стадиях развития интеллектуальных систем. Их недостатками являются громоздкость формул, получающихся в процессе вывода, а также трудности, возникающие при поиске ошибок в записях.

Семантические сети

Семантические сети являются более удобным средством представления декларативных знаний. В основе этих моделей лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности понятий некоторой предметной области и связей (отношений) между ними. Процедурные знания о предметной области реализуются в виде алгоритмов, с помощью которых семантические сети изменяются (например, добавляются новые узлы и связи).

Известно, что любой текст, описывающий объект или явление реального мира, всегда можно представить в виде совокупности взаимосвязанных понятий. Рассмотрим, например, текст, содержащий некоторые декларативные знания: «Петя Иванов, учащийся средней школе № 234, на олимпиаде по информатике занял первое место». На рис. 28 показана семантическая сеть, отражающая эти знания.

Семантические сети - это мощное и наглядное средство описания знаний. Однако при автоматизации процесса обработки таких сетей возникают определенные трудности, связанные с неоднозначностью слов естественного языка и неоднородностью связей между понятиями.

210

Продукционная модель

Продукционная модель представляет собой комбинацию логической модели и семантической сети. Из логической модели заимствована идея правил вывода, которые называются продукциями, а из сетевой - описание знаний в форме семантической сети. В результате применения правил вывода к фрагменту сетевого описания происходит трансформация семантической сети путем смены ее фрагментов, добавления новых или исключения ненужных узлов. Вместо логического вывода, характерного для логических моделей, в продукционных моделях появляется вывод, основанный на знаниях.

Фреймовые модели

Фреймовые модели являются разновидностью продукционных. Отличие состоит в том, что в них жестко задана структура информационных единиц. Элементом описания здесь является фрейм (от английского frame - рамка, каркас). Фрейм - это минимально возможное описание сущности какого-либо явления, события, ситуации. Минимально возможное означает, что при дальнейшем упрощении теряется полнота описания объекта и элемент модели перестает выполнять свои функции. Каждый фрейм состоит из стандартных единиц, называемых слотами (от английского slot - область, сегмент). Каждый слот имеет свое имя и свое значение. В качестве примера на рис. 29 приведен фрейм, описывающий один из узлов семантической сети, представленной на рис. 28.

В качестве значений слотов могут быть фреймы, а также ссылки на другие фреймы. Это позволяет создавать базы знаний с весьма сложной структурой.

211

Рис. 29. Пример фрейма

Базы знаний, дополненные системами поиска и логического вывода, являются основой компьютерных интеллектуальных систем, получивших название экспертные системы (ЭС). Основное назначение экспертной системы - быть посредником между профессионалами высокого уровня (врачами, инженерами, технологами и т.д.) и рядовыми специалистами, которым требуется совет, подсказка.

Современные ЭС способны давать советы в таких различных областях знаний, как диагностика инфекционных заболеваний, геологоразведка, химический анализ органических веществ, юриспруденция, военное дело. В каждой из этих областей приходится иметь дело с информацией, которая отличается нестрогостью и в то же время чрезвычайной сложностью. Знания, используемые в каждой такой системе, получают от специалистов в соответствующей области в виде правил.

Типовая ЭС состоит из следующих компонентов (см. рис. 30):

•база знаний

•блок приобретения знаний

•решатель (система логического вывода)

•блок объяснений

•диалоговый компонент

212