7 Моделі представлення знань - СтудІзба
§2.2 Моделі представлення знань
2.2.1 Загальні відомості про моделі подання знань
Однією з головних проблем, яку доводиться вирішувати у СПЗ. Є питання про оптимальне поєднання 2-х суперечливих концепцій: спільності СПЗ та ефективності її використання.
У зв'язку з цим вводять поняття епістомологічно повного уявлення, під яким розуміється формальний опис усіх фактів про зовнішній світ, необхідних для виконання певного класу завдань.
Ще одна проблема – відповідність моделі ПЗ. Виникає поняття -епістомологічно адекватного опису.
Вводиться ще поняття евристично адекватного уявлення, яке полягає в допустимості лінгвістичного вираження послідовності міркувань, що призводять до вирішення задачі.
Поруч із поняттям ПЗ існує поняття проблемної області.
Під час створення моделей проблемної області використовується поняття простір станів – дискретне, зображується як мульти-графа.
Моделі уявлення знань.
- формальні логічні моделі
2.Нові (ця група постійно поповнюється)
- стохастичні моделі – моделі для подання знань за умов невизначеності.
2.2.2 Формальні логічні моделі– моделі на основі формальної чи математичної логіки.
Історично першою моделлю стала формальна логіка Арістотеля, потім Кант, Буль.
Інтерпретація– твердження щодо правдивості висловлювання у деякому можливому світі. Інтерпретація визначає семантику.
Під предикатом розуміється деякий зв'язок, який заданий на наборі констант і змінних.
Т.ч., основними синтаксичними одиницямилогіки предикатів є константи, змінні, функції, предикати, квантори та логічні оператори.
Синтаксис мови логіки предикатів першого порядку визначається мовою Бекус Наура.
Для представлення знання даного ПЗ необхідно встановити область інтерпретації, тобто вибрати константи, які визначають об'єкти даної галузі, а також функції та предикати, які визначають залежності та відносини між об'єктами. Після цього можна побудувати логічні формули, що описують закономірності цього ПЗ.
Все це можливо, коли знання є повними, чіткими та надійними, інакше задати знання за допомогою математичної моделі неможливо.
2.2.3 Семантичні мережі
Семантика- наука, що встановлює відносини між символами та об'єктами, які ці символи позначають.
Семантична мережа– орієнтований граф, вершиною якого є поняття, а дуги – ставлення з-поміж них.
1968р. Куїліан. Основна ідея підходу уявлення знань, заснованих на аппарті семантичних мереж, полягає в тому, що проблемне середовище розглядається як сукупність понять (сутностей об'єктів) і відносин (зв'язків між ними).
При побудові семантичної мережі використовуються 3 основних типи об'єктів:
-поняття– об'єкти ПЗ
-властивості– характеристики об'єктів чи подій.
Мережа має бути систематизована, для можливості формалізації.
Мережі Куіліана систематизують відносини за такими ознаками:
1.безліч - підмножина
2.відношення близькості
3.відношення подібності відмінності
4.логічні зв'язки
5.кількісні зв'язки
6.просторові зв'язки
7.тимчасові зв'язки
8.атрибутні зв'язки
9.лінгвістичні зв'язки та ін.
Для реалізації семантичних мереж існують спеціальні мови: NET, SIMER_MIR.
Переваги даної моделі:
- відповідність сучасним уявленням про організацію довготривалої пам'яті людини
Недолік– складність пошуку висновку, складність коригування таких моделей (додавання, видалення знань).
Семантичні мережі набули широкого поширення в системах розпізнавання мови та експертних системах. Необхідність структуризації семантичних мереж призвела до появи концепції кадрів.
2.2.4Фрейми(англ. frame - рамка, скелет, каркас) - модель уявлення знань, заснована на теорії Мінського, яка є психологічною модель пам'яті людини та її свідомості.
Фрейм– абстрактний образ уявлення якогось стереотипу сприйняття шляхом зіставлення факту з конкретними елементами і значеннями у межах визначеної об'єкта образу у структуру БЗ.
Фрейм– мінімально можливий опис сутності будь-якого об'єкта, явища, події, ситуації, процесу.
Фрейм має ім'я, що служить для ідентифікації поняття, що описується ним.
Фрейм складається із слотів та приєднаних процедур, пов'язаних з фреймом або зі слотами.
Основні структурні елементи визначаються з допомогою слотів. Поточні значення слотів містяться у шпації.
Число слотів встановлюється проектувальником.
Батько об'єкта – системний слот AKO (A kind of)
Слот може містити не тільки конкретні значення, але також ім'я процедури, що дозволяє обчислити це значення за заданим алгоритмом. Такі процедури називаються приєднаними або пов'язанимипроцедурами. У слоті можуть бути дані складних типів, масиви, списки, безліч і т.д.
Таким чином, структуру кадру можна подати у вигляді наступної таблиці:
Значення типу даних слота
Сукупність даних предметної області може бути представлена безліччю взаємопов'язаних фреймів, які утворюють єдину фреймову систему, у яких поєднуються декларативні та процедурні знання. Така система має, зазвичай, ієрархічну структуру, у якій фрейми з'єднані друг з одним з допомогою родовидовых зв'язків. На верхньому рівні знаходиться кадр, що містить найбільш загальну інформацію, дійсну для всіх кадрів. Покажчики успадкування показують, яку інформацію про атрибути слотів із кадру верхнього рівня успадковують слоти з однаковими іменами у цьому кадрі. Спадкування відбувається за АКО. Слот АКО вказує на кадр вищого рівня ієрархії, звідки успадковуються значення однакових слотів. У конкретних слотах покажчики успадкування можуть бути організовані у різний спосіб.
Розглянемо кадрову модель, що описує поняття студент.
кісток та тканин
Фреймові системи зазвичай реалізують на ООЯ. Основними перевагами є наочність та гнучкість у вживанні.
2.2.5 Продукційні моделі
Інакше називається моделлю, що базується на знаннях. Ця модель дозволяє подати знання у вигляді:
Як умова виступає пропозиція, яким здійснюється пошук у основі знань, а дію виконується при успішному результаті пошуку. Системи обробки знань Поста, запропоновані для формальної заміни послідовності символів, що використовують таку виставу, отримали назву продукційних систем. Продукційну систему можна представити як систему, що складається з трьох основних компонентів:
База правил містить правила виду (2.1).
Робоча область (робоча пам'ять) – це база фактичних правил, у яких зберігаються вихідні дані до завдання та висновки, отримані під час роботи системи.
Інтерпретатор правил реалізує певний механізм логічного висновку, використовуючи правила у відповідність до вмісту робочої пам'яті.
Будь-яке продукційне правило, що міститься, у основі знань, і двох частин: антецедента і консеквента. Правило продукції зазвичай виглядає так:
, де - правило продукції, - антецедент, - консеквент.(2.2)
Антецедент представляє умову поведінки правила. Консеквент визначає результат правила.
Приклад:«якщо небо вкрите хмарами» і «йде дощ»à«необхідно взяти парасольку»
Антецеденти та консеквенти знань формуються з атрибутів та значень. У робочій пам'яті продукційної системи зберігаються пари «атрибут-значення», істинність яких встановлена до певного часу при вирішенні певного завдання. Правило спрацьовує, якщо зі зіставленні фактів, які у робочої пам'яті з антецедентом аналізованого правила, має місце збіг. Висновок правила, що спрацьовується, заноситься в робочу пам'ять. При реалізації правил просторових станів для опису станів використовуються символьні рядки як з дужками так і без, а оператори задаються у формі правил переписування або продукції. Так, якщо продукція має вигляд « », а опис стану « », де і символьні рядки, які можуть бути порожніми, то результатом застосування оператора до опису буде . Перевагою є те, що тут не треба застосовувати умову застосування.
Як приклад розглянемо завдання про мавпу та бананів. Уявимо рішенняданої задачі у вигляді четвірки (w, x, y, z), де w - координати мавпи в горизонтальній площині, x - 1 або 0 в залежності від того, знаходиться мавпа на ящику чи ні, y - координати ящика в горизонтальній площині. Нехай у початковий момент часу мавпа має …
(a, 0, b, 0) (c, 1, c, 1)
/* взагалі простіше подивитися методику до другої лаби по СІІ, ніж друкувати це неподобство з безліччю табличок і схем */
Основними перевагами продукційної моделі є наочність, висока модульність, легкість внесення змін та доповнень, простота логічного висновку.
До недоліків можна віднести складність оцінки цілісного способу знань, низьку ефективність обробки знань, неясність взаємних відносин та правил.