Продукционная модель
Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).
Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием – действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).
При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Чаще всего вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения – к данным). Данные – это исходные факты, на основании которых запускается машина вывода – программа, перебирающая правила из базы.
Пример 16.2. Имеется фрагмент базы знаний из двух правил:
П1: Если "отдых – летом" и "человек – активный", то "ехать в горы".
П2: Если "любит солнце", то "отдых летом".
Предположим, в систему поступили данные – "человек активный" и "любит солнце".
Прямой вывод – исходя из данных, получить ответ.
1-й проход.
Шаг 1. Пробуем П1, не работает (не хватает данных "отдых – летом").
Шаг 2. Пробуем П2, работает, в базу поступает факт "отдых – летом".
2-й проход.
Шаг 3. Пробуем П1, работает, активируется цель "ехать в горы", которая и выступает как совет, который дает ЭС.
Обратный вывод – подтвердить выбранную цель при помощи имеющихся правил и данных.
1-й проход.
Шаг 1. Цель – "ехать в горы": пробуем П1 – данных "отдых – летом" нет, они становятся новой целью, и ищется правило, где она в правой части.
Шаг 2. Цель "отдых – летом": правило П2 подтверждает цель и активирует ее.
2-й проход.
Шаг 3. Пробуем П1, подтверждается искомая цель.
Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.
Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход (язык OPS 5 [8]; "оболочки" или "пустые" ЭС – EXSYS [10], ЭКСПЕРТ [2]; инструментальные системы ПИЭС [11] и СПЭИС [3] и др.), а также промышленных ЭС на его основе (ФИАКР [8]) и др.
Семантические сети
Термин семантическая означает смысловая, а сама семантика – это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, т.е. наука, определяющая смысл знаков.
Семантическая сеть – это ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги – отношения между ними.
Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения – это связи типа: "это" ("is"), "имеет частью" ("has part"), "принадлежит", "любит". Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:
класс – элемент класса;
свойство – значение;
пример элемента класса.
Можно ввести несколько классификаций семантических сетей. Например, по количеству типов отношений:
однородные (с единственным типом отношений);
неоднородные (с различными типами отношений).
По типам отношений:
бинарные (в которых отношения связывают два объекта);
n-арные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий).
Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:
связи типа "часть-целое" ("класс-подкласс", "элемент-множество" и т.п.);
функциональные связи (определяемые обычно глаголами "производит", "влияет"...);
количественные (больше, меньше, равно...);
пространственные (далеко от, близко от, за, под, над...);
временные (раньше, позже, в течение...);
атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение...);
логические связи (и, или, не) и др.
Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, соответствующей поставленному вопросу.
Пример 16.3. На рис. 16.1 изображена семантическая сеть. В качестве вершин – понятия: Человек, Иванов, Волга, Автомобиль, Вид транспорта, Двигатель.
Рис. 16.1. Семантическая сеть
Основное преимущество этой модели – в соответствии современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток модели – сложность поиска вывода на семантической сети.
Для реализации семантических сетей существуют специальные сетевые языки, например NET[12] и др. Широко известны экспертные системы, использующие семантические сети в качестве языка представления знаний – PROSPECTOR, CASNET, TORUS [8, 10].
Фреймы
Фрейм (англ. frame – каркас или рамка) предложен М. Минским в 70-е гг. как структура знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование.
Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. В психологии и философии известно понятие абстрактного образа. Например, слово "комната" вызывает у слушающих образ комнаты: "жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м2 ". Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату), но в нем есть "дырки", или "слоты", – это незаполненные значения некоторых атрибутов – количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др.
В теории фреймов такой образ называется фреймом. Фреймом называется также и формализованная модель для отображения образа.
Структуру фрейма можно представить так:
В таблице дополнительные столбцы предназначены для описания типа слота и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов. В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма; так образуют сети фреймов.
Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных.
Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:
фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);
фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);
фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);
фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.
Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по АКО-связям (A-Kind-Of = это). Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, т.е. переносятся, значения аналогичных слотов.
Пример 16.4. Например, в сети фреймов на рис. 16.2 понятие "ученик" наследует свойства фреймов "ребенок" и "человек", которые находятся на более высоком уровне иерархии. Так, на вопрос: "Любят ли ученики сладкое?" Следует ответ: "Да", так как этим свойством обладают все дети, что указано во фрейме "ребенок". Наследование свойств может быть частичным, так, возраст для учеников не наследуется из фрейма "ребенок", поскольку указан явно в своем собственном фрейме.
Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является способность отражать концептуальную основу организации памяти человека [13], а также ее гибкость и наглядность.
Специальные языки представления знаний в сетях фреймов FRL (Frame Representation Language) [1] и другие позволяют эффективно строить промышленные ЭС. Широко известны такие фреймо-ориентированные экспертные системы, как ANALYST, МОДИС [3, 8].
Рис. 16.2. Сеть фреймов
