.5. Языки представления знаний
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 5. Системы, основанные на знаниях
- •Глава 5.
- •5.1. Канонические системы
- •5.1. Смысл порождений
- •5.2. Системы порождающих правил для решения проблем
- •5.2.1. Синтаксис представления правил
- •Листинг 5.1. Оргправило системы mycin, записанное на языке clips
- •Листинг 5.2. Правило, в котором используются переменные
- •5.2.2. Рабочая память
- •Листинг 5.3. Набор правил для проблемы в системе strips
- •5.2. Трассировка программы управления роботом
- •5.3. Управление функционированием интерпретатора
- •5.3.1. Разрешение конфликтов
- •5.3. Разрешение конфликтов в cups
- •5.3.2. Прямая и обратная цепочки рассуждений
- •Листинг 5.4. Набор правил для построения башни из блоков
- •5.4. Трассировка программы строительства башни
- •5.3.3. Правила и метаправила
- •5.5. Свойство выпуклости в clips: пингвины обретают способность летать (или не обретают)
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Листинг 5.5. Набор диагностических правил заболеваний брюшной полости на языке clips
- •Глава 6. Ассоциативные сети и системы фреймов
- •Глава 6.
- •6.1. Графы, деревья и сети
- •6.2. Ассоциативные сети
- •6.2.1. Разделение видов узлов и когнитивная экономия
- •6.2.2. Анализ адекватности ассоциативных сетей
- •6.3. Представление типовых объектов и ситуаций
- •6.3.1. Основные понятия концепции фреймов
- •6.3.2. Фреймы и графы
- •6.3.3. Значения по умолчанию и демоны
- •6.1. Реализация фреймов и наследования в языке clips
- •6.3.4. Множественное наследование
- •6.3.5. Сравнение сетей и фреймов
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 7. Объектно-ориентированное программирование
- •Глава 7.
- •7.1. Язык krl
- •7.1. Процедуры и объекты
- •7.2. Языки loops и flavors
- •7.2.1. Передача сообщений
- •7.2. Формирование объекта класса на языке clips
- •7.2.2. Проблема наложения методов
- •7.2.3. Метаклассы
- •7.3. Языки clips и clos
- •7.3.1. Множественное наследование в clos и clips
- •Листинг 7.1. Объявление классов на языке clips
- •7.3.2. Наложение методов в clos и clips
- •7.3. Как сделать людей вежливыми
- •7.3.3. Метаклассы в clos и clips
- •Листинг 7.2. Файл nixon.H. Объявление классов, версия 1
- •Листинг 7.3. Файл nixon.H. Объявление классов, версия 2
- •Листинг 7.4. Файл nixon.H. Объявление классов, версия 3
- •Листинг 7.5. Файл nixon.H. Объявление классов, версия 4
- •7.5. Объектно-ориентированный анализ и конструирование экспертных систем
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 8. Логическое программирование
- •Глава 8.
- •8.1. Формальные языки
- •8.1.1. Исчисление высказываний
- •8.1.2. Исчисление предикатов
- •8.1. Снова о роботах и комнатах
- •8.2. Язык prolog
- •Листинг 8.1. Простая программа на языке prolog, определяющая отношение on (на)
- •8.3. Опровержение резолюций
- •8.3.1. Принцип резолюций
- •8.3.2. Поиск доказательства в системе резолюций
- •8.4. Процедурная дедукция в системе planner
- •8.5.1. Правила поиска в языке prolog
- •8.5.2. Управление поиском в системе mbase
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 9. Представление неопределенности знаний и данных
- •Глава 9.
- •9.1. Источники неопределенности
- •9.2. Экспертные системы и теория вероятностей
- •9.2.1. Условная вероятность
- •9.2.2. Коэффициенты уверенности
- •9.2.3. Коэффициенты уверенности и условные вероятности
- •9.3. Сомнительность и возможность
- •9.3.1. Нечеткие множества
- •9.3.2. Нечеткая логика
- •9.3.3. Теория возможности
- •9.4. Неопределенное состояние проблемы неопределенности
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 10. Приобретение знаний
- •Глава 10.
- •10.1. Теоретический анализ процесса приобретения знаний
- •10.1.1. Стадии приобретения знаний
- •10.1.2. Уровни анализа знаний
- •10.1. Оболочки CommonKads и kastus
- •10.1.3. Онтологический анализ
- •10.2. Оболочки экспертных систем
- •10.2.1. Система emycin
- •10.2.2. Сопровождение и редактирование баз знаний с помощью программы teiresias
- •10.3. Методы приобретения знаний
- •10.3.1. Использование опроса экспертов для извлечения знаний в системе compass
- •10.3.2. Автоматизация процесса извлечения знаний в системе opal
- •10.3.3. Графический интерфейс модели предметной области
- •10.3.4. Эффективность программы opal
- •10.4. Приобретение новых знаний на основе существующих
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 11. Эвристическая классификация (I)
- •Глава 11.
- •11.1. Классификация задач экспертных систем
- •11.2. Классификация методов решения проблем
- •11.2.1. Эвристическое сопоставление
- •11.2.2. Общность эвристической классификации
- •11.1. Определение понятия "оружие нападения"
- •11.3. Классификация или конструирование?
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 12. Эвристическая классификация (II)
- •Глава 12.
- •12.1. Инструментальные средства и задачи, решаемые экспертной системой
- •12.2. Эвристическая классификация в системах mud и more
- •12.2.1. Модель предметной области выполнения буровых работ
- •12.1. Диагностические правила в м u d
- •12.2.2. Стратегии приобретения знаний
- •12.2.3. Использование коэффициентов уверенности в программе more
- •12.2.4. Опыт эксплуатации системы more
- •12.3. Совершенствование стратегий
- •12.3.1. Уроки проекта guidon
- •12.3.2. Структура задач в системе neomycin
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 13. Иерархическое построение и проверка гипотез
- •Глава 13.
- •13.1. Влияние сложности пространства гипотез на организацию работы системы
- •13.1. Обход дерева
- •13.2. Структурированные объекты в centaur
- •13.2.1. Структура фреймов в centaur
- •13.2.2. Правила, включенные в прототипы
- •13.3. Формирование суждений на базе модели в системе internist
- •13.3.1. Представление знаний в дереве заболеваний
- •13.3.2. Методика выделения правдоподобных гипотез в internist
- •13.3.3. Проблемы, обнаруженные в процессе эксплуатации системы internist
- •13.4. Рабочая среда инженерии знаний tde
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 14. Решение проблем конструирования (I)
- •Глава 14.
- •14.1. Области применения методов конструктивного решения проблем
- •14.2. Система r1/xcon
- •14.2.1. Компоненты и ограничения
- •14.2.2. Использование текущего контекста для управления структурой задачи
- •14.1. Стратегии разрешения конфликтов lex и меа
- •14.2.3. Формирование суждений с учетом ограничений: метод Match
- •14.3. Использование знаний, развитие и расширение системы xcon
- •14.3.1. Извлечение знаний в системе r1/xcon
- •14.3.2. Совершенствование и расширение системы r1/xcon
- •14.2. Совершенствование системы xcon
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 15. Решение проблем конструирования (II)
- •Глава 15.
- •15.1. Стратегии конструирования
- •15.2. Архитектура систем планирования и метапланирования
- •15.1. Программа планирования мероприятий
- •15.3. Извлечение, представление и применение знаний о проектировании
- •15.3.1. Реализация обратного прослеживания в системе vt
- •15.3.2. Приобретение знаний с помощью системы salt
- •15.4. Итоги анализа систем решения проблем конструирования
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 16. Средства формирования пояснений
- •Глава 16.
- •16.1. Формирование пояснений на основе знаний
- •16.1.1. Подсистема формирования пояснений в mycin
- •16.1.2. Формирование пояснений в системах, производных от mycin
- •16.1.3. Формирование пояснений на основе фреймов
- •16.1.4. Организация вывода пояснений в системе centaur
- •16.1.5. Использование мультимедийного интерфейса для формирования пояснений
- •16.2. Формирование пояснений и автоматическое программирование
- •16.2.1. Автоматическое программирование в системе xplan
- •16.2.2. Проект Explainable Expert Systems
- •16.2.3. Планирование текстов пояснений и модели пользователей в pea
- •16.3. Перспективы дальнейших исследований методов формирования пояснений
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 17. Инструментальные средства разработки экспертных систем
- •Глава 17.
- •17.1. Общая характеристика инструментальных средств для построения экспертных систем
- •17.2. Оболочки экспертных систем
- •17.3. Языки программирования высокого уровня
- •17.3.1. Языки описания порождающих правил
- •17.3.2. Объектно-ориентированные языки
- •17.3.3. Языки логического программирования экспертных систем
- •17.3.4. Многофункциональные программные среды
- •17.1. Cups как многофункциональная среда программирования
- •17.3.5. Дополнительные модули
- •17.2. Логический вывод в разных контекстах
- •17.4. Использование инструментальных средств
- •17.4.1. Характерные сложности и способы их избежать
- •17.4.2. Выбор подходящего инструментария для разработки экспертной системы
- •17.4.3. Практическое освоение инструментальных средств
- •17.3. Правила и процедуры в инструментальной среде м.4
- •17.4.4. Стиль программирования
- •17.5. Некоторые максимы разработки экспертных систем
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 18. Системы с доской объявлений
- •Глава 18.
- •18.1. Принципы организации систем с доской объявлений
- •18.2. Системы hearsay, age и орм
- •18.2.1. Почему для hearsay-II выбрана такая архитектура
- •18.2.2. Использование источников знаний в hearsay-II
- •18.2.3. Система hearsay-III— оболочка для создания систем с доской объявлений
- •18.2.4. Инструментальные среды age и орм
- •18.3. Среда с доской объявлений вв
- •18.3.1. Уровни абстракции в среде вв
- •18.3.2. Системы вв1 и accord
- •18.3.3. Система protean
- •18.3.4. Интеграция стратегий логического вывода
- •18.3.5. Общая характеристика вв
- •18.4. Эффективность и гибкость модели с доской объявлений
- •18.4.1. Организация доски объявлений в системе gbb
- •18.4.2. Компоновка доски объявлений в среде erasmus
- •18.5. Организация параллельных вычислений в системах cage и poligon
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 19. Система отслеживания истинности предположений
- •Глава 19.
- •19.1. Отслеживание зависимостей
- •19.1.1. Релаксация в сети
- •19.1.2. Пересмотр допущений
- •19.1. Запись информации о связях
- •19.2. Пересмотр теорий высказываний
- •19.3. Немонотонное обоснование
- •19.2. Пара конфликтующих выражений
- •19.4. Работа со множеством контекстов
- •19.4.1. Отслеживание истинности предположений, основанное на анализе допущений
- •19.4.2. Использование систем отслеживания истинности предположений для диагностирования на основе моделей
- •19.5. Сравнение различных вариантов организации систем отслеживания истинности предположений
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 20. Формирование знаний на основе машинного обучения
- •Глава 20.
- •20.1. Индуктивное обучение
- •20.2. Система Meta-dendral
- •20.2.1. Формирование и уточнение правил
- •20.2.2. Пространство версий
- •20.2.3. Алгоритм отсеивания кандидатов
- •20.2.4. Сопоставление экземпляров с образцами в Meta-dendral
- •20.3. Построение дерева решений и порождающих правил
- •20.3.1. Структура дерева решений
- •20.3.2. Алгоритм формирования дерева решений по обучающей выборке
- •20.4. Уточнение наборов правил
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 21. Сети доверия
- •Глава 21.
- •21.1. Теория Демпстера—Шефера
- •21.1.1. Функции доверия
- •21.1.2. Применение теории Демпстера—Шефера к системе mycin
- •21.2. Методика Перла
- •21.1. Байесовские сети
- •21.3. Сравнение методов неточных рассуждений
- •21.4. Резюме
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 22. Рассуждения, основанные на прецедентах
- •Глава 22.
- •22.1. База прецедентов
- •22.1.1. Программа chef
- •22.1.2. Методы извлечения и адаптации прецедентов
- •2. Найти соответственное свойство в хранимых прецедентах.
- •3. Сравнить два значения и вычислить степень близости т.
- •4. Умножить эту оценку на вес свойства с.
- •22.2. Обучение с помощью компьютера: система сато
- •22.2.1. Предметная область программы сато
- •22.2.2. Расследования и рассуждения в юриспруденции
- •22.2.3. Обучение с помощью системы сато
- •22.3. Формирование отчетов в системе frank
- •22.4. Сравнение систем, основанных на правилах и прецедентах
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 23. Гибридные системы
- •Глава 23.
- •23.1. Методы обучения в системе odysseus
- •23.2. Системы odysseus и minerva
- •23.2.1. Оболочка экспертной системы minerva
- •23.2.2. Обучение в системе odysseus
- •23.3. Использование прецедентов для обработки исключений
- •23.4. Гибридный символический подход и нейронные сети
- •23.4.1. Нейронные сети
- •23.4.2. Scalir — гибридная система для извлечения правовой информации
- •23.4.3. Организация обучения в системе scalir
- •23.5. Будущее гибридных систем
- •Рекомендуемая литература
- •Упражнения
- •Глава 24. Заключение
- •Глава 24.
- •24.1. Загадка искусственного интеллекта
- •24.2. Представление знаний
- •24.3. Языки программирования систем искусственного интеллекта
- •24.4. Решение практических проблем
- •24.5. Архитектура экспертных систем
- •Рекомендуемая литература
- •Приложение.
- •А.1. Краткая история clips
- •А.2. Правила и функции в clips
- •А.2.1. Факты
- •А.2.2. Правила
- •А.2.3. Наблюдение за процессом интерпретации
- •А.2.4. Использование шаблонов
- •A.2.5. Определение функций
- •А.3. Объектно-ориентированные средства в clips
- •А.4. Задача "Правдолюбцы и лжецы"
- •А.4.1. Анализ проблемы
- •А.4.2. Онтологический анализ и представление знаний
- •А.4.3. Разработка правил
- •Листинг а.1. Трассировка решения задачи р0
- •Упражнение 1
- •А.4.4. Расширение набора правил — работа с составными высказываниями
- •Упражнение 2
- •Листинг а.2. Трассировка решения задачи р4
- •A.4.5. Обратное прослеживание и множество контекстов
- •Упражнение 3
- •Выявление противоречий
- •Подготовка рабочей памяти к выполнению отката
- •Выполнение отката
- •Упражнение 4
- •Восстановление контекста
- •Упражнение 5
- •А.4.6. Обработка метавысказываний
- •А.4.7. Полный листинг программы
- •А.5. Стиль программирования на языке clips
- •Упражнения
Листинг а.2. Трассировка решения задачи р4
CLIPS> (reset)
==> f-0 (initial-fact)
==> f-1 (world (tag 1) (scope truth) (context 0))
==> f-2 (statement (speaker A)
(claim OR F A T B) (reason 0) (tag 1))
CLIPS> (run)
FIRE 1 unwrap-trues f-1,f-2
Assumption
A is a knight, so (OR F A T B) is true.
==> f-3 (claim (content OR F A T B)
(reason 1) (scope truth) (context 0))
==> f-4 (claim (content T A) (reason 1)
(scope truth) (context 0)) FIRE 2 left-or: f-1,f-3
==> f-5 (claim (content F A) (reason 1)
(scope truth) (context 1))
<== f-1 (world (tag 1) (scope truth) (context 0))
==> f-6 (world (tag 1) (scope truth) (context 1))
FIRE 3 contra-truth-scope: f-6,f-4,f-5
Disjunct 1 is inconsistent with earlier truth context.
<== f-5 (claim (content F A) (reason 1)
(scope truth) (context 1)) FIRE 4 right-or: f-6,f-3 .
==> f-7 (claim (content Т В) (reason 1)
(scope truth) (context 2))
<== f-6 (world (tag 1) (scope truth)
(context 1))
==> f-8 (world (tag 1) (scope truth)
(context 2))
FIRE 5 consist-truth: f-8, f-2
Statement is consistent:
<== f-8 (world (tag 1) (scope truth) (context 2))
==> f-9 (world (tag 1) (scope consist) (context 2))
FIRE 6 true-knight: f-9, f-7
В is a knight
<== f-7 (claim (content Т В) (reason 1)
(scope truth) (context 2))
FIRE 7 true-knight: f-9,f-4
A is a knight
<== f-4 (claim (content Т A) (reason 1)
(scope truth) (context 0))
CLIPS>
A.4.5. Обратное прослеживание и множество контекстов
Модифицируем программу таким образом, чтобы она могла справиться и с задачами этого класса в более сложной постановке. Речь идет о задачах, в которых несколько персонажей произносят реплики. Пример такого рода головоломки приведен ниже.
Упражнение 3
Р5. Встречаются два человека, А и В, которые заявляют следующее. А: "Я говорю правду, либо В лжец", В: " А говорит правду, либо я лжец".
К какой категории следует отнести каждый из персонажей? (Решите эту задачу самостоятельно вручную, используя ту же систему обозначений, которая применялась ранее в этом Приложении.)
Задача анализа высказываний нескольких персонажей потребует использования более сложной методики, которая получила наименование "обратное прослеживание на основе анализа зависимостей"(dependency-directed backtracking).
От программы потребуется выполнить обратное прослеживание (откат) в следующих ситуациях:
когда обнаружится конфликт между текущим "миром" и ранее существовавшим, причем в ранее существовавшем "мире" предполагается истинность высказывания, но не была проанализирована его лживость;
когда обнаружится конфликт между текущим "миром" и ранее существовавшим, причем в ранее существовавшем "мире" был проанализирован только один операнд в составном дизъюнктивном утверждении.
Чтобы смысл этих формулировок стал более понятным, рассмотрим следующий пример. Р6. Встречаются два человека, А и В, которые заявляют следующее.
А: "Хотя бы один из нас говорит правду". В: "Хотя бы один из нас лжец". К какой категории следует отнести каждый из персонажей?
Высказывания персонажей представим в следующем виде:
А: Т(А) v Т(В) В: F(A) v F(B)
Начнем с заявления персонажа В 71(5) => F(A) v F(B)
и проанализируем левый операнд дизъюнкции. В результате будет сформирована корректная непротиворечивая интерпретация: В — правдолюбец, А — лжец.
Получив непротиворечивую интерпретацию высказывания персонажа В, перейдем к анализу высказывания персонажа А:
Т(А) => FALSE,
поскольку правдивость А противоречит сформированной ранее интерпретации высказывания персонажа В. Предположим, что А — лжец. Тогда:
F(A) => -(T(А) v T(B)) => F(A) ^ F(B) => FALSE.
Таким образом, оказывается, что это предположение также не работает, поскольку противоречит выбранной ранее интерпретации высказывания персонажа В , из которой следует, что В говорит правду,
Но анализ высказывания персонажа В нельзя считать законченным, поскольку не был выполнен анализ правого операнда дизъюнкции
N(B) => F(A) v F(B)
и не было проанализировано предположение, что В лжец. До тех пор, пока это не будет выполнено, мы не имеем права делать вывод, что высказывания в формулировке задачи противоречат друг другу.
Поэтому придется вернуться назад в ту точку процесса логического анализа, где было сделано предположение об истинности левого операнда в дизъюнкции, и проанализировать вместо него правый операнд F(B). При этом сразу же будет обнаружено противоречие между истинностью F(B) и ранее высказанным предположением о правдивости персонажа В, но, не вернувшись назад и не выполнив этот анализ, мы не смогли бы обнаружить это противоречие. Теперь остается проанализировать следствие из предположения, что В — лжец.
F(B) => -(F(A) v F(B)) => Т(А) ^T(В) => FALSE.
Только теперь можно с чистой совестью утверждать, что не существует непротиворечивой интерпретации высказываний, приведенных в условии задачи. Предположение о правдивости персонажа В приводит к конфликту с высказыванием персонажа А, а предположение о лживости В противоречит его же словам.
Чтобы в системе, использующей правила в качестве основного программного компонента, реализовать откат (обратное прослеживание), нужно в первую очередь иметь возможность восстановить тот контекст, который существовал в момент, когда было сформулировано предположение, приведшее к не удовлетворяющему нас результату. Как было показано в главе 5, одно из достоинств продукционных систем, подобных CLIPS, состоит в том, что они способны выполнить такой откат, не сохраняя прежнего состояния процесса вычислений, что коренным образом отличает их от фундаментально рекурсивных языков программирования, таких как LISP и PROLOG. При возникновении необходимости выполнить откат продукционные системы последовательно отменяют в обратном порядке все операции, связанные с добавлением данных в рабочую память, которые были выполнены, начиная с точки возврата, в которую нужно вернуться, вплоть до текущего этапа вычислений. Но таким способом можно реализовать возврат, только предполагая, что в ходе выполнения операций, следующих за точкой возврата, из рабочей памяти не было удалено ничего существенного, а все действия, модифицирующие состояние рабочей памяти, носили исключительно аддитивный характер.
Примеры, подобные задаче Р6, существенно усложняют жизнь, поскольку для их решения программа должна выполнять некоторые дополнительные операции, в которых не было необходимости при решении задач с единственным высказыванием.
(1) Сохранять информацию о возможных точках возврата.
(2) При обнаружении противоречия принимать решение, выполнять или не выполнять откат, а если выполнять, то в какую именно точку.
(3) Отменить все изменения, внесенные в состояние рабочей памяти после "прохождения" выбранной точки возврата.
(4) Возобновить вычисления начиная с точки возврата. Рассмотрим подробнее каждую из этих операций.
Каждый объект world имеет уникальный числовой идентификатор, который хранится в поле tag. Эта информация практически не используется при решении задач с единственным высказыванием, поскольку мы всегда имеем дело с одним и тем же объектом world, связанным с этим высказыванием. Но при решении задач, оперирующих с несколькими высказываниями, нам придется различать утверждения, которые порождены разными высказываниями в разных "мирах". По мере того, как мы будем переходить от анализа одних высказываний к другим, будут формироваться и новые объекты world. Прежние объекты world нужно оставлять в таком состоянии, чтобы при необходимости к ним можно было еще раз вернуться. Это означает, что вектор world, с которым прекращены операции (возможно, временно), содержал всю информацию, которая потребуется программе для возобновления работы с ним. При этом именно та точка, в которой процесс вычислений "переключился" на новый объект world, и будет потенциальной точкой возврата. Информация, сохраняемая в объекте, включает знание о том, какое предположение о правдивости или лживости персонажа было сделано в этом "мире" и какие дизъюнкты (операнды составного дизъюнктивного выражения) в утверждении, содержащемся в высказывании персонажа, уже проанализированы.
Поскольку каждый объект world имеет свой уникальный идентификатор и каждое утверждение (объект claim) индексировано определенным объектом world, можно довольно просто выяснить, существует ли противоречие между разными "мирами" (т.е. между утверждениями, связанными с разными объектами world). Остается единственный вопрос — нужно ли возвращаться в ранее покинутый "мир", если в текущем "мире" обнаружено противоречие с ним. Мы будем применять стратегию поиска в глубину, которая состоит в том, что откат нужно выполнять только в том случае, если противоречие сохраняется после полного завершения анализа текущего "мира".
Если объекты world нумеруются последовательно, по мере их формирования, то потребуется разработать правило, которое при возвращении в покинутый ранее "мир" уничтожит как текущий объект world, так и все промежуточные объекты такого типа, которые при необходимости затем могут быть воссозданы.
Если прежний объект world содержит полную информацию о том, в каком состоянии был покинут "мир", и утверждения в этом "мире" не противоречат этому состоянию, то ничто не мешает нам продолжить вычисления из точки возврата.
Начнем модификацию нашей программы с того, что в шаблон объекта world включим слот, в котором будет храниться идентификатор ранее покинутого "мира" (объекта), с которым данный объект конфликтует. Это нужно сделать по двум пр'ичинам.
(1)Нам потребуется различать случаи, в которых противоречия возникают в пределах одного и того же "мира", от конфликтов между "мирами". Если текущее высказывание само по себе противоречиво (т.е. является парадоксом), нет смысла выполнять откат в прежний мир и искать в нем разрешения противоречия.
(2) Наличие такого слота позволит разработать правило, которое будет выполнять откат прямо в этот покинутый ранее "мир".
Ниже будет показано, что для решения проблемы можно обойтись без реализации правила, упомянутого в п.2, хотя это и не так легко сделать, но соображения, высказанные в п.1, в любом случае остаются в силе.
Объект world представляет контекст, сформированный определенными предположениями о правдивости или лживости высказывания, принадлежащего некоторому персонажу. Объект имеет уникальный идентификатор в поле tag, а смысл допущения - истинность или лживость -фиксируется в поле scope. Поле prior может содержать идентификатор объекта world, обработанного перед тем, как был создан данный объект, и с которым данный объект может потенциально конфликтовать. В поле context сохраняется текущий контекст анализируемого операнда дизъюнкции, (deftemplate world
(field tag (type INTEGER) (default 1))
(field scope (type SYMBOL) (default truth))
(field prior (type INTEGER) (default 0))
(field context (type INTEGER) (default 0)
Помимо модификации структуры объекта, для выполнения отката потребуется разработать правила для выполнения некоторых ключевых операций. Эти операции перечислены ниже вместе с ключевыми словами, ассоциированными с каждой из них.
CHECK. Эта операция реализует нормальный режим выполнения вычислений при анализе предположений о правдивости или лживости.
CONTRA. Анализ обнаруженного противоречия. Возникло ли оно между двумя высказываниями в одном и том же "мире"? Возникло ли противоречие между двумя высказываниями в одном и том же "мире", но в разных контекстах, например в разных операндах дизъюнкции? Возникло ли оно между двумя разными "мирами", производными от высказываний разных персонажей?
CLEAN. После того, как выявлен характер возникшего противоречия, и перед тем, как выполнить откат в точку возврата, эта операция удаляет все утверждения, созданные в текущем "мире".
BACK. Если мы имеем дело с противоречием между текущим "миром" и ранее покинутым, эта операция выполняет возврат в ранее покинутый "мир", в котором не был полностью завершен анализ всех дизъюнктов или не было проанализировано предположение о лживости.
QUIT. Нам потребуется обнаружить ситуацию, которая наступает в случае, когда проанализированы все возможные интерпретации множества высказываний, т.е. все дизъюнктивные ветви и все возможные комбинации предположений о правдивости или лживости высказываний. Если при обнаружении такой ситуации не удалось найти непротиворечивую интерпретацию, можно со всей ответственностью утверждать, что условия задачи сами по себе несовместны, т.е. не существует ее решения в терминах отнесения каждого из персонажей к определенной категории — к лжецам или к правдолюбцам.
Еще раз модифицируем определение шаблона объекта world — внесем в него поле TASK, в котором будут представлены перечисленные задачи. Это поле будет использовано правилами, которые нам еще предстоит разработать. Механизм работы с задачами подобен тому, который использовался для манипулирования лексемами управления (control tokens), описанными в главах 5 и 14. Этот механизм активизирует определенные правила. Однако при этом мы не будем использовать стратегию МЕА или специальные векторы. Лексемы управления будут просто сохраняться в определенном поле объекта world. Но результат будет тот же — эта лексема будет использована для активизации определенного правила.
;;Объект world представляет контекст,
;;сформированный определенными предположениями
;;о правдивости или лживости высказывания,
;;принадлежащего некоторому персонажу.
;;Объект имеет уникальный идентификатор
;;в поле tag, который соответствует
;;тэгу высказывания.
;;Смысл допущения - истинность или лживость -
;;фиксируется в поле scope.
;;Поле TASK содержит одно из перечисленных
;;ниже значений:
CHECK - анализ предположений о правдивости или лживости высказывания; CONTRA - анализ обнаруженного противоречия; CLEAN - удаляет все утверждения, созданные в противоречивом мире
;; BACK - откат в точку возврата
;; QUIT - прекращение процесса.
;;Поле prior может содержать идентификатор
;;объекта world, обработанного перед тем,
;;как был создан данный объект, и с которым данный
;;объект может потенциально конфликтовать.
;;В поле context сохраняется текущий контекст
;;анализируемого операнда дизъюнкции,
(deftemplate world
(field tag (type INTEGER) (default 1))
(field scope (type SYMBOL) (default truth))
(field task (type SYMBOL) (default check))
(field prior (type INTEGER) (default 0))
(field context (type INTEGER) (default 0)) )
Теперь разработаем правила, которые будут выполнять перечисленные выше операции. Кроме того, нужно внести некоторые изменения и в правила, разработанные для прежней версии программы.
