15.4. Анализ |
261 |
|
|
|
|
|
Если мы выполним (clrhash |
*rules*) и затем определим следующие |
|
правила и факты: |
|
|
(<- (parent donald nancy)) |
|
|
(<- (parent donald debbie)) |
|
|
(<- (male donald)) |
|
|
(<- (father ?x ?y) (and (parent ?x ?y) (male ?x))) |
|
|
(<- (= ?x ?y)) |
|
|
(<- (sibling ?x ?y) (and (parent ?z ?x) |
|
|
(parent ?z ?y) |
|
|
(not (= ?x ?y)))) |
|
|
то сможем сделать следующие выводы: |
|
|
> (with-answer (father ?x ?y) |
|
|
(format t "~A is the father of ~A.~%" ?x ?y)) |
|
|
DONALD is the father of DEBBIE. |
|
|
DONALD is the father of NANCY. |
|
|
NIL |
|
|
> (with-answer (sibling ?x ?y) |
|
|
(format t "~A is the sibling of ~A.~%" ?x ?y)) |
|
|
DEBBIE is the sibling of NANCY. |
|
|
NANCY is the sibling of DEBBIE. |
|
|
NIL |
|
|
|
|
Рис. 15.7. Программа в работе |
|
|
15.4. Анализ
Может показаться, что написанный нами код является простым и есте ственным решением поставленной задачи. На самом деле, он крайне не эффективен. В действительности, мы написали, по сути, интерпрета тор, в то время как могли создать компилятор.
Приведем набросок того, как это может быть сделано. Основная идея заключается в запаковке всей программы в макросы <- и with-answer. В таком случае основная часть работы будет выполняться на этапе ком пиляции, тогда как сейчас она выполняется непосредственно во время запуска. (Зародыш этой идеи можно увидеть в avg на стр. 181.) Будем представлять правила как функции, а не как списки. Вместо функций типа prove и prove-and, интерпретирующих выражения в процессе рабо ты, у нас будут функции для преобразования выражений в код. Выра жения становятся доступны в момент определения правила. Зачем ждать, пока выражение будет использовано, чтобы его проанализиро вать? Это относится и к with-answer, который будет вызывать функции типа <- для генерации своего раскрытия.
262 |
Глава 15. Пример: логический вывод |
Кажется, что подобная программа будет значительно сложнее написан ной в этой главе, но на деле реализация предложенной идеи займет все го в два-три раза больше времени. Читателям, желающим узнать боль ше о подобных методиках, рекомендуется посмотреть книги «On Lisp» и «Paradigms of Artificial Intelligence Programming»1, которые содер жат примеры программ, написанных в таком стиле.
1Peter Norvig «Paradigms of Artificial Intelligence Programming», Morgan Kaufman, 1992. Эта книга, также известная как PAIP, рассматривает про граммирование задач искусственного интеллекта. Автор использует Com mon Lisp и сопровождает книгу большим количеством кода, который до ступен по адресу: http://norvig.com/paip/README.html. – Прим. перев.