Модели представления знаний

Логические модели представления знаний реализуются средствами логики пре­дикатов. Предикатом называется функция, принимающая только два значения - истина и ложь - и предназначенная для выражения свойств объектов или связей между ними. Выражение, в котором утверждается или отрицается наличие каких-либо свойств у объекта, называется высказыванием

Наиболее простым языком логики является исчисление высказываний, в котором отсутствуют переменные. Любому высказыванию можно приписать значение истинно или ложно. Отдельные высказывания могут соединяться связками И, ИЛИ, НЕ, которые называются булевыми операторами.

В общем случае модели, основанные на логике предикатов, описываются формальной системой, которая задается четверкой:

М=(Т,Р,А,П), где Т - множество базовых элементов или алфавит формальной системы;

Р - множество синтаксических правил, с помощью которых можно строить син­таксически корректные предложения; А - множество аксиом или некоторых синтаксически правильных предложений, заданных априорно; П - правила продукций (правила вывода или семантические правила), с помо­щью которых можно расширять множество А, добавляя в него синтаксически правильные предложения.

Главное преимущество логических моделей представления знаний заключается в возможности непосредственно запрограммировать механизм вывода синтаксически правильных высказываний.

Логические модели удобны для представления логических взаимосвязей между фактами, они формализованы, строги (теоретические), для их использования имеется удобный и адекватный инструментарий, например, язык логического программирования Пролог.

В основе логического способа представления знаний лежит идея описания знаний о предметной области в виде некоторого множества утверждений, выраженных в виде логических формул, и получение решения построением вывода в некоторой формальной (дедуктивной) системе.

Знания, которые могут быть представлены с помощью логики предикатов, являются либо фактами, либо правилами. При использовании логических методов сначала анализируется структура предметной области, затем выбираются соответствующие обозначения и в заключении формируются логические формулы, представляющие собой закономерности рассматриваемой области. Множество таких формул является логической программой, содержащей информацию о ПО.
Например, в качестве языка логического программирования можно использовать ПРОЛОГ, а совокупность логических формул, состоящую из запроса, множества предложений программы и интерпретатора языка, можно рассматривать как алгоритм решения задач приложений.

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

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

Продукционные системы делят на два типа — с прямыми и обратными выводами. При прямом выводе рассуждение ведется от данных к поиску цели, а при обратном производится поиск доказательства или опровержения некоторой цели— к данным. Часто используются комбинации прямой и обратной цепи рассуждений. Данные — это исходные факты, на основании которых запускается машина вывода — программа, перебирающая правила из базы.

Продукции выгодны для выражения знаний, которые могут принимать форму перехода между состояниями: ситуация ® действие; посылка ® заключение; причина ® следствие.

Продукции по сравнению с другими формами представления знаний имеют следующие преимущества:

модульность;

наглядность;

единообразие структуры (основные компоненты продукционной системы могут применяться для построения интеллектуальных систем с различной проблемной ориентацией);

естественность (вывод заключения в продукционной системе во многом аналогичен процессу рассуждений эксперта);

легкость внесения дополнений и простота механизма логического вывода;

гибкость родовидовой иерархии понятий, которая поддерживается только как связи между правилами (изменение правила влечет за собой изменение в иерархии).

Недостатки:

процесс вывода менее эффективен, чем в других системах, поскольку боль­шая часть времени при выводе затрачивается на непроизводительную проверку применимости правил;

этот процесс трудно поддается управлению;

сложно представить родовидовую иерархию понятий.