- •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
1.1.5 Семантические сети
Семантическая сеть - это граф, вершины которого соответствуют объектам или понятиям, а дуги, связывающие вершины, определяют отношения между ними.
Рис. 1.2
Введен также специальный тип вершин: вершины связи. Вершина связи не соответствует ни объектам, ни отношениям и используется для указания связи.
Основными отношениями в семантической сети являются отношения принадлежности к классу, свойства, специфические для данного понятия и примеры данного понятия (рис. 1.2).
Отношение принадлежности элемента к некоторому классу либо части к целому в англоязычной литературе определяется соответственно как "IS А", либо как "РАRТ ОF", например, фразе "лев есть хищник" соответствует семантический фрагмент, изображенный на рис. 1.3.
Рис. 1.3 Рис. 1.4
Рис. 1.5
Свойства передаются через связки "IS" и "HAS" ("есть" и "имеет"), например, высказывание "лев имеет гриву" интерпретирует фрагмент сети, показанный на рис.1.4, а фраза "грива густая" (a mane is thick) передается фрагментом на рис. 1.5.
Если обозначить фрагменты, показанные на рис.1.3 - 1.5 через Фi, то в общем случае семантическая сеть образуется как соединение () этих фрагментов, т.е. как
Ф1 Ф2...Фn,
причем порядок индексации фрагментов не имеет значения (операция соединения коммутативна).
Важный момент в организации модели базы знаний на основе семантической сети заключается в представлении событий и действий. Концептуализация действий строится из следующих элементов:
-
Деятель
- понятие исполнителя АКТа
АКТ
- действие, производимое по отношению к объекту
Объект
- вещь, над которой производится действие
Реципиент
- получатель объекта в результате АКТа
Направление
- местоположение, к которому направлен АКТ
Состояние А
- состояние, в котором находится какой-либо объект
Для описания семантики действий используются следующие основные группы обозначений и концептуальных схем:
Обозначения:
РР - класс физических объектов;
О - физические объекты;
АСТ - действия;
РА - свойства объектов;
LОС - местоположение;
Т - времена;
АА - атрибуты (характеристики) действий;
РА - атрибуты (характеристики) объектов;
R. - реципиенты;
I - инструменты, посредством которых выполняется действие;
D- направление действия;
Концептуальные схемы:
- используется для обозначения концепта действия
(1) PP ACT - некоторые объекты могут производить действия
(2) PP PA- объекты обладают свойства
(3) - АКТы имеют объекты
(4) - АКТы имеют направление
(5) - АКТы имеют реципиентов
(6) - АКТы могут изменять характеристики
(7) PP PP - одинPPэквивалентен другому или является
его частной характеристикой
(8) - концепт действия характеризуется местоположением
(9) - один концепт действия является причиной другого
(
(11) - концепт действия характеризуется изменением состояния
(12) - действиеACTхарактеризуется инструментомI
(13) - действие характеризуется объектом 0.
Следующие примеры демонстрируют использование введенных понятий.
Пример 1. Джон съел лягушку.
Джонсъестьлягушка
Y- некоторое неизвестное местоположение.
Пример 2. Билл обидел Джона.
Пример 3. Джон дал Мэри книгу.
Для задания событий используются временные отношения, такие как "раньше", "позже", "в данный момент", "одновременно", "не позднее" и т.д.
Кроме рассмотренных понятий, на семантической сети могут быть определены также сетевые продукции, которые позволяют:
добавлять или удалять фрагменты сетей
добавлять или удалять связи и вершины
проверить, что некоторый фрагмент содержится в сети
строить примеры отношений
находить фрагменты, общие для двух и более сетей и др.
Особенностью и в то же время недостатком семантической сети является ее представление в виде такой целостной структуры, которая не позволяет разделить базу знаний и механизм выводов. Это означает, что процесс вывода, как правило, связан с изменением структуры сети путем применения сетевых продукций.