Курсовая работа: Моделирование рассуждений в ИИС

Продукция – это выражение, содержащее ядро, интерпретируемое фразой «Если А, то В», имя, сферу применения, условие применимости ядра и постусловие, представляющее собой процедуру, которую следует выполнить после успешной реализации ядра. Все части, кроме ядра, являются необязательными.

Взаимосвязанный набор продукций образует систему. Основная проблема вывода знания в системе продукций является выбор для анализа очередной продукции. Конкурирующие продукции образуют фронт.

Продукции (наряду с сетевыми моделями) являются наиболее популярными средствами представления знаний в системах ИИ. Импликация может истолковываться в обычном логическом смысле как знак логического следования B из истинного А. Возможны и другие интерпретации продукции, например А описывает некоторое условие, необходимое, чтобы можно было совершить действие B.

Если в памяти системы хранится некоторый набор продукций, то они образуют систему продукций. В системе продукций должны быть заданы специальные процедуры управления продукциями, с помощью которых происходит актуализация продукций и выполнение той или иной продукции из числа актуализированных.

В состав системы продукций входит база правил (продукций), глобальная база данных и система управления. База правил - это область памяти, которая содержит совокупность знаний в форме правил вида ЕСЛИ - ТО. Глобальная база данных - область памяти, содержащая фактические данные (факты). Система управления формирует заключения, используя базу правил и базу данных. Существуют два способа формирования заключений - прямые выводы и обратные выводы.

В прямых выводах выбирается один из элементов данных, содержащихся в базе данных, и если при сопоставлении этот элемент согласуется с левой частью правила (посылкой), то из правила выводится соответствующее заключение и помещается в базу данных или исполняется действие, определяемое правилом, и соответствующим образом изменяется содержимое базы данных. В обратных выводах процесс начинается от поставленной цели. Если эта цель согласуется с правой частью правила (заключением), то посылка правила принимается за подцель или гипотезу. Этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет получено совпадение подцели с данными. При большом числе продукций в продукционной модели усложняется проверка непротиворечивости системы продукций, т.е. множества правил. Поэтому число продукций, с которыми работают современные системы ИИ, как правило, не превышают тысячи.

1.3 Сетевые модели

В основе моделей этого типа лежит конструкция, названная раньше семантической сетью. Семантический подход к построению систем ИИ находит применение в системах понимания естественного языка, в вопросно-ответных системах, в различных предметно - ориентированных системах.

В самом общем случае семантическая сеть представляет собой информационную модель предметной области и имеет вид графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги - отношениям между ними. Дуги могут быть определены разными методами, зависящими от вида представляемых знаний. Обычно дуги, используемые для представления иерархии, включают дуги типа "множество", "подмножество", "элемент". Семантические сети, используемые для описания естественных языков, используют дуги типа "агент", "объект", "реципиент". В семантических сетях существует возможность представлять знания более естественным и структурированным образом, чем в других формализмах.

1.4 Фреймовые модели

Фреймовая модель представления знаний задает остов описания класса объектов и удобна для описания структуры и характеристик однотипных объектов (процессов, событий) описываемых фреймами - специальными ячейками (шаблонами понятий) фреймовой сети (знания).

Фрейм - концентратор знаний и может быть активизирован как отдельный автономный элемент и как элемент сети. Фрейм - это модель кванта знаний (абстрактного образа, ситуации), активизация фрейма аналогична активизации этого кванта знаний - для объяснения, предсказания и т.п. Отдельные характеристики (элементы описания) объекта называются слотами фрейма. Фреймы сети могут наследовать слоты других фреймов сети.

Различают фреймы-образцы (прототипы), хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, создаваемые для отображения реальных ситуаций для конкретных данных.

Фреймовое представление данных достаточно универсальное. Оно позволяет отображать знания с помощью:

фрейм-структур - для обозначения объектов и понятий;

фрейм-ролей - для обозначения ролевых обязанностей;

фрейм-сценариев - для обозначения поведения;

фрейм-ситуаций - для обозначения режимов деятельности, состояний.

Пример. Фрейм-структурами являются понятия "заем", "вексель", "кредит". Фрейм-роли - "кассир", "клиент", "сервер". Фрейм-сценарии - "страхование", "банкинг", "банкротство". Фрейм-ситуации - "эволюция", "функционирование", "безработица".

Пример. Например, возьмем такое понятие, как "функция". Различные функции могут отличаться друг от друга, но существует некоторый набор формальных характеристик для описания любой функции (фрейм "Функция"): тип и допустимое множество изменений аргумента (область определения функции), тип и допустимое множество значений функции (множество значений функции), аналитическое правило связи аргумента со значением функции. Соответственно, могут быть определены фреймы "Аргумент", "Значение функции", "Закон соответствия". Далее можно определить фреймы "Тип аргумента", "Вычисление значения функции", "Операция" и др. Пример слотов для фрейма "Закон соответствия": аналитический способ задания закона; сложность вычисления (реализации).

В отличие от моделей других типов во фреймовых моделях фиксируется жесткая структура информационных единиц, называемых фреймами. Фрейм является формой представления некоторой ситуации, которую можно (или целесообразно) описывать некоторой совокупностью понятий и сущностей. В качестве идентификатора фрейму присваивается имя фрейма. Это имя должно быть единственным во всей фреймовой системе.

Фрейм имеет определенную внутреннюю структуру, состоящую из множества элементов, называемых слотами, которым также присваиваются имена. Каждый слот в свою очередь представляется определенной структурой данных. В значение слота подставляется конкретная информация, относящаяся к объекту, описываемому этим фреймом.

Значением слота может быть практически что угодно: числа, формулы, тексты на естественном языке или программы, правила вывода или ссылки на другие слоты данного фрейма или других фреймов. В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня, что позволяет реализовывать во фреймовых представлениях "принцип матрешки".

Связи между фреймами задаются значениями специального слота с именем "Связь". Часть специалистов по системам ИИ считают, что нет необходимости выделять фреймовые модели представления знаний, так как в них объединены все основные особенности моделей остальных типов.

Глава 2. Моделирование рассуждений

Представление знаний - одно из наиболее сформировавшихся направлений искусственного интеллекта. Традиционно к нему относилась разработка формальных языков и программных средств для отображения и описания так называемых когнитивных структур. Сегодня к представлению знаний причисляют также исследования по дескриптивной логике, логикам пространства и времени, онтологиям.

Пространственные логики позволяют описывать конфигурацию пространственных областей, объектов в пространстве; изучаются также семейства пространственных отношений. В последнее время эта область, из-за тесной связи с прикладными задачами, становится доминирующей в исследованиях по представлению знаний.

Объектами дескриптивной логики являются так называемые концепты, (базовые структуры для описания объектов в экспертных системах) и связанные в единое целое множества концептов (агрегированные объекты). Дескриптивная логика вырабатывает методы работы с такими сложными концептами, рассуждений об их свойствах и выводимости на них. Дескриптивная логика может быть использована, кроме того, для построения объяснительной компоненты базы знаний.[4]

Наконец, онтологические исследования посвящены способам концептуализации знаний и методологическим соображениям о разработке инструментальных средств для анализа знаний.