Рассел С., Норвиг П. Искусственный интеллект. Современный подход (2-е изд., 2006) (1245267), страница 134
Текст из файла (страница 134)
Точные алгоритмы, используемые для реализации систем поддержки истинности, являются довольно сложными, и в этой главе они не рассматриваются. Вычислительная сложность задачи поддержки истинности является, по меньшей мере, такой же, какая характерна для пропозиционального логического вывода, т.е. ХР-трудной. Поэтому не следует рассчитывать на то, что подход на основе поддержки истинности окажется панацеей.
Однако при их продуманном использовании системы ТМЯ могут обеспечить существенное повышение способности логических систем действовать в условиях применения сложных гипотез и вариантов среды. 10.9. РЕЗЮМЕ Эта глава оказалась наиболее подробной по сравнению со всеми предыдущими главами данной книги. Описывая детали того, какие способы используются для представления различных знаний, авторы надеялись дать читателю возможность понять, как создаются реальные базы знаний.
Основные идеи, высказанные в этой главе, перечислены ниже. ° Для крупномасштабного представления знаний требуется онтология общего назначения, позволяющая организовать и связать воедино различные специализированные области знаний. ° Онтология общего назначения должна охватывать широкий круг знаний и быть способной, в принципе, представить любую проблемную область. ° В главе описана верхняя онтология, основанная на категориях и исчислении событий. Здесь рассматривались структурированные объекты, время и пространство, изменения, процессы, вещества и убеждения. ° Действия, события и время могут быть представлены либо с помощью ситуационного исчисления, либо с применением более выразительных средств представления, таких как исчисление событий и исчисление флюентных высказываний.
Такие представления да1от возможность агенту составлять планы с помощью логического вывода. ° Мыслительные состояния агентов могут быть представлены строками, которые описывают их убеждения. ° В главе представлен подробный анализ проблемной области совершения покупок в 1и!егпец исследована общая онтология и показано, как знания проблемной области могут использоваться торговым агентом. Глава 1О. Представление знаний 495 ° Описаны системы представления общего назначения, такие как семантические сети и описательные логики, позволяющие организовывать иерархии категорий.
С этими системами связана важная <)юрма логического вывода, называемая наследованием, позволяюшая определять логическим путем свойства объектов на основании данных об их принадлежности к категориям. ° Предположение о замкнутом мире, будучи реализованным в логических программах, предоставляет простой способ избежать необходимости задавать большие объемы отрицательной информации. Такую информацию проше всего интерпретировать как заданную по умолчанию, которая может быть переопределена с помоШью дополнительной информации.
° В целом для предоставления возможности осуществлять формирование рассуждений по умолчанию прелназначены немонотонные логики, такие как логика косвенного описания и логика умолчания. Применение программирования множества ответов позволяет ускорить немонотонный логический вывод, во многом аналогично тому, как использование алгоритма иа1)сялт ускоряет пропозициональный логический вывод.
° Системы поддержки истинности позволяют эффективно осуществлять обновления и пересмотры баз знаний. БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЕ И ИСТОРИЧЕСКИЕ ЗАМЕТКИ Многие исследователи вполне обосновано утверждают [186), что исследования в области формального представления знаний начались с классических работ индийских теоретиков, посвяШенных грамматике шастрических текстов на санскрите, которые относятся к первому тысячелетию до н.э. На Западе к числу самых первых примеров таких исследований относится использование определений терминов в трудах древнегреческих математиков.
Безусловно, как форма представления знаний может также рассматриваться разработка технической терминологии в любой области. На первых порах дискуссии на тему представления в искусственном интеллекте в основном сосредоточивались на "представлении задач", а не на "представлении знаний" (см., например, приведенное Амарелем 124) обсуждение задачи с миссионерами и каннибалами). В 1970-х годах основной акцент в искусственном интеллекте был сделан на разработке "экспертных систем" (называемых также "системами, основанными на знаниях"), которые были способны при наличии соответствуюших знаний в проблемной области достичь или превзойти производительность людей- экспертов при решении узко определенных задач.
Например, даже первая экспертная система, Репг)га1 1458), (936], интерпретировала выходные данные массового спектрометра (прибора, применяемого для анализа структуры органических химических вешеств) столь же точно, как и опытные химики. Хотя успех системы Репг)га( позволил сообществу исследователей по искусственному интеллекту убедиться в важности представления знаний, формальные средства представления, используемые в Репдга!, были в высшей степени специализированными и относяшимися только к данной проблемной области химии. Со временем у исследователей появилось стремление к стандартизации формальных средств представления знаний и онтологий, что позволило бы упростить процесс создания новых экспертных систем. 496 Часть !! 1.
Знания и рассуждения В ходе решения этой проблемы им пришлось проникнуть на территорию, которая до сих пор исследовалась только философами, изучающими проблемы науки и языка. Принятое в искусственном интеллекте требование, согласно которому предлагаемые теории должны "работать", привело к более быстрому и глубокому прогрессу в решении проблем по сравнению с той ситуацией, когда эти проблемы рассматривались как принадлежащие исключительно к области философии (хотя такой подход время от времени приводил к "повторному изобретению колеса").
Первые попытки создания всеобъемлющих таксономий, или классификаций, относятся к временам древности. Применения правильных схем классификации и категоризации настоятельно требовал Аристотель (384 — 322 до н.э.). В Органон, коллекцию трудов Аристотеля по логике, собранную учениками Аристотеля после его смерти, включен трактат под названием Категории, в котором Аристотель попытался создать то, что мы теперь называем верхней онгпологией. Он также ввел понятия родов и видов для классификации нижнего уровня, хотя и не в их современном, сугубо биологическом смысле. Современная система биологической классификации, включая использование "биноминальной номенклатуры" (в формальном смысле слова — классификации по родам и видам), была предложена шведским биологом Карлом Линнеем (1707 — 1778).
Проблемы, связанные с естественными разновидностями и неточными границами категорий, кроме многих других работ, рассматривались в [882], [1252], [1372] и [1608]. В последнее время продолжает расти интерес к крупномасштабным онтологиям. В проекте СУС [908], [910] была разработана верхняя онтология с 6000 понятий, состоящая из 60 000 фактов, а также лицензирована гораздо более крупная глобальная онтология. Организацией 1ЕЕЕ был создан подкомитет Р)600.1, получивший название "Рабочей группы по стандарту верхней онтологии" (бгапг)агг) 13ррег Опго1ойу %ог[г[п8 Огопр), а организация Ореп М)пд 1п!байте привлекла к работе больше 7000 пользователей 1пгегпег, собрав свыше 400 000 фактов об обыденных понятиях.
В среде %еЬ появились такие стандарты, как ИЭР, ХМ1 и Яегпапйс ЪЧеЬ [!1О], хотя они еще не нашли широкого распространения. Много интересных статей в области общих и специализированных онтологий публикуется по материалам конференции Роггпаl Олго!оду гп Уг(уоггпацоп 5уггегпг (РО! Я). Таксономия, используемая в этой главе, разработана авторами данной книги и частично основана на опыте их участия в проекте СУС, а также на работах Хванга, Шуберта [714] и Дэвиса [332].
Воодушевляющее описание общего проекта представления обыденных знаний приведено в книге Хейса ТЬе Фа(те РЬулсг Мал([егго [634], [637]. Проблемы представления времени, изменений, действий и событий широко исследовались не только в искусственном интеллекте, но и в философии и теоретических компьютерных науках. К числу наиболее развитых направлений относится временная логика, представляющая собой специализированную логику, в которой каждая модель описывает полную траекторию развития процесса во времени (обычно либо линейную, либо ветвящуюся), а не просто статическую реляционную структуру.
Эта логика включает модальиые операторы, применяемые к формулам; С)р означает "р будет истинным во все времена в будущем", а Эр означает "р станет истинным в некоторый момент в будущем". Исследования в области временной логики были впервые начаты Аристотелем, а также представителями мегарской и стоической школ в древней Греции. В современной истории развития науки применение формального исчисления для проведения рассужде- Глава 1О.
Представление знаний 497 ний о времени было впервые предложено Финдлеем [468], но считается, что наибольшее влияние оказала работа Артура Прайора [!239]. К учебникам по временной логике относятся [1283] и [1529]. Специалисты в области теоретических компьютерных наук уже давно стремились формально описать свойства программ, рассматриваемых как последовательности вычислительных действий.
Бурстолл [210] выдвинул идею использования модальных операторов для формирования рассуждений о компьютерных программах. Вскоре после этого Воган Пратт [1233] разработал динамическую логику, в которой модальные операторы обозначают результаты выполнения программ или другие действия [см. также [620]). Например, в динамической логике, если а — имя программы, то "!а! р" означает "р должно быть истинным во всех состояниях мира, ставших результатом выполнения программы а в текущем состоянии мира", а "[а)р" означает "р должно быть истинным по меньшей мере в одном из состоянии мира, ставшим результатом выполнения программы а в текушем состоянии мира".
Динамическая логика была применена для фактического анализа программ Фишером и Ладнером ]472]. В [!218] предложена идея использования классической временной лог ики для формирования рассуждений о программах. Временная логика предусматривает введение времени непосредственно в теорию моделей языка, а методы представления времени, применяемые в искусственном интеллекте, как правило, предусматривали явное включение аксиом об интервалах времени и событиях в базу знаний, поэтому время не получало особого статуса в этой логике. Кроме того, данный подход в некоторых случаях обеспечивает большую ясность и гибкость.
К тому же знания о времени, выраженные в логике первого порядка, могут быть более легко интегрированы с другими знаниями, накопленными в рассматриваемой проблемной области. Первой попыткой представления времени и действий в искусственном интеллекте стало ситуационное исчисление, предложенное Джоном Маккарти ] 1010]. Первой системой искусственного интеллекта, в которой широко применялись рассуждения общего назначения о действиях в логике первого порялка, была система ЯАЗ [592]. Ковальский ]85!] развил идею овешествления высказываний в рамках ситуационного исчисления. Проблема окружения была впервые описана в ]1013). Многие исследователи считали эту проблему неразрешимой в логике первого порядка, и она стала стимулом для проведения большого объема исследований в области немонотонных логик, Многие философы, начиная от Дрейфуса [414] и заканчивая Крокеттом [3!0], указывали, что проблема окружения является одним из симптомов неизбежного краха всего направления работ по созданию искусственного интеллекта.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
