Порівняльна характеристика сучасних способів подання знань

Наведені вище способи подання знань, на перший погляд, не пов’язані між собою. Це, звичайно, неправильно і відображає лише той факт, що всі вони розроблялися за різними принципами. Проте при цьому загальною залишалася єдина мета — подання знань і їх використання при вирішенні різних проблем. Тому можна сказати, що взаємна відмінність способів подання знань полягає скоріше в зовнішньому їх вигляді, а суть не змінюється (хоча, природно, рівень системного розвитку для відповідного способу подання знань буде свій).

Якщо задатися питанням, якою є мета, що її повинна досягти СПЗ, то відповідь на нього не завжди буде зрозумілою. Раніше інженерією знань ставилося трохи абстрактне завдання, що полягало в успішному застосуванні знань. У більш чіткому вигляді задача обробки знань полягає в підтримці інтелектуальної діяльності людини. Для ефективного розв’язання такого завдання необхідно вибрати такий спосіб подання знань, який був би адекватним значущості мети в кожному конкретному випадку.

Інакше кажучи, технологія здобуття, подання й обробки знань із подальшим їх виведенням повинна, з одного боку, задовольняти поставлену користувачем мету, а з другого — не призводити до надмірних для заданих обмежень складнощів під час реалізації системи. Для цього з’ясуємо деякі очевидні особливості основних способів подання знань.

Продукційні правила. Подання знань за допомогою продукційних правил дуже просте, а виведення їх, які виконуються на основі формалізму виду «ЯКЩО — ТО», наочні, доступні й аналогічні всім тим силогізмам, з якими ми зустрічаємось у численних життєвих ситуаціях. До того ж яскраво виражена модульність цих правил дає змогу створювати нові знання, не вдаючись у зміст інших.

Нарешті, забезпечується можливість побудови виведень в однорідній формі, завдяки чому створювані системи стають простими та легко зрозумілими.

З іншого боку, ця їх простота є наслідком небагатофарбового подання всіх описів, спрямована вона на прості, однорідні за властивостями задачі і призводить до різкого падіння ефективності вирішення таких проблем, які складаються з кількох різнорідних задач. Але навіть і в цьому разі не вдається побудувати систему для управління знаннями як єдиним цілим, і тому цей процес здійснюється людиною.

З підвищенням складності проблеми стає складнішим і управління процесами перетворення знань. Зокрема, при накопиченні або щільній обробці знань за тривалий період може виникнути ситуація, коли (чи то через участь людини, яка обробляє або накопичує знання, чи то через тривалий час) з’являються знання, що суперечать раніше здобутим знанням.

Семантичні сітки. Це узагальнена назва методів опису об’єктів з використанням сіток і вона ж є назвою одного із способів подання знань.

Характерною особливістю СС є наочність знань як системи, кожне окреме знання розглядається як деяке відношення між сутностями та поняттями і формально, як і в продукційних системах, визначені заздалегідь, і вже існуючі всередині системи знання можна нарощувати незалежно від зберігання їх модульності. Разом з тим усі знання, що охоплюють однакові сутності та поняття, можна зобразити у вигляді відношень між різноманітними вузлами, які описують ці сутності, що й дає змогу говорити про легкість розуміння такою подання знань.

На основі СС здійснюються виведення, але для цього потрібні спеціальні алгоритми. В продукційних системах виведення визначаються для обмеженого формалізму «ЯКЩО — ТО», тому алгоритми також формалізовані, але, незважаючи на свою простоту, вони досить точні. Оскільки СС є узагальненою назвою СПЗ, а також враховуючи те, що форма подання знань сітками не обумовлюється, для кожного конкретного формалізму визначаються свої власні правила виведення, завдяки чому підсилюється елемент довільності, внесений людиною. Виведення ж, досить ретельно не перевірені, ховають у собі загрозу створення суперечностей між результатами виведення та знаннями, на яких вони ґрунтуються.

Логіка предикатів. Мови подання знань логічного типу широко використовувалися на ранніх стадіях розвитку інтелектуальних систем через те, що ця логіка відзначається високим рівнем модульності знань й водночас дає змогу одержати єдину систему їх подання, в якій логічно роз’яснюються властивості знань як одного цілого. Отже, за допомогою логіки предикатів можна, визначаючи довільно знання, з’ясувати, чи існують суперечності між новими та існуючими знаннями. Але невдовзі мови подання знань логічного типу були усунуті (або в усякому разі сильно посунуті) мовами інших типів через те, що логіка предикатів завдяки зберіганню нею властивості цілісності має такі недоліки, як надмірний рівень формалізації подання знань, труднощі їх прочитання, досить низька продуктивність обробки. А оскільки в логіці предикатів усі відношення описуються предикатами, при їх комп’ютерній обробці не можуть повною мірою виявитись переваги, які має структура даних, що також погіршує ефективність обробки початкових знань..

Фреймові системи. Фреймова модель подання знань характеризується значною гнучкістю: вважається можливою комбінація декларативних і процедурних знань в одній одиниці подання знань — фреймі; можливими є ієрархічна побудова баз знань згідно зі ступенем абстракції поняття, а також реалізація будь-якої системи виведення з використанням об’єктно-орієнтованого методу управління виведенням — обміну повідомленнями. Як і продукційні, фреймові системи визначають форму подання знань і відрізняються від інших СПЗ тим, що надають користувачеві більший ступінь свободи. Такі системи можуть використовуватися не тільки для опису знань, а й для написання алгоритмів їх виведення. З точки зору користувача, який дуже добре розуміється на обробці знань, це дає певну перевагу, але для звичайного користувача є великим навантаженням.

Можна сказати, що фреймові системи як поширення традиційних процедурних систем дають змогу по-різному будувати їх. Однак та обставина, що у фреймових системах знання задаються, по суті, процедурами (фреймами, які, в свою чергу, складаються зі слотів), порівняно з іншими методами процес здобуття знань ускладнюється, а можливості динамічної адаптації фреймової системи до змін зовнішнього середовища збіднюються. Та й відношення між фреймами в складних проблемах стають складнішими. Отже, однією з труднощів подання знань і мови фреймів є відсутність формальної семантики. Це ускладнює порівняння властивостей подання знань різних мов фреймів, а також повне логічне пояснення мови фреймів.

Нарешті, зв’язок слотів з процедурами, а також те, що вони передають один одному управління завдяки обміну повідомленнями, означає, що структура фреймової системи описує структуру управління процедурою обробки знань. Внаслідок цього фреймова система зводиться до форми подання одиниць керуючих структур і одиниць структур даних у загальних фреймах, через що дуже часто вдаються до досить надуманих прийомів. При цьому втрачається легкість інтуїтивного розуміння процесів подання та виведення знань, що є особливістю цієї системи.

Такі обмеження припустимі для порівняно нескладних проблем, але якщо вони ускладнюються, то опис і управління у фреймовій системі стають важчими, ніж у традиційних процедурних системах подання знань, і тоді про фреймову систему як про універсальну систему обробки даних говорити складно.

Отже, для більшості способів подання знань, які сьогодні використовуються, характерним є різке ускладнення опису проблеми при збільшенні її масштабів, і цей недолік важко усунути, не позбавившись одночасно переваг відповідних методів. Єдиний виняток — логіка предикатів, хоча й вона не позбавлена цього недоліку. Але якщо в інших способах при ускладненні проблеми фактично взагалі зникає можливість управління знаннями (оскільки одержаний при цьому результат не є гарантією його достовірності), то логіка предикатів дає змогу гарантувати одержання надійних результатів навіть при зниженні ефективності подання знань. Це означає, що логіка предикатів дає єдину СПЗ, за допомогою якої можна вирішити проблему, крок за кроком задаючи початкову інформацію.

Схожість способів подання знань. Хоча всі описані вище способи подання знань і відрізняються, на перший погляд, якісно, але в них є багато чого спільного і відмінність їх має концептуальний характер. Справді, подання знань за допомогою логіки предикатів дуже близьке до продукційних правил, оскільки, інтерпретуючи правило продукцій як речення логіки предикатів, без особливих труднощів можна замінити його предикатами. За таких дій вираз «ОРІЄНТАЦІЯ (РОБОТ, ДЕТАЛЬ)», описаний предикатною формулою, відповідає відношенню «РОБОТ — ОРІЄНТУЄ — ДЕТАЛЬ» у СС.

У загальному випадку кожну дугу СС можна задати предикатами як відношення між сутностями, що описують вузли на кінцях дуги. Можливість опису деякого подання знань різними методами означає, що останні є рівнозначними. Проте ця попарна рівнозначність відношень не означає, що такі способи подання знань, як продукційні правила, логіка предикатів, СС, дають змогу дістати рівнозначні СПЗ. Це пояснюється тією обставиною, що подання знань однією формулою не можна передати іншою формулою, а також тим, що відрізняються самі ідеї і теоретичні системи, які становлять основу цих формул, що й впливає на методи виведення знань.

Тому найкраще здійснити декомпозицію безлічі знань і підготувати джерела знань (ДЗ) для кожної окремої проблеми. Аналогія цієї ідеї — декомпозиція СС.

Такий підхід є звичайним і для фреймової структури. Фрейми, що розглядаються як безліч знань із сильним взаємозв’язком, відповідають ДЗ. Суттєва відмінність між фреймами та моделлю дошки оголошень (ДО), що реалізується за правилами продукцій, а також розподіленими СС полягає у початкових умовах: і в сітках, і в ДО управління великою кількістю ДЗ виконує сама система, тоді як у фреймовій системі цей процес із самого початку здійснюється самим користувачем за допомогою механізму обміну повідомленнями.

Водночас реально приклади успішного функціонування ДО обмежуються випадками дуже незначної взаємодії окремих проблем і простого управління ДЗ. У решті випадків управління ДЗ стає складним, причому його алгоритми дуже часто навіть важко чітко собі уявити.

Згадана тенденція означає, що велике поширення систем обробки знань приводить у підсумку до процедурного опису проблем. І хоча ця тенденція справді спостерігається, проявляти з цього приводу песимізм не варто. Це скоріше свідчить про те, що окремі компоненти систем, які з’явилися донині, побудовані на основі порівняно простих концепцій. Подальшими напрямами вирішення зазначеної тенденції є: модульність знань; розвиток систем великого масштабу, а також систем з різноманітними ДЗ. Для реалізації цих напрямів потрібна нова методологія