Характеристика инструментальных средств

3.2. Характеристика инструментальных средств

Трудоемкость разработки ИИС в значительной степени зави­сит от используемых инструментальных средств. Инструменталь­ные средства для разработки интеллектуальных приложений можно классифицировать по следующим основным параметрам:

• уровень используемого языка;

• парадигмы программирования и механизмы реализации;

• способ представления знаний;

• механизмы вывода и моделирования;

• средства приобретения знаний;

• технологии разработки приложений.

Уровень используемого языка. Мощность и универсаль­ность языка программирования определяет трудоемкость разра­ботки ЭС.

Рекомендуемые материалы

1. Традиционные (в том числе объектно-ориентированные) языки программирования типа С, С++ (как правило, они ис­пользуются не для создания ЭС, а для создания инструменталь­ных средств).

2. Специальные языки программирования (например, язык LISP, ориентированный на обработку списков; язык логического программирования PROLOG; язык рекурсивных функций РЕФАЛ и т.д.). Их недостатком является слабая приспособленность к объединению с программами, написанными на языках тради­ционного программирования.

3. Инструментальные средства, содержащие многие, но не все компоненты ЭС (например, система ОРS 5, которая поддержива­ет продукционный подход к представлению знаний; языки КRL и FRL, используемые для разработки ЭС с фреймовым представ­лением знаний). Такое программное обеспечение предназначено для разработчиков, владеющих технологиями программирования и умеющих интегрировать разнородные компоненты в про­граммный комплекс.

4. Оболочки ЭС общего назначения, содержащие все про­граммные компоненты, но не имеющие знаний о конкретных предметных средах. Средства этого типа и последующего не тре­буют от разработчика приложения знания программирования. Примерами являются ЭКО, Leonardo, Nexpert Object, Карра, ЕХSYS, GURU, ART, КЕЕ и др. В последнее время все реже упо­требляется термин «оболочка», его заменяют более широким тер­мином «среда разработки». Если хотят подчеркнуть, что средство используется не только на стадии разработки приложения, но и на стадиях использования и сопровождения, то употребляют тер­мин «полная среда» (complete environment). Для поддержания всего цикла создания и сопровождения программ используются интегрированные инструментальные системы, например КЕATS, VITAL. Основными ком­понентами системы КЕATS являются: ACQUIST - средства фрагментирования текстовых источников знаний, позволяющие разбивать текст или протокол беседы с экспертом на множество взаимосвязанных, аннотированных фрагментов и создавать по­нятия (концепты); FLIK — язык представления знаний средства­ми фреймовой модели; GIS — графический интерфейс, использу­емый для создания гипертекстов и концептуальных моделей, а также для проектирования фреймовых систем; ERI — интерпре­татор правил, реализующий процедуры прямого и обратного вы­вода; TRI — инструмент визуализации логического вывода, демонстрирующий последовательность выполнения правил; ТаЫеs — интерфейс манипулирования таблицами, используемы­ми для хранения знаний в БЗ; CS — язык описания и распростра­нения ограничений; TMS —  система поддержания истинности.

При использовании инструментария данного типа могут воз­никнуть следующие трудности:

а) управляющие стратегии, заложенные в механизм вывода, могут не соответствовать методам решения, которые использует эксперт, взаимодействующий с данной системой, что может привести к неэффективным, а возможно, и неправильным ре­шениям;

б) способ представления знаний, используемый в инструмен­тарии, мало подходит для описания знаний конкретной предмет­ной области.

Большая часть этих трудностей разрешена в проблемно/пред­метно-ориентированных средствах разработки ИИС.

5. Проблемно/предметно-ориентированные оболочки и сре­ды (не требуют знания программирования):

• проблемно-ориентированные средства — предназначены для решения задач определенного класса (задачи поиска, управления, планирования, прогнозирования и др.) и содержат соот­ветствующие этому классу альтернативные функциональные модули;

• предметно-ориентированные средства — включают знания о типах предметных областей, что сокращает время разработки БЗ.

При использовании оболочек и сред разработчик приложе­ния полностью освобождается от программирования, его основ­ные трудозатраты связаны с формированием базы знаний.

Парадигмы программирования и механизмы реализации. Спо­собы реализации механизма исполняемых утверждений часто на­зывают парадигмами программирования. К основным парадигмам относят следующие:

• процедурное программирование;

• программирование, ориентированное на данные;

• программирование, ориентированное на правила;

• объектно-ориентированное программирование.

Парадигма процедурного программирования является самой распространенной среди существующих языков программирова­ния (например, С и Паскаль). В процедурной парадигме актив­ная роль отводится процедурам, а не данным; причем любая про­цедура активизируется вызовом. Подобные способы задания поведения удобны для описаний последова­тельности действий одного процесса или нескольких взаимосвя­занных процессов.

При использовании программирования, ориентированного на данные, активная роль принадлежит данным, а не процедурам. Здесь со структурами активных данных связывают некоторые действия (процедуры), которые активизируются тогда, когда осу­ществляется обращение к этим данным.

В парадигме, ориентированной на правила, поведение опреде­ляется множеством правил вида «условие-действие». Условие за­дает образ данных, при возникновении которого действие прави­ла может быть выполнено. Правила в данной парадигме играют такую же роль, как и операторы в процедурной парадигме. Одна­ко если в процедурной парадигме поведение задается последовательностью операторов, не зависящей от значений обрабатываемых данных, то в парадигме, ориентиро­ванной на правила, поведение не задается заранее предписанной последовательностью правил, а формируется на основе значений данных, которые в текущий момент обрабатываются программой. Подход, ориентированный на правила, удобен для описания поведения, гибко и разнообразно реагирующего на большое мно­гообразие состояний данных.

Парадигма объектного программирования в отличие от про­цедурной парадигмы не разделяет программу на процедуры и данные. Здесь программа организуется вокруг сущностей, назы­ваемых объектами, которые включают локальные процедуры (методы) и локальные данные (переменные). Поведение (функ­ционирование) в этой парадигме организуется путем пересылки сообщений между объектами. Объект, получив сообщение, осу­ществляет его локальную интерпретацию, основываясь на ло­кальных процедурах и данных. Такой подход позволяет описы­вать сложные системы наиболее естественным образом. Он осо­бенно удобен для интегрированных ЭС.

Способ представления знаний. Наличие многих способов пред­ставления знаний вызвано стремлением представить различные типы проблемных сред с наибольшей эффективностью. Обычно способ представления знаний в ЭС характеризуют моделью пред­ставления знаний. Типичными моделями представления знаний являются правила (продукции), фреймы (или объекты), семанти­ческие сети, логические формулы. Инструменталь­ные средства, имеющие в своем составе более одной модели представления знаний, называют гибридными. Большинство со­временных средств, как правило, использует объектно-ориенти­рованную парадигму, объединенную с парадигмой, ориентиро­ванной на правила.

Механизмы вывода и моделирования. В статических ЭС единственным активным агентом, изменяющим информацию, явля­ется механизм вывода экспертной системы. В динамических ЭС изменение данных происходит не только вследствие функциони­рования механизма исполняемых утверждений, но также в связи с изменениями окружения задачи, которые моделируются специ­альной подсистемой или поступают извне. Механизмы вывода в различных средах могут отличаться способами реализации следу­ющих процедур.

1. Структура процесса получения решения:

• построение дерева вывода на основе обучающей выборки (индуктивные методы приобретения знаний) и выбор маршрута на дереве вывода в режиме решения задачи;

• компиляция сети вывода из специфических правил в режи­ме приобретения знаний и поиск решения на сети вывода в режи­ме решения задачи;

• генерация сети вывода и поиск решения в режиме решения задачи, при этом генерация сети вывода осуществляется в ходе выполнения операции сопоставления, определяющей пары «пра­вило — совокупность данных», на которых условия этого правила удовлетворяются;

• в режиме решения задач ЭС осуществляет выработку прав­доподобных предположений (при отсутствии достаточной ин­формации для решения); выполнение рассуждений по обоснова­нию (опровержению) предположений; генерацию альтернатив­ных сетей вывода; поиск решения в сетях вывода.

2. Поиск (выбор) решения:

• направление поиска — от данных к цели, от целей к данным, двунаправленный поиск;

• порядок перебора вершин в сети вывода — «поиск в шири­ну», при котором сначала обрабатываются все вершины, непо­средственно связанные с текущей обрабатываемой вершиной G; «поиск в глубину», когда сначала раскрывается одна наиболее значимая вершина – G₁ связанная с текущей G, затем вершина G₁ делается текущей, и для нее раскрывается одна наиболее значи­мая вершина  G₂  и т. д.

3. Процесс генерации предположений и сети вывода:

• режим — генерация в режиме приобретения знаний, генера­ция в режиме решения задачи;

• полнота генерируемой сети вывода — операция сопоставле­ния применяется ко всем правилам и ко всем типам указанных в правилах сущностей в каждом цикле работы механизма вывода (обеспечивается полнота генерируемой сети); используются раз­личные средства для сокращения количества правил и (или) сущ­ностей, участвующих в операции сопоставления; например, при­меняется алгоритм сопоставления или используются знания бо­лее общего характера (метазнания).

Механизм вывода для динамических проблемных сред допол­нительно содержит: планировщик, управляющий деятельностью ЭС в соответствии с приоритетами; средства, гарантирующие по­лучение лучшего решения в условиях ограниченности ресурсов; систему поддержания истинности значений переменных, изме­няющихся во времени.

В динамических инструментальных средствах могут быть ре­ализованы следующие варианты подсистемы моделирования:

• система моделирования отсутствует;

• существует система моделирования общего назначения, яв­ляющаяся частью инструментальной среды;

• существует специализированная система моделирования, являющаяся внешней по отношению к программному обеспече­нию, на котором реализуется ЭС.

Средства приобретения знаний. В инструментальных системах они характеризуются следующими признаками:

1. Уровень языка приобретения знаний:

• формальный язык;

• ограниченный естественный язык;

• язык пиктограмм и изображений;

• ЕЯ и язык изображений.

2. Тип приобретаемых знаний:

• данные в виде таблиц, содержащих значения входных и выходных атрибутов, по которым индуктивными метода­ми строится дерево вывода;

Рекомендация для Вас - 23. Судьба «Униты» в 80 годы.

• специализированные правила;

• общие и специализированные правила.

3. Тип приобретаемых данных:

• атрибуты и значения;

• объекты;

• классы структурированных объектов и их экземпляры, получающие значения атрибутов путем наследования.