Страница 11

Рис. 1.2. Сеть фреймов

Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является то, что она отражает концептуальную основу организации памяти человека [Шенк, Хантер, 1987], а также ее гибкость и наглядность.

Специальные языки представления знаний в сетях фреймов FRL (Frame Representation Language) [Байдун, Бунин, 1990], KRL (Knowledge Representation Language) [Уотермен, 1989], фреймовая «оболочка» Kappa [Стрельников, Борисов, 1997] и другие программные средства позволяют эффективно строить промышленные ЭС. Широко известны такие фрейм-ориентированные экспертные системы, как ANALYST, МОДИС, TRISTAN, ALTERID [Ковригин, Перфильев, 1988; Николов, 1988; Sisodia, Warkentin, 1992].

Формальные логические модели

Традиционно в представлении знаний выделяют формальные логические модели, основанные на классическом исчислении предикатов 1-го порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Мы же опустим описание этих моделей по следующим причинам. Исчисление предикатов 1-го порядка в промышленных экспертных системах практически не используется. Эта логическая модель применима в основном в исследовательских «игрушечных» системах, так как предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области.

В промышленных же экспертных системах используются различные ее модификации и расширения, изложение которых выходит за рамки этого учебника.

1.3.3. Вывод на знаниях

Несмотря на все недостатки, наибольшее распространение получила продукционная модель представления знаний. При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода.

Машина вывода

Машина вывода (интерпретатор правил) выполняет две функции: во-первых, просмотр существующих фактов из рабочей памяти (базы данных) и правил из базы знаний и добавление (по мере возможности) в рабочую память новых фактов и, во-вторых, определение порядка просмотра и применения правил. Этот механизм управляет процессом консультации, сохраняя для пользователя информацию о полученных заключениях, и запрашивает у него информацию, когда для срабатывания очередного правила в рабочей памяти оказывается недостаточно данных [Осуга, Саэки, 1990].

В подавляющем большинстве систем, основанных на знаниях, механизм вывода представляет собой небольшую по объему программу и включает два компонента — один реализует собственно вывод, другой управляет этим процессом. Действие компонента вывода основано на применении правила, называемого modus ponens.

Правила срабатывают, когда находятся факты, удовлетворяющие их левой части: если истинна посылка, то должно быть истинно и заключение.

Компонент вывода должен функционировать даже при недостатке информации. Полученное решение может и не быть точным, однако система не должна останавливаться из-за того, что отсутствует какая-либо часть входной информации.

Управляющий компонент определяет порядок применения правил и выполняет четыре функции.

1. Сопоставление — образец правила сопоставляется с имеющимися фактами.

2. Выбор — если в конкретной ситуации может быть применено сразу несколько правил, то из них выбирается одно, наиболее подходящее по заданному критерию (разрешение конфликта).

3. Срабатывание — если образец правила при сопоставлении совпал с какими-либо фактами из рабочей памяти, то правило срабатывает.

4. Действие — рабочая память подвергается изменению путем добавления в нее заключения сработавшего правила. Если в правой части правила содержится указание на какое-либо действие, то оно выполняется (как, например, в системах обеспечения безопасности информации).

Интерпретатор продукций работает циклически. В каждом цикле он просматривает все правила, чтобы выявить те, посылки которых совпадают с известными на данный момент фактами из рабочей памяти. После выбора правило срабатывает, его заключение заносится в рабочую память, и затем цикл повторяется сначала.

В одном цикле может сработать только одно правило. Если несколько правил успешно сопоставлены с фактами, то интерпретатор производит выбор по определенному критерию единственного правила, которое срабатывает в данном цикле. Цикл работы интерпретатора схематически представлен на рис. 1.3.

Рис. 1.3. Цикл работы интерпретатора

Информация из рабочей памяти последовательно сопоставляется с посылками правил для выявления успешного сопоставления. Совокупность отобранных правил составляет так называемое конфликтное множество. Для разрешения конфликта интерпретатор имеет критерий, с помощью которого он выбирает единственное правило, после чего оно срабатывает. Это выражается в занесении фактов, образующих заключение правила, в рабочую память или в изменении критерия выбора конфликтующих правил. Если же в заключение правила входит название какого-нибудь действия, то оно выполняется. Работа машины вывода зависит только от состояния рабочей памяти и от состава базы знаний. На практике обычно учитывается история работы, то есть поведение механизма вывода в предшествующих циклах. Информация о поведении механизма вывода запоминается в памяти состояний (рис. 1.4). Обычно память состояний содержит протокол системы.