Файл: книга ии.doc

Продукционная система состоит из трех основных компонентов, схематично изображенных на рис.3.3.

Рис. 3.3. Блок-схема продукционной системы

Первый из них — это база правил типа ЕСЛИ (условие), ТО (действие): ЕСЛИ холодно, ТО надеть шубу; ЕСЛИ идет дождь, ТО взять зонтик, и т. п.

Вторым компонентом является рабочая память, в которой хра­нятся исходные данные к задаче и выводы, полученные в ходе работы системы.

Третий компонент — механизм логического вывода, использующий правила в соответствии с содержимым рабочей памяти.

Рассмотрим конкретный пример. В базе правил экспертной системы имеются два правила.

Правило 1: ЕСЛИ «намерение — отдых» и «дорога ухабистая», ТО «использовать джип».

Правило 2: ЕСЛИ «место отдыха — горы», ТО «дорога ухабистая».

Допустим, что в рабочую память поступили исходные данные:

«намерение — отдых»; «место отдыха — горы».

Механизм вывода начинает сопоставлять образцы из условных частей правил с образцами, хранимыми в рабочей памяти. Если образцы из условной части имеются в рабочей памяти, то условная часть считается истинной, в противном случае — ложной.

В данном примере при рассмотрении правила 1 оказывается, что образец «намерение — отдых» имеется в рабочей памяти, а образец «дорога ухабистая» отсутствует, поэтому условная часть правила 1 считается ложной. При рассмотрении правила 2 выясняется, что его условная часть истинна. Механизм вывода выполняет заключительную часть этого правила, и образец «дорога ухабистая» заносится в рабочую память. Правило 2 при этом выбывает из числа кандидатов на рассмотрение.

Снова рассматривается правило 1, условная часть которого теперь становится истинной, и содержимое рабочей памяти пополняется образцом «использовать джип». В итоге правил, которые можно было бы применять, не остается и система останавливается.

В рассмотренном примере приведен прямой вывод — от данных к поиску цели. Однако применяют и обратный вывод — от цели для ее подтверждения к данным. Продемонстрируем этот способ на нашем примере. Допустим, что наряду с исходными данными «намерения — отдых»; «место отдыха — горы» имеется цель «использовать джип».

Согласно правилу 1 для достижения этой цели требуется выполнение условия «дорога ухабистая», поэтому условие становится новой целью. При рассмотрении правила 2 оказывается, что условная часть этого правила в данный момент истинна, поэтому рабочая память пополняется образцом «дорога ухабистая». При повторном рассмотрении правила 1 подтверждается цель «использовать джип».

При обратном выводе система останавливается в двух случаях: либо достигается первоначальная цель, либо кончаются правила. При прямом выводе система останавливается только тогда, когда кончаются правила, либо при появлении в рабочей памяти специально предусмотренного образца, например, «использовать джип».

В приведенном примере на каждом этапе прямого вывода можно было использовать только одно правило. В общем же случае на каждом этапе вывода таких правил несколько, и тут возникает проблема выбора. Например, введем в рассмотрение еще одно правило.

Правило 3: ЕСЛИ «намерение — отдых», ТО «нужна скорость».

Кроме того, введем условие останова системы — появление в рабочей памяти образца «использовать джип».

Теперь на первом этапе прямого вывода появляется возможность применять либо правило 2, либо правило 3. Если сначала применить правило 2, то на следующем этапе можно будет применять правило 1 и правило 3. Если на этом этапе применить правило 1, то выполнится условие останова системы, но если прежде применить правило 3, то потребуется еще один этап вывода.

Этот пример показывает, что выбор применяемого правила оказывает прямое влияние на эффективность вывода. В реальной системе, где имеется множество правил, появляется проблема их оптимального выбора.

Если на каждом этапе логического вывода существует множество применимых правил, то это множество носит название конфликтного набора, а выбор одного из них называется разрешением конфликта.

Аналогичная ситуация возникает и при обратном выводе. Например, дополним предыдущий пример еще одним правилом.

Правило 4: ЕСЛИ «место отдыха — пляж», ТО «дорога ухабистая».

Если на основании этого условия подтверждается цель «использовать джип», то для достижения первоначальной цели достаточно применить только одно правило 1, однако, чтобы подтвердить новую цель «дорога ухабистая», открывается возможность применения правила 1, нужно использовать либо правило 2, либо правило 4. Если сначала применить правило 2, то это будет самый удачный выбор, поскольку сразу же можно применить и правило 1. С другой стороны, если попытаться применить правило 2, то, поскольку образца «место отдыха — пляж», который является условием правила 4, в рабочей памяти не существует и, кроме того, не существует правила, подтверждающего его, данный выбор является неудачным. И лишь со второго захода, применяя правило 2, можно подтвердить цель «дорога ухабистая».

Следует обратить внимание на то, что при обратном выводе правило 3, которое не оказывает прямого влияния на достижение цели, не принималось в расчет с самого начала. Таким образом, для обратных выводов характерна тенденция исключения из рассмотрения правил, не имеющих прямого отношения к заданной цели, что позволяет повысить эффективность вывода.

Продукционная модель — это наиболее часто используемый способ представления знаний в современных экспертных системах. Основными преимуществами продукционной модели являются наглядность, высокая модульность, легкость внесения изменений и дополнений, простота механизма логического вывода.

Для задач, ход решения которых управляется данными и имеется ветвление, данная модель представления знаний малоэффективна. Таким образом, к достоинствам этой модели можно отнести: гибкость, модульность, удобство организации и ведения базы знаний, удобство для пользователя и эксперта, является основой для индуктивного вывода и поиска логических закономерностей в обучающем множестве.

В качестве недостатков отмечаются: низкая эффективность при решении задач с ветвлением и решение которых управляется данными, ограниченность количества правил (при большом числе правил система работает неэффективно).

§ 3.3.2. Фреймы.

В психологии и философии используется понятие абстрактного образа. Например, слово «автомобиль» вызывает у слушающих образ устройства, способного перемещаться, имеющего четыре колеса, салон для шофера и пассажиров, двигатель, руль. Приведенное описание абстрактного образа «автомобиль» является минимальным и из него ничего нельзя убрать без потери его сущности.

Фрейм — это модель абстрактного образа, минимально возможное описание сущности какого-либо объекта, явления, события, ситуации, процесса.

Согласно определению создателя теории М.Минского, под фреймом понимается минимальная структура информации, необходимая для представления класса объектов, явлений и процессов. Основными структурными единицами фрейма являются заполненные или незаполненные его части, называемые слотами.

Фреймы с незаполненными слотами называют фреймами-прототипами (протофреймами), а с заполненными слотами – фреймами-экземплярами (экзфреймами). В общем случае структуру фрейма можно представить в следующем виде: {x,(b₁,k₁,p₁),(b₂,k₂,p₂),…,(b_m,k_m,p_m)}, где x - имя фрейма; b_i - имя слота; k_i - значение слота; p_i - процедура. Процедура не является обязательной составляющей слота, и при построении описаний элементов структурных моделей она может отсутствовать. В качестве слотов могут вступать имена других фреймов. Это позволяет организовать связи между фреймами путем декомпозиции фрейма высокого уровня на фреймы менее высокого уровня, которые называются подфреймами или субфреймами.

Использование сети иерархически организованных и связанных отношениями узлов, каждый из которых представляет собой концепцию, которая может быть описана атрибутами и значениями, связанными с этим узлом, обеспечивает естественный и эффективный путь классификации и построения баз знаний с большим количеством данных и знаний. При этом еще одним преимуществом этой модели является то, что узлы, которые занимают более низкое положение в иерархии (подфреймы), автоматически наследуют свойства узлов, занимающих более высокое положение. Имеются некоторые трудности, в сравнении с предыдущей моделью, по получению объяснения своих действий и требуют больших затрат, чем предыдущая модель.

Итак, фрейм состоит из имени и отдельных единиц, называемых слотами. Он имеет однородную структуру:

ИМЯ ФРЕЙМА

Имя 1-го слота: значение 1-го слота

Имя 2-го слота: значение 2-го слота

…………………………………………

Имя N-то слота: значение N-то слота.

В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма. Таким образом фреймы объединяются в сеть. Свойства фреймов наследуются сверху вниз, т.е. от вышестоящих к нижестоящим через АКО-связи (начальные буквы английских слов «A Kind Of», что можно перевести как «это»). Слот с именем АКО указывает на имя фрейма более высокого уровня иерархии.

Например, на рис.3.4 фрейм «Студент» имеет ссылки на вышестоящие фреймы: «Человек» и «Млекопитающее». Поэтому на вопрос: «Может ли студент мыслить?» — ответ будет положительным, так как этим свойством обладает вышестоящий фрейм «Человек».

Если одно и тоже свойство указывается в нескольких связанных между собой фреймах, то приоритет отдается нижестоящему фрейму. Так, возраст фрейма «Студент» не наследуется из вышестоящих фреймов.

Основным преимуществом фреймов как способа представления знаний является наглядность и гибкость в употреблении. Кроме того, фреймовая структура согласуется с современными представлениями о хранении информации в памяти человека.

Имя Значение

слота слота

Рис. 3.4. Сеть фреймов