3.4. Процесс реализации вывода
Абстрактный интерпретатор Пролог выполняет вычисления, получая вопрос Р и последовательность резольвент Q. Если Р выводится из Q, то результат «yes», если не выводится, то − «no». Возможен также и третий вариант, когда результат непредсказуем.
В процессе реализации логического вывода в Пролог-программе используются следующие механизмы:
унификации;
сопоставления (согласования, совпадения);
прямой трассировки;
возврата.
Сопоставление – это процесс проверки двух термов на их соответствие друг другу. Термы сопоставимы в двух случаях: если они идентичны, либо, если они становятся идентичными при конкретизации своих переменных.
Если термы тождественны (идентичны), то процесс терпит успех, и неуспех – в противном случае.
При попытке согласования целевого утверждения из БД выбирается единичное утверждение, голова которого сопоставима с целевым утверждением. Если такое утверждение найдено, то из БД выбирается следующее утверждение, которое сопоставляется со следующим целевым утверждением. Если такой процесс терпит успех, то есть все целевые утверждения согласуются путем прямого продвижения по программе, то он называется прямой трассировкой.
Примечание. Даже если все утверждения согласованы в поставленной цели один раз путем прямой трассировки, то можно получить другие доказательства той же цели, используя механизм возврата (управление процессом вывода с помощью предикатов fail, «!» и repeat).
Механизм возврата
Процесс согласования конъюнкций подцелевых утверждений в теле резольвенты осуществляется слева направо:
(голова) цель :– (тело) подцель_1, подцель_2, ... , подцель_N.
Каждая подцель согласуется с фактом, хранящимся в БД, или уже доказанным утверждением. Однако может возникнуть ситуация, когда одна из подцелей не может быть согласована. При этом осуществляется сдвиг влево на одну подцель предшествующую и выполняется её сопоставление с новыми значениями из БД, и так до тех пор, пока не будет найдена сопоставимая подцель. Если она найдена, то процесс продолжается дальше слева направо до тех пор, пока не будет доказано целевое утверждение.
Если подцелей больше нет и факты в БД исчерпаны, то доказательства заканчиваются неудачей. При осуществлении механизма возврата значения всех переменных очищаются.
Пример.
predicates
type (symbol, symbol)
is (symbol, symbol)
lives (symbol, symbol)
can_swim (symbol)
goal
can_swim (what), write (what," плавает"), nl, fail.
clauses
type (mammal, animal).
type (fish, animal).
is ("зебра", mammal).
is ("окунь", fish).
is ("сельдь", fish).
lives ("зебра", on_ground).
lives ("сельдь", in_water).
lives ("окунь", in_water).
can_swim (Y) :- type (X, animal), is (Y, X), lives (Y, in_water).
Поведение работы Пролог-программы можно сравнить с поиском выхода в лабиринте [7]. Пометим стрелкой направления движения. Предположим, что попали к развилке. Если все пути помечены стрелкой, то возвращаемся по пути, противоположному стрелке. Если таких путей несколько, то возвращаемся по тому, по которому шли последний раз (для этого следует присвоить каждому пути такой номер N, чтобы последний новый путь получал номер старше всех номеров уже пройденных путей). Если на развилке есть не пройденный путь, то он помечается стрелкой и осуществляется следование по этому пути.
Если при движении возникает тупик, то возвращаемся по этому пути обратно до предыдущей развилки. Эта стратегия полная и она приводит к выходу из лабиринта, если даже существует в нем единственный маршрут.
Шаги выполнения программы на языке Пролог
Итак, рассмотрим самый общий алгоритм работы Пролог-программы.
1. Нахождение подходящего правила для текущей цели (или подцели).
2. Передача и согласование параметров цели и правила.
3. Определение в зависимости от исхода шага 2 текущей (новой) цели или возврат к предыдущей цели с отменой значений для переменных, полученных в результате выполнения шага 2 для последней цели.
4. Создание точек ветвления программы с помощью предикатов repeat, fail и «!».
5. Инициализация переменных процедуры и восстановление их значений при возврате.
- Содержание
- 1. Базы данных, ориентированные на искусственный интеллект 18
- 2. Формализация знаний о проблемной области 37
- 3. Инструментальные средства логического программирования 67
- 4. Организация принятия решений в экспертных системах 100
- 5. Интеллектуальные технологии обработки информации 115
- 6. Система моделирования эо kappa 158
- 7. Стандартные функции эо kappa 180
- 8. Работа с правилами в эо kappa 193
- 9. Создание интерфейса пользователя в эо kappa 206
- 10. Инструментальная оболочка разработки эс − clips 223
- 10.2.3. Правила 231
- 11. Разработка экспертной системы в ио clips 261
- 12. Создание проекта онтологии с помощью ис Protégé 291
- Предисловие
- Список сокращений
- Введение
- 1. Базы данных, ориентированные на искусственный интеллект
- 1.1. Экспертные системы и их особенности
- 1.2. Основные типы задач, решаемых с помощью экспертных систем
- 1.3. Особенности разработки экспертных систем
- 1.3.1. Приобретение знаний
- 1.3.2. Представление знаний
- 1.3.3. Реализация
- 1.4. Виды экспертных систем
- 1.5. Представление знаний в системах искусственного интеллекта
- 1.5.1. Данные и знания
- 1.5.2. Представление знаний в рабочей памяти эвм
- 1.5.3. Представление знаний в базе знаний
- Контрольные вопросы
- 2. Формализация знаний о проблемной области
- 2.1. Таксономическая классификационная схема
- 2.2. Онтологический подход к представлению проблемной информации
- 2.2.1. Цели разработки онтологий
- 2.2.2. Фундаментальные правила разработки онтологии
- 2.2.3. Определение области и масштаба онтологии
- 2.2.4. Рассмотрение вариантов повторного использования существующих онтологий
- 2.2.5. Перечисление важных терминов в онтологии
- 2.2.6. Определение классов и их иерархии
- 2.2.7. Определение свойств классов – слотов
- 2.2.8. Определение фацетов слотов
- 2.2.9. Домен слота и диапазон значений слота
- 2.2.10. Создание экземпляров
- 2.3. Модели представления знаний
- 2.3.1. Фреймы
- 2.3.2. Семантические сети
- 2.3.3. Исчисление предикатов первого порядка
- 2.3.4. Модель представления знаний в виде правил продукции
- Контрольные вопросы
- 3. Инструментальные средства логического программирования
- 3.1. Язык логического программирования Пролог
- 3.2. Основные разделы программы
- 3.3. Рекурсивные вычисления в Пролог-программе
- 3.4. Процесс реализации вывода
- 3.5. Предикаты
- 3.6. Списковые структуры
- 3.7. Вызов внешних функций из Пролог-программы и интерфейс с программами на других языках программирования
- 3.8. Пример реализации экспертной системы на языке Пролог
- 3.9. Диалекты и языки, используемые для задач искусственного интеллекта
- Контрольные вопросы
- 4. Организация принятия решений в экспертных системах
- 4.1. Организация логического вывода в экспертных системах
- 4.2. Правила
- 4.3. Поиск решений
- 4.4. Управляющая структура
- 4.5. Технологии принятия решений в системах с базами знаний
- 4.6. Методы поиска, реализованные в экспертных системах
- 4.7. Использование процедур
- 4.8. Представление неопределенности в информационных приложениях с базами знаний
- Контрольные вопросы
- 5. Интеллектуальные технологии обработки информации
- 5.1. Интеллектуальные системы, основанные на нечеткой логике
- 5.2. Нейронные сети
- 5.2.1. Биологический и искусственный нейроны
- 5.2.2. Классификация нейронных сетей
- 5.2.3. Задачи, решаемые с помощью нейронных сетей
- 5.3. Эволюционные вычисления
- 5.3.1. Основные определения
- 5.3.2. Процесс работы генетического алгоритма
- 5.3.3. Пример решения задачи с использованием генетического алгоритма
- 5.3.4. Достоинства и недостатки генетических алгоритмов
- 5.4. Комплексный подход к проектированию систем искусственного интеллекта
- 5.5. Инструментальные средства представления знаний
- 5.5.1. Классификация оболочек эс
- 5.5.2. Уровни реализации экспертных систем
- Контрольные вопросы
- 6. Система моделирования эо kappa
- 6.1. Представление знаний в эо kappa
- 6.2. Начало работы с эо kappa
- 6.3. Окно иерархии объектов (Object Browser)
- 6.4. Окно инструментов (Knowledge Tools) и редакторы знаний
- 6.4.1. Редактор классов (Class Editor)
- 6.4.2. Редактор объектов (Instance Editor)
- 6.4.3. Редактор слотов (Slot Editor)
- 6.4.4. Редактор методов (Method Editor)
- 6.4.5. Редактор функций (Function Editor)
- 6.4.6. Редактор правил (Rule Editor)
- 6.4.7. Редактор цели (Goal Editor)
- 6.5. Окно интерпретатора (kal Interpreter)
- 6.6. Окно сеанса (Session)
- 6.7. Окно связи правил (Rule Relations)
- 6.8. Окно трассировки правил (Rule Trace)
- 6.9. Окно просмотра иерархии выводов (Inference Browser)
- 6.10. Средство объяснений эо kappa
- Контрольные вопросы
- 7. Стандартные функции эо kappa
- 7.1. Функции манипулирования знаниями
- 7.1.1. Функции работы с классами
- 7.1.2. Функции работы с объектами
- 7.1.3. Функции работы с иерархией объектов
- 7.1.4. Функции работы со слотами
- 7.1.5. Функции работы с методами
- 7.1.6. Функции работы с правилами
- 7.1.7. Функции работы с целями
- 7.2. Математические функции
- 7.3. Функции работы со строками
- 7.4. Функции работы со списками
- 7.5. Логические функции
- 7.6. Функции работы с файлами
- 7.7. Функции управления
- 7.8. Функции работы с окнами
- 7.9. Функции работы с компонентами
- 7.10. Функции, определенные пользователем
- Контрольные вопросы
- 8. Работа с правилами в эо kappa
- 8.1. Создание и редактирование правил
- 8.2. Формирование списка правил
- 8.3. Создание и редактирование цели
- 8.4. Рассуждения в прямом направлении
- 8.4.1. Стратегии принятия решения
- 8.4.2. Формирование прямой цепи рассуждений
- 8.4.3. Активная трассировка при формировании прямой цепи рассуждений
- 8.5. Рассуждения в обратном направлении
- Контрольные вопросы
- 9. Создание интерфейса пользователя в эо kappa
- 9.1. Стандартные компоненты интерфейса пользователя
- 9.1.1. Компонент Button
- 9.1.2. Компонент Text
- 9.1.3. Компонент Transcript
- 9.1.4. Компонент Edit
- 9.1.5. Компонент BitMap
- 9.1.6. Компонент Drawing
- 9.1.7. Компонент StateBox
- 9.1.8. Компонент Meter
- 9.1.9. Компонент LinePlot
- 9.1.10. Компонент Slider
- 9.1.11. Компонент SingleListBox
- 9.1.12. Компонент MultipleListBox
- 9.1.13. Компонент CheckBox
- 9.1.14. Компонент CheckBoxGroup
- 9.1.15. Компонент RadioButtonGroup
- 9.2. Особенности русификации эо kappa
- Контрольные вопросы
- 10. Инструментальная оболочка разработки эс − clips
- 10.1. Общие сведения об ио clips
- 10.2. Программирование в ио clips
- 10.2.1. Основные элементы программирования
- 10.2.2. Факты
- 10.2.3. Правила
- 10.2.4. Переменные
- 10.2.5. Дополнительные средства
- 10.3 Интерфейс ио clips
- 10.3.1 Интерфейс командной строки
- 10.3.2. Графический интерфейс пользователя
- 10.3.3. Интерфейс встроенного редактора
- 10.4. Организация работы в ио clips
- 10.4.1. Постановка задачи и составление программы
- 10.4.2. Запуск ио clips
- 10.4.3. Ввод программы
- 10.4.4. Загрузка и запуск программы
- 10.4.5. Работа программы
- 10.4.6. Сохранение результатов работы
- Контрольные вопросы
- 11. Разработка экспертной системы в ио clips
- 11.1. Подготовка исходных данных
- 11.2. Выделение сущностей
- 11.3. Сбор информации
- 11.4. Диагностические правила
- 11.5. Листинг программы
- 11.6. Выполнение программы
- Контрольные вопросы
- 12. Создание проекта онтологии с помощью ис Protégé
- 12.1. Создание нового проекта
- 12.2. Структура проекта
- 12.3. Работа с классами
- 12.3.1. Создание нового класса
- 12.3.2. Создание экземпляра класса
- 12.3.3. Инструменты работы с классами
- 12.4. Работа со слотами
- 12.5. Сохранение проекта в формате rdf
- 12.6. Экспорт онтологии в формат эо clips
- Контрольные вопросы
- Заключение
- Глоссарий
- Библиографический список