- •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
1.1.4 Фреймовая модель знаний
Фреймовая модель знаний предложена Марвином Минским. Минский также ввел терминологию и язык фреймов. Эта терминология включает такие понятия как "фреймы", "слоты", "терминалы", "значения по умолчанию". Фрейм определяется как структура следующего вида:
{<имя-фрейма> <имя слота1> <значение слота>1, ...,
<имя слотаn> <значение слота>n}
Так, определим фрейм для объекта "книга":
{<КНИГА>
<АВТОР> <ДюмаА.>
<НАЗВАНИЕ> <Граф Мосте Кристо>
<ЖАНР> <Роман>}
Мы видим, что слоты соответствуют атрибутам (характеристикам, свойствам) объекта. Если значения слотов не определены, то фрейм называется фреймом-прототипом. Заменяя неизвестное значение звездочкой ("*") будем иметь следующий фрейм-прототип:
{<КНИГА>
<АВТОР> <*>
<НАЗВАНИЕ> <*>
<ЖАНР> <*>}
Напротив, фрейм, в котором все слоты заполнены, называется конкретным фреймом. Отметим, что имена слотов часто называют ролями. Основной процедурой над фреймами является поиск по образцу.Образец, илипрототип,это - фрейм, в котором заполнены не все структурные единицы, а только те, по которым среди фреймов, хранящихся в памяти ЭВМ, отыскиваются нужные фреймы. Другими процедурами, характерными для фреймовых языков, являются наполнение слотов данными, введение в систему новых фреймов-прототипов, а также изменения некоторого множества фреймов, сцепленных по слотам (т.е. имеющих одинаковые значения для общих слотов).
Фрейм может быть декларативного, процедурного и процедурно-декларативного типа. В фреймах процедурного типа процедуры привязываются к слоту путем указания последовательности выполняемых операций. Различают два вида процедур: процедуры-"демоны" и процедуры-"слуги".
Процедура-демон запускается автоматически, когда фрейм удовлетворяет некоторому образцу, по которому осуществляется поиск в базе знаний.
Процедура-слуга запускается по внешнему запросу, а также используется для задания по умолчанию значений слотам, если они не определены.
Таблица 1.2.
|
слоты |
факты |
процедуры | |
|
|
|
внутренние |
внешние |
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Структура фрейма, содержащего процедуры, приведены в табл.1.2.
Внутренняя процедура используется для изменения содержимого данного фрейма, в то время как внешняя - для изменения содержимого других фреймов. Процедура выполняет изменения в той части фрейма, которая называется терминальной (образована множеством терминалов - ячеек для хранения и записи информации).
Примеры систем, работающих с фреймами, это KRL, FRL, GUS, OWL [20, 21] и др.
Развитием концепции фреймовых моделей являются сценарии и ленемы.
Понятие сценариявведено Р. Шенком и Р. Абельсоном.Сценарий- это фреймоподобная структура, в которой определены такие специальные слоты как сценарий, цель, сцена, роль. Следующий пример сценария взят из:
< сценарий : ресторан
роли: посетитель, официант, кассир
цель: принятие пищи, чтобы насытиться и получить удовольствие
сцена 1: вход в ресторан
войти в ресторан
осмотреть места
выбрать свободное место
пройти к свободному столику
сесть
сцена 2: заказ
взять меню
прочитать меню
решить, что заказать
заказ меню официанту
сцена 3: прием пищи
получение пищи
съедение пищи
сцена 4: уход
просьба рассчитать
получение чека
движение к кассиру
передача денег кассиру
выход из ресторана >
Сценарии отражают каузальные ( причинно - следственные ) цепочки предметной области, т.е. имеют более развитую семантику в сравнении с "классическими" фреймами. Таким образом, сценария рассматриваются как средство представления проблемно-зависимых каузальных знаний.
Отметим, что фреймовые модели знаний эффективны для структурного описания сложных баз знаний, однако для них нет специфического формализованного аппарата, в связи с чем фреймы часто используют как базу данных системы продукций.