Система знаний

Одной из ключевых проблем создания ИИ является проблема

представления и использования знаний. Ее разработка осуществляется различными направлениями ИИ.

Проблемы представления и использования знаний о мире, в котором функционирует ИИ, являются основными при построении его системы управления. Важность проблематики построения систем знаний была в должной мере осознана сравнительно недавно — в начале 70-х годов, когда получили широкое развитие исследования

по проблемам знаний в ИИ. В чем же сущность этих проблем и какова их специфика?

В области ИИ понятие о знаниях сформировалось в ходе исследований по созданию принципов и техники работы с большими объемами данных и по построению баз данных (БД). Эффективность БД во многом зависит от того, каким именно способом организовываются, структурируются данные в памяти ЭВМ. До недавнего времени основную роль в этом играли формальные характеристики данных:

принадлежность их некоторой табличной рубрике, вхождение в одну тематическую группу и т. д.

Однако эффективность БД может быть существенно повышена, если связывать хранящуюся информацию не за счет форм тех или иных документов (таблиц, списков), а за счет тех отношений, которые существуют между фактами в объекте управления или в естественной среде. И отношения эти должны быть не случайными, ситуативными, а отражать существенные связи объекта, его природу, т. е. возникла необходимость отображения в БД знаний об объекте. Такие БД стали называть интеллектуальными базами данных или базами (системами) знаний. Идеология создания систем знаний (СЗ) в основном связана с формализацией семантической памяти, точнее — некоторых ее моделей, разработанных в когнитивной психологии. Таковы модели семантических сетей, фреймов и др. В то же время предпринимаются и попытки построения СЗ на основе средств логико-символических преобразований, изучаемых в ИИ длительное время и для которых развит хороший математический аппарат.

Итак, каждая СЗ является математической моделью некоторой области прикладного, неформализованного знания. Система понятий и отношений такой модели отображает систему понятий и отношений прикладного знания, а зависимости, существующие в модели, аппроксимируют соответствующие зависимости в нем. Разработанные модели должны быть зафиксированы в памяти ЭВМ и использоваться для решения прикладных задач. Создание СЗ предполагает решение следующих взаимосвязанных проблем.

Прежде всего необходимо формализовать соответствующую область прикладного знания. Это трудная задача, поскольку решается она вручную и требует совместной работы специалистов-прик-ладников и математиков. Для проведения формализации требуется выбрать или построить концептуальную схему модели. Разработка методологии всех этих операций и составляет содержание первой проблемы— проблемы формализации.

Вторая проблема — проблема представления знаний — связана cj разработкой формального аппарата для описания способов их фикса-^

ции в памяти ЭВМ. '

Разработка теории вычислений и других преобразований, прово;-димых в построенных моделях, составляет третью проблему — проблему использования знаний.

И, наконец, четвертая, технологическая проблема, решением которой занимаются системные программисты,— это проблема разработки средств программной поддержки моделей, т. е. создания баз

знаний и систем управления ими.

Основное внимание в ИИ уделяется второй и третьей из перечисленных проблем, причем ведущая роль отводится проблеме представления. На практике ее разрабатывают совместно с вопросами построения концептуальных схем моделей знаний, и многие полагают, что именно эта проблема является основной для современного ИИ.

К настоящему времени в области разработки СЗ достигнуты значительные успехи. Полученные результаты послужили толчком к созданию полезных и интересных систем нового класса, имеющих широкое практическое применение,—экспертных систем, которые могут быть использованы в качестве советчиков и консультантов в самых разных сферах человеческой деятельности.

Требования к системам знаний. При построении СЗ, предназначенных для функционирования в сложных производственных условиях или условиях естественной среды, возникает ряд специфических проблем, обусловленных необходимостью взаимодействия с заранее неподготовленным, открытым внешним миром. Можно выделить следующие особенности, которыми должны обладать СЗ:

1. Терпимость к противоречиям. Это означает, что при появлении в СЗ ошибок и противоречий можно допустить определенное снижение эффективности деятельности ИИ, но невозможно допустить полного прекращения этой деятельности. Необходимость терпимости к противоречиям вытекает из открытости внешнего мира и соответственно неполноты знаний о нем. Новая информация, воспринимаемая ИИ, может содержать ошибку или не соответствовать информации,

уже имеющейся в СЗ.

В исследованиях по ИИ проблемы, связанные с противоречиями, решаются в основном в рамках двух направлений. Одно из них связано с попытками защитить СЗ от проникновения в нее ошибок и рас

согласований; эти функции возлагаются на предварительные анализаторы входной информации. Другое направление связано с созданием систем, которые могли бы успешно решать свои задачи на основе

противоречивых данных.

2. Обеспечение вывода. СЗ, не имеющая полной информации о

мире, должна быть способна к логическому выводу как из уже имеющейся информации, так и из вновь поступающих сообщений. Различают два типа вывода: свободный и направленный. Направленный вывод запускается при поиске ответа на поступающий в СЗ запрос; свободный осуществляется при поступлении в СЗ новой информации. В исследованиях по ИИ механизмы свободного вывода разрабатываются прежде всего в рамках проблематики понимания естественной речи. Интересные возможности в плане обеспечения свободного вывода представляют для СЗ активные семантические сети. Разработка и исследование механизмов направленного вывода связаны в основном с развитием логического вывода,

хотя проявляется интерес и к неформальным подходам.

3. Критичность к новой информации. Это способность проверить достоверность новой информации и согласовать ее с уже имеющимися знаниями.

Данному вопросу в проблематике ИИ уделяется много внимания.

Здесь усилия исследователей концентрируются в основном на создании естественно-языковых систем, и результаты проведенных работ могут быть использованы при разработке коммуникативных функций ИИ.

4. Дробность СЗ. При поступлении новых сообщений СЗ должна обладать способностью выделить некоторый фрагмент знаний, обеспечивающий эффективную обработку этих сообщений. Это особенно важно при создании СЗ для многофункциональных интегральных роботов. В области ИИ большая часть работ в этом направлении посвящена проблемам формирования и использования фрагментов знаний, интерпретируемых как контексты.

5. Обучаемость и способность к переструктурированию знаний.

Совместно с механизмами критичности обучение должно противодействовать накоплению в СЗ ошибок и противоречий. Естественно, что обучаемость, а точнее самообучаемость, имеет первостепенную важность. В ходе функционирования СЗ должна обеспечиваться такая перестройка структуры знаний, в результате которой улучшаются или поддерживаются на определенном уровне такие эксплуатацион-

ные характеристики СЗ, как объем занимаемой ею памяти, скорость ответа на запрос и т. п. Способность к переструктурированию знаний т.е. адаптивность СЗ, весьма важна в тех случаях, когда имеются ограничения на физический объем или временные параметры функцио. нирования СЗ.

Таковы основные требования к СЗ. Отметим, что хотя каждое из них более или менее подробно изучалось в ИИ, не создано СЗ, удовлетворяющей всем этим требованиям одновременно. В то же время это представляется необходимым, поскольку требуемые свойства взаимно дополняют друг друга и вместе обеспечивают такие характеристики СЗ, как надежность, гибкость и компактность (рис. 12.3).

Построение СЗ, удовлетворяющей намеченным требованиям, предполагает выбор или разработку такого аппарата представления знаний, свойства которого могли бы обеспечить не только принципиальную возможность выполнения предъявленных требований, но и позволили бы сделать это экономично и удобно. Кроме того, ряд особых требований должен быть предъявлен и к самому представлению знаний.

Рис 123 Взаимосвязь между свойствами и эксплуатационными характеристиками системы знаний об - обеспечивает, ум - уменьшает, сод - содержит, комп - компенсирует

Важнейшими из таких требований являются следующие:

представление должно обеспечивать возможность построения активных СЗ, т.е. таких СЗ, в которых структура собственно представления и структура решателя совмещены;

представление должно обеспечивать реализацию в СЗ функций оценивания информации и реализацию средств, позволяющих СЗ оперировать с ценностными характеристиками информации;

представление должно обеспечивать возможность функционирования СЗ в режиме опережения, т.е. в таком, когда в ответ на поступление сообщения о текущем состоянии мира в СЗ должны быть активизированы данные, составляющие описание того состояния мира, появление которого вероятно в ближайшем будущем. При этом объем и содержание такого описания должны определяться совокупностью актуальных целей робота. Наличие в системе ИИ опережающего описания позволит ему формировать реакции поведения как ответы именно на ожидаемое, а не на текущее состояние мира.

Дата добавления: 2015-06-27