5. Системи штучного інтелекту

4. Продукційна модель задання знань

У продукційних моделях знання задаються за допомогою правил "якщо-то" (явище-реакція). Вони широко використовуться, бо для них характерні простота модифікації баз знань. З одного боку, їх правила виведення близькі до логічних моделей, з іншого - вони відображають знання у порівнянні з класичними логічними моделями, більш наочно.

Визначення. Продукційною моделлю називається представлення знань у вигляді сукупності продукцій. Продукція визначається в як вираз такого вигляду: (i) Q; P; A  B; N Тут (i) - ім'я продукції, за допомогою якого вона виділяється серед усієї множини продукцій; Q - сфера застосування продукції; предметна область, до якої вона відноситься; - умова застосування продукції; A  B - ядро продукції; інтерпретація залежить від конкретної ситуації; часто ядро інтерпретується як "якщо маєш A, зроби B"; N - постумова продукції, постулює процедури, які необхідно виконати після реалізації ядра.

E.g.: МАГАЗИН; У ПОКУПЦЯ ГРОШІ; ЯКЩО ПОКУПЕЦЬ ХОЧЕ КУПИТИ РІЧ, ВІН ПЛАТИТЬ В КАСУ; ЗМІНИТИ БАЗУ ДАНИХ ПРО ТОВАРИ.

Інформаційні системи, побудовані на основі продукційних моделей, називаються продукційними системами(ПС). У ПС можна виділити базу фактичних знань, базу (набір) продукцій та систему керування продукціями. Остання визначає, в якій послідовності слід застосовувати продукції, щоб отримати потрібний результат. Особливо це стосується випадків, коли у деякій ситуації можна застосувати не одну, а декілька продукцій (вирішення конфліктів). Для керування застосовуються два загальні принципи: обмеження конфліктного набору та застосування алгоритмів вирішення конфлікту.

Відомі стратегії керування вирішенням конфліктів: принцип "стосу книг"; принцип найбільш довгої умови; принцип метапродукцій; принцип "класної дошки"; принцип пріоритетного вибору; принцип керування за іменами.

Компоненти ПС:

1. набір правил, які використовуються як база знань (база правил).

2. робоча пам`ять (де зберігаються умови, які відносяться до конкретних задач предметної області, і результати виведень, отриманих на їх основі).

3. механізм логічного виведення. Він використовує правила в відповідності до робочої пам`яті.

Дві основні стратегії логічного виведення у ПС:

1. для отримання заключення проводиться робота по вибору попередньо записаного вмісту робочої пам`яті, застосуванню правил і доповнень даних в пам`яті (прямим виведенням).

2. на основі фактів, які потребують підтвердження, щоб виступати в ролі заключення, досліджується можливість застосування правила, яке дає можливість підтвердження (зворотнім виведенням). У випадку застосування зворотнього виведення умова зупинки системи наступна: або досягається першочергова ціль, або закінчились правила, які застосовуються для досягнення цілі в ході виведення.

Вибір чергового правила впливає на ефективність виведення. Якщо на кожному етапі логічного виведення існує декілька правил застосування, тоді ця множина правил носить назву конфліктного набору, а вибір одного з них називають вирішенням конфлікту.

Для багатьох практичних застосувань продукційних систем недостатньо запису в робочу пам`ять тільки одного зразка і виникає потреба керувати даними, які уточнюють зміст. В таких випадках використовується спосіб задання конкретних даних з допомогою триплету: об`єкт - атрибут - значення. Тому кожна окрема субстанція із предметної області розглядається як один об`єкт. Можна вважати, що дані, які зберігаються в робочій пам`яті, показують значення, що приймають атрибути цього об`єкту. Наприклад, дані (студент1 ім`я Іван) описують той факт, що існує деякий студент і ім`я цього студенту Іван.

Випадок нечітких продукційних правил: В реальних системах продукцій іноді буває необхідним працювати з нечіткою інформацією. В таких випадках виділяють дві категорії нечіткості: а) нечіткість безпосередніх даних; б) нечіткість виведення.

Коли заключення виводиться за допомогою декількох правил, які включають в себе і нечіткі, виникає проблема визначення степені нечіткості всього заключення.