If (at ?X room) then (paint ?X)

Нужно проверить, соответствует ли условию if (at?X room) этого правила модель мира, представленная списком

(at box room).

Полученную подстановку {?X/box} применим затем к констатирующей части правила и получим в результате

(paint box).

Анализ соответствия — это довольно "расточительная" операция в смысле расхода вычислительных ресурсов, если только не пользоваться ею с умом. В главе 13 мы увидим, что существуют довольно эффективные алгоритмы, которые позволяют решить, в каких именно из имеющихся в наборе правилах (или отдельном правиле) сформулированы условия, соответствующие анализируемым данным. В настоящее время язык LISP не используется для реализации систем, базирующихся на правилах, в основном из-за недостаточной его эффективности, но по-прежнему используется тот принцип обработки списков при анализе соответствия, который был впервые реализован на LISP.

Почему. LISP не является языком представления знаний

Невольно напрашивается вопрос, почему с помощью LISP нельзя удовлетворить все наши потребности в области представления знаний. Ведь, как было показано, этот язык позволяет хранить и обрабатывать символические структуры и управлять процессом их оценивания. С его помощью можно реализовать анализ соответствия, эвристический поиск и устанавливать наличие ассоциативной связи между символами. Разве всего этого недостаточно для того, чтобы на базе LISP реализовать физическую символическую систему для разумных действий?

Символический уровень и уровень знаний

Совершенно ясно, что среда символических вычислений весьма подходит для реализации структур, необходимых для представления знаний, но символический уровень анализа ничего не говорит нам о том, чем должны быть такие структуры. Нужен еще один уровень анализа, расположенный выше символического, который будет ограничивать набор возможных представлений при решении некоторой проблемы. Ньюэлл в работе [Newell, 1982] назвал его уровнем знаний и предположил, что знания должны быть охарактеризованы функционально, т.е. в терминах действия, а не в терминах структурной организации.

Из предложения Ньюэлла следует, что нельзя адекватно представлять знания, не располагая сведениями о том, как они могут быть использованы. Возможно, это одна из причин, которая побуждает нас разделить факты и знания. То, что норманны в 1066 году захватили Англию, — это только факт. Но мое знание этого факта может быть использовано совершенно по-разному. В частности, это в равной степени позволит мне успешно сдать экзамен по истории или спровоцировать драку между англичанами и французами. Если цель состоит именно в том, чтобы получить более высокую оценку на экзамене, то представление знаний лучше связать с другими фактами, например сведениями о короле Гарольде или короле Вильяме. Если же цель — разжечь ненависть между англичанами и французами, то лучше воспользоваться такими фактами, как вандализм английский футбольных фанатов или эксцентричная манера вести себя на дорогах, присущая французским мотоциклистам. Таким образом, не существует "правильного" способа представить какой-то факт, но существует более или менее полезное представление знания некоторыми фактами.

В синтаксисе и семантике языка LISP нет ничего такого, что подсказало бы вам, как организовать знания. Список — это удобная, но иногда неэффективная в работе структура данных, но он не имеет никаких преимуществ с точки зрения представления знаний по сравнению с массивом в языке FORTRAN и менее удобен, чем класс в языке C++. Утверждение о широких возможностях LISP имеет скорее отношение к тому, что для опытного программиста довольно легко создать на его основе производный язык по своему выбору. Но такой специализированный интерпретатор, функционирующий в среде LISP, оказывается очень непроизводительным, и в этом его основной недостаток.

LISP и разработка программ

Многие программисты склонны к тому, чтобы создавать программный код, напоминающий спагетти, и их буквально приводит в состояние шока знакомство с широкими возможностями, которые сулит в создании такого кода язык LISP. Но при всем этом сообщество приверженцев LISP на удивление мало привнесло в методологию программирования (см. [Abelson et al, 1996]).

Гипотеза Смита

Смит выдвинул гипотезу представления знаний (Knowledge Representation Hypothesis), которая гласит [Smith, 1982]:

"Каждая интеллектуальная физическая символическая система включает символические структуры, которые мы, как внешние наблюдатели, можем расценивать как предложение,.основанное на знаниях, которыми располагает система".

Очевидно, что эта гипотеза ничего не говорит о том, как эти знания могут быть в действительности представлены. Единственное, что нам, как внешним наблюдателям, доступно— это выводы, которые система делает на основании своих знаний. Но эти выводы сами по себе не дают возможности однозначно выяснить, на основании какой схемы представления знаний они cделаны.

Многие идеи, касающиеся представления знаний, зародились в процессе развития методики объектно-ориентированного анализа и проектирования. Объектно-ориентированные языки программирования, такие как C++, SmallTalk и Eiffel, стали в последнее время привлекать все большее внимание конструкторов экспертных систем. Появилось довольно много библиотек классов, которые можно использовать при построении такого рода приложений. В этом же направлении стал развиваться и LISP. В частности, на его основе разработан язык CLOS — Common Lisp Object System, в котором механизм множественного наследования работает значительно эффективнее, чем в C++ (подробнее об этом — в главе 7). Но даже самые верные приверженцы LISP находят маловероятным, что его новейшие диалекты скоро найдут широкое применение в создании коммерческих программных продуктов

Языки представления знаний

И представление знаний, и объектно-ориентированный подход к программированию основываются на одной и той же идее, что конкретная предметная область приложения имеет такое же значение для модели, как и для проблем, которые нужно разрешить. Если вы работаете в определенной предметной области — технической, издательском деле или сфере управления, — то вид проблемы, которую потребуется решить, будет изменяться не только от проекта к проекту, но и на разных стадиях работы над проектом, по мере того как будут уточняться концепции проекта и его цели. Относительно постоянными остаются только "обитатели" предметной области — машины, процессы, неживые объекты или люди. Представление этих сущностей, которое может быть воспринято машиной и обработано программой, формируется таким образом, чтобы его можно было использовать в самых разнообразных проектах.

В самом общем виде разница между представлением знаний и объектно-ориентированным подходом состоит в том, что в первом случае стремятся представить не только сущности в определенной предметной области, но и знания об этих сущностях, которыми обладают эксперты в данной области. Например, экспертам известны различные способы классификации, упорядочивания, обозрения и манипулирования такими сущностями, которые позволяют эффективно решать разнообразные задачи.

Если рассматривать в этом свете проблематику представления знаний, то ее можно сформулировать следующим образом: "Существует ли способ, пользуясь которым можно закодировать знания о предметной области таким образом, чтобы поддерживать приложение этих знаний к решению различных проблем в разных проектах?" Ответом на этот вопрос является проектирование независящих от приложения "банков знаний", о котором речь пойдет в главе 10. Вы в дальнейшем встретитесь и с такими примерами, когда доступные программе знания по-разному используются в пределах одного и того же приложения (главы 13 и 16).

В последующих трех главах вы познакомитесь как с подходом, базирующимся на правилах, так и с объектно-ориентированным подходом к программированию, причем на примере языка CLIPS будет показано, как можно комбинировать оба этих подхода. Причина, по которой в индустрии производства программных продуктов продолжают оставаться популярными такие инструментальные средства, состоит в том, что как бы ни тяжело было кодировать человеческие знания, такие эпистемологические трудности ничто в сравнении с тем, что может наделать с указателями C++ неопытный программист. Построение системы, базирующейся на правилах на таком языке, — это нетривиальная задача, которую лучше всего поручить специалистам.

Другая причина состоит в том, что при создании с нуля системы, базирующейся на знаниях, аналитики и программисты попадают в такое обширное пространство альтернативных решений, что запутаться в нем гораздо легче, чем отыскать правильный путь. Языки представления знаний предлагают разработчику как программные средства высокого уровня, так и множество конструкций низкого уровня, которые можно использовать для организации и применения знаний, синтаксические и семантические примитивы, уже не раз доказавшие свою полезность на практике.

В главе 5 в качестве основного инструмента для иллюстрации идей построения систем, основанных на знаниях, используется язык CLIPS. Сделано это по следующим причинам:

этот язык относительно дешев;

без зазрения совести разработчики включили в него множество опробованных на практике конструкций из других инструментальных средств;

язык имеет довольно четко сформулированный синтаксис, позаимствованный у LISP;

язык (точнее, его исполнительная система) обладает вполне приемлемой производительностью, так что предлагаемые в качестве примеров программы выполняются достаточно быстро;

язык допускает вызов внешних функций, написанных на других языках программирования;