Классификация средств описания моделей знаний

На проектирование и создание одной ЭС ранее требовалось 20–30 чел.-лет. В настоящее время имеется ряд средств, ускоряющих создание. Эти средства называют инструментальными средствами (ИС). Использование ИС в настоящее время сокращает время разработки в 3–5 раз.

В широком толковании в инструментарий включают и аппаратные средства. ЭС выполняют на следующих типах ЭВМ: общего назначения, ПЭВМ, интеллектуальных рабочих станциях (типа Sun, Appolo и др., снабженных эффективными ИС для создания ЭС); последовательных символьных ЭВМ типа ЛИСП-машин (Symbolic-3670, Alpha, Explorer, Xerox 1100 и др.) и Пролог-машин; параллельных символьных ЭВМ (Connection, Dado, Faim, Hyper Cube и др.).

Программные ИС классифицируют по нескольким признакам.

По типу ИС делят на:

1. Символьные языки программирования, ориентированные на создание ЭС и систем искусственного интеллекта (ИИ) (например, LISP, INTERLISP, SMALLTALK);
2. Языки инженерии знаний, т.е. языки высокого уровня, ориентированные на построение ЭС (например, OPS-5, LOOPS, Пролог, KES);
3. Системы, автоматизирующие разработку (проектирование) ЭС (например, KEE, ART, TEIRESIAS, AGE, TIMM), их часто называют окружением (environment) для разработки систем ИИ, ориентированных на знания;
4. Оболочки ЭС (или пустые ЭС) — ЭС, не содержащие знаний ни о какой проблемной области (например, Image Expert, ЭКСПЕРТИЗА, EMYCIN, ЭКО, ЭКСПЕРТ).

В приведенной классификации ИС перечислены в порядке убывания трудозатрат, необходимых на создание с их помощью конкретной ЭС. При использовании ЭС первого уровня в задачу разработчика входит программирование всех компонентов ЭС на языке сравнительно низкого уровня. Использование ИС второго типа позволяет значительно повысить уровень языка, что, как правило, приводит к некоторому снижению эффективности. Инструментальные средства третьего уровня позволяют разработчику не программировать все или часть компонентов ЭС, а выбирать их из заранее приготовленного набора. При применении ИС четвертого типа разработчик ЭС полностью освобождается от работ по созданию программ, так как берет готовую пустую ЭС.

При использовании ЭС третьего и четвертого типов могут возникнуть следующие проблемы: управляющие стратегии, вложенные в процедуру вывода ИС, могут не соответствовать методам решения, которые использует эксперт, взаимодействующий с данной ЭС, что может приводить к неэффективным, а возможно и неправильным решениям; язык представления знаний, принятый в ИС, может не подходить для данного приложения.

Развитие систем, автоматизирующих разработку ЭС, приводит к появлению ИС, которые можно назвать настраиваемыми оболочками. Эти ИС позволяют разработчику использовать оболочку не просто как нечто неизменное (как имело место раньше в EMYCIN, KAS), а генерировать оболочку из множества механизмов, имеющихся в ИС. Типичными примерами таких ИС являются Image Expert, KEE, ART, ЭКСПЕРТИЗА, ГЛОБ.

Универсальность задается совокупностью двух параметров: универсальностью представления знаний и универсальностью функционирования. Универсальность представления характеризует способ (модель) представления знаний в ИС и принимает следующие значения: единое представление — ИС использует одну модель, интегральное представление — ИС допускает интегральное использование нескольких моделей, универсальное представление — ИС допускает интегральное использование всех основных моделей представления. Примерами ИС, в которых используются: единое представление, является Пролог, интегральное представление — Image Expert, CENTAUR, а универсальное — KEE, ART.

К основным моделям представления знаний относятся:

1. Логические модели.

В основе моделей такого типа лежит формальная система, задаваемая четверкой вида:

М = <Т, Р, А, В>.

Множество Т есть множество базовых элементов различной природы, например слов из некоторого ограниченного словаря, деталей детского конструктора, входящих в состав некоего набора и т.п.

Для множества Т существует некоторый способ определения принадлежности или непринадлежности произвольного элемента этому множеству. Процедура такой проверки может быть любой, но за конечное число шагов она должна давать положительный или отрицательный ответ на вопрос, является ли х элементом множества Т. Обозначим эту процедуру П(Т).

Множество Р есть множество синтаксических правил. Они определяют способ образования из элементов Т правильных совокупностей. Декларируется существование процедуры П (Т), которая дает ответ на вопрос, является ли Х синтаксически правильной совокупностью.

В множестве синтаксически правильных совокупностей выделяется подмножество аксиом А. Как и для других составляющих, должна существовать процедура П(А), которая определит принадлежность синтаксически правильной совокупности множеству А.

Множество В есть множество правил вывода. Применяя их к аксиомам, можно получать новые синтаксически правильные совокупности, к которым опять можно применять правила В.

Формируется множество выводимых в данной системе совокупностей. Если имеется процедура П(В), с помощью которой можно определить для любой синтаксически правильной совокупности, является ли она выводимой, то соответствующая формальная система является разрешимой.

Для знаний, входящих в базу знаний, можно считать, что множество А образуют все информационные единицы, которые введены в базу знаний извне, а с помощью правил вывода из них выводятся производные знания. Формальная система есть генератор порождения новых знаний, образующих множество выводимых в данной системе знаний. Это свойство позволяет хранить в базе лишь те знания, которые образуют подмножество А, а все остальные получать из них по правилам вывода.

1. Сетевые модели.

В основе сетевых моделей этого типа лежит конструкция, названная семантической сетью. Сетевые модели формально можно задать в виде:

Н =< I, C₁, C₂,..., C_n, Г>.

Здесь I есть множество информационных единиц, C₁, C₂,... — множество типов связей между информационными единицами. Отображение Г задает между информационными единицами, входящими в I, связи из заданного набора типов связей.

В зависимости от типов связей, используемых в моделях, различают классифицирующие сети, функциональные сети и сценарии. В классифицирующих сетях используется отношение структуризации.

Такие сети позволяют в базах знаний вводить иерархические отношения между информационными единицами. Функциональные сети часто называют вычислительными моделями, так как они позволяют описывать процедуры “вычислений” одних информационных единиц через другие. В сценариях используются каузальные отношения, а также отношения типа “средство-результат”, “орудие-действие”. Если в сетевой модели допускаются связи различного типа, ее называют семантической сетью.

1. Продукционные модели.

В моделях этого типа используются некоторые элементы логических и сетевых моделей. Из логических моделей заимствована идея правил вывода, которые называются продукциями, а из сетевых — описание знаний в виде семантической сети. В результате применения правил вывода к фрагментам сетевого описания происходит трансформация семантической сети за счет смены ее фрагментов, наращивания сети и исключения из нее ненужных фрагментов. Таким образом, в продукционных моделях процедурная информация явно выделена и описывается иными средствами, чем декларативная. Вместо логического вывода, характерного для логических моделей, в продукционных моделях появляется вывод на знаниях.

1. Фреймовые модели.

Отличие фреймовых моделей в том, что в них фиксируется жесткая структура информационных единиц, которая называется протофреймом. В состав протофрейма входят несколько слотов, имеющих определенные значения. Значением слота могут быть любые данные (числа, соотношения, тексты, ссылки на другие слоты). В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня (иерархия).

При конкретизации фрейма происходит присвоение ему и его слотам конкретных имен и происходит заполнение слотов. На этом этапе из протофреймов получаются фреймы — экземпляры. Переход от протофрейма к экземпляру может быть пошаговым, путем последовательного уточнения значений слотов.

Связи между фреймами задаются с помощью специального слота с именем СВЯЗЬ.