Модели представления знанийЧасто вопрос выбора модели представления знания сводят к обсуждению баланса между декларативным и процедурным представлением (ДП и ПП). Различие между ДП и ПП можно выразить как различие между "ЗНАТЬ ЧТО" и "ЗНАТЬ КАК". ПП основано на предпосылке, что интеллектуальная деятельность есть значение проблемной области, вложенное в программы, т.е. знание о том, как можно использовать те или иные сущности. ДП основано на предпосылке, что знание неких сущностей ("ЗНАТЬ ЧТО") не имеет глубоких связей с процедурами, используемыми для обработки этих сущностей. При использовании ДП считается, что интеллектуальность базируется на некотором универсальном множестве процедур, обрабатывающих факты любого типа, и на множестве специфических фактов, описывающих частную область знаний. Основное достоинство ДП по сравнению с ПП заключается в том, что в ДП нет необходимости указывать способ использования конкретных фрагментов знания. Простые утверждения могут использоваться несколькими способами, и может оказаться неудобным фиксировать эти способы заранее. Указанное свойство обеспечивает гибкость и экономичность ДП, т.к. позволяет по-разному использовать одни и те же факты. В ДП знание рассматривается как множество независимых или слабо зависимых фактов, что позволяет осуществлять модификацию знаний и обучение простым добавлением или устранением утверждений. Для ПП проблема модификации значительно сложнее, т.к. здесь необходимо учитывать, каким образом используется данное утверждение. Однако известно, что существует значительное количество сущностей, которые удобно представить в виде процедур и весьма трудно - в чисто декларативном представлении. Желание использовать достоинства ДП и ПП привело к разработке формализмов, использующих смешанное представление, т.е. декларативное представление с присоединенными, процедурами (например, фрейм-представление или сети с присоединенными процедурами) или процедурное представление в виде модулей с декларативными образцами. Все многообразие моделей представления знаний можно разбить на два типа: логические и эвристические. В основе логических моделей представления знаний лежит понятие формальной системы (теории). Примерами формальных теорий могут служить исчисление предикатови любая конкретная система продукций. В логических моделях представления знаний нашли применение исчисления предикатов (обычно первого порядка). Особенно активизировалось использование исчисления предикатов после создания мощных процедур поиска вывода: метода резолюций и обратного метода. Эти методы были обогащены эвристическими процедурами, которые существенно повысили эффективность вывода. Перечисленные методы являются системами дедуктивного типа, т.е. в них используется модель получения вывода из заданной системы посылок с помощью фиксированной системы правил вывода. Дальнейшим развитием предикатных систем являются системы индуктивного типа, в которых правила вывода порождаются системой на основе обработки конечного числа обучающих примеров. Особое место среди логик, используемых для представления знаний, занимают логики отношений, получивших название псевдофизических. Особенность этих логик состоит в использовании в правилах вывода конкретных знаний о свойствах отношений внутри предметных областей. Псевдофизические логики и индуктивные модели не получили пока широкого применения в ЭС. В логических моделях представления знаний отношения, существующие между отдельными единицами знаний, выражаются только с помощью тех небогатых средств, которые предоставляются синтаксическими правилами используемой формальной системы. В отличие от формальных моделей эвристические модели имеют разнообразный набор средств, передающих специфические особенности той или иной предметной области. Именно поэтому эвристические модели превосходят логические как по возможности адекватно представить проблемную область, так и по эффективности используемых правил вывода. К эвристическим моделям, используемым в ЭС, можно отнести сетевые, фреймовые и продукционные модели. Следует отметить, что продукционные модели для представления знаний в ЭС отличаются от формальных продукционных систем как тем, что они используют более богатые правила, так и тем, что они содержат эвристическую информацию о специфике проблемной области, выражаемую часто в виде семантических структур. Ниже приведено описание способов представления знаний в логической модели (на примере языка исчисления предикатов) и в эвристической модели (на примере семантических сетей, фреймов и продукционных систем).
Модули, управляемые образцами В традиционном программировании команды устанавливаются в жесткой фиксированной последовательности. По умолчанию после выполнения i-й команды выполняется (i+1)-я команда, если i-я команда не является командой ветвления. Все места в традиционном программировании указываются явно. Подобный способ программирования удобен в тех случаях, когда последовательность обработки мало зависит от обрабатываемых данных, т.е. тогда, когда ветвление является исключением, а не нормой. В противном случае программу лучше рассматривать как совокупность независимых модулей, управляемых образцами. На каждом шаге работы такая программа анализирует текущую ситуацию и определяет по анализу образцов, какой модуль подходит для обработки этой ситуации. Каждый управляемый образцом модуль (УОМ) состоит из механизмов исследования и модификации одной или нескольких структур данных. Диапазон УОМ может колебаться в широких пределах: от простого продукционного правила до процедуры произвольной степени сложности, вызываемой по образцу. Каждый УОМ на очередном шаге работы анализирует данные рабочей памяти, проверяя наличие структур, которые сопоставляются с его образцом. Системы, построенные на основе управляемых образцами модулей, называют системами вывода, управляемыми образцами [69]. Функции управления в этих системах осуществляет интерпретатор. С точки зрения представления знаний подход, использующий управляемые образцами модули, можно охарактеризовать следующими особенностями. 1. Разделение постоянных знаний, хранимых в базе знаний, и временных знаний, хранимых в рабочей памяти. 2. Структурная независимость модулей. Это свойство облегчает модификацию и совершенствование системы, что чрезвычайно важно для ЭС, постоянно модифицирующих свои знания. Кроме того, независимость модулей упрощает объединение программ, написанных разными авторами. 3. Отделение схемы управления от модулей, несущих знания о проблемной области. Данное свойство позволяет применять различные схемы управления. Системы, управляемые образцами, классифицируются в соответствии с ограничениями, накладываемыми на модули. На рис.6.5 приведена классификация систем, управляемых образцами, которая может рассматриваться и как классификация модулей, управляемых образцами.
Рис. 6.5. Классификация систем, управляемых образцами
Если системы, управляемые образцами, состоят из модулей, локализованных на вершинах сети, которые активизируются сигналами, приходящими по дугам, то такие системы называются системами, основанными на сетях. Большинство систем, управляемых образцами, удовлетворяет следующему ограничению: все исследования данных рабочей памяти в каждом модуле объединены и предшествуют всем действиям по модификации данных. Таким образом, модуль разделяется на две части: предусловие, исследующее данные, и действие, модифицирующее данные. Модули, имеющие такое деление, называют правилами [69], а системы, использующие такие правила, называют системами, основанными, на правилах. Разделение операции исследования и модификации данных облегчает отладку системы. Системы, основанные на правилах, разделяются по видам правил на продукционные системы и трансформационные системы. Продукционные системы образованы из правил, в которых сопоставление и планирование (управление) являются явными функциями системы, зафиксированными в интерпретаторе. Трансформационные системы, в отличие от продукционных, могут не иметь явных функций по сопоставлению правил и управлению правилами. Примерами трансформационных систем являются формальные системы и системы формальных грамматик. Продукционные системы могут быть разделены на продукционные системы, управляемые данными (предусловиями правил), и на продукционные системы, управляемые целями (действиями правил). Традиционно под продукционными системами понимают только системы, использующие вывод, направляемый данными. Обычно предусловие задается в виде логической комбинации утверждений о данных рабочей памяти, а действием является некоторая операция по модификации памяти. Сложность действий колеблется в значительных пределах: от простой операции присваивания до функции произвольной степени сложности. В продукционных системах, управляемых целями, предусловия и действия являются утверждениями о данных, Здесь вывод осуществляется в обратном направлении от утверждений, которые должны быть доказаны. Итак, представление знаний в виде УОМ и продукционных правил обладает следующими достоинствами: 1) модульностью организации знаний; 2) независимостью правил, выражающих самостоятельные "куски" знаний; 3) легкостью и естественностью модификации знаний; 4) отделением управляющих знаний, что позволяет применять различные управляющие стратегии; 5) возможностью создания для ряда приложений управляющих механизмов для автоматического решения задач. Основным недостатком данного подхода является его более низкая эффективность по сравнению с методами традиционного программирования.
|
