Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход (2-е изд., 2006) (1245267), страница 128
Текст из файла (страница 128)
Готовы ли мы применить некоторый алгоритм логического вывода для получения множества предложений, соответствующих нашему запросу, после того как составлены логические определения, описанные в предыдугдих абзацах, и подготовлены приемлемые базы знаний о категориях товаров и соглашениях об именовании? К сожалению, не совсем! Недостающим элементом является функция сееРаде)цк2), которая ссылается на НТМ)-страницу, находян)уюся по заданному 11В) . Агент не хранит в своей базе знаний содержимое страниц с каждым 17К), а также не располагает явными правилами дедуктивного вывода того, каким должно быть это содержимое. Вместо этого можно предусмотреть, чтобы правильная процедура НТТР выполнялась каждый раз, когда какая-то подцель требует применения функции выборки страницы СеЕРаое.
Благодаря этому машина логического вывода сталкивается с такой ситуацией, как если бы вся система %еЬ находилась в базе зна- 476 Часть П!. Знания и рассуждения ний. В этом состоит пример применения общего метода, называемого Ъ. процедурным вложением, с помощью которого конкретные предикаты и функции могут выполняться с использованием методов специального назначения. Сравнение коммерческих предложений Теперь предположим, что в результате применения процессов формирования рассуждений, описанных в предыдущем разделе, подготовлено множество страниц с предложениями, касающимися нашего запроса "1арсоря". Чтобы сравнить эти предложения, агент должен извлечь из страниц с предложениями соответствующую информацию о цене, быстродействии, объеме диска, весе и т.д.
Применительно к реальным %еЬ-страницам эта задача может оказаться сложной, по всем тем же причинам, которые уже упоминались выше. Общепринятый способ решения этой проблемы состоит в использовании программ, называемых Ъ. оболочками (итаррег), для извлечения информации из страницы. Технология извлечения информации будет описана в разделе 23.3. А пока предположим, что такие оболочки существуют и после получения доступа к странице и базе знаний они добавляют к базе знаний определенные утверждения. Как правило, для обработки страницы должна применяться определенная иерархия оболочек: наиболее общая оболочка извлекает информацию о датах и ценах, более конкретная извлекает данные об атрибутах товаров, относящихся к категории компьютеров, а в случае необходимости применяется оболочка, относящаяся к конкретному узлу, которая обладает сведениями о формате представления данных в конкретном магазине. Допустим, что имеется страница с узла депяеоге.
сот, на которой находится текст: У'Уи тигпхпоох 970. Оиг рпгсе: $1449.00 сопровождаемый данными о различных технических характеристиках. В этом случае желательно иметь оболочку для извлечения примерно такой информации: 31с,оеееп 1с а ьареорсотриеакя л оеееп е Рподисеоееяпя л Бспеепэдяе(1с, гпслея(14)) л Яспаептура(1с, Со1опЬСО) л Метопуядяа(1с, МадаЬусая(512)) л СРцдраед(1с, Она(2.4)) л ОЕЕегадрподисс(оЕЕеп, 1с) л Рвопя(оЕЕап, Бепясопе) л ОЯЬ(оЕЕап, "депясоке.сот/сотри/34356.ЬЕт1") л Рпдса(оЕЕяп, $(449)) л расе(оЕЕяп, тодау) Этот пример иллюстрирует некоторые проблемы, которые возникают с самого начала серьезных исследований в области инженерии знаний для коммерческих сделок.
Например, обратите внимание на то, что цена является атрибутом предложения ОЕЕек, а не самого товара. Это важно, поскольку предложение в каждом конкретном магазине может изменяться со дня на день, даже на один и тот же портативный компьютер, а для некоторых категорий (такие как дома и картины) предложения по приобретению одного и того же отдельного объекта могут даже сопровождаться другими одновременными предложениями по покупке сопутствующих товаров по различным ценам. Возникают и многие другие осложнения, о которых еше не шла речь, например, возможность того, что цена будет зависеть от метода платежа и от прав покупателя на некоторые скидки.
Так или иначе, но в этой области еще предстоит выполнить очень много интересной работы. 477 Глава 10. Представление знаний Последняя задача состоит в сравнении информации о предложениях, которая была извлечена из разных страниц. Например, рассмотрим следующие три предложения: А: 2.4 СНз СРП, 512МВ ВАМ, Во ОВ ц1вк, ццо, СВКН, 51555 В: 2.0 Она СРЦ, 1ОВ ВАМ, 120 ОВ Жзх, ПЦП, СОКН, 51800 С: 2.2 Она СРЦ, 512МВ РАМ, 80 ОВ Цъах, Пцп, СРВИ, 51800 Предложение А доминирует над предложением С; это означает, что предлагаемый на узле А компьютер дешевле и имеет более высокое быстродействие, а во всем остальном два компьютера одинаковы.
Вообще говоря, предложение х доминирует над у, если к имеет лучшее значение по меньшей мере одного атрибута и не хуже по всем остальным атрибутам. Но ни А, ни и не доминируют друг над другом. Чтобы определить, какое из этих предложений лучше, необходимо знать, как покупатель оценивает быстродействие процессора и стоимость по отношению к объему памяти и диска. Тема выбора предпочтений среди многочисленных атрибутов в целом рассматривается в разделе 16.4, а пока наш торговый агент просто возврашает список всех предложений, соответствующих описанию покупателя, над которыми не доминируют другие предложения.
В данном примере ни одно предложение не доминирует ни над А, ни над и. Обратите внимание на то, что данный результат основан на предположении, что все предпочитают более низкие цены, более быстродействующие процессоры и больший объем памяти. Некоторые атрибуты, такие как размер экрана в ноутбуке, зависят от конкретных предпочтений пользователя (хочет ли он иметь большой экран или миниатюрный ноутбук); для решения вопроса о таких предпочтениях торговый агент должен получить ответ от пользователя. Торговый агент, описанный в этом разделе, является весьма простым; для него возможны многие усовершенствования.
Тем не менее этот агент обладает достаточными способностями, чтобы при наличии правильных знаний о конкретной проблемной области он могдействительно оказать помощь покупателю. Поскольку этот агент имеет декларативную конструкцию, его можно легко дополнить для использования в более сложных приложениях. Основной замысел данного раздела состоял в том, чтобы показать, что для агента, подобного этому, требуется определенное представление знаний (в частности, об иерархии товаров), а после приобретения некоторых знаний в такой форме уже не очень сложно создать все остальное, что требуется от агента, основанного на знаниях.
10.6. СИСТЕМЫ б ОРМИРОВАНИЯ РАССУ)КДЕНИЙ О КАТЕГОРИЯХ Выше было показано, что категории являются основными строительными блоками любой крупномасштабной схемы представления знаний. А в данном разделе описаны системы, специально предназначенные для организации и проведения рассуждений, касающихся категорий. Существуют два тесно связанных семейства систем; семантические сети предоставляют графические средства, позволяющие визуально представить базу знаний, и эффективные алгоритмы для логического вывода сведений о любом объекте на основании его принадлежности к некоторой категории, а описательные логики предоставляют формальный язык для конструирования и 478 Часть ПЕ Знания и рассуждения комбинирования определений категорий, а также эффективные алгоритмы для ус- тановления связей между категориями на уровне подмножеств и надмножеств.
Семантические сети В 1909 году Чарльз Пирс предложил графическую систему обозначений в виде узлов и дуг, получившую название Ж экзистеициальиых графов, которую он назвал "логикой будуще!о". Так зародилось понятие семантических сетей. С того времени и начались продолжительные дебаты между приверженцами "чистой логики" и приверженцами "чисто семантических сетей". К сожалению, эти дебаты затмили тот факт, что семантические сети (по меньшей мере, те из них, в которых правильно определена семантика) представляют собой всего лишь одну из форм логики. Система обозначений для высказываний некоторых типов, предусмотренная в семантических сетях, часто является более удобной лля человека, но если отбросить эти особенности, касающиеся "удобного интерфейса", то базовые понятия (объекты, отношения, кванторы и т.д.) окажутся теми же самыми.
Существует много вариантов семантических сетей, но все они способны предо~валять отдельные объекты, категории обьектов и отношения между объектами. В типичной графической системе обозначений имена объектов или категорий изображаются в овалах или прямоугольниках, а связи межлу ними обозначаются с помощью дуг с метками. Например, на рис. 10.7 показана связь мешЬегОГ между Магу и Рета1еРегяопя, которая соответствует логическому утверждению Магу е Рета1еРегяопя; аналогичным образом, связь яуясегОЕ между магу и уоЬп соответствует утверждению Б1ясегОЕ(магу,,тейп). Категории можно соединять с помощью связи РиЬяеСОГ и т.д. Рисовать эти овалы и стрелки так интересно, что часто можно забыть обо всем.
Например, мы знаем, что матерями людей являются особы женского пола, но можно ли нарисовать связь маямосйег от категории Регяппя к категории Рета1ерегяопя? Ответ является отрицательным, поскольку на яме сйег — это связь между человеком и его матерью, а категории не имеют матерей'.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
