- •ВВЕДЕНИЕ
- •1.1. Способы задания множеств
- •1.2. Подмножества
- •1.3. Операции над множествами
- •1.4. Алгебра множеств
- •1.5. Кортежи. Прямое произведение множеств
- •1.6. Соответствие
- •1.7. Мощность множества
- •1.8. Единичный гиперкуб
- •1.9. Парадокс Рассела
- •2. ЛОГИЧЕСКИЕ ФУНКЦИИ
- •2.1. Понятие предиката
- •2.2. Признаки (свойства)
- •3.1. Высказывания
- •3.2. Кванторы
- •3.4. Аксиоматическая модель и ее свойства
- •3.6. Понятие монадической логики
- •3.7. Алфавит и термы
- •3.8. Предикатные нормальные формы
- •3.11. Алгоритм унификации
- •3.13. Перспективы развития
- •ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- •БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК
3.13. ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ
Исторически сложилось так, что с появлением метода резолюций стала возможна машинная реализация доказательств на языке логики предикатов первого порядка. Фактически вскоре после того, как Дж. Робинсон опубликовал в 1965 г. этот подход [13], сразу же стали появляться различные во- просно-ответные системы с использованием метода резолюций. Однако эта тенденция постепенно сошла на нет. Основная причина тому – неэффективность метода резолюций для компьютерной техники того времени.
В качестве альтернативы этому методу стали возникать различные экспертные системы. Но постепенно и для них появилось множество проблем. Критические взгляды на методы, используемые в экспертных системах, со временем усиливались, а компьютерная техника совершенствовалась. И к середине 80-х годов прошлого века снова возрос интерес к методу резолюций в исчислении предикатов [2, 11, 12].
Практическое использование метода резолюций для обработки знаний становится всё более очевидным. Появился язык Пролог [2], предполагалось, что он станет базовым языком для компьютеров пятого поколения. Но и в настоящее время этот метод достаточно актуален. Независимо от того, используется или не используется логика предикатов для представления знаний, она составляет теоретический фундамент в систематике описания реального мира. По отношению к экспертным системам логика предикатов первого порядка является более универсальной системой представления знаний и функций дедуктивного вывода. Но и у неё есть свои ограничения.
В п. 3.10 был рассмотрен пример родственных отношений дома Рюриков, где говорилось о невозможности ответа на вопрос: в каком родстве находятся между собой Борис и Глеб. Однако на самом деле эта трудность преодолима. Можно расширить мир сущностей, включив туда предикатные символы как новые константы и рассмотрев предикат Отношение(u, x, y) , который соответствует утверждению, что x находит-
99
ся в отношении «u » с y . Тогда исходную систему аксиом для этой задачи можно будет переписать в такой форме:
А1′: Отношение(Сын, Борис, Владимир) ,
А2′: Отношение(Сын, Глеб, Владимир) ,
А3′: Отношение(Сын, x, f (x, y)) Отношение(Сын, y, f (x, y))
Отношение(Брат, x, f (x, y)) .
Данная система аксиом на вопрос, представленный выражением: Отношение(u, Борис, Глеб), в каком родстве находятся Борис и Глеб, даст ответ: u = Брат (по алгоритму унификации), т. е. Борис и Глеб братья!
Это ещё один пример, как можно логику предикатов второго порядка свести к монадической логике.
Таким образом, логические описательные возможности монадической логики могут быть расширены различными приемами (платой за это расширение, как правило, является громоздкость описания), и все же остается множество проблем в ликвидации разрыва между возможностями этой логики и потребностями практики. Но несомненно одно: модернизация системы обработки знаний будет осуществляться на базе этой логики, и эта логика будет входить в будущую систему искусственного интеллекта в качестве важнейшей ее составной части.
100
