- •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
2.5.9.4. Язык управления выбором данных
Вторым типом управления является управление данными, которые динамически меняются в процессе вывода. В общем случае это управление состоит в выборе подстановки или порядке обработки данных, что может существенно влиять на результат вывода в системе.
Традиционным способом задания стратегии обработки является фиксация типов данных и программирование "вручную" способа их обработки. Такое управление данными называют встроенным.Например, в различных версиях лингвистических процессоров использовались разнообразные встроенные порядки обработки строк: слева направо, справа налево, с возвратом на начало строки, без возврата и их комбинации. Если над обрабатываемыми данными зафиксировано отношение частичного порядка, то примером могут служить переборы в глубину и в ширину.
Основной недостаток встроенной стратегии обработки данных состоит в том, что пользователь вынужден настраивать свои предметные знания на заданную стратегию поиска, которая, как правило, не является единственно возможной и единственно оправданной.
Более естественным является такой способ описания предметной области, при котором эксперт, не связанный жесткой стратегией, формулирует сначала продукции и лишь после этого — правила обхода структур данных, используя, если необходимо в разных фрагментах данных различные стратегии. Такой способ задания управления данными называют настраиваемым.Он задается в виде лаконичной спецификации на языке управления данными.
Неформально язык управления данными аналогичен языку управления применением продукций и состоит в следующем.
Для каждого текущего
состояния базы данных drшага выводаrзадается
подмножество данных
,на которых (и только на них) в текущий
момент вывода проверяются условия
применимости активированных продукций.
Такие
будем называтьактивированнымиданными. Поскольку данные в процессе
вывода изменяются (добавляются новые
и, возможно, исключаются старые факты),
то описать множества
статически до начала вывода невозможно,
в связи, с чем необходимы средства
динамического задания множеств
.
Будем определять управление данными по некоторому выделенному отношению f0Fнад термами, которое задает структуруM(dr, f0) drзависящую от текущего состоянияdrиf0.В этой структуре между элементами определяется как минимальная длина пути между ними, а пара (центр, радиус), где центр — произвольный элемент структуры, радиус — натуральное число, задает в этой структуре окрестность поиска, содержащую в себе все элементы структуры, расстояние до которых от центра не больше радиуса окрестности. Множество активированных данных составляют те факты из текущегоdr, в которые входят термы, принадлежащие окрестности поиска. Окрестность поиска называют иногда "окном активации".
Центр и радиус текущей окрестности могут быть заданы явно (точным указанием) либо вычисляться через центр и радиус окрестности, определенные над структурой предыдущего шага вывода. В результате применения продукций формируется dr+1состояние базы, которое получается изdrдобавлением или вычеркиванием некоторых фактов.
Рассмотрим вывод в окрестности на некотором произвольном шаге т. Пусть dr —текущее состояние базы данных,r— окрестность поиска шага выводаr. Если окрестность не пуста, то в ней проверяются условия применимости активированных продукций шага выводаr. Продукции с истинными условиями применяются, что приводит к состояниюdr+1. Еслиdr+1 содержит специальный выделенный символ неудачного вывода, то вывод "зависает". В противном случае и тогда, когда текущая окрестность поиска пуста, происходит формированиеr+1окрестности поиска, центр и радиус которой вычисляются через соответствующие компонентыr, а активированные данные берутся из текущегоdr+1 состояния базы данных. Еслиr+1 содержит специальный выделенный символ конца, то происходит остановка, означающая конец описания стратегии, а полученное состояние базы данных содержит результат, выводимый продукциями из заданного начального состояния по фиксированному порядку обработки данных.
Описанные выше языки управления выводом предназначены для двух основных целей. С одной стороны, они являются достаточно простым и лаконичным средством определения требований и спецификации логики поведения систем продукций, с другой — это точки настройки в программных реализациях, дающие основу для построения технологического пакета систем продукций. В рамках этого пакета каждая из точек настройки интерпретируется соответствующим механизмом (особенно на этапе отладки системы), а наиболее часто встречающиеся дисциплины применения продукций и порядки обработки данных встраиваются в технологический пакет в виде стандартных модулей. Спецификация соответствующей формулы вызывает эти модули и собирает необходимую конфигурацию.
