Представление знаний в системах ИИ

Лекция N 3

Модели представления знаний о предметной области

1. Продукционные модели представления знаний.
2. Семантические сети.
3. Фреймы.
4. Логические системы.

Продукционные модели представления знаний

Представление знаний в системах ИИ

Представление знаний - это соглашение о том, как описывать реальный мир. В есте­ственных и технических науках принят следующий традиционный способ представле­ния знаний. На естественном языке вводятся основные понятия и отношения между ними. При этом используются ранее определенные понятия и отношения, смысл которых уже известен. Далее устанавливается соответствие между характеристиками (чаще всего ко­личественными) понятий знания и подходящей математической модели.

Основная цель представления знаний — строить математические модели реального мира и его частей, для которых соответствие между системой понятий проблемного зна­ния может быть установлено на основе совпадения имен переменных.модели и имен по­нятий без предварительных пояснений и установления дополнительных неформальных соответствий. Представление знаний обычно выполняется в рамках той или иной систе­мы представления знаний.

Системой представления знаний (СПЗ) называют средства, позволяющие описывать знания о предметной области с помощью языка представления знаний, организовывать храпение знаний в системе (накопление, анализ, обобщение и организация структуриро­ванности знании), вводить новые знания и объединять их с имеющимися, выводить но­вые знания из имеющихся, находить требуемые знания, устранять устаревшие знания, проверять непротиворечивость накопленных знаний, осуществлять интерфейс между пользователем и знаниями.

Центральное место в СПЗ занимает язык представления знаний (ЯПЗ). В свою оче­редь, выразительные возможности ЯПЗ определяются лежащей в основе ЯПЗ моделью представления знаний (иногда эти понятия отождествляют).

Модель представления знаний является формализмом, призванным отобразить ста­тические и динамические свойства предметной области (ПО), т. е. отобразить объекты и отношения ПО, связи между ними, иерархию понятий ПО и изменение отношений меж­ду объектами.

Модель представления знаний может быть универсальной (применимой для боль­шинства ПО) или специализированной (разработанной для конкретной ПО). В СИИ ис­пользуются следующие основные универсальные модели представления знаний:

· семантические сети;

· фреймы;

· продукционные системы;

· логические модели и другие.

Во всех разработанных системах с базами знаний кроме этих моделей, взятых за ос­нову, использовались специальные дополнительные средства. Тем не менее, классифи­кация моделей представления знаний остается неизменной.

Продукционные системы – это системы представления знаний, основанные на пра­вилах типа

«УСЛОВИЕ-ДЕЙСТВИЕ».

Записываются эти правила обычно в виде

ЕСЛИ А₁,А₂,…,А_n ТО В.

Такая запись означает, что «если выполняются все условия от А₁ до А_n (являются ис­тинными), тогда следует выполнить действие В». Часть правила после ЕСЛИ называется посылкой, а часть правила после ТО – выводом, или действием, или заключением.

Условия А₁,А₂,…,А_n обычно называют фактами. С помощью фактов описывается те­кущее состояние предметной области. Факты могут быть истинными, ложными либо, в общем случае, правдоподобными, когда истинность факта допускается с некоторой сте­пенью уверенности.

Действие В трактуется как добавление нового факта в описание текущего состояния предметной области.

В упрощенном варианте описание ПО с помощью правил (продукций) базируется на следующих основных предположениях об устройстве предметной области. ПО может быть описана в виде множества фактов и множества правил.

Факты — это истинные высказывания (в естественном языке — это повествователь­ные предложения) об объектах или явлениях предметной области.

Правила описывают причинно-следственные связи между фактами (в общем случае и между правилами тоже) — как истинность одних фактов влияет на истинность других. Такое представление предметной области является во многих случаях достаточным, а вот соответ­ствует ли оно действительному положению вещей, зависит от точки зрения наблюдателя.

Описание ПО нетрудно ввести в ЭВМ – для этого достаточно снабдить его соответ­ствующими средствами для хранения множества фактов, например, в виде базы фактов, для хранения правил, например, в базе правил, и построить интерпретатор базы правил, который по описанию текущего состояния ПО s виде предъявленных ему фактов осуще­ствляет поиск выводимых из фактов заключений.

На этой идее и построены системы продукций. Типичная структура системы, осно­ванной на правилах, приведена на рисунке 1.

 

БАЗА ЗНАНИЙ

ВЫБОР ПРАВИЛ И ДАННЫХ

Интерпретатор правил

РАБОЧАЯ ПАМЯТЬ

Память правил

Память фактов

Актуальные данные Данные

Вход

Выход

Правила данных

 

Рисунок 1 - Структура продукционной системы

 

В продукционных системах используются два основных способа реализации меха­низма вывода:

1) прямой вывод, или вывод от данных;

2) обратный вывод, или вывод от цели.

В первом случае идут от известных данных (фактов) и на каждом шаге вывода к этим фактам применяют все возможные правила, которые порождают новые факты, и так до тех пор, пока не будет порожден факт-цель.

Для применения правила используется процесс сопоставления известных фактов с правилами и, если факты согласуются с посылками в правиле, то правило применяется.

Во втором случае вывод идет в обратном направлении — от поставленной цели. Если цель согласуется с заключением правила, то посылку правила принимают за подцель или гипотезу, и этот процесс повторяется до тех пор, пока не будет получено совпадение подцели с известными фактами.

Рабочая память представляет собой информационную структуру для хранения теку­щего состояния предметной области. Обмен информацией в продукционной системе осу­ществляется через рабочую память. К примеру, из одного правила нельзя переслать какие-либо данные непосредственно в другое правило, минуя рабочую память. Состояние рабо­чей памяти целиком определяет подмножество применимых на каждом шаге вывода правил,

Например, возможная формулировка правил продукций в экспертной системе диаг­ностики автомобиля имеет следующий вид:

Если(горит_лампа_датчика_давления_масла

и уровень_масла„норма

и обороты_двигателя_норма

и масляный фильтр_не_засорен)

То (проверить масляный насос)

Приведенное правило позволяет принять решение по ремонту системы смазки авто­мобиля.

Достоинством применения правил продукций является их модульность. Это позволяет легко добавлять и удалять знания в базе знании. Можно изменять любую из про­дукций, не затрагивая содержимого других продукций.

Недостатки продукционных систем проявляются при большом числе правил и свя­заны с возникновением непредсказуемых побочных аффектов при изменении старых и добавлении новых правил. Кроме того, отмечают также низкую эффективность обработ­ки систем продукций и отсутствие гибкости в логическом выводе.

 

 

Средство передвижения

Автомобиль

Иметь 4 колеса

Мотоцикл

Плыть по воде

Иметь 2 колеса

Катер

2. Семантические сети

Рис.2. Пример фрагмента семантической сети

Семантические сети (СС) являются исторически первым классом моделей представ­ления знаний. Здесь структура знаний предметной области формализуется в виде ори­ентированного графа с размеченными вершинами и дугами. Вершины обозначают сущ­ности и понятия ПО, а дуги - отношения между ними. Под сущностью понимают объект произвольной природы. Вершины и дуги могут снабжаться метками, представляющими собой мнемонические имена.

Основными связями для СС, с помощью которых форми­руются понятия, являются:

· класс, к которому принадлежит данное понятие;

· свойства, выделяющие понятие из всех прочих понятии этого класса;

· примеры данного понятия. Па самой СС принадлежность элемента к некоторому классу или части к целому пе­редастся с помощью связок as is и part of соответственно. На рис. 1 приведен пример описания понятия с помощью СС.

С помощью СС можно описывать события и действия. Для этих целей используются специальные тины отношений, называемые падежами: агент -- действующее лицо, вызы­вающее действие; объект — предмет, подвергающийся действию; адресат — лицо, пользу­ющееся результатом действия или испытывающее этот результат. Возможны и другие падежи типа: время, место, инструмент, цель, качество, количество и т. д. Введение паде­жей позволяет от поверхностной структуры предложения перейти к его смысловому со­держанию.

В СС понятийная структура и система зависимостей представлены однородно. По­этому представление в них, например, математических соотношений графическими сред­ствами неэффективно. СС не дают ясного представления о структуре ПО, они представ­ляют собой пассивные структуры, для обработки которых необходима разработка аппа­рата формального вывода и планирования.

В чистом виде СС на практике почти не используются. При построении СИИ с ис­пользованием СС обычно либо накладывают ограничения на типы объектов и отноше­нии (примером таких сетей являются функциональные СС), либо расширяют СС специ­альными средствами для более эффективной организации вычислений в СС (К- сети, пирамидальные сети и др.).