- •Системы искусственного интеллекта
- •Лекция 1
- •Лекция 2
- •Лекция 3
- •Лекция 4
- •Восходящее и нисходящее проектирование пс.
- •Базовые управляющие структуры.
- •Общие правила структурного построения пс.
- •Лекция 5
- •Лекция 6
- •Лекция 7 Лекция 8
- •Лекция 9
- •Лекция 10
- •Лекция 11
- •Лекция 12
- •2.1 Процесс решения задач в системе семантического моделирования
- •2.2 Представление знаний о предметной области в виде вычислительных метасетей
- •2.3 Средства проектирования и реализации интеллектуальных пакетов прикладных программ
- •Лекция 13
- •2.1. Назначение, особенности и области применения экспертных систем
- •2.2. Классификация экспертных систем
- •Лекция 14
- •2.3. Структура экспертных систем
- •2.4. Основные режимы работы экспертных систем
- •2.5. Технология и средства разработки экспертных систем
- •2.6. Модели представления знаний
- •2.7. Механизм обработки знаний
- •2.8. Средства приобретения знаний
- •Лекция 15
- •2.9. Направления развития экспертных систем
2.7. Механизм обработки знаний
Машина вывода ЭС выполняет логические выводы на основании знаний, имеющихся в базе знаний, и включает в себя два компонента - один из них реализует собственно вывод, другой управляет этим процессом. Компонент вывода выполняет первую задачу, рассматривая имеющиеся правила и факты из рабочего множества и добавляя в него новые факты при срабатывании какого-нибудь правила. Управляющий компонент определяет порядок применения правил.
В зависимости от моделей представления знаний в ЭС используются различные разновидности дедуктивного логического вывода (если модель представления знаний – логическая или продукционная) или механизмы поиска решений в сети фреймов или семантической сети (если модель представления знаний сетевая или фреймовая).
Цель ЭС - вывести некоторый заданный факт, который называется целевым утверждением, (то есть в результате применения правил добиться того, чтобы этот факт был включен в рабочее множество), либо опровергнуть этот факт (то есть убедиться, что его вывести невозможно, следовательно, при данном уровне знаний системы он является ложным). Целевое утверждение может быть либо «заложено» заранее в базу знаний системы, либо извлекается системой из диалога с пользователем.
Работа системы представляет собой последовательность шагов, на каждом из которых из базы выбирается некоторое правило, которое применяется к текущему содержимому рабочего множества. Цикл заканчивается, когда выведено либо опровергнуто целевое утверждение. Цикл работы экспертной системы иначе называется логическим выводом. Логический вывод может быть реализован в виде:
дедуктивного вывода (прямого, обратного, смешанного);
нечеткого вывода;
вероятностного вывода;
унификации (подобно тому, как это реализовано в Прологе);
поиска решения с разбиением на последовательность подзадач;
поиска решения с использованием стратегии разбиения пространства поиска с учетом уровней абстрагирования решения или понятий, с ними связанных;
монотонного или немонотонного рассуждения;
рассуждений с использованием механизма аргументации;
ассоциативного поиска с использованием нейронных сетей;
вывода с использованием механизма лингвистической переменной.
Наиболее распространенными являются прямой порядок вывода и обратный порядок вывода.
Прямой порядок вывода - от фактов, которые находятся в рабочем множестве, к заключению. Если такое заключение удается найти, то оно заносится в рабочее множество. Прямой вывод часто называют выводом, управляемым данными.
Обратный порядок вывода: заключения просматриваются до тех пор, пока не будет обнаружены в рабочей памяти или получены от пользователя факты, подтверждающие одно из них. В системах с обратным выводом вначале выдвигается некоторая гипотеза, а затем механизм вывода в процессе работы, как бы возвращается назад, переходя от нее к фактам, и пытается найти среди них те, которые подтверждают эту гипотезу. Если она оказалась правильной, то выбирается следующая гипотеза, детализирующая первую являющаяся по отношению к ней подцелью. Далее отыскиваются факты, подтверждающие истинность подчиненной гипотезы. Вывод такого типа называется управляемым целями. Обратный поиск применяется в тех случаях, когда цели известны и их сравнительно немного.
Эффективность той или иной стратегии вывода зависит от характера задачи и содержимого базы знаний. В системах диагностики чаще применяется прямой вывод, в то время как в планирующих системах более эффективным оказывается обратный вывод.
Действия компоненты вывода основаны на применении правила вывода modus ponens, суть которого состоит в следующем:
пусть известно, что истинно утверждение А, и существует правило вида «Если А, то В», тогда утверждение В так же истинно.
Правила срабатывают, когда находятся факты, удовлетворяющие их левой части: если истинна посылка, то должно быть истинно и заключение.
Управляющий компонент выполняет четыре функции:
Сопоставление- образец правила сопоставляется с имеющимися фактами.
Выбор - если в конкретной ситуации могут быть применены сразу несколько правил, то из них выбирается одно, наиболее подходящее к заданному критерию (разрешение конфликта).
Срабатывание - если образец правила при сопоставлении совпал с какими- либо фактами из рабочего множества, то правило срабатывает.
Действие - рабочее множество подвергается изменению путем добавления в него заключения сработавшего правила. Если в правой части правила содержится указание на какое-либо действие, то оно выполняется (как, например, в системах обеспечения безопасности информации).