- •Введение
- •Глава 1. Ведение в системы искусственного интеллекта
- •1.1. Архитектура систем искусственного интеллекта
- •1.2. База знаний и данных
- •1.1.1 Понятие модели
- •1.1.2. Логические модели
- •1.1.3 Модели знаний на основе продукций
- •1.1.4 Фреймовая модель знаний
- •1.1.5 Семантические сети
- •1.3. Машина вывода
- •1.3.1. Понятие формальной системы
- •Примеры стратегии вывода
- •Как функционирует машина вывода
- •1.4. Извлечение знаний и обучение
- •1.4.1. Извлечение знаний от многих экспертов
- •1.4.2 Проблема непротиворечивости формализованной базы знаний
- •1.5. Обучение системы
- •1.6. Интерфейс с пользователем
- •1.7. Организация работы
- •1.8. Инструментальные средства создания систем искусственного интеллекта
- •Языки программирования
- •1.8.2. Языки продукционного программирования
- •1. 8. 3. Языки инженерии знаний и инструментальные системы
- •1.8.3.1. Система vpExpert
- •1.8.3.2. Система kas
- •1.8.3.3. Система Expert-Ease
- •Глава 2. База знаний
- •2.1. Методы извлечения знаний
- •2.1.1. Классификация методов извлечения знаний
- •2.1.2. Пассивные методы
- •2.1.2.1. Наблюдения
- •2.1.2.2. Анализ протоколов «мыслей вслух»
- •2.1.2.3. Лекции
- •2.1.3. Активные индивидуальные методы
- •2.1.3.1. Анкетирование
- •2.1.3.2. Интервью
- •2.1.3.3. Свободный диалог
- •2.1.4. Активные групповые методы
- •2.1.4.1. «Круглый стол»
- •2.1.4.2. «Мозговой штурм»
- •2.1.4.3. Экспертные игры
- •2.1.4.3.1. Игры с экспертом
- •2.1.4.3.2. Ролевые игры в группе
- •2.1.4.4. Игры с тренажерами
- •2.1.4.4.1. Компьютерные экспертные игры
- •2.1.5. Текстологические методы
- •2.2.Формальное описание понятий предметной области (по)
- •2.2.1. Методы абстрагирования понятий
- •2.2.1.1.Агрегация и декомпозиция понятий
- •2.2.1.2.Обобщение и специализация понятий
- •2.2.1.3.Типизация и конкретизация понятий
- •2.2.1.4.Ассоциация и индивидуализация понятий
- •2.3.Методы классификации
- •2.3.1. Экстенсиональный и интенсиональный аспекты классификации
- •2.3.2. Таксономия и мерономия
- •2.3.3. Типы классификаций
- •2.3.4. Древовидные классификации
- •2.3.5. Булевы классификации
- •2.3.6. Комбинативные классификации
- •2.4.События и процессы
- •2.4.1. Состояния предметной области
- •2.4.2. Событие
- •2.4.3. Последовательные процессы
- •2.4.4. Рекурсивные процессы
- •2.4.5. Ветвящиеся процессы
- •2.5. Системы продукций: структура, технология, применение
- •2.5.1. Неформальное введение в системы продукций
- •2.5.1.1 Алгоритмические модели
- •2.5.2 Логический вывод
- •2.5.3 Прикладные модели
- •2.5.4. Метамодель систем продукций
- •2.5.4.1. Основные подсистемы
- •2.5.5.2. Метаструктура базы данных и операций
- •2.5.5.2.1. Характер организации данных
- •2.5.5.2.2 Операции над базой данных
- •2.5.5.2.3 Контроль несовместимости
- •2.5.5.2.4 Ассоциативная надстройка
- •2.5.6. Метаструктура модуля правил
- •2.5.6.1 Аппарат активации
- •2.5.6.2 Структура правил
- •2.5.7. Метаструктура модуля управления
- •2.5.8. Технология поддержки разработок продукционных систем
- •2.5.9. Формальные модели систем продукций
- •2.5.9.1. Алгебраическая модель
- •2.5.9.1.1. Основные определения
- •2.5.9.1.2. Операции преобразования ситуации
- •2.5.9.1.3. Условия корректности вычислений над конъюнктивной базой данных
- •2.5.9.1.4. Однозначность вычислений над дизъюнктивной базой
- •2.5.9.2. Управление выводом в системах продукций
- •2.5.9.3. Язык управления применением продукций
- •2.5.9.4. Язык управления выбором данных
- •2.5.9.5. Обзор формальных моделей вычислений
- •2.5.10. Экспериментальные системы продукций
- •2.5.10.1. Система скип
- •2.5.10.2. Система анализа топологических чертежей интегральных схем
- •P(слой) x0, y0 : Dx1, Dy2, .., Dxn-1, Dyn;
- •2.6. Выводы к второй главе
- •3. Машина логического вывода
- •3.1. Формальное определение задачи
- •3.2. Специфика решения задач в сии
- •3.3. Управление процессом решения задачи
- •3.4. Модели эвристического поиска решений
- •3.4.1 Стратегия поиска в глубину
- •3.4.2. Стратегии перебора с отсечениями
- •3.4.2.1. Метод ветвей и границ
- •3.4.2.2. Стратегии поиска на основе эвристической функции оценки
- •3.5. Методы вывода и доказательства теорем
- •3.5.1 Механизм резолюции Робинсона
- •3.5.2. Резолюция в логике высказываний
- •3.5.2.1 Линейная резолюция вL
- •Метод линейного вывода в lЛавленда, Ковальского и Кюнера
- •Эффективная реализация
- •3.5.2.3. Метод поиска в глубину
- •3.5.2.4 Эвристики поиска в дереве
- •3.5.2.5. Семантическая резолюция
- •3.5.3 Резолюция в pl
- •3.6. Методы индуктивного вывода
- •3.6.1. Виды индукции
- •3.6.2. Индукция как вывод и индукция как метод
- •3.6.3. Правила, необходимые для систем автоматического формирования знаний
- •3.7. Дедуктивный вывод на семантических сетях
- •3.7.1. Нерезолютивные методы вывода на семантических сетях
2.5.6.2 Структура правил
Как уже отмечалось, продукция представляет собой тройку:
< имя, условие применимости, оператор >,
где имя однозначно специфицирует правило. Условие применимости правила может быть разделено на две части:
условия к базе данных,
внешние условия.
Результат проверки части а) полностью определяется текущим состоянием базы данных, в то время как проверка б) требует обращения "вовне", т.е. к другим модулям, внешней среде или пользователю. Ниже будем рассматривать только условия а), поскольку содержание и оформление внешних условий определяется функциями данного ПСМ в системе и его проблемной ориентацией.
В самом общем виде условия к базе данных представляют собой конъюнкцию двух типов условий, которые называются положительными (+УП) и отрицательными (-УП). Первые специфицируют сочетания компонент, наличие которых в базе означает выполнение соответствующего положительного образца, а вторые — сочетание компонент, наличие которых означает невыполнение данного отрицательного образца.
Как +УП, так и -УП представляют собой совокупность условий:
на компоненты, входящие в данное сочетание, взятые в отдельности;
на согласование значений тех или иных характеристик этих компонент в случаях, когда эти значения взаимосвязаны;
на отношения, связывающие соответствующие компоненты в каркасе базы.
Оператор правила представляет собой сочетание действий, которые могут быть отнесены к одному из следующих классов:
редактированию базы данных;
воздействию на аппарат активации;
обращению вовне данного ПСМ;
редактированию системы правил.
Редактирование базы данных сводится к использованию операций добавления и исключения компонент. Как уже говорилось выше, каждая из этих операций требует спецификации своих аргументов.
Для операции "добавление" — это новый фрагмент, добавляемый к базе данных, и адрес его подклейки к вершинам каркаса базы данных. Описание нового фрагмента и его адреса могут быть включены в оператор либо вычисляться на основании информации о компонентах, описанных в условиях применимости.
Для операции "исключение" — это фрагмент, который следует удалить из базы. Вместе с удалением фрагмента происходит корректировка каркаса базы.
Воздействие на аппарат активации определяется выбором конкретного варианта управления активацией. Это может быть:
явное указание о переходе на определенное правило или группу правил;
изменение значений специальных управляющих переменных, определяющих условия активации.
Обращение вовне может заключаться в обращении к другим модулям системы, к внешней среде (например, к операционной систем), а также к пользователю при интерактивном режиме.
Перечисленные действия определяют класс статических систем продукций. Переход к динамическим системам требует введения такого класса действий, которые позволяют редактировать систему правил, а именно: исключать, добавлять или изменять правила в системе.
2.5.6.3. Представление правил и интерпретатор
Вопрос о внутреннем представлении правил в П-модуле может решаться по-разному. В частности, существенным является выделение и использование локальной и глобальной информации, служащей для оптимизации работы ПСМ за счет возможно большего сокращения неудачных проверок условий применимости активированных правил. На основании этой информации строится ассоциативная надстройка П-модуля, которая позволяет эффективно реализовывать поиск по образцу среди активированных правил.
Уровень внутреннего представления может быть самым разным, например:
язык типа специализированного автокода. В этом случае интерпретатор представляет собой программную машину с автокодом в качестве языка команд;
правила написаны на том же языке, на котором реализуется весь ПСМ, при этом интерпретатор становится излишним.
Очевидно, что здесь перечислены лишь самые общие точки спецификации П-модуля, которые в значительной степени взаимообусловлены. Например, существует тесная связь между аппаратом активации и ассоциативной надстройкой.