Работа со множеством контекстов

Те системы отслеживания истинности предположений, которые мы рассматривали в предыдущих разделах, работали с единственной непротиворечивой моделью мира. Однако иногда возникает необходимость строить логический вывод в контексте разных моделей гипотетических миров, которые могут совпадать, а могут и не совпадать с реальностью (см. главу 17). Например, при решении задачи диагностирования часто бывает полезно предположить, что возникла какая-то ошибка, и выдвинуть предположение на основе какого-нибудь допущения, а затем посмотреть, не подтверждается ли оно имеющимися фактами. Особенно уместна такая стратегия в ситуации, когда результаты наблюдений дают пищу для множества конкурирующих гипотез и скорее всего потребуется какая-либо комбинация гипотез, чтобы объяснить всю совокупность наблюдений. Другая область применения, в которой потребуется рассмотреть несколько вариантов модели мира, — проектирование. Вот тут-то уж точно потребуется несколько гипотетических "миров", чтобы представить разные варианты конструкции, удовлетворяющей заданным ограничениям

Отслеживание истинности предположений, основанное на анализе допущений

В системах отслеживания истинности предположений, основанных на анализе допущений {assumption-based truth-maintenance system), программа имеет дело с несколькими отличающимися контекстами, которые принято называть средами обитания (environments) [De Kleer, 1986]. Удобнее всего представить себе среду обитания как взгляд на мир через призму определенных допущений. Можно считать, что модель мира, которая использовалась в предыдущих разделах, характеризуется пустым множеством допущений. Все прочие среды, имеющие непустое множество допущений, представляют модели гипотетических миров.

В системах отслеживания истинности предположений, основанных на допущениях, различные варианты сред обитания можно организовать в виде решетки, поскольку допущения носят инкрементальный характер. Модель, показанная на рис. 19.3, представляет на самом нижнем уровне автомобиль, в котором не горит свет и который не удается завести. На более верхнем уровне решетки находятся гипотетические миры, в которых сделаны некоторые допущения о неисправностях в автомобиле, например разряжена аккумуляторная батарея. На еще более высоком уровне можно комбинировать сделанные допущения. Обратите внимание — чем выше мы поднимаемся "по ступеням решетки", тем более специфическими становятся гипотетические миры в том смысле, что мы характеризуем их все полнее.

Не всегда можно делать произвольные допущения. Например, нельзя объединить допущения {p,q} и {—p,r}, поскольку такая комбинация будет противоречивой. Более того, хотя само множество допущений может и не быть антагонистическим, определенные комбинации допущений могут привести к противоречию, если принять во внимание и другую имеющуюся в нашем распоряжении информацию.

Предположим, что наша модель неисправного автомобиля содержит информацию о том, что одновременно не может случиться так, чтобы и карбюратор не работал из-за избытка топлива, и в баке отсутствовал бензин. Следовательно, в том варианте среды, в котором сделано допущение "в баке отсутствует бензин", не может присутствовать допущение "избыток топлива в карбюраторе". Такое логическое заключение образует контекст среды — множество высказываний, производных от сделанных допущений, и фактов, имеющихся в исходной модели мира. Например, мы можем оказаться в ситуации, представленной схематически на рис. 19.4. Здесь среда, образованная в результате объединения двух допущений, должна быть исключена из рассмотрения, поскольку ее контекст становится несовместимым (nogood).

Рис. 19.3. Решетка сред

Приведенный выше пример может служить наглядной иллюстрацией того очевидного факта, что имеющуюся теорию мира (предметной области) допускается расширять, только принимая во внимание "фоновые" знания об этой предметной области. Другими словами, между отдельными допущениями существуют определенные зависимости, которые мы должны каким-либо образом зафиксировать и не нарушать.

В системах отслеживания истинности предположений, основанных на анализе допущений, такие зависимости называются обоснованиями (justification). Конечно, такая вольная трактовка термина "обоснование" вносит некоторую неоднозначность в изложение материала (ранее мы придавали этому термину несколько другой смысл), но дело в том, что обоснование в тех системах, которые рассматриваются в данном разделе, играет роль, отличную от обоснований в простых системах отслеживания истинности, анализированных Мак-Аллестером и Дойлом. В тех системах обоснования формировались программой в результате распространения принуждений и связывались с узлами сети зависимостей, которые представляли высказывания.

Рис. 19.4. Решетка сред, в которой выделен несовместный контекст

В системах отслеживания истинности предположений, основанных на анализе допущений, обоснования являются частью исходной информации, которой программа располагает в момент запуска на выполнение. Затем система для каждого узла высказывания формирует ярлык (label), который содержит список сред, имеющих отношение к этому высказыванию ("интересующих" это высказывание). Ниже мы увидим, что скрывается за этим "интересом", но сначала рассмотрим пример.

На рис. 19.4 отрицание высказывания "Нет бензина в баке" существует в среде, в которой сделано допущение "Избыток топлива в карбюраторе", причем в модели имеется обоснование, которое гласит примерно следующее:

"Если в карбюраторе имеется избыток топлива, то бензин не может отсутствовать в баке".

Теперь интересующее нас высказывание будет "по наследству" истинно и в несовместимом контексте, но такая среда не представляет интереса для этого высказывания и, следовательно, в список ярлыка не включается.