Прямая и обратная цепочки рассуждений

Ж. Получение данных.

После того как определены общие факты, необходимые для достижения цели, надо получить конкретные данные и присвоить значения переменным.

Прежде всего, факты следует представить в форме вопросов, ответив на которые можно получить необходимую информацию.

Программа в режиме диалога выводит на дисплей вопросы, ответы на которые будут использоваться для оценки цели.

Проинициализированные переменные становятся частью базы данных.

Из сказанного выше следует, что разработка программы для И.И. состоит из:

1. Определения целей.

2. Определения фактов, имеющих отношение к этим целям.

3. Получения данных, соответствующих фактам, характерным для заданной ситуации или объекта.

4. Оценки данных, используя правила и механизм вывода.

Процесс достижения целей описанным способом называется прямой цепочкой рассуждений, т. е. цепочкой от данных к логическому заключению. Он позволяет логически переходить от одного шага к другому.

Процесс, в котором заключение используется для поиска подтверждающих его данных, называется обратной цепочкой рассуждений.

Рассмотрим пример, иллюстрирующий обратную цепочку рассуждений.

Совершено преступление: в квартире был обнаружен труп с пулевыми ранами.

Полиция начала расследование. Первое, чем поинтересовались полицейские, – кто кроме потерпевшего, имел ключ от квартиры? Они узнали, что у убитого был приятель, который часто пользовался его квартирой. Расследование показало, что друзья недавно поссорились.

Опросив свидетелей, полиция сделала вывод, что приятель потерпевшего и является вероятным убийцей (прямая цепочка рассуждений);

Но для завершения дела были необходимы неопровержимые улики. Осмотрев квартиру подозреваемого, они ничего не обнаружили. Но в соседнем переулке в мусорном баке один из полицейских нашел ружье с отпечатками пальцев подозреваемого, а баллистические эксперименты подтвердили, что человека убили из этого ружья. Преступление было раскрыто. В данном случае, получая новые данные и проверяя, согласуются ли они с изначальным заключением, полиция идентифицировало убийцу.

Здесь заключение использовалось для поиска подтверждающих его данных, т.е. была проведена обратная цепочка рассуждений.

Заключение – это подозреваемый, а данные – это оружие.

1.3. Агенты и среды.

Искусственный интеллект занимается созданием интеллектуальных сущностей, объектов, которые принято называть агентами или носителями.

Агент воспринимает внешнюю среду с помощью датчиков x ₁,x₂,….,x_m и воздействует на нее посредством исполнительных органов z₁,z_2,….,z_n, подобно тому, как человек воспринимает внешнюю среду или просто среду с помощью органов чувств и воздействует на нее с помощью таких частей тела, как руки, ноги и т.п. В понятия датчиков и исполнительных органов закладывают самый широкий смысл. Например, датчиком может быть некий аналог уха, воспринимающий речевые сообщения, а исполнительным органом — органы речи, позволяющие передавать сообщения на каком-либо языке. Обычно воздействие агента на среду называют реакцией, а восприятие агентом среды – восприятием.

Если каждый исполнительный орган z_j сопоставить с одноименной выходной переменной z_j, принимающей множество значений γ_j, и каждое такое значение назвать микрореакцией, то реакция будет представлять собой набор значений γ_1, γ_2, ….γ_n

Аналогично, если каждый датчик х_i сопоставить с одноименной входной переменной х_i, принимающей множество значений α_i, называемых микровосприятиями, то восприятие будет представлять собой набор значений α_1, α_2,…α_m.

Поведение агента состоит в переработке восприятий в реакции. Эта переработка осуществляется агентом с помощью специального решателя, функционирующего на основе заложенных в него знаний.

Не существует какой-либо общепринятой классификации агентов. В зависимости от сложности решаемых задач выделим следующие четыре типа агентов: комбинационные; последовательностные; целенаправленные; целевыбирающие.

А) Поведение комбинационного агента внешне выглядит достаточно простым. В определенный момент времени t агент получает с датчиков x ₁..., х _m восприятие α₁,α_2,…., α_m, характеризующее состояние среды.

На основании только этого восприятия и неизменяемых в процессе всего существования агента знаний, хранящихся в его памяти, он в этот же момент времени с помощью исполнительных органов z_1, z_2,…,z_n формирует реакцию γ_1, γ_2, ….γ_n. Конечно, при практической реализации агента на формирование реакции по данному восприятию требуется время, но теоретически считается, что все происходит мгновенно в момент времени t, и этот момент времени нас может даже не интересовать. Существенно лишь то, что комбинационный агент не порождает новые знания. Каждый раз, когда надо вырабатывать очередную реакцию по вновь поступившему восприятию, он использует одни и те же знания, хранящиеся в его памяти.

Б) Агентов, которые используют запомненную в предыдущие моменты времени информацию, называют последовательностными.

В) Поведение целенаправленного агента принципиально отличается от комбинационного и последовательностного, поскольку их поведение основано на восприятиях в настоящий или предыдущий момент времени и использовании правил, учитывающих только эти восприятия или производные от них состояния.

Целенаправленный же агент прежде, чем принять решение, на основании известной ему цели (в нашем примере места назначения и времени, к которому он туда должен прибыть) заранее планирует свои реакции. Иными словами, на основании имеющихся у него правил агент заранее до того, как он начнет действовать, пытается построить план, гарантирующий ему достижение цели, или обнаруживает, что такого плана не существует. В случае обнаружения недостижимости цели он может запросить дополнительные правила и продолжить или повторить процесс поиска. План является последовательностью пар восприятие-реакция (или только реакций), называемых также действиями и ведущих к цели. Если план найден, то целенаправленный агент его выполняет и достигает цели.

Таким образом, решатель целенаправленного агента использует не раз и навсегда данное ему множество правил, предписывающих, какие реакции выдавать в ответ на восприятия, а всякий раз для каждой вновь возникающей цели порождает план достижения именно этой цели. Исходными для работы такого решателя могут быть также правила, описывающие не реакции агента на конкретные восприятия, а некие общие законы его поведения в среде, законы поведения самой среды и законы порождения планов достижения целей.

Г) Целевыбирающий агент, помимо возможности построения планов достижения целей, так же, как это делает целенаправленный агент, способен на большее.

Во-первых, при наличии одной цели он может выбирать из множества всех конкурирующих планов достижения цели наилучший, иногда и без полного построения всех планов.

Во-вторых, при наличии нескольких конкурирующих целей, достижение каждой из которых заранее нельзя оценить с полной уверенностью, он способен определить степень успеха достижения каждой цели в зависимости от ее важности.

В-третьих, на основании предшествующего опыта, он может обучаться и корректировать или пополнять свои знания.

Агент всегда функционирует в некоторой среде. От свойств конкретной среды зависит выбор типа агентов и всего, что ему необходимо для успешного функционирования в этой среде.

Рассмотрим в общих чертах свойства сред в виде взаимоисключающих пар.

А) Существуют дискретные и непрерывные среды.

Дискретные среды таковы, что число различных восприятий и реакций, которые требуются агенту при функционировании в среде, конечно.

Непрерывные среды могут порождать бесконечное число восприятий, реакций или того и другого. Примером дискретной среды является, например, среда шахмат, а непрерывной – среда агента-водителя, если для его функционирования требуется восприятие значения, например, скорости со сколь угодно высокой точностью. Если же все параметры среды воспринимаются агентом (как это обычно бывает на практике) с определенной точностью и в заданных пределах, например, скорость с точностью до 1 км/ч в пределах от 1 до 200 км/ч, то такая среда с точки зрения агента также может считаться дискретной.

Б) Различают детерминированные и недетерминированные среды.

В детерминированных средах по любому восприятию агент формирует строго одну реакцию. Недетерминированные же среды таковы, что вследствие каких-либо причин, например недоступности всех необходимых восприятий, агент не в состоянии сформировать единственную реакцию.

Кроме того различают статические и динамические среды.

В) Среда является статической, если за время, протекающее между получением агентом любого восприятия и выработкой им реакции, в среде ничего не изменяется. В противном случае среда называется динамической. При функционировании агента в статической среде необязательно, чтобы он наблюдал за ней, пока занимается выработкой реакции. Но даже если среда является динамической, на практике чаще всего считается, что для агента неважно, какие изменения в ней происходят, пока он вырабатывает реакцию. Агент игнорирует эти изменения, считая динамическую среду статической.

Предмет искусственного интеллекта – наука о создании агентов, а под СИИ понимается сообщество агентов, способных решать интеллектуальные задачи в средах.

Предполагается, что создание агента любого типа осуществляется человеком, и он всегда способен решать задачи суперагента любого уровня. Процесс создания агента сам по себе неформален и качество описания, выражающееся в степени адекватности поведения получаемого агента задуманному, зависит от учета создателем всех необходимых аспектов его будущего поведения. Иначе говоря, создатель агента должен включить в его описание все правила, необходимые для задуманного поведения. Совокупность всех таких правил называют базой знаний агента.

Эту базу знаний можно представить в некотором формальном языке, в частности, языке логики.

В ответ на свое восприятие агент с помощью логических рассуждений на основе знаний, хранящихся в базе знаний, способен вырабатывать реакции. Механизм рассуждений зависит от типа агента и от языка представления базы знаний.

Логические рассуждения.

Рассуждением или умозаключением обычно называют ряд мыслей, изложенных в логически последовательной форме.

Агент должен уметь находить интересующие его состояния среды (целевые состояния), если он что-либо знает о других ее состояниях. Определение целевых состояний осуществляется с помощью поиска или рассуждений в пространстве состояний.

Вопросы для самопроверки к главе 1:

1.Каковы причины появления производственных систем искусственного интеллекта?

2.Каким образом системы искусственного интеллекта используют знания, накопленные человечеством в той или иной предметной области?

3.Получает ли человек в результате логических рассуждений новые знания?

4.Какими могут быть цели систем искусственного интеллекта?

5.Какие типы агентов Вы знаете?

Тесты к главе 1:

1.Искусственный интеллект – это:

А) набор формул, Б) производственная система, В) компьютерная программа.

2.Вывод – это

А) приобретение новых знаний, Б) упорядочение имеющихся знаний,

В) не имеет отношения к знаниям.

3.Экспертная система – это

А) набор формул, Б) набор правил, В) набор экспертов.

4.Прямая цепочка рассуждений – это

А) рассуждения от данных к логическому заключению,

Б) от заключения к подтверждающим его данным,

В) достижение целей любым способом.

5.Агент – это

А) человек, Б) среда, В) объект.

Глава 2. Математический аппарат, используемый

в задачах искусственного интеллекта.

При создании СИИ используются главным образом три раздела математики: ИСЧИСЛЕНИЕ ВЫСКАЗЫВАНИЙ, ПРЕДИКАТЫ и НЕЧЕТКИЕ МНОЖЕСТВА. С помощью исчисления выск5азываний и теории предикатов обычные предложения на русском языке можно записать в компактной математической форме. Теория нечетких множеств позволяет решать задачи, когда мы не можем провести точное решение.

2.1. Логика высказываний.

В предыдущей главе показано, что рассуждения агента (поиск решений задачи) сводится к определению правил перехода в соответствии с выбранной стратегией. Каждый шаг состоит в проверке агентом истинности левой части правила (факта нахождения среды в состоянии b_i и допустимости действия с_j) и, в случае ее истинности, признании факта перехода из состояния b_i в состояние b_k в результате действия с_j. Естественно, нам хотелось бы иметь математический аппарат, на основе которого можно осуществлять постановку и поиск решения задачи формально, используя наилучшую стратегию поиска. Логика высказываний – это первый шаг к созданию такого аппарата.

Осуществить постановку задачи формально – значит, имея некий формальный язык, выразить на нем все знания о среде, необходимые для решения задачи. Формальный язык в соответствии с современными представлениями требует рассмотрения двух его неотъемлемых частей: синтаксиса и семантики. Синтаксис языка описывает допустимые в языке предложения, состоящие из цепочек (последовательностей) символов, принадлежащих определенному множеству, называемому алфавитом. Синтаксис языка позволяет отличать предложения, принадлежащие языку, от предложений, ему не принадлежащих. Семантика языка определяет смысл этих предложений, сопоставляя символы языка с объектами реального мира, а предложения-отношения между объектами. Без семантики предложения языка являются ничего не значащими для агента цепочками символов. Семантика логики высказываний позволяет подразделять все множество допустимых предложений на истинные и ложные. Истинные – это те предложения, которые соответствуют имеющим место фактам или отношениям, а ложные – не имеющим. Решать задачу формально – значит иметь множество правил и стратегию их использования, которые позволяют осуществить вывод одних синтаксически правильных истинных предложений из других синтаксически правильных истинных или предполагаемых истинными.

Исчисление высказываний (другие названия – алгебра логики, двоичная алгебра, алгебра Буля) рассматривает операции над переменными, которые могут принимать только два значения: 0 и 1. Алгебра логики позволяет формализовать (записывать в виде формул) логические рассуждения. В этих рассуждениях оперируют понятиями истина и ложь. Понятие истина при этом обозначается 1, ложь – 0.

Функции алгебры логики – двоичные функции удобно формировать и исследовать с помощью специальных таблиц – таблиц истинности, в которых перечисляются все возможные значения одного или нескольких переменных. В таблице 2.1 представлены все возможные двоичные функции одной переменной.

	Таблица 2.1.
Значения аргумента X	Функции
Y=0	Y=X	Y=`X=–X	Y=1

Первая и последняя функции являются константами, вторая – повторяет x, а вот третья, значения которой противоположны значениям х, широко используется в алгебре логики и называется отрицанием х, или инверсией, или просто функцией НЕ х. Других, кроме перечисленных функций одной переменной в алгебре логики не существует.

Функций двух переменных имеется 16, некоторые, наиболее часто используемые, приведены в таблице истинности 2.2.

Первая из этих функций называется логическим сложением или ДИЗЪЮНКЦИЕЙ или просто функцией ИЛИ. Часто её обозначают знаком +.

Вторая функция – логическое умножение или конъюнкция или функция И. Её часто обозначают знаком умножения – точкой.

Третья, четвертая и пятая функции называются, соответственно импликацией, сложением по модулю 2 и эквивалентностью.

	Таблица 2.2
Значения аргументов	Значения функций
x1	x2	y=x1 Ú x2 OR	y=x1 Ù x2 AND	y=x1®x2	y=x1 Å x2=x1 É x2 XOR	y=x1~x2

Импликация обращается в нуль, только если значение второго элемента меньше значения первого.

Функция эквивалентности равна 1 при совпадении значений обоих аргументов, а функция сложения по модулю 2 при их несовпадении.

Существуют логические функции трех, четырех и т.д. аргументов. Например,

y=x1Úx2Ú x3, y=(x1Ùx2)Ú x3, y=(x_1®x₂)Ù(((x₂ x₁)Ù ₃)~ ₃).

Первое выражение можно прочесть так: если x₁ или x₂ или x₃ истинно (равно 1), то и y истинно (равно1).

Интерпретация второго выражения: если истинны x₁ и x₂ , или истинно x₃, то y истинно.

Третье выражение можно прочесть так: Y истинно, если x1³x2при одновременном несовпадении x₃ (отрицание x₃) c логическим произведением: x₁ не совпадает с x₂ на не x_3.

Дата добавления: 2014-12-27