8.5.2. Управление поиском в системе mbase

Один из распространенных способов управления поиском в применении к доказательству какого-либо утверждения — тщательное упорядочение базы данных. При поиске нужных фактов или правил исполнительная система языка PROLOG просматривает базу данных от начала до конца. Используя это обстоятельство, можно несколько сократить время доказательства.

• Определенные факты (основные атомы — ground atoms) нужно разместить в базе данных раньше, чем правила, которые в качестве цели имеют соответствующие предикаты. Таким образом будут минимизированы издержки обращения к правилам. Например, утверждение

beats(achilles, zeno).

должно стоять раньше правила

beats(X, Y) :- beats(X, Z), beats( Z, Y).

• Исключения из общих правил также должны располагаться в базе данных раньше, чем сами общие правила. Например, правило, утверждающее, что пингвины не летают,

flies(X) :- penguin(X), !, fail .

должно стоять раньше общего правила, гласящего, что птицы летают,

flies(X) :- bird(X).

Литерал fail представляет собой один из способов выражения отрицания в языке PROLOG. Кроме того, в языке PROLOG имеется литерал !, который называется "отсечением". Этот литерал говорит исполнительной системе PROLOG, что не нужно осуществлять возврат из этой точки. Комбинация литералов представляет эффективный механизм управления обратным просмотром, предотвращая выполнение ненужных операций.

• Предположения по умолчанию реализуются включением неосновных атомов в самый конец базы знаний. Например, если желательно, чтобы по умолчанию квакеры считались пацифистами, то фраза

pacifist(X) :- quaker(X).

должна появиться после всех фраз вида

pacifist(nixon) :- !, fail.

В случае, если при просмотре базы знаний не будет найдено утверждение об обратном, касающееся конкретного квакера, то на него распространится утверждение, справедливое для всех остальных.

Общее правило гласит, что сначала в базе данных следует располагать данные об особых случаях, т.е. определенные факты и исключения, затем данные об общих случаях, например правила влияния, и последними должны располагаться сведения о свойствах по умолчанию.

Все эти требования соблюдены в системе MBASE, но, кроме того, еще существует и возможность управления глубиной поиска. В этой системе существуют литералы, задающие один из трех имеющихся режимов поиска.

• Обращение к базе данных (DBC — database call). Этот режим ограничивает зону поиска только основными литералами в базе данных и таким образом исключает применение правил. Для настройки этого режима нужно включить основной литерал в предикат ВВС. Например, факт, что b1 является блоком, будет представлен фразой

DBC(block(b1)).

Тогда для некоторой фразы Р при обработке подцелей в форме DBC (Р) будет просматриваться только указанная часть базы данных.

Описанная выше комбинация литералов отсечения и неудачи также может использоваться в сочетании с предикатом DBC. Таким образом, формируется своего рода "ловушка", прекращающая поиск цели, которая не может быть найдена. Например, можно таким способом прекратить попытки доказать, что блок одновременно находится в двух местах:

at(Block, Placel) :-

DEC(at(Block, Place2)), different(Placel, Place2), !, fail.

Обратите внимание на то, что если бы в теле процедуры отсутствовал предикат ВВС, то программа очень быстро зациклилась.

• Вызов правил влияния (DBINF — inference call) — это обычный режим работы исполнительной системы PROLOG с использованием всех имеющихся правил. При этом соблюдаются соглашения о порядке поиска в базе сверху вниз, а в правиле слева направо.

• Порождающий вызов (СС — creative call). В этом режиме формируются место-держатели для неизвестных и выполняются вычисления в тех случаях, когда обычный режим может привести к неудаче. Режим используется для математических вычислений, когда отсутствуют значения всех переменных в уравнении.

С помощью литералов 1 и fail обычно определяется отрицание определенной процедуры, например, так:

not(P) :- call(P) !, fail. not(P) .

В языке PROLOG специальный предикат call обрабатывает цель, переданную ему в качестве параметра. Идея состоит в том, что если такая обработка приведет к успеху, то отрицание цели приведет к неудаче, а литерал отсечения предотвратит обратный просмотр. В противном случае мы перейдем ко второй фразе, и отрицание цели очевидно приведет к успеху.

Некоторые из проблем полноты, отмеченные в системе PLANNER, существуют и в языке PROLOG. В частности, использование литералов отсечения и неудачи может серьезно сказаться на полноте и согласованности фактов и правил. Существует множество способов внедрения отрицаний в логику фразы Хорна, но условия, при которых это можно сделать, весьма ограничены (см., например, [Shepherdson, 1984], [Shepherdson, 1985]).

Тем не менее исследователи пришли к выводу, что описанный выше механизм управления далеко не всегда может привести процесс вычислений к искомому заключению, поскольку не обладает достаточной "глобальностью". Проблема состоит в том, что все описанные методы базируются все-таки на довольно ограниченных, локальных знаниях о текущем состоянии процесса вычислений. В MBASE была предпринята попытка дополнить локальное управление двумя механизмами— схематизацией (schemata) и мета-предикатами. О них-то и пойдет речь ниже.

Под схематизацией подразумеваются ассоциативные механизмы, которые используются в основном для представления в компьютере знаний общего характера. Например, ниже приведено представление знаний о системе подъема грузов на основе ворота (pulley system):

sysinfo(pullsys,

[Pull, Str, P1, P2],

[pulley, string, solid, solid]

[ supports(Pull, Str),

attached(Str, Pi),

attached(Str, P2) ]).

Предикат sysinfo принимает четыре аргумента, каждый из которых аналогичен слоту в системе фреймов (см. об этом в главе 6):

• первый аргумент, pullsys, свидетельствует о том, что эта схема представляет типовую систему подъема грузов с воротом и, таким образом, аналогичен слоту наименования;

• второй аргумент, [Pull, Str, P1, P2], является перечнем деталей в этом механизме — ворот, трос и два груза;

• третий аргумент, [pulley, string, solid, solid], содержит информацию о типе этих компонентов;

• четвертый аргумент содержит список отношений (связей) между компонентами.

Обратите внимание на то, что в этом представлении нет никакой пропозиционально-сти, например сведений о том, каким способом можно неявно сопоставить два списка. По существу, это представление очень похоже на описание фрейма (но вряд ли с ним можно работать так же эффективно).

Описанная схематизация представляет только один из использованных в МЕСНО способов организации фоновой информации, которая нужна программе. Имеются и другие типы структур, которые помогают выбрать подходящие формулы для определения характеристических параметров той или иной моделируемой системы. Например, выражение

kind(al, accel, relaccel(...)).

означает, что al является параметром типа accel (ускорение), который определен в утверждении relaccel, т.е. в контексте относительных ускорений. Другое выражение

relates(accel, [resolve, constaccel, relaccel)).

означает, что формулы resolve, constaccel и relaccel содержат переменные типа accel и, следовательно, могут быть использованы для вычисления ускорения. Приведенные выражения можно рассматривать как один из видов дополнительного индексирования в ассоциативной сети. В данном случае индексирование представлено в форме логики, причем используются структуры, обычно редко встречающиеся в исчислении предикатов первого порядка.

Роль метапредикатов состоит в отборе правил, наиболее подходящих для вывода конкретной цели. Рассмотрим следующий пример:

solve(U, Exprl, Ans) :-

occur)U, Exprl, 2), collect(U, Exprl, Expr2), isolate(U, Expr2, Ans).

Эта процедура означает, что Ans является уравнением, которое решается относительно неизвестного U в выражении Exprl, если

• в выражение Exprl неизвестная U входит дважды:

• выражение Ехрг2 представляет собой Exprl, в котором выполнено приведение неизвестной U;

• Ans является выражением Ехрг2, в котором неизвестная U вынесена в левую часть.

В данном случае метапредикат solve указывает способ преобразования уравнения к виду, который позволит разрешить его относительно неизвестного. Метапредикаты используются для того, чтобы формировать суждения о том, как формировать суждения, и в этом подобны метаправилам в продукционных системах.

Некоторые примеры использования системы МЕСНО демонстрируют, что методика логического программирования во многом сходна с программированием на обычных языках. Однако при создании приложений, которые требуют обработки обширного набора структурированных фактов, подчиняющихся определенным физическим законам (анализ электрических цепей или сложных механических систем), единственным подходящим языком часто оказывается PROLOG. Этот же язык может быть использован и для описания теорий, затрагивающих такие общие категории, как пространство, время, допустимость и обязательность, в которых существуют общие принципы, допускающие декларативное представление, и в которых не требуется глубокий поиск.

В главе 23 мы увидим, что, несмотря на существование определенных проблем при использовании концепций логического программирования и основанного на них языка PROLOG, эта концепция имеет приложение в двух других областях исследований, которые представляют интерес с точки зрения экспертных систем, а именно: обобщение на базе объяснения (explanation-based generalization) и логический вывод на метауровне (meta-level inference). Обобщение на базе объяснения используется для машинного обучения, а логический вывод на метауровне позволяет программе строить суждения о собственном поведении.