Модель представления знаний в виде правил продукции

Все представленные ранее модели (фреймы, семантические сети, исчисление предикатов первого порядка) могут быть реализованы как продукционные.

Системы, основанные на продукционной модели, состоят из трех типов компонентов:

  • • базы правил;
  • • базы фактов, содержащей декларативные знания о предметной области, используемые в качестве аргументов в условиях применимости продукций;
  • • интерпретатора продукций, реализующего функции анализа условий применимости, выполнения и управления выбором продукций.

Продукции наряду с фреймами являются наиболее популярными средствами представления знаний в системах ИИ. Они, с одной стороны, близки к логическим моделям, что позволяет организовывать на них эффективные процедуры вывода, а с другой — более наглядно отражают знания, чем классические логические модели. В них нет жестких ограничений, характерных для логических исчислений, что дает возможность изменять интерпретацию элементов продукции.

В общем виде под продукцией понимается следующее выражение:

Переменная (/') указывает имя продукции, в качестве которого может выступать некоторая лексема, отражающая суть данной продукции (например, «покупка книги»), или порядковый номер продукции в памяти системы.

Элемент Q характеризует сферу применения продукции.

Основным элементом продукции является ее ядро А => В.

Интерпретация ядра продукции зависит от того, что стоит слева и справа от знака секвенции =>. Обычное прочтение ядра продукции выглядит так: ЕСЛИ А, ТО В.

Более сложные конструкции ядра допускают в правой части альтернативный выбор, например: ЕСЛИ А, ТО 31, ИНАЧЕ В2.

Секвенция может истолковываться в обычном логическом смысле как знак логического следования В из истинного А (если А не является истинным выражением, то о В ничего сказать нельзя). Возможны и другие интерпретации ядра продукции, например, А описывает некоторое условие, необходимое для того, чтобы можно было совершить действие В.

Элемент Р отражает условие применимости ядра продукции. Обычно Р представляет собой логическое выражение (как правило, предикат). Когда Л принимает значение «истина», ядро продукции активизируется. Если Р «ложно», то ядро продукции не может быть использовано.

Элемент N описывает постусловия продукции. Они актуализируются только в том случае, если ядро продукции реализовалось. Постусловия продукции описывают действия и процедуры, которые необходимо выполнить после реализации В. Выполнение А может происходить сразу после реализации ядра продукции.

Значения данных объединены для формирования информационного ядра. Элементы информационного ядра являются аргументами выражения, реализуемого продукцией. То выражение, которое соответствует информационному ядру, при сопоставлении загружается. Сеть функций дополняет доказательство для получения решений.

Если в памяти системы хранится некоторый набор продукций, то они образуют систему продукций, в которой должны быть заданы специальные процедуры управления продукциями, актуализации продукций и выбора для выполнения той или иной продукции из числа актуализированных. В ряде систем ИИ используют комбинации сетевых и продукционных моделей представления знаний.

Все представленные ранее модели (фреймы, семантические сети, исчисление предикатов первого порядка) могут быть реализованы как продукционные. Такие модели применяются при разработке систем искусственного интеллекта, связанных с обработкой изображений, лингвистической обработкой текста и распознаванием речи.

Контрольные вопросы

  • 1. Что характеризует понятия «концептуализация» и «формализация» при определении проблемной области задачи?
  • 2. Опишите структуру таксономической классификационной схемы.
  • 3. Охарактеризуйте понятие и определите назначение онтологии предметной области.
  • 4. Какова роль онтологий при поиске в сети Интернет?
  • 5. Для чего предназначены модели знаний?
  • 6. Охарактеризуйте известные модели представления знаний.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >