Искусственный интеллект

Алгоритм  построения поля знаний

1 шаг- определение входных и выходных данных

Это шаг, который определяет направления движения в поле знаний

2 шаг-составление словаря  терминов и набора ключевых  слов

На этих 2 шагах определяется интенсионалы и экстенсионалы понятий  предметной области.

Методы выявления понятий, например: книга, интервью, составление списков действий, составление оглавление учебника

Лучшего или худшего  метода не существует. Все эти действия фактически являются очень важным этапом проектирования экспертной системы, т.е. этапа концептуализации

3 шаг-выявление связей  между понятиями

Концепты не существуют независимо, они включены в общую  понятийную структуру с помощью  отношений. Знания у эксперта – это некоторые связанные структуры, причем эти структуры сводятся к причинно-следственным отношениям.

 Отдельный вид связи- сценарий, как некоторые структуры представления знаний. Сценарии- это некие структуры которые типичны для нас ( пример: сценарий посещения ресторана)

Все методы выявления  связей делятся на две группы:

1-неформальные 

2-формальные

3-представить  знания

Модели представления знаний делятся  на 2 группы:

1-модульные, которые делятся на логические и продукционные

2-сетевые, которые делятся на семантические сети и фреймы.

ПРОДУКЦИОННЫЕ МОДЕЛИ

Продукционные модели являются базовой основой для представления знаний. В продукционных моделях используется элементы логических и сетевых моделей.

Из логических моделей заимствована идея правил вывода, которая в данной модели наз.продукцией.

Из сетевых  моделей заимствовано связывание знания в семантическую сеть и на этом построен механизм вывода, когда при переходе от одного фрагмента к другому заимствована идея вывода.

В результате в продукционных моделях  процедурная информация и знания явно выделена и описывается иными  средствами, чем декларативная информация. Логика высказываний и логика предикатов используется для преобразования декларативной информации, семантические для процедурных.

Вместо логического вывода, характерного для логических моделей в продукционных  моделях используется вывод на знаниях. Идея принадлежит Э.Посту в 1943 году.

Продукционные модели наглядно отображают знания. В общем виде под продукцией понимают следующую конструкцию: (i), Q, P, A=>B, N

i-имя продукции с помощью которого эта продукция выделяется из множества продукции (номер, лексема и т.п.)

Q-характеризует сферу применения продукции (разложение всего по полочкам) Пример: ребенок механически учит стих, но его содержание не понимает. Деление знаний на сферы в базу знаний в ИС целесообразно.

A=>B- это ядро- основной элемент продукции. Интерпретация его может быть различной и зависимо от того, что стоит справа от знака следования

Простая конструкция: если А то В. В  обычном случае секреция (=>) может истолковываться как знак логического следования В из истинного А .

Правило Modus Ponens: Если А является истинным выражением, A=>B является истинным, то В будет истинным. Пример: Иван отчец Федора, Федор отец Фомы, то Иван дед Фомы.

 

 

 

Ядра продукции  бывают:

=детерминированные – при актуализации ядра и выполнимости или истинности А левая часть ядра выполняется обязательно. Секреция реализуется с необходимостью.

=недетерминированные- В может выполнятся или нет. Секреция реализуется с возможностью (Если А то возможно В). Возможность может определяться некоторыми оценками выполнимости ядра, реализации ядра.

Пример: Если задана вероятность выполнения В  при актуализации А; Если А то с  вероятностью Р выполнить В. Оценка выполнимости В может быть лингвистической, например: если А, то с большей долей уверенности В

Возможны альтернативные способы  задания оценки реализации ядра, например: если А то В иначе С

Прогнозирующие  продукции, в которых описывается последействия, ожидаемые после актуализации А.

Пример: если А то с вероятностью Р можно ожидать В.

Существует неопределенность в прогнозирующих продукциях: предметной области, правил и т.п.

Р- условие применимости ядра продукции (правило, предикаты).

Если Р ложно, то ядро продукции  не запускается, если истинно то ядро может быть выполнено.

N—постусловие, активизируется в том случае, если продукция усвоилась. Nописывает действия и продукцию, которую необходимо выполнить после реализации ядра (реализация может происходить не сразу).

Пример ядра: если хочешь купить вещь то заплати  деньги в кассу и отдай чек  продавцу.

Р-наличие денег, вещи, магазина, кассы. N- снять вещь с учета в БД.

«Условия действия»  Если А1,А2,…..Аn то В Если выполняется условие от А1 до Аn (является истинным), то следует выполнить другие В. Часть правила после если называется «посылкой», а после «то» называется «выводом», заключением.

Условия А1 до Аn называются фактами. С помощью них описывается текущее состояние предметной области. Факты могут быть истинными, ложными, правдоподобными, когда истинность факта допускается с некоторой степенью уверенности. Действие В можно трактовать как добавление нового факта к предметной области.

Предметная область описывается  с помощью правил продукции и  с помощью фактов.

Сопоставляются правила и факты, в результате получаем конфликтное множество из него выбираем некоторые правила, которые будут выполняться, т.е. В (появился новый факт) становиться не истинным.

В одном цикле возможно одно правило, т.е. в одном цикле может сработать  только одно правило. Выбор этого  правила зависит от разнообразных  условий и критериев выбора. Нередко учитывается история работы, т.е. поведение механизма вывода на предыдущих этапах работы. Перебор правил должен быть экономным, т.е. нужно управлять выводом.

Управление  выводом. Стратегия вывода

От выбранного метода поиска в базе правил зависит порядок применения и срабатывания правил.

Вывод осуществляется в  соотвествии с таким правилом логического вывода как Если A-истинно и A=>B истинно, то В- истинно –правило Modus Ponens. Эффективность вывода зависит от того, как выводить.

Существует  два основных порядка вывода

1.прямой  порядок вывода от фактов к  заключениям

По известным фактам отыскиваются заключения, которые из этих фактов следуют. Если такое заключение находится, то оно заносится в  рабочую память. Такие системы  применяются в основном для диагностики, т.е. мы идем от входа к выходу. Эти системы наз. системами, управляемыми данными (или антецедентами)

2.Системы  с обратным порядком вывода

Этот вид вывода наз. еще выводом управления целями (вывод управляемый консенвентами)

Обратный порядок, т.е. вывод от заключения к фактам. В этих системах выдается некоторая гипотеза о конечном суждении, а затем механизм вывода находит в рабочей памяти факты, которые могли бы подтвердить или отклонить выдвинутую гипотезу.

Этот механизм может  работать в несколько шагов:

1)-выдвигается гипотеза

2)ищем в рабочей  памяти правило, которое подтверждает  или отвергает гипотезу 

3) если не находится  факта в рабочей памяти, подтверждающую  гипотезу, то этот факт сам  может стать гипотезой 

4)система будет отыскивать  в базе правил правила, в которых эта гипотеза стоит в правой части

5) механизм вывода  будет пытаться опять подтвердить  эту гипотезу фактами, которые  имеются в базу фактов. И если гипотеза (нижестоящая) подтверждается, то можно сказать, что подтвердилась основная гипотеза.

Пример  прямого вывода-1: пусть база правил состоит из 2-х правил

П1:если «отдых летом» и «человек активный», то «ехать в горы»

П2:если «любит солнце», то «отдых летом»

Имеется 2 факта, Ф1-человек активный, Ф2-любит солнце

1.Ф3 отправляется в базу фактов (отдых летом)

2.Цикл повторяется  (перебор правил)

3.Ф4 ехать в горы становиться истинной

В базе правил и базе фактов только правила –истины и факты -истины.

	Ф1	Ф2	Ф3	Ф4
П1			2	3
П2		1

Как осуществляется выход: ищем в правилах возможность подтвердить факты.

Если <условие>, то <действие> ехать в горы (правило №1). Отыскиваем правило, в котором известная гипотеза находится, в правой части, и смотрим, какие факты должны подтвердить эту гипотезу (2 факта - отдых летом, человек активный).

Факты должны быть истинными, т.е. должно присутствовать в базе фактов (имеется «человек активный»), а факт «отдых летом» становится гипотезой  и мы ищем подтверждение этой гипотезы. Для этого в правилах отсыкиваем то, в котором эта гипотеза стоит  справа. Смотрим подтверждается ли эта гипотеза фактами, находим в базе фактов. Можно утвердить, что эта гипотеза является истинной, т.к. в базе фактов имеется факт «любит солнце».

Пример  прямого вывода -2: пусть в базе фактов имеются правила.

П1: если «двигатель не заводится» и «фары не горят», то «сел аккумулятор»

П2: если «указатель бензина находится на нуле», то «двигатель не заводится»

Факт1- «фары не горят»

Факт 2- «указатель бензина  на нуле»

	Ф1	Ф2	Ф3	Ф4
П1			2	3
П2		1

1.Ф3 отправляется в базу фактов (двигатель не заводится)

2.Цикл повторяется  (перебор правил)

3.Ф4 аккумулятор сел становиться истинной

Но если П2 и Ф2 будут  так сформулированы, то алгоритм не сработает (фразы не совпадают). Должна быть четкая одинаковая формулировка

Пример обратного вывода:

Правило1: если «двигатель не заводится» и «фары не горят», то «сел аккумулятор»

Правило2: если «указатель бензина на нуле», то «двигатель не заводится»

Факт1- «фары не горят»

Факт 2- «указатель бензина на нуле»

Пусть требуется подтвердить  гипотезу: «сел аккумулятор (пока не является истинным)»

Размышления:

1-фары не горят- истина, а двигатель не заводится?

2-двигатель не заводится,  т.к. указатель бензина на нуле- истина, т.е. «двигатель не заводится»- истина =>

3-сел аккумулятор- истина, т.к. «фары не горят» и «двигатель не заводится»- истины

 

Для определения  вывода необходимо знать:

1.как хранятся данные (как гипотезы или как факты)

2.как разрешаются конфликты

3.какая точка отсчета  (прямой или обратный вывод)

4.с помощью каких  структур хранятся знания

Для разрешения конфликта используются системы, например «LEX»:

1.когда несколько фактов, которые попали в поле, когда правило может быть исполнено. Тогда генерируется, используется самый «свежий» факт, т.е. самый последний факт, и тогда выполняется правило, соответствующее факту

2.или другие, которые  чаще всего использовались

В больших экспертных системах продукционного вывода все множество знаний хранится в виде древовидной структуры, которая называется графом и/или

 

 

 

 

 

 

Продукционное правило (предполагается) имеет только связку И. Практически допускается связка ИЛИ, также допускается вычисление в посылке (антецедент).

Если существует множество  правил, выводом которого является одно и тоже, то выполнив операцию дизъюнкции над всеми этими заключениями (которые были получены с помощью  этих правил), можно показать отношение  между результатами отдельного вывода и данными на основе которого делается этот вывод.

С помощью И/ИЛИ-графа обратный вывод- это по сути тоже самое, что поиск определенного пути на графе.

Выбор одной из вершин в связки ИЛИ способствует разрешению конфликта. Последовательность условий и правил не важна. Для повышения эффективности вывода в системах насчитывается большое число правил.