Но нас эти тонкости интересовать сейчас не будут, так как наша цель – описание самой процедуры вывода на семантической сети. В базах знаний реализация продукции Fr 1
Fr 2 обычно называется процедурой поиска по образцу . В качестве образца при поиске выступает фрагмент Fr 1. В зависимости от типа продукции ее выполнение может быть различным. Например, если в базе знаний найден фрагмент Fr 1, то он удаляется из базы и в нее добавляется новый фрагмент Fr 2. Или если в базе знаний обнаружен фрагмент Fr 1, то в решателе утверждению, описываемому фрагментом Fr 2, приписывается значение «истина». Возможны и иные варианты. Пусть для определенности тип продукции таков, что она описывает поиск в базе знаний некоторого фрагмента Fr 1 и при обнаружении его исключает соответствующую информацию из базы, добавляя в нее информацию, описанную в Fr 2.
Рис. 34.
На рис. 34 показана такая продукция. Знак вопроса означает, что в качестве имени вершины может выступать любое из тех, которые имеются в базе знаний. Но если знак вопроса заменен какой-то вершиной, то в правой части продукции появляется такое же имя. Исходное состояние базы знаний показано на рис. 35, а . Для облегчения дальнейших рассуждений будем считать, что вершины семантической сети соответствуют некоторым персонажам, отношение R 1 имеет смысл «быть отцом», отношение R 2 – «быть матерью», а отношение R 3 – «носить фамилию». Тогда продукция, показанная на рис. 34, может интерпретироваться следующим образом: «Если в базе знаний есть сведения о детях, для которых D является отцом, а К – матерью, то эту информацию из базы надо убрать, добавив в нее информацию о том, что все эти дети носят фамилию М ».
Рис. 35.
Обработка продукции идет следующим образом. В семантической сети, показанной на рис. 35, а , ищутся вершины с именами D 1 и К . Если таких вершин (или одной из них) в базе нет, то поиск прекращается и выдается сигнал о неудаче поиска. Если вершины найдены, то из вершины D возбуждаются все отношения с именем R 1, а из вершины К – все отношения с именем R 2. Так возникают две волны возбуждения. Первая волна возбуждает вершины С , F , G и H , а вторая – вершины F , G , Н и I . Волны встречаются лишь в вершинах F , G и H . В вершинах C и I возбуждение угасает. На замещение знака «?» в продукции претендуют вершины с именами F , G и H . Эти же имена возникают в правой стороне продукции. На рис. 35, б показано результирующее состояние базы знаний после того, как продукция завершила свою работу.
В более сложно организованных образцах для поиска могут присутствовать условия применимости продукций, о которых говорилось при обсуждении общей формы продукции. Например, образец мог бы иметь вид «Если имеет место Fr 1, то Fr 2, иначе Fr 3». Образцы такого типа задают альтернативные выводы в базах знаний. О них упоминалось в конце третьей главы.
Если при выводе на семантической сети фрагмент Fr 2 добавляется в базу знаний без выбрасывания Fr 1, то говорят о процедурах пополнения знаний . Человек в своей жизнедеятельности часто выполняет подобные процедуры, используя те знания о закономерностях внешнего мира, которые ему известны. Если, например, имеется текст «Поезд подошел к перрону. Через несколько минут Андрей уже обнимал Татьяну. Такси быстро домчало их до дома, и Татьяна почувствовала, что длительное путешествие ушло в прошлое», то человеку весьма нетрудно пополнить его событиями, которые в явном виде в этом тексте отсутствуют. Ясно, например, что между событием, описанным в первом предложении, и тем, которое зафиксировано как второе, имеется пропуск. Второе событие произойдет, если Андрей и Татьяна окажутся в одном месте. Один из них должен был войти в вагон или другой – выйти из вагона. (При чтении текста последовательно пока неясно, кто приехал и кто ожидал на перроне.) Поэтому восстановление пропущенных событий напоминает вывод с некоторыми оценками правдоподобия. Третье событие, зафиксированное в тексте, не может непосредственно следовать за вторым. Для его реализации надо, чтобы Андрей и Татьяна сели в такси, а если предположить, что Андрей обнимал Татьяну на перроне (что весьма правдоподобно), то надо было еще дойти до места посадки в такси. Наконец, четвертое событие, связанное с ощущением, охватившим Татьяну, увеличивает правдоподобность того, что из путешествия вернулась именно Татьяна, а не Андрей (хотя стопроцентно этого утверждать на основании текста нельзя). Кроме того, либо время четвертого события совпадает с временем третьего события, либо четвертое событие происходит позже третьего, когда Татьяна уже вышла из такси, а возможно, и вошла в свой дом.
Читатель должен почувствовать, что пополнение знаний – процедура весьма непростая. Приведенный простенький пример уже продемонстрировал необходимость в альтернативном выборе при пополнении, а также в правдоподобных рассуждениях.
Но самое главное – этот альтернативный выбор может оказаться источником всевозможных неверных выводов при дальнейшей работе с базой знаний.
Остановимся лишь на одном случае такой опасности, который среди специалистов по интеллектуальным системам получил название эффекта немонотонных рассуждений . Поясним его на популярном примере. До того, как европейцы узнали, что в Таиланде водятся белые слоны (так называемые королевские слоны), они были уверены, что все слоны серые. Это означало, что в модели знаний о слонах имел место фрагмент, показанный на рис. 36, а . В этом фрагменте R есть отношение, a Q – отношение «быть серого цвета». Если Тони – имя некоторого конкретного слона, то из информации, отраженной в данном фрагменте знаний, следует, что «Тони имеет серый цвет». Но при условии, что слон Клайд является королевским, для него такой вывод будет неверным. Это означает, что при появлении нового знания о том, что «Клайд – королевский слон», ранее сделанный относительно него вывод «Клайд имеет серый цвет» становится ложным. В этом и состоит немонотонность вывода.
Рис. 36.
В обычной логике вывод всегда бывает монотонным. Если из множества утверждений {Fi } следует утверждение F *, то как бы ни расширилось множество {Fi }, истинность утверждения F * не может измениться. А у нас имеется прямо противоположная ситуация. Появление нового утверждения «Клайд – королевский слон» отменяет истинность утверждения «Клайд имеет серый цвет».
На рис. 36, б показана семантическая сеть, в которой учтен новый факт, касающийся королевских слонов. Дуга
R соответствует отношению «не принадлежит к классу», а дуга Q’ – отношению «быть белого цвета».
Возможность неоднозначного доопределения сетей, хранящихся в памяти, приводит к тому, что после доопределения выводиться могут различные утверждения, зависящие от сделанного пополнения.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53
Fr 2 обычно называется процедурой поиска по образцу . В качестве образца при поиске выступает фрагмент Fr 1. В зависимости от типа продукции ее выполнение может быть различным. Например, если в базе знаний найден фрагмент Fr 1, то он удаляется из базы и в нее добавляется новый фрагмент Fr 2. Или если в базе знаний обнаружен фрагмент Fr 1, то в решателе утверждению, описываемому фрагментом Fr 2, приписывается значение «истина». Возможны и иные варианты. Пусть для определенности тип продукции таков, что она описывает поиск в базе знаний некоторого фрагмента Fr 1 и при обнаружении его исключает соответствующую информацию из базы, добавляя в нее информацию, описанную в Fr 2.
Рис. 34.
На рис. 34 показана такая продукция. Знак вопроса означает, что в качестве имени вершины может выступать любое из тех, которые имеются в базе знаний. Но если знак вопроса заменен какой-то вершиной, то в правой части продукции появляется такое же имя. Исходное состояние базы знаний показано на рис. 35, а . Для облегчения дальнейших рассуждений будем считать, что вершины семантической сети соответствуют некоторым персонажам, отношение R 1 имеет смысл «быть отцом», отношение R 2 – «быть матерью», а отношение R 3 – «носить фамилию». Тогда продукция, показанная на рис. 34, может интерпретироваться следующим образом: «Если в базе знаний есть сведения о детях, для которых D является отцом, а К – матерью, то эту информацию из базы надо убрать, добавив в нее информацию о том, что все эти дети носят фамилию М ».
Рис. 35.
Обработка продукции идет следующим образом. В семантической сети, показанной на рис. 35, а , ищутся вершины с именами D 1 и К . Если таких вершин (или одной из них) в базе нет, то поиск прекращается и выдается сигнал о неудаче поиска. Если вершины найдены, то из вершины D возбуждаются все отношения с именем R 1, а из вершины К – все отношения с именем R 2. Так возникают две волны возбуждения. Первая волна возбуждает вершины С , F , G и H , а вторая – вершины F , G , Н и I . Волны встречаются лишь в вершинах F , G и H . В вершинах C и I возбуждение угасает. На замещение знака «?» в продукции претендуют вершины с именами F , G и H . Эти же имена возникают в правой стороне продукции. На рис. 35, б показано результирующее состояние базы знаний после того, как продукция завершила свою работу.
В более сложно организованных образцах для поиска могут присутствовать условия применимости продукций, о которых говорилось при обсуждении общей формы продукции. Например, образец мог бы иметь вид «Если имеет место Fr 1, то Fr 2, иначе Fr 3». Образцы такого типа задают альтернативные выводы в базах знаний. О них упоминалось в конце третьей главы.
Если при выводе на семантической сети фрагмент Fr 2 добавляется в базу знаний без выбрасывания Fr 1, то говорят о процедурах пополнения знаний . Человек в своей жизнедеятельности часто выполняет подобные процедуры, используя те знания о закономерностях внешнего мира, которые ему известны. Если, например, имеется текст «Поезд подошел к перрону. Через несколько минут Андрей уже обнимал Татьяну. Такси быстро домчало их до дома, и Татьяна почувствовала, что длительное путешествие ушло в прошлое», то человеку весьма нетрудно пополнить его событиями, которые в явном виде в этом тексте отсутствуют. Ясно, например, что между событием, описанным в первом предложении, и тем, которое зафиксировано как второе, имеется пропуск. Второе событие произойдет, если Андрей и Татьяна окажутся в одном месте. Один из них должен был войти в вагон или другой – выйти из вагона. (При чтении текста последовательно пока неясно, кто приехал и кто ожидал на перроне.) Поэтому восстановление пропущенных событий напоминает вывод с некоторыми оценками правдоподобия. Третье событие, зафиксированное в тексте, не может непосредственно следовать за вторым. Для его реализации надо, чтобы Андрей и Татьяна сели в такси, а если предположить, что Андрей обнимал Татьяну на перроне (что весьма правдоподобно), то надо было еще дойти до места посадки в такси. Наконец, четвертое событие, связанное с ощущением, охватившим Татьяну, увеличивает правдоподобность того, что из путешествия вернулась именно Татьяна, а не Андрей (хотя стопроцентно этого утверждать на основании текста нельзя). Кроме того, либо время четвертого события совпадает с временем третьего события, либо четвертое событие происходит позже третьего, когда Татьяна уже вышла из такси, а возможно, и вошла в свой дом.
Читатель должен почувствовать, что пополнение знаний – процедура весьма непростая. Приведенный простенький пример уже продемонстрировал необходимость в альтернативном выборе при пополнении, а также в правдоподобных рассуждениях.
Но самое главное – этот альтернативный выбор может оказаться источником всевозможных неверных выводов при дальнейшей работе с базой знаний.
Остановимся лишь на одном случае такой опасности, который среди специалистов по интеллектуальным системам получил название эффекта немонотонных рассуждений . Поясним его на популярном примере. До того, как европейцы узнали, что в Таиланде водятся белые слоны (так называемые королевские слоны), они были уверены, что все слоны серые. Это означало, что в модели знаний о слонах имел место фрагмент, показанный на рис. 36, а . В этом фрагменте R есть отношение, a Q – отношение «быть серого цвета». Если Тони – имя некоторого конкретного слона, то из информации, отраженной в данном фрагменте знаний, следует, что «Тони имеет серый цвет». Но при условии, что слон Клайд является королевским, для него такой вывод будет неверным. Это означает, что при появлении нового знания о том, что «Клайд – королевский слон», ранее сделанный относительно него вывод «Клайд имеет серый цвет» становится ложным. В этом и состоит немонотонность вывода.
Рис. 36.
В обычной логике вывод всегда бывает монотонным. Если из множества утверждений {Fi } следует утверждение F *, то как бы ни расширилось множество {Fi }, истинность утверждения F * не может измениться. А у нас имеется прямо противоположная ситуация. Появление нового утверждения «Клайд – королевский слон» отменяет истинность утверждения «Клайд имеет серый цвет».
На рис. 36, б показана семантическая сеть, в которой учтен новый факт, касающийся королевских слонов. Дуга
R соответствует отношению «не принадлежит к классу», а дуга Q’ – отношению «быть белого цвета».
Возможность неоднозначного доопределения сетей, хранящихся в памяти, приводит к тому, что после доопределения выводиться могут различные утверждения, зависящие от сделанного пополнения.
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53