Идейный поиск человека

Продукционная модель представления знаний. (Попов)

Фреймовая модель представления знаний. (Попов)

Семантическая модель представления знаний. (Попов)

Формальная логическая модель представления знаний. (Попов)

Традиционно в представлении знаний выделяют формальные логические модели, основанные на классическом исчислении предикатов 1-го порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Мы же опустим описание этих моделей по следующим причинам. Исчисление предикатов 1-го порядка в промышленных экспертных системах практически не используется. Эта логическая модель применима в основном в исследовательских "игрушечных" системах, так как предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области.

Термин семантическая означает "смысловая", а сама семантика - это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, то есть наука, определяющая смысл знаков.

Семантическая сеть - это ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними.

В качестве понятий обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения - это связи типа: "это" ("АКО - A-Kind-Of", "is"), "имеет частью" ("has part"), "принадлежит", "любит". Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

• класс - элемент класса (цветок - роза);
• свойство - значение (цвет - желтый);
• пример элемента класса (роза - чайная).

Можно предложить несколько классификаций семантических сетей, связанных с типами отношений между понятиями.

По количеству типов отношений:

• Однородные (с единственным типом отношений).
• Неоднородные (с различными типами отношений).

По типам отношений:

• Бинарные (в которых отношения связывают два объекта).
• N-арные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий).

Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:

• связи типа "часть - целое" ("класс - подкласс", "элемент -множество", и т. п.);
• функциональные связи (определяемые обычно глаголами "производит", "влияет"...);
• количественные (больше, меньше, равно...);
• пространственные (далеко от, близко от, за, под, над...);
• временные (раньше, позже, в течение...);
• атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение);
• логические связи (И, ИЛИ, НЕ);
• лингвистические связи и др.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отражающей поставленный запрос к базе.

Пример 1.3

На рис. 1.1 изображена семантическая сеть. В качестве вершин тут выступают понятия "человек", "т. Иванов", "Волга", "автомобиль", "вид транспорта" и "двигатель".

Рис. 1.1. Семантическая сеть

Данная модель представления знаний была предложена американским психологом Куиллианом. Основным ее преимуществом является то, что она более других соответствует современным представлениям об организации долговременной памяти человека [Скрэгг, 1983].

Недостатком этой модели является сложность организации процедуры поиска вывода на семантической сети.

Для реализации семантических сетей существуют специальные сетевые языки, например NET [Цейтин, 1985], язык реализации систем SIMER+MIR [Осипов, 1997] и др. Широко известны экспертные системы, использующие семантические сети в качестве языка представления знаний - PROSPECTOR, CASNET, TORUS [Хейес-Рот и др., 1987; Durkin, 1998].

Термин фрейм (от английского frame, что означает "каркас" или "рамка") был предложен Маренном Минским [Минский, 1979], одним из пионеров ИИ, в 70-е годы для обозначения структуры знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование.

Фрейм - это абстрактный образ для представления некоего стереотипа восприятия. В психологии и философии известно понятие абстрактного образа. Например, произнесение вслух слова "комната" порождает у слушающих образ комнаты: "жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м²". Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату), но в нем есть "дырки" или "слоты" - это незаполненные значения некоторых атрибутов - например, количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др.

В теории фреймов такой образ комнаты называется фреймом комнаты. Фреймом также называется и формализованная модель для отображения образа.

Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:

• фреймы-структуры, использующиеся для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);
• фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);
• фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);
• фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

Традиционно структура фрейма может быть представлена как список свойств:

• (ИМЯ ФРЕЙМА:
• (имя 1-го слота: значение 1-го слота),
• (имя 2-го слота: значение 2-го слота),
• ∙ ∙ ∙
• (имя N-го слота: значение N-го слота)).

Ту же запись можно представить в виде таблицы, дополнив ее двумя столбцами.

Таблица 1.1. Структура фрейма

Имя фрейма
Имя слота	Значение слота	Способ получения значения	Присоединенная процедура

В таблице дополнительные столбцы предназначены для описания способа получения слотом его значения и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов. В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма, так образуются сети фреймов.

Существует несколько способов получения слотом значений во фрейме-экземпляре:

• по умолчанию от фрейма-образца (Default-значение);
• через наследование свойств от фрейма, указанного в слоте АКО;
• по формуле, указанной в слоте;
• через присоединенную процедуру;
• явно из диалога с пользователем;
• из базы данных.

Важнейшим свойством теории фреймов является заимствование из теории семантических сетей - так называемое наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по АКО-связям (A-Kind-Of = это). Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, то есть переносятся, значения аналогичных слотов.

Пример 1.4

Например, в сети фреймов на рис. 1.2 понятие "ученик" наследует свойства фреймов "ребенок" и "человек", которые находятся на более высоком уровне иерархии. Так, на вопрос "любят ли ученики сладкое" следует ответ "да", так как этим свойством обладают все дети, что указано во фрейме "ребенок". Наследование свойств может быть частичным, так как возраст для учеников не наследуется из фрейма "ребенок", поскольку указан явно в своем собственном фрейме.

Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является то, что она отражает концептуальную основу организации памяти человека [Шенк, Хантер, 1987], а также ее гибкость и наглядность.

Специальные языки представления знаний в сетях фреймов FRL (Frame Representation Language) [Байдун, Бунин, 1990], KRL (Knowledge Representation Language) [Уотермен, 1989], фреймовая "оболочка" Kappa [Стрельников, Борисов, 1997] и другие программные средства позволяют эффективно строить промышленные ЭС. Широко известны такие фрейм-ориентированные экспертные системы, как ANALYST, МОДИС, TRISTAN, ALTERID [Ковригин, Перфильев, 1988; Николов, 1988; Sisodia, Warkentin, 1992].

Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа "Если (условие), то (действие)".

Под "условием" (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под "действием" (консеквентом) - действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).

Чаще всего вывод на такой базе знаний бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения - к данным). Данные - это исходные факты, хранящиеся в базе фактов, на основании которых запускается машина вывода или интерпретатор правил, перебирающий правила из продукционной базы знаний (см. далее).

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.

Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход (язык OPS 5; "оболочки" или "пустые" ЭС - EXSYS Professional, Kappa, ЭКСПЕРТ; ЭКО, инструментальные системы ПИЭС [Хорошевский, 1993] и СПЭИС [Ковригин, Перфильев, 1988] и др.), а также промышленных ЭС на его основе (например, ЭС, созданных средствами G2 [Попов, 1996]) и др.

Одной из важнейших ценностей для человека является сам человек. Именно поэтому он становится объектом исследования целого ряда наук – как естественных, так и социально-гуманитарных. Однако изучение человека в целом является именно философским. Проблема человека для философии – более чем отдельная тема. Без решения вопроса о том, что есть человек, философия существовать не может.

Потребности первобытной жизни человека направляли его познание исключительно на внешний мир, так как практические интересы человека зависели только от его природного окружения. Поэтому первые шаги интеллектуальной и культурной жизни человека можно представить как своего рода умственное приспособление к окружающему миру. Таким образом, поначалу человек был экстравертирован, т.е. его основное внимание было обращено вне себя, на окружающий мир. Но по мере развития культуры выявляется и противоположная тенденция: человеческая любознательность начинает менять направление. Возникает интроверсия – взгляд внутрь, на себя. Уже в первых мифах наряду с примитивной космологией (объяснением устройства мира) можно обнаружить и примитивную антропологию (своеобразное человековедение). Вопрос о происхождении мира переплетается с вопросом о происхождении человека. Линия на самопознание усиливается и во всех религиях.

Аналогично развивается философская мысль. Так, если первые греческие школы (прежде всего милетская) занимаются проблемами мироустройства, то уже Протагор (V в. до н.э.) объявляет человека «мерой вех вещей». Его младший современник Сократ, опираясь на фундаментальный принцип «познай самого себя», занимается, как бы сейчас сказали, исключительно проблемой человека. Но Сократ идет окольным путем и избегает давать ответ на вопрос, что такое человек. Очевидно, он понимает, что природу человека нельзя исследовать тем же путем, что и природу вещей: если вещи можно объяснить, то человека можно только понять.

В средневековье господствовало теологическое (богословское) понимание человека. Оно предполагало не только подчиненность воле Бога, но и возможность человеческой свободы, в том числе зло как ее неправильное применение. В Новое время, с развитием машинной техники, появляется механистическое понимание человека, уподоблявшее его сложной машине, а в XIX в., со времени появления книги Ч. Дарвина «Происхождение видов», получают распространение натуралистические концепции человека, выводящие его сущность из сферы природных влечений. В сопоставлении человека с животным можно выделить три направления:

1. Человек есть особоеживотное. При этом устанавливаются видовые отличия человека как животного. Прежде всего, он обладает парой хватательных лап, свободных от передвижения, которые контролируются особыми отделами мозга. Далее, человек имеет длительный период детства, благодаря чему становится возможной хорошая обучаемость: в детстве человек (как и любое животное) наиболее восприимчив, податлив, пластичен. Наконец, человек является носителем несезонной сексуальности. Получается, что все формы социальной жизни производны от животных качеств (что верно лишь отчасти).

2. Человек есть уникальное животное. Сюда вписывается множество определений такого рода: человек есть животное, делающее орудия, человек – погребающее животное, курящее, пьющее, одетое и т.д. Подобных определений может быть много, все они интересны, но философски пусты: в них нет ответа на важнейшие смысловые вопросы о человеке. Как заметил выдающийся философ ХХ в. М. Хайдеггер, если в наши дни мы знаем о человеке неизмеримо больше, чем знали о нем в прошлом, то это далось дорогой ценой – утратой понимания того, что есть человек в целостной полноте его бытия.

3. Человек – не животное. Человек есть нечто иное, чем просто «двуногое без перьев». По мысли Ж.-П. Сартра, человека определяет способность дистанцироваться от себя самого, – в том смысле, что человек таков лишь поскольку, постольку может стать другим. Сюда же вписывается и религиозно-мистическое понимание человека, в соответствии которому он определяется, как осознающий Бога. Выделить человека из животного мира – значит встать на позицию большей философской глубины, нежели сравнивать его с животным. Человека, который несет в себе Бога, волнует не просто пища, но – красота этого мира, «звездное небо над головой», возмущение несправедливостью, снятие эгоизма телесно живущего существа. Человек, осознающий Бога – это вообще не животное. Последний тип определений – не ловкий и философски не пустой, он позволяет подойти к определению человека по сути.

Дата добавления: 2014-12-27