Машина логического вывода и база знаний

Как правило, в структуре экспертной системы можно четко разделить базу знаний и компонент, который этой базой пользуется, — машину логического вывода. Взаимодействие между ними обеспечивается программой, которую принято называть оболочкой (shell) экспертной системы. Конечный пользователь приложения взаимодействует с системой через оболочку, передавая ей запросы. Последняя активизирует машину логического вывода, которая обращается к базе знаний, извлекает знания, необходимые для ответа на конкретный вопрос, и передает сформированный ответ пользователю либо как решение проблемы, либо в форме рекомендации или совета (рис. 2.5).

В базе данных содержатся правила и всевозможные декларации. В частности, применительно к примеру "Пингвин", представленному во врезке 2.5, в базе знаний, организованной с помощью языка CLIPS, должны присутствовать следующие декларации:

(deftemplate птица (field (тип SYMBOL)))

в дополнение к имеющимся правилам:

(defrule (птица (тип?Х))

=>

(assert (да))

)

(defrule

(птица (тип пингвин))

=>

(assert (нет)))

Из этой декларации следует, что объект данных птица может содержать поле (field) тип. В главе 5 вы познакомитесь с декларациями другого типа, которые служат для настройки поведения машины логического вывода.

Рис. 2.5. Структура экспертной системы

2.3.2. Периоды "зимней спячки" и "пробуждения" в истории искусственного интеллекта

В первой части периода модернизма среди исследователей, занимавшихся "чистыми" проблемами искусственного интеллекта, очень распространенным было настроение критической самооценки. Одним из его симптомов была оживленная дискуссия между сторонниками формальных и неформальных методов (подробнее об этом — в главе 23). Кажется само собой разумеющимся, что имеют право на существование как исследования чисто теоретические, фундаментальные, так и прикладные, призванные использовать фундаментальные результаты в конкретных задачах.

А тем временем продолжалось активное развитие технологии экспертных систем для самых разных прикладных областей. Фирмы, специализирующиеся в области искусственного интеллекта, предлагали достаточно дорогие программные продукты, требовавшие специальной аппаратной среды и к тому же плохо поддающиеся интеграции с другими коммерческими системами. Вместо того чтобы осваивать свою нишу на рынке решением тех проблем, которые восприимчивы к подходу, основанному на знаниях, делались широковещательные заявления о создании эффективных систем, способных справиться с любой проблемой.

Возрождение интереса к исследованиям в области искусственного интеллекта связано с новым информационным взрывом. В расширяющейся информационной вселенной, без сомнения, не останутся невостребованными методы искусственного интеллекта при решении, по крайней мере, таких задач, как обработка текстов и изображений, которые нужно извлекать из различного рода источников, анализировать, классифицировать, индексировать, обобщать, интерпретировать и т.д. и т.п. Настало время и для внедрения результатов, достигнутых в технологии символических вычислений и обобщенной теории представления знаний. Но эти подходы должны сочетаться со статистическим и вероятностным подходами, поскольку нам приходится иметь дело с огромными и все увеличивающимися объемами информации, доступной по Internet и различным коммерческим информационным сетям.

В следующей главе приводится описание структуры и основных принципов функционирования двух ранних программ искусственного интеллекта. Хотя со времени создания этих систем прошло уже более двадцати лет, они могут служить прекрасной иллюстрацией базовых концепций, используемых при построении программ такого рода, и мне незачем извиняться за включение этого материала в книгу. Каждую из этих программ можно рассматривать как своеобразный мост, переброшенный между концепцией поиска в пространстве состояний и развитием подхода, опирающегося на базы знаний. Студенты, только приступающие к освоению материала об экспертных системах, найдут в описании этих программ много такого, что необходимо уразуметь прежде, чем заняться более современными системами. С последними читатель сможет поближе познакомиться в главах 11-15 и особенно в 22 и 23, где анализируются результаты некоторых экспериментов, демонстрирующих пределы возможностей экспертных систем

Рекомендуемая литература

Хорошим введением в проблематику искусственного интеллекта могут послужить книги Рича и Найта [Rich and Knight, 1991] и Уинстона [Winston, 1992]. Для студентов хорошим источником ссылок на работы в этой области, хотя и несколько устаревшие с точки зрения сегодняшнего дня, являются различные выпуски серии Handbook of Artificial Intelligence ([Barr and Feigenbaum, 1981, 1982]; [Cohen and Feigenbaum, 1982]). Читателям, интересующимся проблемой машинного распознавания естественного языка, рекомендую прочесть книгу Аллена (Allen, 1995), в которой описаны фундаментальные исследования в этой области, а о том, каким видится будущее искусственного интеллекта из окон лабораторий МИТ, читатель сможет узнать в книге Уинстнона и Шелларда [Winston andShellard, 1990].

Начальные главы книги Нильсона [Nilsson, 1980] по-прежнему остаются лучшим описанием методики эвристического поиска, но более строгое математическое изложение этого материала можно найти в работе Перла [Pearl, 1984]. Некоторые примеры приложения методики эвристического поиска, взятые из современной практики, собраны в сборнике [Rayward-Smith et al, 1996], а Рейард-Смит в своей книге излагает современный взгляд на эти методы [Rayward-Smith, 1994].

Алгоритмы, аналогичные рассмотренному А, по-прежнему привлекают немалое внимание. Например, в одной из последних статей Корфа и Рейда [Korf and Reid, 1998] показано, что эвристики значительно улучшают процесс поиска не тем, что сужают поиск, как считалось до сих пор, а уменьшая его глубину. Таким образом, оказывается, что эвристики способствуют отысканию более коротких путей решения, не снижая при этом фактор ветвления.

Упражнения