Свойство выпуклости в clips: пингвины обретают способность летать (или не обретают)

В языке CLIPS отсутствуют средства определения метаправил. Но в интерпретаторе этого языка имеется возможность анализировать свойство правил, названное разработчиками salience (выпуклость), и отдавать при разрешении конфликтов предпочтение тому правилу, которое характеризуется большим значением этого свойства.

Вспомним пример с классификацией пингвинов, рассмотренный в главе 2. Нужно так организовать систему правил, чтобы то правило, которое имеет отношение именно к пингвинам, имело более высокий приоритет перед более общим правилом, имеющим отношение ко всем птицам. Для этого правилу, касающемуся пингвинов, придается большая "выпуклость", чем правилу, относящемуся ко всем птицам. Это правило как бы выталкивается на авансцену. На языке CLIPS определение правил тогда будет иметь вид

(defrule (bird (type?X))

(assert (yes))

) (defrule

(declare (salience 100))

(bird (type penguin))

=>

(assert (no)))

По умолчанию любое правило имеет нулевое значение свойства salience, если оно явно не задано. Этому свойству можно придавать как положительное значение, "выталкивая" соответствующее правило вперед, а можно присвоить и отрицательное значение, насильно отправляя его в конец очереди.

С точки зрения теории не рекомендуется приписывать жесткие приоритеты правилам, поскольку в общем случае это влечет за собой много побочных следствий, но в отдельных конкретных случаях такой подход дает весьма неплохие результаты.

Рекомендуемая литература

Прекрасное изложение базовых принципов применения правил в задачах искусственного интеллекта читатель найдет в книге Нильсона [Nilsson, 1980]. Дэвис и Кинг обобщили большой материал, касающийся продукционных систем, и проанализировали слабые и сильные стороны этой парадигмы программирования [Davis and King, 1977]. Эта работа до сих пор остается наиболее подробной. Современные исследования, касающиеся возможности использовать параллелизм в продукционных системах, описаны в работе Шмольца [Schmolze, 1991].

Описание языка CLIPS, который можно рассматривать как одно из современных средств создания систем, базирующихся на правилах, читатель найдет в Приложении в конце данной книги. Естественно, что приведенное там описание не претендует на роль исчерпывающего справочника, но оно поможет представить, как на практике реализовать изложенные в этой книге концепции.

Читателей, интересующихся подробным описанием методики реализации стратегии управления производящими правилами, мы отсылаем к книге Браунстона [Brownston et ai, 1985].

Упражнения

1. Как вы понимаете термин "разрешение конфликтов"?

2. Пусть А — это алфавит {а, b} и пусть в этом алфавите существуют аксиомы ab, bа.

Какие строки будут сформированы следующими порождающими правилами:

(Р1) $a -> $ab

(Р2) $b -> $bа

3. Пусть А — это алфавит {а, b} и пусть в этом алфавите существуют аксиомы аа, bb.

Какой набор порождающих правил может сформировать строки вида аа, bb, aabb, bbaa, aabbaa, bbaabb, aabbaabb, bbaabbaa и т.д.

На языке CLIPS напишите программу, которая будет выполнять рассуждения на основании силлогизмов. Силлогизм — это множество правил, определяющих, какие умозаключения можно получить из множества суждений. Ниже приведен простой силлогизм

Все Аi являются Вi Все Вi являются Сi Все Аi являются Сi

Все Аi являются Еi Некоторые Аi являются С, Все Сi являются Вi

Все Аi являются Вi

Ни один из Сi не является Вi

Ни один из Сi не является Аi

Эти суждения несложно представить в виде диаграмм Венна. Смоделируйте их с помощью языка CLIPS в виде трех правил.

Вам понадобится единственный шаблон, в котором будет определено, что утверждение (statement) состоит из квантификатора (quantifier), который может принимать одно из трех значений: all (все), some (некоторые) или по (ни один) и двух множеств.

(deftemplate statement

(field quantifier (type SYMBOL))

(field setl (type SYMBOL))

(field set2 (type SYMBOL)))

Так, выражение "Все А₁ являются В" примет вид

(statement (quantifier all) (setl As) (set2 Bs))

Проверить, как работает программа, можно на таких фактах:

(deffacts the-facts

(statement (quantifier all) (setl puppies)

(set2 dogs)) (statement (quantifier all) (setl dogs)

(set2 mammals)) (statement (quantifier all) (setl mammals)

(set2 animals)) (statement (quantifier no) (setl sea-cretures)

(set2 dogs)) (statement (quantifier some) (setl sea-cretures)

(set2 mammals)))

5. Проанализируйте программу диагностики болей в брюшной полости, представленную в листинге 5.5. (Предупреждаю ипохондриков: эти правила скопированы из первого попавшегося под руку справочника, поэтому не стоит пользоваться ими-для самодиагноза.)

В этой программе есть одно обычное для таких программ ограничение. В исходном состоянии рабочей памяти необходимо представить все симптомы, но многие пациенты говорят только о самом явном (боли) и могут даже и не упомянуть о других, например ссадине на лодыжке.

Модифицируйте программу таким образом, чтобы она запрашивала о забытых симптомах. Самый простой способ сделать это — добавить правила, которые в предпосылках имеют только одно условие — жалобы на боль. Такое условие, например, может иметь вид

(sign (symptom pain) (organ abdomen) (site lower))

Действие правила состоит в том, чтобы добавить в рабочую память вопрос, который нужно задать. Затем понадобится правило, которое собственно и задаст вопрос и поместит в рабочую память вектор sign, сформированный в соответствии с полученным ответом. Шаблон для вектора question (вопрос) имеет такой вид:

(deftemplate question

(field symptom (type SYMBOL))

(field organ (type SYMBOL) (default NIL))

(field answer (type SYMBOL) (default NIL)))