Экспорт онтологии в формат ЭО CLIPS

Выберите пункт главного меню (рис. 12.15) File / Export to Format / CLIPS («Файл / Экспорт в формат / CLPIS»).

Рис. 12.15. Экспорт проекта онтологии в формат CLIPS

В появившемся окне требуется выполнить ряд логически понятных действий, в итоге которых будут получены файлы *.pont и *.pins, первый из которых содержит созданные вами классы представленные в формате CLIPS, а второй объекты этих классов.

Контрольные вопросы

1. Как представить онтологию в Protégé?

2. Объясните назначение редактора классов для представления знаний.

3. В какие форматы можно передать онтологию, созданную в Protégé?

4. Для каких целей может потребоваться экспорт онтологий?

Заключение

За всю историю ИИ было предпринято множество исследований, целью которых было выяснить, каким образом и многообразие сведений об отдельных фактах, отношениях и общие принципы построения окружающего нас мира можно использовать в компьютерной программе, которая ориентирована на построение логического рассуждения, направленного на достижение определенной цели.

Эти исследования включали использование конструкций следующих видов (чаще в чистом виде, но иногда и в комбинации):

· правил в форме, «если имеет место это условие, то примени этот оператор»;

· сетей, в которых узлы соответствуют концепциям, а дуги — отношениям между ними;

· логических формул, представляющих отдельные факты и принципы, включая управляющую информацию о том, когда применить, то или иное соответствие.

Как это представить в виде данных в машинных формах?

Главная цель настоящего учебного пособия описать, как структурно осуществляется представление знаний в системах ИИ, а не только их поверхностное применение.

Действительно, при использовании инструментальных средств первого типа (языки программирования); в задачу разработчика входит программирование всех компонентов; ЭС на языке довольно низкого уровня. Использование инструментальных средств второго типа (языки представления знаний и инженерии знаний) позволяет значительно повысить уровень языка, что, как правило, приводит к некоторому снижению эффективности. Инструментальные средства третьего типа (средства автоматизации разработки и проектирования систем ИИ) позволяют разработчику не программировать все или часть компонентов ЭС, а выбирать их из заранее составленного набора. При применении инструментальных средств четвертого типа (оболочки ЭС) разработчик ЭС полностью освобождается от работ по созданию программ, так как берет готовую пустую ЭС.

В пособии представлена декомпозиция проблемных областей, реализуемая с помощью различных инструментальных средств и преемственность между этими представлениями. Кроме того, показано каким образом проблемная область, представленная с помощью Protégé, экспортируется в формат ИС CLIPS.

Поэтому сегодня прототипы ЭС создаются с помощью оболочек или средств автоматизации разработки, т.к. основная цель на этой фазе – минимизация трудозатрат, а промышленные или коммерческие ЭС разрабатываются на языках представления знаний или языках программирования, обеспечивающих более высокую эффективность реализации.

При разработке реальных экспертных систем также часто используются так называемые языки искусственного интеллекта типа LISP и Пролог. Однако в последнее время наметился переход к применению языков традиционного программирования (Borland С, C++ и т.п.), что позволяет упростить интеграцию создаваемой экспертной системы в эксплуатируемые информационно-аналитические системы и снизить требования к быстродействию и объему памяти.

Необходимо отметить, что современные ЭС еще слабо соответствуют многим из требований, предъявляемых к ним, но вывод о том, что они не обладают «пониманием» хотя бы в отдельной предметной области, также на наш взгляд спорен.

Материал, позволяющий сделать акцент на способах декомпозиции предметных областей, может являться основой следующего учебного пособия, где будет выделены особенности ООП при разработке современных программных систем и в частности систем ИИ.

Дата добавления: 2014-12-29