Представление знаний в интеллектуальных системах
Методическое пособие - Компьютеры, программирование
Другие методички по предмету Компьютеры, программирование
1 и В2.
Вопросы вида
не В
обрабатываются не так просто, и мы обсудим их позже.
Формирование ответа на вопрос "почему"
Вопрос "почему" возникает в ситуации, когда система просит пользователя сообщить ей некоторую информацию, а пользователь желает знать, почему эта информация необходима. Допустим, что система спрашивает:
а - это правда?
В ответ пользователь может спросить:
почему?
Объяснение в этом случае выглядит примерно так:
Потому, что
Я могу использовать а,
чтобы проверить по правилу Па, что b, и
Я могу использовать b,
чтобы проверить по правилу Пb, что с, и
Я могу использовать с,
чтобы проверить по правилу Пc, что d, и
. . .
Я могу использовать y,
чтобы проверить по правилу Пy, что z, и- это ваш исходный вопрос.
Объяснение - это демонстрация того, как система намерена использовать информацию, которую она хочет получить от пользователя. Намерения системы демонстрируются в виде цепочки правил и целей, соединяющей эту информацию с исходным вопросом.
Рис. 14. 8. Объяснение типа "почему". На вопрос "Почему вас интересует текущая цель?" дается объяснение в виде цепочки правил и целей, соединяющей текущую цель с исходным вопросом пользователя, находящимся в верхушке дерева. Эта цепочка называется трассой.
Будем называть такую цепочку трассой. Трассу можно себе представлять как цепочку правил, соединяющую в И / ИЛИ-дереве вопросов текущую цель с целью самого верхнего уровня так, как это показано на рис. 14.8. Таким образом, для формирования ответа на вопрос "почему" нужно двигаться в пространстве поиска от текущей цели вверх вплоть до самой верхней цели. Для того, чтобы суметь это сделать, нам придется в процессе рассуждений сохранять трассу в явном виде.
Формирование ответа на вопрос "как"
Получив ответ на свой вопрос, пользователь возможно захочет увидеть, как система пришла к такому заключению. Один из подходящих способов ответить на вопрос "как" - это представить доказательство, т. е. те правила и подцели, которые использовались для достижения полученного заключения. Это доказательство в случае нашего языка записи правил имеет вид решающего И / ИЛИ-дерева. Поэтому наша машина логического вывода будет не просто отвечать на вопрос, соответствующий цели самого верхнего уровня - этого нам недостаточно, а будет выдавать в качестве ответа решающее И / ИЛИ-дерево, составленное из имен правил и подцелей. Затем это дерево можно будет отобразить на выходе системы в качестве объяснения типа "как". Объяснению можно придать удобную для восприятия форму, если каждое поддерево печатать с надлежащим отступом, например:
питер это хищник
было выведено по прав3 из
питер это млекопитающее
было выведено по прав1 из
питер имеет шерсть
было сказано
и
питер ест мясо
было сказано
15.Рассуждения, использующие логические формулы. Рассуждения по поводу знаний
Исчисление предикатов содержит правила вывода, применимые к одним логическим формулам для получения других. Особенно важны правила modus ponens ( Если Х и (Х Y) - теоремы, то Y есть теорема) и обобщения (Если х не связана в теореме Р, то хР - теорема). Правила вывода порождают некоторое множество формул из примитивных (исходных, первоначальных) формул. В исчислении предикатов выведенные формулы называются теоремами, а последовательность примененных для их получения правил вывода (с указанием используемых в них формул) - доказательством теоремы. Многочисленные приложения исчисления предикатов к ИИ можно толковать как методы доказательства теорем.
При доказательстве теорем обычно используют процедуры опровержения. Множество гипотез {Hj}, подходящих для доказательства теоремы, добавляют к множеству присущих области экспертизы аксиом {Ai}. Затем стремятся получить опровержение (или прийти к противоречию), присоединяя {} - отрицание утверждения теоремы - к системе {Hj, Ai} и пытаясь доказать формулу
.
Эта формула логически эквивалентна формуле
.
Процедуры, позволяющие строить доказательства формул такого типа, называются доказательствами посредством опровержения. Они помогают избегать менее перспективных направлений поиска. Системы доказательства теорем во многих приложениях включают формулы логики предикатов с переменными, связанными кванторами существования. В таких случаях доказательства позволяют находить конкретизации этих переменных.
Например, интересно выяснить, можно ли формулу хС(х) логически вывести из гипотез и аксиом. Если да, то хотелось бы знать конкретизацию для х в терминах вывода. Попытка доказать хС(х) из {Hj, Ai} должна быть конструктивной. Проиллюстрируем подобное доказательство следующим примером.
Рассуждения по поводу знаний
В большинстве встречающихся в ИИ систем относящихся к области экспертизы знания делятся на две категории: факты и правила . Факты - это данные (представленные предикатами), касающиеся области экспертизы. Например, данные о персонале некоторого университета составляют множество фактов.
Факт(1)
По-русски: Жак - профессор факультета информатики.
Логически: Проф(Инфо, Жак_2).
Факт(2).
По-русски: Мари - студентка математического факультета,
Логически: Студ (Мат, Мари-4).
Правила - это данные, представленные с помощью импликации или в иной эквивалентной логической форме. Они п