Лекция 8 (Гиренко - Лекции), страница 2
Описание файла
Файл "Лекция 8" внутри архива находится в папке "Лекции Гиренко". Документ из архива "Гиренко - Лекции", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "информационные технологии" из 2 семестр, которые можно найти в файловом архиве РТУ МИРЭА. Не смотря на прямую связь этого архива с РТУ МИРЭА, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "лекции и семинары", в предмете "информационные технологии" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "Лекция 8"
Текст 2 страницы из документа "Лекция 8"
Логический вывод позволяет расширять возможности "общения" наиболее просто и наглядно. Так, для приведенных типов запросов системе достаточно будет сообщить три правила:
-
х—ДЕД у если х—ОТЕЦ а и а—РОДИТЕЛЬ у;
-
х—РОДИТЕЛЬ у если х—ОТЕЦ у или х—МАТЬ у;
-
х—ВНУК у если у—ДЕД х.
Эти правила содержат естественные и очевидные определения понятий ДЕД, РОДИТЕЛЬ, ВНУК. Поясним, в чем состоит логический вывод для запроса "А—ДЕД В?" в предположении, что в базе данных имеются факты: А—ОТЕЦ Б и Б—МАТЬ В. При этом для упрощения опустим тонкости, связанные с падежными окончаниями. Пользуясь определением 1, система придет к необходимости проверки существования такого индивидуума а, что факты А—ОТЕЦ а и а—РОДИТЕЛЬ В истинны. Если такой а существует, то А—ДЕД В, если не существует такого а, то А не является дедом В.
Зависимость продукций
Продукционные системы, содержащие аппарат логического вывода, отличает высокая степень общности правил обработки данных. Однако именно эта общность приводит к ухудшению динамических свойств соответствующих продукционных программ, к трудностям их модификации и развития. Если учесть, что реальное количество продукций в задачах исчисляется сотнями и более, трудоемкость их правильного взаимного расположения становится очевидной. Практически, при программировании неформальных "человеческих" процедур можно вручную создавать и сопровождать для нескольких десятков продукций, максимум — для 100-200. Продукции зависимы, и за правильное выявление этой зависимости отвечает программист. Новые продукции необходимо вручную вставлять на нужное место.
Мы могли бы использовать во множестве решений только конкретные факты, например правила ДОМ -> ДОМА, МАМА -> МАМЫ и т. д., и динамичность соответствующего множества решений была бы восстановлена — подобные правила можно было бы вводить в произвольном порядке. Однако цена подобной "динамичности" окажется непомерно высокой — полный отказ от обобщенных правил.
Желательно восстановить динамичность продукционно-логических систем, сохранив при этом в полном объеме возможность использования обобщенных правил. Продукционная система должна взять на себя функции распознавания и интерпретации приоритета продукций — программист должен только описывать ситуации и соответствующие им действия.
Фреймы
Фрейм - структура знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование.
Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. В психологии и философии известно понятие абстрактного образа. Например, слово "комната" вызывает у слушающих образ комнаты: "жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м2 ". Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна мы получим уже чулан, а не комнату), но в нем есть "дырки", или "слоты", - это незаполненные значения некоторых атрибутов - количество окон, цвет стен, высота потолка. покрытие пола и др.
В теории фреймов такой образ называется фреймом. Фреймом называется также и формализованная модель для отображения образа.
Структуру фрейма можно представить так;
ИМЯ ФРЕЙМА:
(имя 1-го слота: значение 1-го слота),
(имя 2-го слота: значение 2-го слота),
- - - -
(имя N-го слота: значение N-гo слота).
Ту же запись представим в виде таблицы, дополнив двумя столбцами.
В таблице дополнительные столбцы предназначены для описания типа слота и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов. В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма - так образуются сети фреймов.
Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных.
Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:
-
фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);
-
фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);
-
фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);
-
фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.
Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по АКО-связям (A-Kind-Of = это). Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, т.е. переносятся, значения аналогичных слотов.
Пример. Например, в сети фреймов на рис. 2 понятие "ученик" наследует свойства фреймов "ребенок" и "человек", которые находятся на более высоком уровне иерархии. Так, на вопрос: "Любят ли ученики сладкое?" Следует ответ: "Да", так как этим свойством обладают все дети, что указано во фрейме "ребенок". Наследование свойств может быть частичным, так, возраст для учеников не наследуется из фрейма "ребенок", поскольку указан явно в своем собственном фрейме.
Рис. 2. Сеть фреймов
Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является способность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также гибкость и наглядность.
Специальные языки представления знаний в сетях фреймов FRL (Frame Representation Language) и другие позволяют эффективно строить промышленные экспертные системы.
Формальные логические модели
Традиционно в представлении знаний выделяют формальные логические модели, основанные на классическом исчислении предикатов 1 порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Исчисление предикатов 1 порядка в промышленных экспертных системах практически не используется. Эта логическая модель применима в основном в исследовательских "игрушечных" системах, так как предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области.