Продукционные системы
Продукции наряду с фреймами являются наиболее популярными средствами представления знаний в ИИ. Продукции, с одной стороны, близки к логическим моделям, что позволяет организовывать на них эффективные процедуры вывода, а с другой стороны, более наглядно отражают знания, чем классические логические модели. В них отсутствуют жесткие ограничения, характерные для логических исчислений, что дает возможность изменять интерпретацию элементов продукции.
Компоненты продукционных систем
В общем виде под продукцией понимается выражение следующего вида: (i); Q;P;A
ЮB;N.Здесь i - имя продукции, с помощью которого данная продукция выделяется из всего множества продукций. В качестве имени может выступать некоторая лексема, отражающая суть данной продукции (например, "покупка книги " ), или порядковый номер продукций в их множестве, хранящимся в памяти системы.
Элемент Q характеризует сферу применения продукции. Такие сферы легко выделяются в когнитивных структурах человека. Наши знания как бы "разложены по полочкам". На одной полочке хранятся знания о том, как надо готовить пищу, на другой как добраться до работы, и т.п. Разделение знаний на отдельные сферы позволяет экономить время на поиск нужных знаний. Такое же разделение на сферы в базе знаний ИИ целесообразно и при использовании для представления знаний продукционных моделей.
Основным элементом продукции является ее ядро: A
Ю B. Интерпретация ядра продукции может быть различной и зависит от того, что стоит слева и справа от знака секвенции Ю . Обычное прочтение ядра продукции выглядит так: ЕСЛИ А, ТО В, более сложные конструкции ядра допускают в правой части альтернативный выбор, например , ЕСЛИ А, ТО В1, ИНАЧЕ В2. Секвенция может истолковываться в обычном логическом смысле как знак логического следования В из истинного А (если А не является истинным выражением, то о В ничего сказать нельзя). Возможны и другие интерпретации ядра продукции, например А описывает некоторое условие, необходимое для того, чтобы можно было совершить действие В.Элемент Р есть условие применимости ядра продукции. Обычно Р представляет собой логическое выражение (как правило предикат). Когда Р принимает значение "истина", ядро продукции активизируется. Если Р "ложно", то ядро продукции не может быть использовано.
Элемент N описывает постусловия продукции. Они актуализируются только в том случае, если ядро продукции реализовалось. Постусловия продкции описывают действия и процедуры, которые необходимо выполнить после реализации В. Выполнение N может проиходить сразу после реализации ядра продукции.
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 выбор для выполнения той или иной продукции из числа актуализированных. В ряде систем ИИ используют комбинации сетевых и продукционных моделей представления знаний. В таких моделях декларативные знания описываются в сетевом компоненте модели, а процедурные знания - в продукционном. В этом случае говорят о работе продукционной системы над семантической сетью.
Классификация ядер продукции.
Ядра продукции можно классифицировать по различным основаниям. Прежде всего все ядра делятся на два больших типа: детерминированные и недетерминированные. В детерминированных ядрах при актуализации ядра и при выполнимости А правая часть ядра выполняется обязательно; в недетерминированных ядрах В может выполняться и не выполняться. Таким образом, секвенция
Ю в детерминированных ядрах реализуется с необходимостью, а в недетерминированных - с возможностью. Интерпретация ядра в этом случае может, например, выглядеть так: ЕСЛИ А, ТО ВОЗМОЖНО В.Возможность может определяться некоторыми оценками реализации ядра. Например, если задана вероятность выполнения В при актуализации А, то продукция может быть такой: ЕСЛИ А, ТО С ВЕРОЯТНОСТЬЮ р РЕАЛИЗОВАТЬ В. Оценка реализации ядра может быть лингвистической, связанной с понятием терм-множества лингвистической переменной, например: ЕСЛИ А, ТО С БОЛЬШЕЙ ДОЛЕЙ УВЕРЕННОСТИ В. Возможны иные способы реализации ядра.
Детерминированные продукции могут быть однозначными и альтернативными. Во втором случае в правой части ядра указываются альтернативные возможности выбора, которые оцениваются специальными весами выбора. В качестве таких весов могут использоваться вероятностные оценки, лингвистические оценки, экспертные оценки и т.п.
Особым типом являются прогнозирующие продукции, в которых описываются последствия, ожидаемые при актуализации А, например: ЕСЛИ А, ТО С ВЕРОЯТНОСТЬЮ р МОЖНО ОЖИДАТЬ В.
Дальнейшую классификацию ядер продукции можно провести, опираясь на типовую схему СИИ (рис. 1) Если x и y обозначают любой из блоков рисунка (О,Д,З,Л), то ядро Аx
Ю By означает, что информация об А берется из блока x, а результат срабатывания продукции В посылает в блок y. Комбинации x и y, осмысленные с точки зрения СИИ, отмечены в табл.1 знаком "+"Т а б л и ц а 1
Рис 1
Рассмотрим часто встречающийся тип продукции А3
ЮВ3. В этом случае А3 и В3 представляют собой некоторые фрагменты информации, хранящейся в базе знаний. При сетевом представлении это могу быть фрагменты семантической сети, при логических моделях - формулы того или иного исчисления. Тогда смысл продукции А3ЮВ3 состоит в замене одного фрагмента базы знаний другим. Для актуализации этой продукции необходимо, чтобы в базе знаний существовал фрагмент, совпадающий с А. При поиске в базе знаний А играет роль образца, а процедура такого писка называется поиском по образцу.
Стратегии решений организации поиска
Для иллюстрации поиска предположим, что в базе знаний для представления знаний используется семантическая сеть (рис.2а) и продукция (рис.2б). Поиск А в базе знаний организуется различными способами. Можно, например, сначала искать вершину а. Если в базе знаний такой вершины нет, то поиск заканчивается неудачей. Если вершина а найдена, то ищутся все выходящие из нее дуги, помеченные отношением R3, так как в образце справа от этой дуги стоит вершина x, на месте которой в базе знаний может находиться любая вершина. Если из а не выходит ни одной дуги, помеченной отношением R3, то поиск заканчивается неудачей. Но если такие дуги есть, то происходит переход во все вершины, с которыми вершину а связывает отношение R3, т.е. возникает параллельный процесс поиска. В примере произойдет переход от вершины а к вершинам b и f, из которых начинается поиск выходящих из них дуг, помеченные отношением R1, ведущих в любую вершину, так как в образце далее стоит вершина, которой соответствует свободная переменная y. Далее процесс продолжается аналогичным образом. В примере поиск оказывается успешным. После нахождения А в семантической сети происходит замена, которая определяется правой частью образца. В результате возникает трансформированная сеть (рис. 2в).
Продукция Ад
ЮВз может соответствовать процедуре нахождения закономерностей по эмпирическим данным. Логический блок на основании просмотра и анализа данных выдвигает гипотезы и наличии закономерностей и, убедившись в их приемлемости и достаточной обоснованности, записывает их в базу знаний. Аналогично можно интерпретировать и иные типы продукций из таблицы 1.
Представление простых фактов
Представление - это действие, делающее некоторое понятие воспринимаемым посредством фигуры, записи, языка или формализма. Теория знаний изучает связи между субъектом (изучающим) и объектом. Знание (в объективном смысле) - то, что известно (то, что знаем после изучения).
Представление знаний- формализация истинных убеждений посредством фигур, записей или языков. Нас особенно интересуют формализации, воспринимаемые (распознаваемые) ЭВМ. Возникает вопрос о представлении знаний в памяти ЭВМ, т.е. о создании языков и формализмов представления знаний. Они преобразуют наглядное представление (созданное посредством речи, изображением, естественным языком, вроде английского или немецкого, формальным языком, вроде алгебры или логики, рассуждениями и т.д.) в пригодное для ввода
и обработки в ЭВМ. Результат формализации должен быть множеством инструкций, составляющих часть языка программирования.Представлению знаний присущ пассивный аспект: книга, таблица, заполненная информацией память. В ИИ подчеркивается активный аспект представления: знать должно стать активной операцией, позволяющей не только запоминать, но и извлекать воспринятые (приобретенные, усвоенные) знания для рассуждений на их основе. Следовательно, истоки представления знаний - в науке о познании, а его конечная цель - программные средства информатики. Во многих случаях подлежащие представлению знания относятся к довольно ограниченной области, например:
- описание состояния человека
- описание ситуации в игре (например, расположение фигур в шахматах)
- описание размещения персонала предприятия
- описание пейзажа