1.3.2. Модели представления знаний

Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:

• продукционные модели;

• семантические сети;

• фреймы;

• формальные логические модели.

Продукционная модель

П

Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)».

Чаще всего вывод на такой базе знаний бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения — к данным). Данные — это исходные факты, хранящиеся в базе фактов, на основании которых запускается машина вывода или интерпретатор правил, перебирающий правила из продукционной базы знаний (см. далее).

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.

Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход (язык OPS 5; «оболочки» или «пустые» ЭС — EXSYS Professional, Kappa, ЭКСПЕРТ; ЭКО, инструментальные системы ПИЭС [Хорошевский, 1993] и СПЭИС [Ковригин, Перфильев, 1988] и др.), а также промышленных ЭС на его основе (например, ЭС, созданных средствами G2 [Попов, 1996]) и др.

Семантические сети

Термин семантическая означает «смысловая», а сама семантика — это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, то есть наука, определяющая смысл знаков.

Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги—отношения между ними.

В качестве понятий обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения — это связи типа: «это» («АКО — A-Kind-Of», «is»), «имеет частью» («has part»), «принадлежит», «любит». Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

• класс — элемент класса (цветок — роза); в свойство — значение (цвет — желтый);

• пример элемента класса (роза — чайная).

Можно предложить несколько классификаций семантических сетей, связанных с типами отношений между понятиями.

По количеству типов отношений:

• Однородные (с единственным типом отношений).

• Неоднородные (с различными типами отношений). По типам отношений:

• Бинарные (в которых отношения связывают два объекта).

• N-арные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий).

Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:

• связи типа «часть — целое» («класс — подкласс», «элемент —-множество», и т. п.);

• функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет»...);

• количественные (больше, меньше, равно...);

• пространственные (далеко от , близко от, за, под, над...);

• временные (раньше, позже, в течение...);

• атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение);

• логические связи (И, ИЛИ, НЕ);

• лингвистические связи и др.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отражающей поставленный запрос к базе.

Пример 1.3

На рис. 1.1 изображена семантическая сеть. В качестве вершин тут выступают понятия «человек», «т. Иванов», «Волга», «автомобиль», «вид транспорта» и «двигатель».

Рис. 1.1. Семантическая сеть

Данная модель представления знаний была предложена американским психологом Куиллианом. Основным ее преимуществом является то, что она более других соответствует современным представлениям об организации долговременной памяти человека [Скрэгг, 1983].

Недостатком этой модели является сложность организации процедуры поиска вывода на семантической сети.

Для реализации семантических сетей существуют специальные сетевые языки, например NET [Цейтин, 1985], язык реализации систем SIMER+MIR [Осипов, 1997] и др. Широко известны экспертные системы, использующие семантические сети в качестве языка представления знаний — PROSPECTOR, CASNET, TORUS [Хейес-Рот и др., 1987; Durkin, 1998].

Фреймы

Т

Фрейм — это абстрактный образ для представления некоего стереотипа восприятия.

В психологии и философии известно понятие абстрактного образа. Например, произнесение вслух слова «комната» порождает у слушающих образ комнаты: «жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м²». Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату), но в нем есть «дырки» или «слоты» — это незаполненные значения некоторых атрибутов — например, количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и, др.

В теории фреймов такой образ комнаты называется фреймом комнаты. Фреймом также называется и формализованная модель для отображения образа.

Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:

• фреймы-структуры, использующиеся для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);

• фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);

• фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);

• фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др. Традиционно структура фрейма может быть представлена как список свойств: (ИМЯ ФРЕЙМА:

(имя 1-го слота: значение 1-го слота),

(имя 2-го слота: значение 2-го слота),

(имя N-ro слота: значение N-ro слота)).

Ту же запись можно представить в виде таблицы, дополнив ее двумя столбцами.

Таблица 1.1.