29

Экспертная система базируется на двух важных положениях: представление знаний (их формализация) и извлечение этих знаний, т.е. реализации процедуры вывода. Следовательно, предполагается формализация рассуждений.

Преимущество логического подхода в построении экспертных систем связано с адекватным представлением фактов и правил базы знаний в виде аксиом логической теории. Процесс вывода заключения интерпретируется как дедуктивный процесс доказательства теоремы.

С другой стороны, процессор вывода на базе других формализмов может извлекать заключения, которые иногда не могут интерпретироваться логикой. Такие случаи характерны для продукционных систем, особенно при наличии в правилах отрицания, когда процессор вывода может порождать необоснованные с точки зрения логики результаты.

Знания эксперта представляют совокупность фактов узкой предметной области, правил вывода из этих фактов заключений, рассуждений, выраженных в форме фраз естественного языка, которые формализуются и становятся содержанием базы знаний. С другой стороны, экспертные знания востребуются пользователем в форме вопросов на естественном языке. Под естественным языком следует понимать некоторое, возможно, ограниченное подмножество разговорного или профессионального языка.

Для того чтобы пользователь мог эффективно взаимодействовать с экспертной системой, ее интерфейс должен выполнять две функции: давать советы и объяснения пользователю и управлять приобретением знаний. Взаимодействие эксперта, пользователя и структурных частей системы можно представить в виде следующей базовой структуры экспертной системы (рис.1).

Объем знаний, необходимый для любого значительного приложения экспертных систем, обычно велик и поэтому для выборки, обновления и поддержания таких объемов знаний экспертным системам необходимы "хорошие" модели представления знаний. Кроме того, удачная модель представления может значительно облегчить построение логического вывода. В экспертных системах возможны модели представления знаний:

в форме продукционных правил;

логическая;

семантические сети;

фреймы;

комбинированные.

Продукционные модели. Продукционные системы представляются в форме правил-продукций "если...то". 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. Недостаток продукция состоит в том, что при их большом количестве становится трудоемкой проверка непротиворечивости системы продукций, например при добавлении новых правил. Такие случаи характерны для продукционных систем, особенно при наличии в правилах отрицания, когда процессор вывода может порождать необоснованные с точки зрения логики результаты.

Логические модели позволяют хранить в базе лишь те знания, которые образуют множество аксиом, а все остальные знания – получать из них по правилам вывода. Логика обладает точной, простой и декларативной семантикой, поскольку она не является системой программирования. Более того, как показывает пример силлогизмов, логические рассуждения относительно близки к обычным рассуждениям человека. К недостаткам данной модели можно отнести ее неструктурируемость, а также невозможность манипулирования понятиями, истинность которых не определена.

Семантические сети обладают полнотой описания предметной области, определяют смысловые отношения между объектами. Семантика и свойства отношений может быть различной: принадлежности, каузальности, наследования, коррелятивности и т.д. В отличие от логических моделей представления знаний семантические сети позволяют успешно структурировать информацию и наглядно представить круг решаемых проблем в большей степени, чем множество правил, относящихся к ним. Связанная информация в семантических сетях хранится вместе, однако построение выводов в ней чрезвычайно затруднено.

В основе теории фреймов лежит восприятие фактов посредством полученной извне информации о некотором явлении с уже имеющимися данными, накопленными опытным путем или полученными в результате вычислений. Когда человек попадает в новую ситуацию, он вызывает из своей памяти основную структуру, называемую фреймом. Фрейм (рамка – это единица представления знаний, запомненная в прошлом, детали которой могут быть изменены согласно текущей ситуации. Класс некоторых объектов (процессов) может определяться одним типичным (базовым) объектом, который включает наиболее существенные характеристики объектов данного класса.

Фреймовое представление называют также и объектным, и это роднит с объектно-ориентированным представлением. Поэтому свойства объектно-ориентированного представления присущи и фреймовому представлению: наследование, полиморфизм и т.д. В связи с этим она имеет все свойства, присущие языку представления знаний, и одновременно она являет собой новый способ обработки информации. В настоящее время во фреймовые системы привнесены также свойства языка программирования, что позволило на базе теории фреймов программировать задачи. Представление совокупности фреймов, связанных отношениями, сближает ее с семантическими сетями. Логические выводы в фреймовых моделях также затруднены. Однако отображение фрейма в форму предикатов первого порядка позволяют модифицировать методы доказательства, развитые в теории предикатов первого порядка. Модификация не тривиальна, однако в последнее время наметились успехи в этой области.

Настоящие методические указания предназначены для самостоятельного изучения в лабораторном практикуме составных частей архитектуры экспертной системы, представленной на рис. 1. В частности, создание интерфейса пользователя, представление знаний в форме фреймов – создание, конкретизация слотов, удаление и т.д., и наконец, создание экспертных систем, основанных на фреймовом представлении.

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №1

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ С ПОМОЩЬЮ ПРОДУКЦИОННЫХ СИСТЕМ

Цель – знакомство с продукционной системой представления знаний.

СИСТЕМА ПРОДУКЦИЙ образуется множеством правил продукций. Эти правила формулируют определенные действия при выполнении некоторых заданных условий. В самом простом виде правила продукций близки по смыслу импликации "если-то", поэтому для правил продукций можно принять обозначение

A  B,

где A - условия применимости, а B - заключение или действие, которое имеет место при истинности A.

Рассмотрим пример продукционной экспертной системы, предназначенной для различения животных. Ниже представлен граф И/ИЛИ для правил вывода этой системы.

run:-animal_is(X),!,nl,write($Я думаю, что это $),write(X),nl,clr.

run:- write($Я не знаю такого животного$),nl,clr.

clr:-abolish(bd_positive/2),abolish(bd_negative/2).

ask(X,Y):-write(X),write(Y),write($ ? $),read(Rep),nl,

remember(X,Y,Rep).

remember(X,Y,yes):-asserta((bd_positive(X,Y))).

remember(X,Y,no):-asserta((bd_negative(X,Y))),fail.

positive(X,Y):-bd_positive(X,Y),!.

positive(X,Y):-not(negative(X,Y)),!,ask(X,Y).

negative(X,Y):-bd_negative(X,Y).

animal_is('гепаpд'):-it_is('млекопитающее'),

it_is('хищник'),

positive('имеет ','рыжекоричневый_цвет'),

positive('имеет ','темные_пятна'),!.

animal_is('тигр'):-it_is('млекопитающее'),

it_is('хищник'),

positive('имеет ','рыжекоричневый_цвет'),

positive('имеет ','черные_полосы'),!.

animal_is('жираф'):-it_is('копытное'),

positive('имеет ','длинные_ноги'),

positive('имеет ','длинную_шею'),

positive('имеет ','темные_пятна'),!.

animal_is('зебра'):-it_is('копытное'),

positive('имеет ','черные_полосы'),!.

animal_is('страус'):-it_is('птица'),

positive('не_умеет ','летать'),

positive('имеет ','длинные_ноги'),

positive('имеет ','длинную_шею'),

positive('имеет ','черно-белый_цвет'),!.

animal_is('пингвин'):-it_is('птица'),

positive('не_умеет ','летать'),

positive('умеет ','плавать'),

positive('имеет ','черно-белый_цвет'),!.

animal_is('альбатрос'):-it_is('птица'),it_is('хищник'),!.

animal_is('воробей'):-it_is('птица').

it_is('млекопитающее'):-positive('имеет ','шеpсть');

positive('может ','давать_молоко'),!.

it_is('птица'):-positive('имеет ','перья'),

positive('может ','откладывать_яйца'),

!.

it_is('хищник'):-positive('может ','есть_мясо'),

(positive('имеет ','острые_зубы'),

positive('имеет ','когти'),

positive('имеет ','вперед_смотрящие_глаза'));

(positive('имеет ','мощный_клюв')),!.

it_is('копытное'):-it_is('млекопитающее'),

positive('имеет ','копыта');

it_is('млекопитающее'),

positive('может ','жевать_жвачку'),!.

ЗАДАНИЕ. Запустить приведенную программу и задать несколько вопросов для определения животного. При ответах на вопросы программы следует отвечать yes/no. После ответа необходимо ставить точку.

ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА №2

Представление фреймов в Прологе

Характеристику объекта можно пред­ставить тройкой (объект, атрибут_j,значение_j).

Собрав все тройки, касающиеся данного объекта, получим объектное представление области рассуждений, относительно данного объекта. Общая форма этого представления такова:

Объект(атрибут_j,значение_j), j=1,...,m

Таким образом, вместо построения различных независимых формул строим более крупную структуру полной информации об объекте, которую называют фреймом. Если требуется информация о некотором объекте, то обращаются к соответствующему фрейму, внутри которого находятся свойства и факты относительно рассматриваемого объекта. Заметим, что объектное представление можно получить как из логического, так и из других представлений знаний.

Каждая пара (атрибут, значение) является слотом. Нетрудно заметить, что фрейм содержит различные (наиболее важные) слоты, характеризующие данный объект. Кроме того фрейм содержит как информационные, так и процедурные элементы (демоны), которые обеспечивают преобразование информации внутри фрейма и связи его с другими фреймами. Элементы фрейма – слоты могут быть пустыми и заполняться в процессе активизации фрейма в соответствии с определенными условиями. Таким образом, фреймы представляют собой декларативно–процедурные структуры, т.е. совокупность описаний и (возможно) связанных с ними процедур-демонов, доступ к которым выполняется прямо из фрейма.

Фрейм состоит из произвольного числа слотов, среди которых имеются системные слоты и слоты, определяемые пользователем. Каждый слот характеризуется определенной структурой и уникальным именем внутри данного фрейма.

Базовые фреймы используются для указания наиболее важных объектов, позволяют добиться лучшего понимания сущности данного объекта. На основании базового фрейма строятся фреймы для новых состояний. При этом каждый фрейм содержит слот-указатель подструктуры, что позволяет различным фреймам совместно использовать одинаковые части.

Понятие "наследование свойств" позволяет фреймам заимствовать свойства, которые имеют другие фреймы. Указатели наследования касаются только фреймовых систем иерархического типа, основанных на отношениях "абстрактное – конкретное". Они показывают, какую информацию об атрибутах слотов во фрейме верхнего уровня наследуют слоты с такими же именами во фрейме нижнего уровня.

Различают: фрейм-образец (прототип и фрейм-экземпляр (пример.

Фрейм-прототип (протофрейм) содержит знания, общие для всех частных случаев, т.е. примеров.

Фрейм-пример (фрейм-экземпляр) содержит знания, отличающие частные случай от общего.

Фрейм представляется в следующем виде:

F=(<I>,< r₁ f₁ >,< r₂ f₂>,…,< r_n f_n>),

где I – имя фрейма, r_i -имя слота, f_i - значение слота (i = 1,…,n). В качестве имен фреймов могут выступать имена объектов, событий, процессов и т.п. Слотами выступают характерные свойства или атрибуты описываемых объектов с именем I. В качестве значений слотов могут выступать:

имена других фреймов,

имена процедур,

конкретные значения слотов.

1. Имя фрейма – уникальный идентификатор. Для каждого фрейма определен слот ISA– родительский данного фрейма, и слот дочерних фреймов, задаваемых списком имен (указателей). В список слотов включается ряд слотов, необходимых для организации интерфейса с пользователем, для организации внутрисистемных процессов и т.п. В их число входят, например, слоты для определения имени пользователя, даты определения, даты изменения текста, комментарии и т.п.