Загальна характеристика моделей подання знань

Продукційні моделі - це найбільш поширені на даний день моделі, в яких знання представляються за допомогою правил вигляду [20]:

ЯКЩО - ТО (явище - реакція)

При використанні таких моделей у системах, заснованих на знаннях є можливість:

• застосування простого і точного механізму використання знань;
• представлення знань з високою однорідністю, що описуються по єдиному синтаксису.

Ці дві відмінні риси і визначили широке поширення методів подання знань правилами.

Програмні засоби, що оперують із знаннями, поданими за допомогою правил, одержали назву продукційних систем (або систем продукції)

Системи продукції складаються із трьох елементів:

• набір правил, що використовуються як БЗ, його ще називають базою правил;
• робоча пам'ять, де зберігаються передумови, що стосуються окремих задач, а також результати висновків, одержаних на основі цих передумов (динамічна база даних - ДБД);
• механізм логічного висновку, що використовує правила відповідно до вмісту робочої пам'яті.

Правила віддзеркалюють вміст робочої пам'яті. В їхній умовній частині знаходяться або одиночні зразки, або декілька умов, з'єднаних І, а в заключній частині - зразки, що додатково реєструються в пам'яті.

Як правило, для одержання висновку проводилася робота:

• багатократний перегляд вмісту бази правил;
• послідовне застосування правил на основі попередньо записаного вмісту робочої пам'яті;
• доповнення даних, що поміщаються в робочу пам'ять.

Такі висновки називаються прямими (прямий ланцюжок міркувань). Навпаки, спосіб, при якому на підставі фактів досліджується можливість застосування правила, придатного для підтвердження, називається зворотним висновком (зворотний ланцюжок міркувань).

Переваги продукцій: модульність;

· єдність структури (основні компоненти продукційної системи можуть використовуватись для побудови інтелектуальних систем з різноманітною проблемною орієнтацією);

· природність (вивід висновку в продукційній системі в багато чому аналогічний процесу роздумів експерта);

· гнучкість родовидової ієрархії понять, яка підтримується тільки як зв’язок між правилами (зміна правила не тягне за собою змін в ієрархії).

Недоліки продукцій:
процес виводу менш ефективний, ніж в інших системах, оскільки більша частина часу при виводі витрачається на неподуктивну перевірку застосованості правил;

· цей процес важко піддається керуванню;

· складно представити родовидну ієрархію понять.

11. Формалізація логічної моделі знань.

Дослідники в галузі баз знань віддають перевагу математичній логіці у зв'язку з тим, що вона має повну математичну формалізацію, а також тому, що вона дозволяє в межах однієї й тієї ж моделі подавати знання і способи мислення.

Обмеження:

Ø відсутність механізмів додавання і виведення аксіом;

Ø відсутність механізмів “відстежування” переходу від однієї теорії до іншої;

Ø відсутність принципів керування;

Ø не гнучкість, у тому розумінні, що мова моделювання знань є повністю декларативною.

Формально-логічна модель

Логіка предикатів першого порядку стала теоретичним базисом науки про штучний інтелект на початку її становлення. Дослідники в галузі баз знань віддають перевагу математичній логіці у зв'язку з тим, що вона має повну математичну формалізацію, а також тому, що вона дозволяє в межах однієї й тієї ж моделі подавати знання і способи мислення.

Згідно з логічною моделлю база знань розглядається як теорія, що містить багато фактів довільної складності, які є даними бази фактів та аксіомами бази знань. У цій теорії діють механізми виведення, що дають змогу одержувати нові знання з наявних. У класичній логіці використовується дедуктивний механізм виведення (він дає можливість на підставі фактів А і А ⊃ В зробити висновок про існування факту B). Можуть застосовуватися й інші механізми виведення (абдуктивний, традуктивний та індуктивний), але це вже не буде класичною логікою.

Наприклад, якщо задано факти A, А ⊃ B, B ⊃ С, то за допомогою дедуктивного виведення можна отримати такі нові факти: В, С, A v В, A v С, В v С тощо.

Дата добавления: 2015-10-21