IV) Почему после каждой операции move нужно добавлять формулу clear (столик)?

V) Можно ли, используя представленный элемент move в таблице операторов, выразить "отрицательную" цель, например "зеленый блок не должен стоять

Рис. 3.5. Задача о перемещении блоков

5. Как можно удостовериться в правильности простого плана (как созданный в предыдущем примере), в том смысле, что он гарантирует успешное достижение поставленной цели, предполагая, что робот выполняет все операции правильно.

6. Можете ли вы представить вид плана, который не может быть сформирован с помощью простого формализма таблицы операторов, наподобие представленного в предыдущем упражнении.

7. Рассмотрим правило системы MYCIN, представленное ниже:

ЕСЛИ

Организм обладает грамположительной окраской, и

Организм имеет форму колбочки, и

Организм в процессе роста образует цепочки,

ТО есть основания предполагать (0,7), что этот микроорганизм относится к классу streptococcus.

Предположим, что сформулированные в правиле условия характеризуются следующими коэффициентами уверенности:

Условие 1: 0.8 Условие 2: 0.2 Условие 3: 0.5

Какой коэффициент уверенности характеризует заключение о том, что данный организм относится к классу streptococcus, которое вынесет MYCIN в соответствии со сформулированным правилом?

8. Рассмотрим такую пару правил системы MYCIN:

ЕСЛИ

Культура взята из анализа крови и

Пациент страдает повреждением кожи ecthyma gangrenosum,

ТО есть основания предполагать (0,6), что этот микроорганизм относится к классу pseudomonas.

ЕСЛИ

Тип инфекции бактериальный и

Пациент имеет серьезные ожоги,

ТО есть слабые основания предполагать (0,4), что этот микроорганизм относится к классу pseudomonas.

Предположим, что сформулированные в первом правиле условия характеризуются коэффициентами уверенности 0.8 и 0.9, а сформулированные во втором правиле — коэффициентами уверенности 0.2 и 0.3. Какой коэффициент уверенности будет характеризовать вывод, что исследуемый микроорганизм относится к классу pseudomonas?

9. Начертите И/ИЛИ-граф по типу приведенного в разделе 3.3.3 для следующего набора правил.

Если

ТОПЛИВО, и

ВЫДЕЛЕНИЕ_ТЕПЛА,

И КИСЛОРОД,

То ПОЖАР

Если
ЖИДКОСТЬ и
ВОСПЛАМЕНЯЕМАЯ, то ТОПЛИВО

Если
ТВЕРДОЕ и
ГОРЮЧЕЕ, то ТОПЛИВО

Если
ГАЗ и
ГОРЮЧЕЕ, то ТОПЛИВО

Если
ПЛАМЯ и
ОТКРЫТОЕ, то ВЫДЕЛЕНИЕ_ТЕПЛА

Если
ЭЛЕКТРИЧЕСТВО,
ТО ВЫДЕЛЕНИЕ_ТЕПЛА

Если
ТРЕНИЕ,

ТО. ВЫДЕЛЕНИЕJTEIU1A. 10.

Выразите правила предыдущего упражнения средствами языка CLIPS (см. Приложение).

ГЛАВА 4. Символические вычисления

Символическое представление

Физическая символическая система

Реализация символических структур на языке LISP

Структуры данных в языке LISP

Структура LISP-программы

Приложение функции и лямбда-исчисление

Обработка списков

Сопоставление с образцом

Почему LISP не является языком представления знаний

Символический уровень и уровень знаний

LISP и разработка программ

Языки представления знаний

Рекомендуемая литература

Упражнения

ГЛАВА 4. Символические вычисления

Символическое представление

Физическая символическая система

Реализация символических структур на языке LISP

Почему LISP не является языком представления знаний

Языки представления знаний

Рекомендуемая литература

Упражнения

Прежде чем приступить в обсуждению специализированных языков представления знаний, остановимся на более общей теме языков программирования задач искусственного интеллекта. В этой главе мы не задавались целью научить читателя пользоваться определенным языком, а стремились познакомить с некоторыми темами, касающимися представления и управления, которые имеют отношение к программной реализации экспертных систем. Интересно отметить, что широко распространившийся в современной практике создания программного обеспечения объектно-ориентированный подход к анализу и разработке должен привести к определенному сближению методик решения проблем, предполагающих использование идей искусственного интеллекта и не предполагающих такового. Кроме того, представление приложения как совокупности взаимодействующих относительно автономных модулей очень близко к подходу, реализуемому методами искусственного интеллекта. По мере того как все больше специалистов отдают предпочтение такому образу мышления, средства, используемые для решения обычных задач и задач искусственного интеллекта, будут становиться все более близкими.

В этой главе читатель найдет:

объяснение, почему исследования в области искусственного интеллекта и создание соответствующих приложений требуют применения языков программирования определенного вида;

обсуждение специфических свойств таких языков, отличающих их от широко используемых в практике программирования задач обработки данных и научных расчетов;

вводные сведения об основных концепциях языка LISP, который на определенном этапе стал основным языком программирования задач искусственного интеллекта;

объяснение, почему LISP редко выбирается в качестве базового языка при построении экспертных систем;

Объяснение, почему чаще используются более специализированные языки вроде CLIPS (подробное описание этого языка приведено в Приложении).

Специализированные языки, объектно-ориентированный подход и программные инструментальные средства, предназначенные для построения экспертных систем, мы подробно рассмотрим в главах 5, 7 и 17. В этой же главе мы в первую очередь сосредоточим внимание на концепциях программирования и структурах, существенно влияющих на конструирование экспертных систем. Детали реализации и специфические приемы будут рассмотрены в соответствующих разделах других глав в контексте конкретных систем (главы 11-16).

Одна из причин, по которой мы уделяем такое внимание языку LISP в этой главе, состоит в том, что многие языки, появившиеся на свет после него, имеют синтаксис, очень близкий синтаксису LISP (в частности, это относится к языку CLIPS), и включают очень много языковых конструкций, заимствованных из LISP. Однако при построении экспертных систем иногда используются языки, существенно отличающиеся от LISP, например PROLOG, которому будет уделено особое внимание в главе 8 при рассмотрении концепции логического программирования. Синтаксис, основанный на логическом формализме, который уже упоминался в главе 3 при обсуждении системы SRTIPS, имеет много общего с синтаксисом языка PROLOG.

Символическое представление

Понятие символ настолько распространено в современной теории и практике искусственного интеллекта, что важность его трудно переоценить. Именно на этом понятии базируются главные связи между проблематикой искусственного интеллекта и формальными системами математики и логики. Если воспользоваться самой понятной терминологией, то символ — это нечто, замещающее другое нечто. В этом определении "другое нечто" обычно называется значением (designation) символа. Это то, на что ссылается и что представляет символ. Значением может быть физический объект или понятие (концепт), но сам символ является физическим объектом. Так, цифра "7" является символом, представляющим число 7, которое является понятием.

Идея, которая скрывается за термином "символические вычисления", состоит в том, что мы можем понимать под символом, с которым выполняются какие-то действия, все, что угодно. Языки программирования, основанные на этой парадигме, поддерживают множество простейших структур данных, связывающих одни символы с другими, а также примитивные операции манипулирования символами и структурами символов. Таким образом, программист должен специфицировать

такие синтаксические правила формирования символических структур из символов, которые придают сформированным структурам смысл, зависящий от смысла компонентов;

правила трансформации, регламентирующие преобразование одних символических структур в другие.

Как правило, программы манипуляций с символами принимают в качестве исходной информации одну или более символических структур, представляющих исходное состояние решаемой проблемы, и возвращают символическую структуру, представляющую конечное состояние проблемы или ее решение, причем и вход, и выход должны иметь форму, удовлетворяющую оговоренные синтаксические правила, а преобразование входных символических структур в выходную должно выполняться только с использованием дозволенных правил трансформации. Программа на таком языке сама по себе также является символической структурой. Поэтому нет никаких формальных препятствий к тому, чтобы некоторая программа не могла рассматриваться в качестве исходных данных для другой, а отсюда следует вывод, что такое единообразие в представлении программ и данных очень полезно в контексте проблематики искусственного интеллекта. Но еще более важной является идея, что можно сделать нечто большее, чем просто сформулировать правила манипулирования символами, — мы можем воплотить эти символы вместе с правилами манипулирования ими в виде какого-то физического устройства. Отсюда следует очень, казалось бы, простая и в то же время очень продуктивная идея — идея физической символической системы.