Страница 91

Страница 91: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем

Описание объектов и правил в КЕЕ представляется в виде иерархий фреймов. Доступны два основных отношения: классы/подклассы и классы/примеры. Каждый объект представляется слотами; в системе различаются индивидные (собственные) и коллективные слоты. Первые используются для описания атрибутов и свойств класса, рассматриваемого в качестве объекта, а вторые описывают родовые свойства членов класса. Слоты могут иметь различные аспекты, которые, в свою очередь, могут иметь множественные значения. На них могут накладываться ограничения, которые могут использоваться в качестве автоматических утилит для проверки целостности знаний. Этим КЕЕ отличается от ART, где ограничения могут выражаться только с помощью правил. Со слотами могут быть связаны активные значения. Формализм продукционных правил в КЕЕ тоже хорошо разработан. Использование переменных и вызов LISP-функций допускается как в исполняемых, так и в условных частях.

КЕЕ предлагает несколько методик для моделирования рассуждений. Конечно, при этом имеется базовый поисковый механизм, но КЕЕ позволяет также трансформировать неявные знания во фреймы и в решетки наследования, что дает средства для моделирования операций аргументации.

КЕЕ (версия 3.0) обеспечивается системой, основанной на предположении истинности выполнения, называемой KEEWorld. Согласно заявлениям фирмы IntelliCorp, она обеспечивает поддержку фундаментальных методов поиска в пространстве состояний. Мощность КЕЕ проявляется при решении задач, где процесс аргументации может трансформироваться, выполняться и управляться с помощью фреймовых компонент. Решетка наследования фреймов позволяет установить несколько видов зависимостей между объектами. Система снабжена возможностями автоматического восстановления неявной информации. Утверждается, что эта информация может быть представлена фреймами [Fikes et al., 1985]. КЕЕ обеспечена эффективными возможностями восстановления и автоматической проверки информации. Для этой цели существует логический язык TellandAsk, который используется для определения и восстановления фактов в базе знаний КЕЕ.

Пользовательский интерфейс КЕЕ очень гибкий и тщательно проработанный. Он включает мощный редактор, программу просмотра базы знаний, поясняющие сообщения и т. д. Известно, что он превосходит по мощности интерфейс ART [Wall et al., 1986; Richer, 1986]. КЕЕ обеспечивает пользователя графическими средствами KEEpictures и Activelmages для построения графических представлений. Последние могут быть привязаны к фреймовым слотам, и тогда изменение значения слота приводит к изменению «картинки».

Следует отметить и недавнюю эволюцию системы. КЕЕ 2.1 не имел гипотетической системы или системы, основанной на предположении об истинности выполнения. В КЕЕ 3.0 эти новые возможности доступны. А его открытая архитектура является важным фактором в процессе настройки и расширения, так как части КЕЕ написаны в самом КЕЕ. С одной стороны, это полезно для подтверждения гибкости КЕЕ и способности к развитию. С другой — это может привести к неэффективности исполняющей системы. Дополнительно,фирма IntelliCorp уже разработала пакет специализированных программ для КЕЕ. Одна из таких программ — SIMKIT. Она спроектирована для поддержки моделирования в КЕЕ.

Таким образом, КЕЕ является развитой системой, основанной на фреймах, где хорошо сбалансированы формализмы представления как декларативных, так и процедурных знаний. Доступны в системе и методы явного управления и структурирования процесса аргументации. Благодаря этому КЕЕ является подходящим для решения задач в рамках подхода, основанного на модели.

Важнейшими при разработке интеллектуальных прикладных систем являются вопросы формирования и отладки баз знаний. Но здесь КЕЕ, ART и многие другие инструментальные пакеты, к сожалению, идут по пути обычных систем автоматизации программирования. Пользователю предоставляется мощный графический редактор правил, используемый для начального ввода продукций и коррекции их в процессе отладки, и средства графической трассировки вывода решений, которые должны позволить инженеру знаний ориентироваться во взаимодействии сотен и тысяч правил.

Инструментальная среда G2 — разработка фирмы Gensym Corp. — является развитием известной экспертной системы реального времени PICON. По утверждению официального дилера этой фирмы в России Э. В. Попова, G2 является самой мощной из сред для систем реального времени среди всех инструментов данного класса. Система G2 реализована на всех основных вычислительных платформах, включая рабочие станции Sun, HP9000, RS/6000 и ПЭВМ, работающие под управлением Windows NT. Возможна работа с системой в режиме клиент—сервер в сети Ethernet.

Основные функциональные возможости G2 связаны с поддержкой процессов слежения за множеством (порядка тысяч) одновременно изменяющихся параметров и обработкой изменений в режиме реального времени; проверкой нештатных ситуаций на управляемых объектах и принятием решений как в режиме ассистирования оператору, так и в автоматическом режиме. Функциональные возможности системы обеспечиваются быстрым выполнением распараллеливающихся операций, доступными в режиме on-line данными, блоками темпорального вывода (включая ссылки на прошлое поведение и поведение управляемого объекта во времени, интеграцию с подсистемами динамического моделирования и процедурными знаниями о времени), специальной техникой вывода решений в режиме реального времени (включая стандартные forward и backward рассуждения, а также event-driven выводы, сканирование датчиков для определения ситуаций, требующих немедленного вмешательства в процесс управления, механизмы фокусирования на определенном подмножестве знаний с использованием метазнаний и мощной подсистемой real-time truth maintenance). Все это дает возможность прикладным системам, разработанным с использованием G2, поддерживать на RISC-архитектурах обработку 1000 правил/с реального уровня сложности.

Указанные параметры производят серьезное впечатление, и, хотя доступной технической информации по системе G2 явно недостаточно для окончательных выводов о ее применимости во всем спектре заявленных приложений, можно предположить, что система G2 действительно была одной из-первых инструментальных сред, поддерживающих разработку интегрированных интеллектуальных систем.

В заключение настоящего параграфа остановимся на первых попытках интеллектуализации инструментальных средств. Следует сразу сказать, что здесь достаточно четко просматриваются два направления: снизу (применение методов ИИ для разработки программного обеспечения) и сверху (переход к системам поддержки разработки баз знаний, основывающихся, в свою очередь, на метазнаниях).

Результаты, полученные с использованием методов ИИ в различных областях человеческой деятельности, привели разработчиков МО к идее использования интеллектуальных систем в программировании. Проект «Ассистент программиста» в Массачусетском технологическом институте и проект «Пси» в Стэнфорд-ском университете были первыми шагами в этом направлении [Waters, 1985; Green, 1977]. В этих проектах предпринимались попытки промоделировать знания программиста, используемые для понимания, проектирования, реализации и сопровождения ПО. Предполагалось, что эти знания могут быть использованы, например, экспертной системой для частичной автоматизации процесса разработки ПО, однако существенных результатов в этой части, по-видимому, получено не было.

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 91: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем