- •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
Метод линейного вывода в lЛавленда, Ковальского и Кюнера
Рассмотрим пример линейного вывода. Пусть дано
Введем дополнительные определения:
Входная резолюция– это применение правила резолюции, в котором одна из посылок – входной дизъюнкт (входная резолюция – это частный случай линейной резолюции).
Входным дизъюнктомявляется каждый член исходного множестваS дизъюнктов.
Входной вывод– это вывод, в котором любое применение резолюции является входной резолюцией.
Входное опровержение– это входной вывод дизъюнктаизS.
Упорядоченный дизъюнкт– это последовательность различных литер. Это означает, что мы должны установить порядок всех литер в дизъюнкте. Примем соглашение, что литераL2меньше, чем литераL1, в дизъюнктеСв точности тогда, когдаL2следует заL1в последовательности, указанной в задании этого дизъюнкта. Таким образом, последняя литера всегда будет считаться наибольшей в дизъюнкте.
Уточним, что же предложили Лавленд, Ковальский и Кюнер.
Для этого рассмотрим пример. Здесь дизъюнкт p не является входным дизъюнктом. При этом легко видеть, что входное опровержение дляисходного множества S отсутствует. Поэтому неизбежно использование одного из центральных дизъюнктов в качестве бокового. Однако, тогда возникает необходимость поиска необходимого и достаточного условия, при котором боковой дизъюнкт должен быть одним из ранее порожденных центральных дизъюнктов.
Так вот, информация об отрезаемых литерах, записанная надлежащим образом, а также использование упорядоченного дизъюнкта дают возможность определить это условие. Уточним один важный момент -о записи отрезаемых литер.
Пусть С1 и С2 следующие упорядоченные дизъюнкты:
Результатом резолюции этой пары будет упорядоченный дизъюнкт – (p r). При этом литерыqи- контрарны, примем соглашение, что результат их дизъюнкции удалять не будем, а запишем его в виде одной левой литеры, обрамленной ее в рамку.Обрамленная литера– этоотрезаемая литера, которая учитывается в дальнейших резолюциях следующим образом:
Обрамленную литеру должны выбрасывать только тогда, когда за ней не следует никакая необрамленная литера.
Если в упорядоченном дизъюнкте имеется более одного вхождение одной и той же необрамленной литеры, то всегда сохраняем самое левое вхождение, остальные совпадающие отбрасываем. Этот процесс называется отождествлением влево.
Перерисуем предыдущий пример
Здесь дизъюнктpq- редуцируемый дизъюнкт, который сразу дает пустой дизъюнкт.
Это и есть необходимо и достаточное условие использования централизованного дизъюнкта в качестве бокового. В нашем случае это дизъюнкт р.
Применяя резолюцию дизъюнктов
Все литеры в результате обрамлена, т.е. за ними не следует необрамленная литера, поэтому мы их удаляем все, в результате получаем пустой дизъюнкт, т.е линейное опровержение. Порождаемые дизъюнкты типа называютсяредуцируемыми, их появление означает, что некоторый централизованный дизъюнкт нужно использовать в качестве бокового.
Пример: