4.5. Гипотеза Смита

Смит выдвинул гипотезу представления знаний (Knowledge Representation Hypothesis), которая гласит [Smith, 1982]:

"Каждая интеллектуальная физическая символическая система включает символические структуры, которые мы, как внешние наблюдатели, можем расценивать как предложение, .основанное на знаниях, которыми располагает система".

Очевидно, что эта гипотеза ничего не говорит о том, как эти знания могут быть в действительности представлены. Единственное, что нам, как внешним наблюдателям, доступно— это выводы, которые система делает на основании своих знаний. Но эти выводы сами по себе не дают возможности однозначно выяснить, на основании какой схемы представления знаний они cделаны.

Многие идеи, касающиеся представления знаний, зародились в процессе развития методики объектно-ориентированного анализа и проектирования. Объектно-ориентированные языки программирования, такие как C++, SmallTalk и Eiffel, стали в последнее время привлекать все большее внимание конструкторов экспертных систем. Появилось довольно много библиотек классов, которые можно использовать при построении такого рода приложений. В этом же направлении стал развиваться и LISP. В частности, на его основе разработан язык CLOS — Common Lisp Object System, в котором механизм множественного наследования работает значительно эффективнее, чем в C++ (подробнее об этом — в главе 7). Но даже самые верные приверженцы LISP находят маловероятным, что его новейшие диалекты скоро найдут широкое применение в создании коммерческих программных продуктов.

 

4.5. Языки представления знаний

И представление знаний, и объектно-ориентированный подход к программированию основываются на одной и той же идее, что конкретная предметная область приложения имеет такое же значение для модели, как и для проблем, которые нужно разрешить. Если вы работаете в определенной предметной области — технической, издательском деле или сфере управления, — то вид проблемы, которую потребуется решить, будет изменяться не только от проекта к проекту, но и на разных стадиях работы над проектом, по мере того как будут уточняться концепции проекта и его цели. Относительно постоянными остаются только "обитатели" предметной области — машины, процессы, неживые объекты или люди. Представление этих сущностей, которое может быть воспринято машиной и обработано программой, формируется таким образом, чтобы его можно было использовать в самых разнообразных проектах.

В самом общем виде разница между представлением знаний и объектно-ориентированным подходом состоит в том, что в первом случае стремятся представить не только сущности в определенной предметной области, но и знания об этих сущностях, которыми обладают эксперты в данной области. Например, экспертам известны различные способы классификации, упорядочивания, обозрения и манипулирования такими сущностями, которые позволяют эффективно решать разнообразные задачи.

Если рассматривать в этом свете проблематику представления знаний, то ее можно сформулировать следующим образом: "Существует ли способ, пользуясь которым можно закодировать знания о предметной области таким образом, чтобы поддерживать приложение этих знаний к решению различных проблем в разных проектах?" Ответом на этот вопрос является проектирование независящих от приложения "банков знаний", о котором речь пойдет в главе 10. Вы в дальнейшем встретитесь и с такими примерами, когда доступные программе знания по-разному используются в пределах одного и того же приложения (главы 13 и 16).

В последующих трех главах вы познакомитесь как с подходом, базирующимся на правилах, так и с объектно-ориентированным подходом к программированию, причем на примере языка CLIPS будет показано, как можно комбинировать оба этих подхода. Причина, по которой в индустрии производства программных продуктов продолжают оставаться популярными такие инструментальные средства, состоит в том, что как бы ни тяжело было кодировать человеческие знания, такие эпистемологические трудности ничто в сравнении с тем, что может наделать с указателями C++ неопытный программист. Построение системы, базирующейся на правилах на таком языке, — это нетривиальная задача, которую лучше всего поручить специалистам.

Другая причина состоит в том, что при создании с нуля системы, базирующейся на знаниях, аналитики и программисты попадают в такое обширное пространство альтернативных решений, что запутаться в нем гораздо легче, чем отыскать правильный путь. Языки представления знаний предлагают разработчику как программные средства высокого уровня, так и множество конструкций низкого уровня, которые можно использовать для организации и применения знаний, синтаксические и семантические примитивы, уже не раз доказавшие свою полезность на практике.

В главе 5 в качестве основного инструмента для иллюстрации идей построения систем, основанных на знаниях, используется язык CLIPS. Сделано это по следующим причинам:

• этот язык относительно дешев;

• без зазрения совести разработчики включили в него множество опробованных на практике конструкций из других инструментальных средств;

• язык имеет довольно четко сформулированный синтаксис, позаимствованный у LISP;

• язык (точнее, его исполнительная система) обладает вполне приемлемой производительностью, так что предлагаемые в качестве примеров программы выполняются достаточно быстро;

• язык допускает вызов внешних функций, написанных на других языках программирования;

• язык включает средства (правда, ограниченные), позволяющие комбинировать правила и объекты.

В главе 6 будет проанализировано использование структурированных объектов, таких как семантические сети и фреймы, а в главе 7 мы перейдем к более тщательному анализу объектно-ориентированного подхода. Описание методики логического программирования, в частности с использованием языка PROLOG, завершит в главе 8 тему изучения языков представления знаний. В главе 17 вы найдете обзор множества доступных на сегодняшний день программных пакетов, предназначенных для построения экспертных систем, а в главах 18 и 19 анализируются более специализированные инструментальные средства.