Файл: аис!.doc

В семантических сетяхпроблемная среда рассматривается как совокупность сущностей (объектов) и отношений (связей) между ними. Семантическая сеть – орграф, у которого вершины – сущности, а дуги – отношения между ними. Используются три основных типа объектов: понятия (объекты предметной области), события (действия) и свойства (характеристики объектов или событий).

При построении семантической сети отсутствуют ограничения на число связей и на сложность сети. Для того, чтобы формализация семантической сети оказалась возможной, она [сеть] должна быть систематизирована. Семантические сети Куиллиана систематизируют функции отношений между понятиями с помощью следующих признаков:

• множество–подмножество (типы отношений «целое–часть»; «род–вид» и т.д.);

• отношений «близости»;

• отношений «сходства–различия»;

• логических связей (И, ИЛИ, НЕ);

• количественных связей (больше, меньше, равно, …);

• пространственных связей (далеко от, за, над, …);

• временных связей (раньше, позже, в течение, …);

• атрибутных связей (иметь свойство, иметь значение);

• лингвистических связей и др.

Продукционная модельиначе называется моделью, основанной направилах. Эта модель позволяет представить знания в виде «Если <условие>, то <действие>». В качестве «условия» выступает предложение, по которому осуществляется поиск в БЗ, а «действие» выполняется при успешном исходе поиске.

Продукционная модель представления знаний наглядна, обладает легкостью для внесения изменений и простым логическим выводом. Программные продукты, основанные на продукционных правилах, характеризуются высокой модульностью.

Продукционные модели основываются на продукционной системе Поста, предложенной для формальной замены последовательностей символов. Любое продукционное правило , содержащееся в БЗ, состоит из двух частей: антецедентаи консеквента:. Антецедент представляет условие применения правила и состоит из элементарного предложения, консеквент включает одно или несколько предложений, соединенных логическими связками И, ИЛИ.

В рабочей памяти продукционной системы хранятся пары атрибут–значение, истинность которых установлена к некоторому конкретному времени при решении определенной задачи. Правило срабатывает, если при сопоставлении фактов, содержащихся в рабочей памяти, с антецедентом анализируемого правила имеет место совпадение, при этом заключение срабатываемого правила заносится в рабочую память. Поэтому рабочая память в процессе логического вывода обычно увеличивается. Она может уменьшаться, если действие какого-либо правила заключается в удалении фактов из рабочей памяти. В процессе вывода каждое правило может сработать только один раз.

Факты можно описывать с помощью триплетов объект–атрибут–значение. В этом случае отдельная сущность рассматривается как объект, а данные, хранящиеся в рабочей памяти, показывают значения, которые принимают атрибуты этого объекта.

Правила из базы правил при триплетах могут срабатывать более одного раза в процессе одного логического вывода, т.к. одно правило может применяться к различным экземплярам объекта (но не более одного раза к каждому экземпляру).

Существуют два типа продукционных систем – с прямым и обратным выводами. Прямой вывод реализует стратегию от фактов к заключению, а обратный – от гипотез вероятных заключений, которые либо подтверждаются, либо нет фактами, поступающими в рабочую память. Существуют системы с двунаправленными выводами.

Основные достоинства продукционных систем – простота представления знаний и организации логического вывода. Недостатки: сложность оценки целостного образа знаний, низкая эффективность обработки знаний, неясность взаимных отношений правил.

А теперь кратко

Взаимодействие пользователя с экспертной системой осуществляется через интерфейс с пользователем. В программах, реализующих интерфейс с пользователем, происходит преобразование (трансляция) предложений естественного языка (или другого проблемно-ориентированного языка непроцедурного типа) на внутренний язык представления знаний данной экспертной системы.

Рабочая память(РП) – область памяти, в которой хранится множество фактов, описывающих текущую ситуацию, и все пары атрибут-значение, которые установлены к определенному моменту. (Применительно к продукционной модели)

Описание задачи пользователя на выбранном языке представления знаний поступает в подсистему логического вывода, которая использует информацию из БЗ, генерирует рекомендации по решению искомой задачи. Основу БЗ составляют факты и правила. В подсистеме логического вывода реализуется некоторая стратегия выбора соответствующего факта из БЗ, которая зависит от способа представления знаний в ЭС и характера решаемых задач.

Для продукционной модели представления знаний характерно, что БЗ отделена от механизма вывода. Подсистема логического вывода при этом включает компоненту вывода и управляющую компоненту. Управляющая компонента определяет порядок применения правил, а также устанавливает факты, которые могут быть изменены в случае продолжения работы. Действие компоненты вывода основано на применении правила вывода, называемого ModusPonendoPonens, которое означает, по сути, следующее: если в РП есть фактA, и имеется правило «ЕслиA, тоB», то фактBпризнается истинным и заносится в РП.

В семантических сетях БЗ не отделена от механизмов вывода. Процедура вывода обычно представляет совокупность процедур обработки сети.

Модуль отображения и объяснения решениядемонстрирует промежуточные и окончательные решения задачи и объясняет пользователю действия системы. Считается, что если метод рассуждений не может быть объяснен пользователю, то он должен быть признан неудовлетворительным. Я не согласен.

Функция модуля приобретения знанийсостоит в поддержке процесса извлечения знаний о соответствующей узкоспециализированной предметной области. Эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из предметной области.

Различают предметно-ориентированные ЭС и ЭС-оболочки. ЭС-оболочки предназначены для наполнения любым предметным знанием.

Второй вариант ответа на этот же вопрос:

Структура ЭС

Экспертные системы имеют две категории пользователей и два отдельных “входа”, соответствующих различным целям взаимодействия пользователей с ЭС:

1)обычный пользователь (эксперт), которому требуется консультацияЭС- диалоговый сеанс работы с ней, в процессе которой она решает некоторую экспертную задачу. Диалог с ЭС осуществляется черездиалоговый процессор- специальную компоненту ЭС. Существуют две основные формы диалога с ЭС- диалог на ограниченном подмножестве естественного языка ( с использованием словаря-меню (при котором на каждом шаге диалога система предлагает выбор профессионального лексикона экспертов) и диалог на основе из нескольких возможных действий);

2)экспертная группа инженерии знаний, состоящая из экспертов в предметной области и инженеров знаний. В функции этой группы входит заполнение базы знаний, осуществляемое с помощью специализированной диалоговой компоненты ЭС - подсистемыприобретения знаний, которая позволяет частично автоматизировать этот процесс.

Подсистема приобретения знаний

Подсистема приобретения знаний предназначена для добавления в базу знаний новых правил и модификации имеющихся. В ее задачу входит приведение правила к виду, позволяющему подсистеме вывода применять это правило в процессе работы. В более сложных системах предусмотрены еще и средства для проверки вводимых или модифицируемых правил на непротиворечивость с имеющимися правилами.

База знаний

База знаний- наиболее важная компонента экспертной системы, на которой основаны ее «интеллектуальные способности». В отличие от всех остальных компонент ЭС, база знаний- «переменная » часть системы, которая может пополняться и модифицироваться инженерами знаний и опыта использование ЭС, между консультациями. Существует несколько способов представления знаний в ЭС, однако общим для всех них является то, что знания представлены в символьной форме. Тем самым, в ЭС реализуется принципсимвольной природырассуждений, который заключается в том, что процесс рассуждения представляется как последовательность символьных преобразований.

Наиболее распространенный способ представления знаний - в виде конкретных фактов и правил, по которым из имеющихся фактов могут быть выведены новые.

Правилав базе знаний имеют вид:

ЕСЛИ А ТО S, где А-условие;S-действие. ДействиеSисполняется, если А истинно. Наиболее часто действиеS, так же, как и условие, представляет собой утверждение, которое может бытьвыведеносистемой (то есть становится ей известной), если истинно условие правила А.

Правила в базе знаний служат для представления эвристических знаний (эвристик), т.е. неформальных правил рассуждения, вырабатываемых экспертом на основе опыта его деятельности.

Действия, входящие в состав правил, могут содержать новые факты. При применении таких правил эти факты становятся известны системе, т.е. включаются в множество фактов, которое называется рабочим множеством. Если система не может вывести некоторый факт, истинность или ложность которого требуется установить, то система спрашивает о нем пользователя.

Существуют динамические и статические базы знаний. Динамическая база знаний изменяется со временем. Ее содержимое зависит и от состояния окружающей. Новые факты, добавляемые в базу знаний, являются результатом вывода, который состоит в применении правил к имеющимся фактам.