112723 (Линия "Формализация и моделирование" учебного курса "Информатика"), страница 6

Моделирование знаний в курсе информатики

Изучаемые вопросы:

• Что такое база знаний.

• Различные типы моделей знаний.

• Логическая модель знаний и Пролог.

Среди разнообразных систем искусственного интеллекта наи­более распространенными являются экспертные системы. В основе экспертной системы лежит база знаний — модель знаний в оп­ределенной предметной области, представленная в формализо­ванном виде и сохраненная в памяти компьютера.

Существуют различные типы моделей знаний. Наиболее извес­тные из них — продукционная модель, семантическая сеть, фрей­мы, логическая модель.

Продукционная модель знаний построена на правилах (они на­зываются продукциями), представляемыми в форме:

ЕСЛИ выполняется некоторое условие ТО выполняется некоторое действие

На основе поступающих данных экспертная система, анализи­руя имеющиеся правила, принимает решение о необходимых дей­ствиях. Например:

ЕСЛИ температура в помещении ≤15° ТО включить отопление

Продукционные модели часто используются в промышленных экспертных системах.

Семантические сети. Семантической сетью называется система понятий и отношений между ними, представленная в форме ориен­тированного графа. Это одна из наиболее гибких и универсальных форм моделей знаний. На рис. 3 приведен пример, представляю­щий в форме графа сведения, заключенные в предложении: «Петух Петя является птицей, и он умеет кукарекать».

Рис. 3. Пример семантической сети

Фреймы. Фрейм — это некоторый абстрактный образ, относя­щийся к определенному типу объектов, понятий. Фрейм объеди­няет в себе атрибуты (характеристики), свойственные данному объекту. Фрейм имеет имя и состоит из частей, которые называ­ются слотами. Изображается фрейм в виде цепочки:

Имя фрейма = ...<слот N>

Вот пример фрейма под названием «Битва»:

Битва =

Такое представление называется прототипом фрейма. Если же в слоты подставить конкретные значения, то получится экземп­ляр фрейма. Например:

Битва =

Слоты сами могут быть фреймами. Таким образом, возможны иерархии фреймов, сети фреймов. К фреймам применимо поня­тие наследования свойств. Для реализации моделей знаний с ис­пользованием фреймов хорошо подходит технология объектно-ориенированного программирования.

Логическая модель знаний представляет собой совокупность ут­верждений. О каждом утверждении можно сказать: истинно оно или ложно. Утверждения делятся на факты и правила. Совокуп­ность фактов представляет собой базу данных, лежащую в основе базы знаний. Правила имеют форму «ЕСЛИ А, ТО Б» (здесь есть сходство с продукционной моделью). Механизм вывода основан на аппарате математической логики (он называется исчислением предикатов первого порядка). Прикладные возможности этой мо­дели весьма ограничены. Логическая модель знаний лежит в осно­ве языка ПРОЛОГ.

ПРОЛОГ является языком логического программирования. Как известно, в программировании для ЭВМ существует не­сколько различных направлений (парадигм): процедурное про­граммирование, функциональное программирование, логичес­кое программирование, объектно-ориентированное программи­рование. В языке Пролог реализована логическая парадигма. Однако в рамках базового курса информатики использование Пролога очень ограничено и о программировании, в полном смысле этого слова, здесь речи не идет. Пролог рассматривается лишь как средство построения несложных баз знаний логичес­кого типа. При таком подходе систему Пролог можно рассмат­ривать как своеобразную систему управления базами знаний (по аналогии с СУБД). Она позволяет создавать базу знаний и обра­щаться к ней с запросами.

Реализации Пролога существуют для большинства компьюте­ров, доступных школам. Поэтому представляется возможным пред­лагать Пролог в качестве средства для практической работы по теме «Искусственный интеллект и моделирование знаний».

Требования к знаниям и умениям учащихся по линии формализации и моделирования

Учащиеся должны знать:

• что такое модель; в чем разница между натурной и информа­ционной моделью;

• какие существуют формы представления информационных моделей (графические, табличные, вербальные, математические);

• что такое реляционная модель данных; основные элементы реляционной модели: запись, поле, ключ записи;

• что такое модель знаний, база знаний;

• из чего строится логическая модель знаний;

• какие проблемы решает раздел информатики «Искусствен­ный интеллект»;

• что такое система, системный анализ, системный подход;

• что такое граф, элементы графа;

• что такое иерархическая система и дерево;

• состав базы знаний на Прологе;

• как в Прологе представляются факты и правила;

• как в Прологе формулируются запросы (цели).

Учащиеся должны уметь:

• приводить примеры натурных и информационных моделей;

• проводить в несложных случаях системный анализ объекта (фор­мализацию) с целью построения его информационной модели;

• ставить вопросы к моделям и формулировать задачи;

• проводить вычислительный эксперимент над простейшей математической моделью;

• ориентироваться в таблично-организованной информации;

• описывать объект (процесс) в табличной форме для простых случаев;

• различать декларативные и процедурные знания, факты и правила.

• ориентироваться в информационных моделях на языке гра­фов;

• описать несложную иерархическую систему в виде дерева;

• построить базу знаний на Прологе для простой предметной области (типа родственных связей);

• сформулировать на Прологе запросы к данной базе знаний;

• работать на компьютере в среде системы программирования Пролог.

Примерное содержание и планирование линии «Формализация и моделирование» в базовом курсе средней школы по учебнику Макаровой Н.В. «информатика 7 – 9 кл.»

УРОК ПО ИЗУЧЕНИЮ ПОНЯТИЯ МОДЕЛИ