условий А и их актуализации с последующим выбором (восходящий тип). Во втором случае поиск осуществляется по заключению продукции (нисходящий тип).
7. Управление по именам. В этом случае продукциям задают специмена, которые обеспечивают сужение фронта готовой продукции.
Семантические сети Термин семантическая означает смысловая, а сама семантика -
это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, т.е. наука, определяющая смысл знаков.
Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними.
Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения - это связи типа: "это" ("is"), "имеет частью" ("haspart"), "принадлежит", "любит". Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:
•класс - элемент класса;
•свойство - значение;
•пример элемента класса.
Можно ввести несколько классификаций семантических сетей. Например, по количеству типов отношений:
однородные (с единственным типом отношений);
неоднородные (с различными типами отношений). По типам отношений:
бинарные (в которых отношения связывают два объекта);
n-арные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий). Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:
связи типа "часть-целое" ("класс-подкласс", "элементмножество" и т.п.);
функциональные связи (определяемые обычно глаголами "производит", "влияет"...);
141
количественные (больше, меньше, равно...);
пространственные (далеко от, близко от, за, под, над ...);
временные (раньше, позже, в течение...);
атрибутивные связи ( иметь свойство, иметь значение ...);
логические связи (и, или, не) и др.
Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, соответствующей поставленному вопросу.
Основное преимущество этой модели - в соответствии современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток модели - сложность поиска вывода на семантической сети.
Для реализации семантических сетей существуют специальные сетевые языки, например NET [23] и др. [25]. Широко известны экспертные системы, использующие семантические сети в качестве языка представления знаний - PROSPECTOR, CASNET, TORUS.
Фреймы Представление знаний в форме фреймов (прообразов) впервые
было разработано М. Мимским в 1975г. Фрейм относится к психологическим понятиям, касающихся нашего восприятия. По структуре он представляет собой иерархию отношений типа: “абсолютное - конкретное”. Сложные объекты представляются комбинацией нескольких фреймов, образующих фреймовую сеть. На самом верхнем уровне фрейма представлена фиксированная информация - факт, который обычно считается истинным (имя фрейма). На последующих уровнях расположено множество так называемых слотов, которые обязательно должны быть заполнены конкретными значениями и данными. В общем, фрейм - единица представления знаний, заполненная в прошлом, детали которой могут быть изменены согласно текущей ситуации. В одной системы различные фреймы могут иметь одинаковые слоты. В одном фрейме одинаковых слотов не должно быть. Некоторые слоты фрейма обычно определяются значениями по умолчанию. Фреймовые системы связаны с информационно - поисковыми сетями. Если фрейм
142
- кандидат не соответствует текущей проблеме, то он включается в другую сеть.
Основные свойства фреймов.
1. Базовый тип. В этом типе запоминается только наиболее важные объекты данного предмета, на основании которого строятся фреймы.
Процесс сопоставления фреймов и объектов реальности. При сопоставлении обязательно задаются цели сопоставления. При этом:
- в начале выбирается базовый фрейм; - если в каком-то слоте возникает ошибка, то этому слоту
(атрибуту) присваивается новое значение; - если не находится подходящего фрейма из данной системы, то
добавляется новый, удовлетворяющий этой системе.
Необходимо сохранение иерархической структуры фреймов, что позволяет использовать информацию верхних структур фреймами нижних структур.
Для создания сложных систем создают межфреймовые сети, для чего используют указатели различия фреймов.
Сеть фреймов Иерархическая структура основывается на отношениях
“абстрактной конкретности”. Кроме абстрактной конкретности при построении фреймов используют отношение “часть - целое”, которые позволяют, объекты нижнего уровня показать частью объектов верхнего уровня. A - “абстрактная конкретность”
PART-OF - “часть-целое”
В отношении PART-OF нельзя использовать наследование свойств или атрибутов. Если это необходимо, используют отношение
IS-A.
Описание фреймов
Имя слота |
Указатель |
Указатель |
Значен |
Домен |
(атрибута) |
наследован |
атрибута |
ия |
|
|
ия |
слота |
слота |
|
Слот 1 Слот |
|
|
|
|
2 - - - |
|
|
|
|
143
Имя фрейма - уникальное имя в сети фреймов. Имя слота - уникальное имя во фрейме.
Указатель наследования показывают какую информацию об атрибутах слота из фреймов верхнего уровня наследуют слоты с теми же именами во фреймах нижнего уровня.
Принимаемое значение указателей наследования следующие:- уникальное имяуникальное свойствонаследование с установлением границигнорируется наследование
Указатель атрибутов показывает, является ли данный слот типом данных или служит указателем другого фрейма.
Значение слота должно совпадать с указанным типом данных и при этом выполняться указанный тип наследования.
Демон - процедура, автоматически запускаемая при выполнении некоторого условия. Запуск осуществляется при обращении к соответствующему слоту.
Механизм выбора реализуется через присоединительную процедуру. Данный механизм позволяет описывать иерархическую сетевую программу управления выводом.
Кроме этой процедуры используют два способа управления: управление с помощью демона управление с помощью механизма наследования
Преимущества и недостатки фреймов систем
1)фреймовское представление позволяет описывать и управлять сложными знаниями больших объемов на основе описания концептуальных объектов;
2)в целях увеличения гибкости системы, декларитивные и процедурные знания концептуальных объектов комбинируют;
3)при решении сложных проблем используют комбинации управления выводом.
При описании систем, которые невозможно представить в виде фреймов, описание с помощью продукционных систем усложнено или невозможно, используют семантические фреймовые сети.
Искусственный интеллект - это одно из направлений систем обработки информации, цель которого разработка аппаратно-
144
программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, традиционно считающиеся интеллектуальными, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.
Основное направление искусственного интеллекта - это представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Оно связано с разработкой моделей представления знаний, созданием баз знаний, образующих ядро экспертных систем (ЭС). В последнее время включает в себя модели и методы извлечения и структурирования знаний и сливается с инженерией знаний.
Самую существенную часть систем искусственного интеллекта составляют экспертные системы. Экспертная система обычно определяется как программа ЭВМ, моделирующая действия эксперта человека при решении задач в узкой предметной области: составление базы знаний и накопления их.
Продукционная модель позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие). Данная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.
Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними. Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:
•класс - элемент класса;
•свойство - значение;
•пример элемента класса.
Фрейм - это структура знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имeeт глубокое психологическое обоснование. Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. Фреймом называется также формализованная модель для отображения образа.
В качестве инструментальных средств построения экспертных систем выступают:
145