Объектно-ориентированные языки

В главе 12 мы уже обращали ваше внимание на то, что формат правил хорошо согласуется с представлением знаний в форме "при выполнении условий С_ь..., С„ выполнить действие А", но менее подходит для описания сложных объектов и отношений между ними. Языки объектно-ориентированного программирования предоставляют в распоряжение программиста альтернативную программную среду для организации знаний в терминах декларативного представления объектов предметной области. Все, связанное с процедурной стороной решения проблем, распределяется между этими объектами, которые в таком случае располагают собственными процедурами и могут общаться друг с другом посредством протоколов передачи сообщений.

Другим приятным аспектом объектно-ориентированного программирования является возможность использования таких стилей представления знаний, которые не встречаются в исчислении предикатов и в порождающих правилах. Вместо "размывания" знаний об объекте предметной области между множеством правил или аксиом, на которые они ссылаются, эти знания концентрируются в едином месте — в программном описании объекта. Эта концентрация является виртуальной в том смысле, что нет необходимости, чтобы вся информация об объекте предметной области хранилась в соответствующем ему программном объекте, но любая команда или запрос к этому объекту может быть реализована только через посылку сообщения этому объекту.

В реальном мире вещей существует множество систем, в которых обмен энергией или информацией может быть представлен через обмен сообщениями между их компьютерными представлениями, и такая связь с технологией моделирования является очень важным достоинством данного подхода (см., например, [McArthur et al, 1986]). Не вызывает сомнений, что моделирование является одним из мощнейших средств решения проблем и что, рассматривая процесс логических рассуждений в контексте сложной системы, его иногда понять значительно легче, чем в контексте применения правил. Объектно-ориентированное программирование интегрирует символические вычисления в операционную среду, базирующуюся на средствах графического интерфейса, — меню, пиктограммы и т.п. Хотя само по себе оснащение экспертной системы этими средствами и не решает проблему ее прозрачности для пользователя, в руках умелого программиста они позволяют лучше представить пользователю процессы, происходящие в системе (см., например, [Richer andClancey, 1985]).

Основная сложность в использовании средств объектно-ориентированного программирования — уяснить для себя, что именно должен представлять программный объект по отношению к предметной области. В ранних версиях объектно-ориентированных языков, которые были предназначены в основном для разработки программ моделирования, такая проблема не возникала — программные объекты представляли объекты моделируемой системы. Например, при моделировании производственной линии отдельные программные объекты представляли те или иные механизмы этой линии, а сообщения между программными объектами — информационные, энергетические и материальные потоки. Задача программиста серьезно облегчалась тем, что существовало достаточно очевидное соответствие между программными и реальными объектами.

Но для того чтобы внедрить объектно-ориентированный стиль в проектирование экспертных систем, нужно задуматься над тем, как соотнести программные объекты с абстрактными понятиями и категориями предметной области. Объекты должны представлять факты и цели, наборы правил или отдельные гипотезы. Поэтому далеко не очевидно, какими сообщениями должны обмениваться такие объекты и какой смысл должен вкладываться в эти сообщения.

Многое зависит от того, на каком уровне абстракции будет использоваться объектно-ориентированный механизм. Если объекты представляют собой низкоуровневую реализацию определенной схемы формирования суждений, то отпадает необходимость в использовании каких бы то ни было эпистемологических последовательностей. Если же объекты будут видимы и для эксперта в процессе разработки и совершенствования системы, и для пользователя во время эксплуатации системы, то схема отображения понятий и категорий на программные объекты должна быть тщательно продумана

Языки логического программирования экспертных систем

Критически оценивая первый опыт применения инструментальных средств типа оболочек при проектировании экспертных систем, в частности опыт использования EMYCIN, многие исследователи полагали, что более перспективным является альтернативный подход, основанный на логическом программировании (см., например, [Kowalski, 1982]). Например, предполагалось, что порождающие экспертные системы, аналогичные MYCIN, могут быть довольно просто реализованы на языке PROLOG [Clark and McCabe, 1982]. Правила можно представить в виде фраз Хорна (см. об этом в главе 8), в которых головной (позитивный) литерал соответствует заключению, а прочие (негативные) литералы будут соответствовать условиям.

Встроенный в PROLOG режим управления приблизительно соответствует стратегии обратного логического вывода, которая используется в системах, подобных MYCIN. Таблицы знаний и другие данные можно представить с помощью утверждений. Рекурсивные структуры данных — графы и деревья — можно организовать с помощью фраз языка PROLOG, которые содержат комплексные термы. Языковые средства PROLOG позволят программисту разработать собственный механизм обработки неопределенности, причем не исключается и использование коэффициентов уверенности.

С практической точки зрения, пользуясь языком PROLOG, программист в качестве "бесплатного приложения" получает в свое распоряжение следующие возможности:

индексированную базу данных фраз, которые можно использовать для представления правил, процедур или данных;

универсальный механизм сопоставления, который позволяет выполнять сопоставление данных и шаблонов, включающих переменные, и возвращать подстановку, которая может обеспечить их совпадение;

стратегию управления (поиск в глубину — depth-first search), основанную на правилах нисходящего поиска (фразы, которые размещены в базе данных ближе к "голове", обрабатываются первыми) и вычислении слева направо (подцели обрабатываются в том порядке, в котором они перечислены в списке).

Действительно, дедуктивную порождающую систему довольно ПРОСТО эмулировать на языке PROLOG. Можно без особого труда разработать и простой интерпретатор, реализующий стратегию построения прямой цепочки вывода. Модификация рабочей памяти выполняется операторами assert и retract, которые добавляют или удаляют формулы из базы данных. Вы уже знаете из главы 11, как можно организовать локальное управление ходом процесса в системе, основанной на фреймах, как организовать обработку значений по умолчанию и исключений, хотя эти методы и не вписываются в стандартную логику.

Успешный опыт применения идей логического программирования, в частности создание программы МЕСНО (см. главу 11), продемонстрировал ряд явных отклонений от синтаксиса исчисления предикатов первого порядка и его процедурной интерпретации в стандартной версии PROLOG. Некоторые семантические и синтаксические ограничения в программах МЕСНО и PLANNER до сих пор не преодолены в системах, базирующихся на языках логического программирования.

Многофункциональные программные среды

Многофункциональные программные среды позволяют опытному программисту экспериментировать при решении новых классов проблем, выбирая подходящие сочетания различных методов, представленных в имеющемся модульном наборе. Поскольку не существует единственного универсального языка представления знаний для произвольной экспертной системы, у разработчиков возникает желание объединить несколько различных схем представления, особенно на этапе создания прототипа. Хотя исчерпывающей теории таких гибридных систем и не существует, эксперименты с разными схемами представления и логического вывода показали, что каждая из них имеет свои слабые стороны. Поэтому понятно желание объединить разные методики таким образом, чтобы достоинства одних компенсировали слабости других.

Мы уже не раз обращали ваше внимание на то, что порождающие правила позволяют представить в программе эмпирически выявленные связи между условиями и действиями, между наблюдениями и гипотезами, но они значительно хуже подходят для представления отношений между объектами предметной области, включая и такие важнейшие, как отношения множество/элемент или множество/подмножество. Структурированные объекты, например фреймы, оказываются более удобным средством для хранения и манипулирования описаниями объектов предметной области, но применение таких знаний требует включения в программу фрагментов программного кода (например, на языке LISP), которые затем трудно анализировать. Рациональное зерно в первых попытках свести вместе стили, основанные на правилах и фреймах, состояло в том, чтобы объединить способность представлять объекты, характерные для фреймов, с возможностями связывать условия и действия с помощью порождающих правил.

Одной из первых многофункциональных сред искусственного интеллекта является LOOPS [Bobrow and Steflk, 1983], в которой в рамках единой архитектуры обмена сообщениями были объединены четыре парадигмы программирования, перечисленные ниже.

Процедурно-ориентированное программирование. Эта парадигма была представлена языком LISP, в котором активным компонентом являются процедуры, а пассивным — данные, несмотря на то, что в LISP процедуры сами по себе также являются данными, поскольку имеют вид списков. В рамках единой среды процедуры могут быть использованы для обработки внешних данных, в частности изменения значений общедоступных переменных.

Программирование, ориентированное на правила. Эта парадигма аналогична предыдущей, но роль процедур играют правила "условие-действие". В среде LOOPS наборы правил сами по себе являются объектами, которые можно рекурсивно вкладывать один в другой. Таким образом, часть "действие" одного правила, в свою очередь, может активизировать подчиненный набор правил. С множествами правил связываются управляющие компоненты, с помощью которых в простейшей форме выполняется разрешение конфликтов.

Объектно-ориентированное программирование. Структурированные объекты обладают свойствами и процедур, и данных, причем побочные эффекты обычно локализуются в пределах объекта. Обработка поступающих сообщений приводит к передаче данных или изменению их значений, но все манипуляции данными выполняются под управлением того компонента, который обратился к объекту. При этом вызывающий объект совершенно не интересует, как хранятся данные и как они модифицируются внутри объекта.

Программирование, ориентированное на данные. Доступ к данным и обновление данных запускает определенные процедуры, причем не имеет значения, почему изменен компонент данных, — то ли это результат побочного эффекта, то ли результат действия других процедур. С переменными, в которых хранятся значения данных, связываются определенные процедуры, подобно тому, как это делается в слотах фрейма, причем такие переменные часто называют активными величинами. В таких приложениях, как моделирование, этот стиль программирования оказывается довольно продуктивным, поскольку позволяет распространить эффект изменения какого-либо компонента на прочие, с ним связанные.

В рамках основной объектно-ориентированной парадигмы модули среды, поддерживающие разные стили программирования, можно комбинировать. Обычно условия в порождающих правилах и логические фразы связываются со значениями слотов структурированных объектов, а правила модифицируют значения этих слотов. Именно такой стиль объединения парадигм в настоящее время реализован в языке CLIPS.

В системах КЕЕ и LOOPS поведение объектов описывается в терминах множества порождающих правил, как это сделала Эйкинс (Aikins) в системе CENTAUR (см. об этой системе в главах 13 и 16). В средах КЕЕ и Knowledge Craft к перечисленным выше парадигмам добавлено и логическое программирование в стиле языка PROLOG. Новая версия КЕЕ, известная под названием КАРРА-РС, предоставляет в распоряжение программиста еще более широкий набор стилей для комбинирования правил, объектов и процедур.