TEOR_D (663909), страница 3

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 3)

(FUNCALL fun arg1 arg2 ... argN)

APPLY и FUNCALL вычисляют функции, являющиеся их первыми аргументами, производя связывание формальных аргументов с указанными S-выражениями arg или arg1, arg2, ... argN. В качестве значения возвращается результат применения функции fun, которая может быть встроенной или определенной функцией или лямбда-выражением.

Необходимо отметить еще одну особенность языка Лисп, которая вытекает из природы организации структур данных и программ и механизма их интерпретации. На языке легко реализовать задачи автоматического синтеза программ. Он позволяет с помощью одних функций формировать определения других функций, программно анализировать и редактировать эти определения как S-выражения, а затем исполнять их.

2.2.7 Макросредства.

Часто бывает полезно не выписывать вычисляемое выражение вручную, а сформировать его с помощью программы. Эта идея автоматического динамического программирования особенно хорошо реализуется в Лиспе. Программное формирование выражений наиболее естественно осуществляется с помощью специальных макросов. Использование макросредств, предлагаемых современными Лисп-системами, - один из самых эффективных путей реализации сложных программ. Макросы дают возможность расширять синтаксис и семантику Лиспа и использовать новые подходящие для решаемой задачи формы предложений. Они дают возможность писать компактные, ориентированные на задачу программы, которые автоматически преобразуются в более сложный, но более близкий машине эффективный лисповский код. При наличии макросредств некоторые функции в языке могут быть определены в виде макрофункций. Такое определение фактически задает закон предварительного построения тела функции непосредственно перед фазой интерпретации.

Синтаксис определения макроса выглядит так же, как синтаксис используемой при определении функций формы DEFUN:

(DEFMACRO имя лямбда-список тело)

Вызов макроса совпадает по форме с вызовом функции, но его вычисление отличается от вычисления вызова функции. Первое отличие состоит в том, что в макросе не вычисляются аргументы. Тело макроса вычисляется с аргументами в том виде, как они записаны.

Второе отличие состоит в том, что интерпретация функций, определенных как макро, производится в два этапа. На первом, называемом макрорасширением, происходит формирование лямбда-определения функции в зависимости от текущего контекста, на втором осуществляется интерпретация созданного лямбда-выражения.

Макросы отличаются от функций и в отношении контекста вычислений. Во время расширения макроса доступны синтаксические связи из контекста определеня. Вычисление же полученной в результате расширения формы производится вне контекста макровызова, и поэтому статические связи из макроса не действуют. Использование макрофункций облегчает построение языка с лиспоподобной структурой, имеющего свой синтаксис, более удобный для пользователя. Чрезмерное использование макросредств затрудняет чтение и понимание программ.

2.2.8 Функции ввода-вывода.

Современные диалекты языка Лисп, как правило, имеют развитые средства управления вводом-выводом. Основу этих средств составляют три основные функции READ, RATOM и PRINT. Первые две позволяют осуществлять операций ввода S-выражений (READ) и атомов (RATOM), последняя выполняет вывод S-выражений.

Лисповская функция чтения READ обрабатывает выражение целиком. Вызов функции осуществляется в виде

(READ)

Функция не показывает, что она ждет ввода выражения. Она лишь читает выражение и возвращает в качестве значения само это выражение, после чего вычисления продолжаются.

Для вывода выражений используют функцию PRINT. Это функция с одним аргументом, которая сначала вычисляет значение аргумента, а затем выводит это значение. Функция PRINT перед выводом аргумента переходит на новую строку, а после него выводит пробел. Таким образом, значение выводится всегда на новую строку. Более подробно эти и другие функции рассмотрим в лабораторных работах.

Базовый набор функций обычно наряду с указанными функциями включает различные их модификации и дополнительные функции, позволяющие при программировании легко получить некоторые дополнительные эффекты (автоматическое дополнение печатной строки с изображением S-выражения специальными символами перевода каретки на начало следующей строки, блокировка специальных метасимволов при выводе литеральных атомов, в печатных именах которых присутствуют непечатные символы и т. д.). кроме того, практически каждый диалект содержит набор функций управления входными и выходными потоками для связи с внешними устройствами ЭВМ. Однако указанные функции являются одной из наиболее машинно-зависимых составляющих Лисп-систем, поскольку по необходимости учитывают специфику среды операционной системы.

2.3 Знания в ИИ.

2.3.1 Требования к знаниям.

Знания должны отвечать следующим требованиям:

1. Должны быть явными и доступными. Это главное отличие знаний от других программных продуктов.

2. Использовать высококачественный опыт специалистов, т, е, знания должны отражать уровень наиболее квалифицированных специалистов в данной области.

3. Обладать гибкостью, т. е. система может наращиваться постепенно в соответствии с нуждами бизнеса или заказчика.

4. Иметь систему объяснений. Интересует не только ответ, но и как машина к нему пришла.

5. Обладать возможностью прогнозирования. Система должна не только давать ответы на конкретно поставленные вопросы, но и показывать как они изменяются в новой ситуации.

6. Память должна быть инстуциональной, т. е. специалисты уходят, их опыт остается. База знаний становится постоянно обновляющимся справочником наилучших стратегий и методов.

2.3.2 Основные типы знаний.

Определение знания как понятия - трудная проблема. В области ИИ наиболее важные типы знаний классифицируются следующим образом:

1. Объекты и их свойства.

Объекты - это существующие в прикладной области универсальные понятия и их представители: живые существа, предметы или материалы или абстрактные понятия.

1. События.

События описывают участие объектов в деятельности и ситуациях. События характеризуют, например, время, место и причинно-следственные отношения.

1. Действия.

Обычно интеллектуальная деятельность предполагает также способность совершать действия, т. е. процедурные знания о том, каким образом что-то делается, например каким образом из старых данных на основе правил выводятся новые.

1. Метазнания.

Метазнания - это знания о знаниях и их использовании, например способность выбрать метод решения для проблем разных типов.

2.3.3. Методы представления знаний.

Представление знаний - это основная область исследований по ИИ. Особенности представления знаний и механизм логического вывода определяют два основных элемента ЭС - БЗ и машину логического вывода. Любая работающая со знаниями программа должна каким-то образом отображать знания из своей области применения. Обычно для этого не достаточно примитивных структур данных, используемых в традиционной обработке данных, таких как числа, массивы, записи и др., и методов работы с ними. В ИИ используются символьные языки представления знаний и формализмы, стоящие на более высоком понятийном уровне.

Рассмотрим важнейшие из общих методов и формализмов, разработанных для представления и обработки знаний:

1. Логика. В программах ИИ особенно часто используются различные формы логики предикатов первого порядка. Основное преимущество базирующихся на логике формализмов состоит в ром, что обычно с их помощью проще обеспечить корректность структур и решений системы, чем с помощью других способов представления.

2. Продукционные системы

Наиболее распространенным и простым для понимания является представление знаний при помощи правил продукции вида «ЕСЛИ , ТО ». Такие системы называют продукционными. Эти правила похожи на условные операторы IF-THEN языков программирования, однако совершенно по другому интерпретируются.

Через правила можно определить, как программа должна реагировать на изменение данных. При этом не нужно заранее знать блок-схему управления обработкой данных. В обычной программе схема передачи управления и использования данных предопределения самой программой. Ветвление в таких программах возможно только в заранее выбранных точках. Для задач, ход решения которых управляется самими данными, где ветвление скорее норма, чем исключение, этот способ малоэффективен.

В состав продукционных систем входят: база знаний (используют термин: «база правил»); рабочая память или база данных; машина вывода (используют термин: «управляющая структура»). База правил содержит правила продукций. Рабочая память отображает текущее состояние процесса консультации. Содержит текущие значения переменных и состояние машины вывода. Машина вывода являющаяся, по сути, интерпретатором правил определяет последовательность активизации правил, выполняет их, частично заполняет рабочую память по собственний инициативе, и частично по инструкциям из базы правил. Работа интерпретатора правил состоит из циклически повторяющихся этапов. Сначала определяется, какие правила могут выполняться в данный момент, для чего отдельные части правил сравниваются с информацией хранимой в рабочей памяти. Затем определяется, какое правило следует выполнять первым. Критерием может быть приоритет, скорость выполнения правила и некоторые другие вещи. Затем правило исполняется, под чем подразумевается изменение рабочей области, внутренних переменных машины вывода и окружения.

Существует два основных метода просмотра и выполнения правил. Это прямой и обратный выводы.

Прямой вывод, управляемый посылками правил, похож на выполнение зацикленной программы, на алгоритмическом языке, представляющей собой набор условных операторов. При прямом выводе выполняются только те правила, посылки которых принимают истинное значение. Процесс поиска и выполнения правил продолжается до тех пор, пока не будет достигнута цель консультации или не будут исчерпаны все правила и ни в одном посылка не окажется истинной.

При обратном выводе, управляемом следствиями или целями правил (используется для создания ЭС диагностики и интерпретации), происходит движение от следствий к посылкам. Машина вывода выбирает очередную неизвестную переменную и пытается присвоить ей какое-то значение. Для этого она просматривает все правила, в THEN поле которых присутствует эта переменная и проверяет посылку правила. Если в посылке правила присутствуют не определенные переменные, то аналогичным способом машина вывода пытается найти их. Если правило с искомой переменной не выполняется, то ищутся другие правила, содержащие в THEN поле эту переменную.

Возможен так же смешанный вывод.

3. Семантические сети. В семантической сети понятия и классы, а также отношения и связи между ними представлены в виде поименованного графа. Каждый узел содержит ссылку на один или несколько других узлов. Ссылка представляет собой так же понятие, устанавливающее взаимосвязь между узлами. Предполагается, что понятий-ссылок меньше чем узлов сети, и с помощью этого ограниченного круга понятий можно определить каждый узел сети через узлы нижнего уровня, содержащие обобщенные понятия.

Преимущества такого формализма заключаются в его наглядности и непосредственной связанности понятий через сеть, которая позволяет быстро находить связи понятий и на этой основе управлять решениями.

4. Фреймы. Это частный случай семантических сетей. Это метод представления знаний, который связывает свойства с узлами , представляющими понятия и объекты. Свойства описываются атрибутами (называемыми слотами) и их значениями. Использование фреймов с их атрибутами и взаимосвязями позволяет хранить знания о предметной области в структурированном виде, представлять в БЗ абстракции и аналогии.

С операциями присваивания значений фреймам и другими операциями можно сочетать сложные побочные действия и взаимовлияния.

Используются и другие связанные с конкретным применением способы представления, но они менее распространены и, как правило, не годятся для использования в общем случае.

Не всегда можно однозначно сказать, какой формализм представления использован в системе. В рамках одной и той же системы для представления различных видов знаний могут быть использованы различные формализм.

Характеристики

Список файлов реферата