double arrow

Продукционная модель представления знаний


В продукционной модели (модели правил) знания представлены совокупностью правил вида "ЕСЛИ-ТО". Системы с базами знаний, основанные на этой модели, называются продукционными системами.

Продукционные системы бывают двух диаметрально противоположных типов - с прямыми и обратными выводами. Типичными представителями пер-

вого типа являются системы, используемые для решения задач диагностического характера, а типичными представителями систем второго типа - системы, используемые для решения задач проектирования.

Системы продукций с прямыми выводами среди систем, основанных на использовании знаний, имеют наиболее давнюю историю, поэтому они являются в некотором смысле основополагающими. Эти системы включают три компонента: базу правил, состоящую из набора продукций (правил вывода), базу данных, содержащую множество фактов, и интерпретатор для получения логического вывода на основании этих знаний. База правил и база данных образуют базу знаний, а интерпретатор соответствует механизму логического вывода. Вывод выполняется в виде цикла "понимание—выполнение", причем в каждом цикле выполняемая часть выбранного правила обновляет базу данных. В результате содержимое базы данных преобразуется от первоначального к целевому, т.е. целевая система синтезируется в базе данных.

Поясним вышесказанное на примере, приведенном в работе [28]. Пусть данные, хранящиеся в базе данных, представляют собой образцы в виде наборов символов, например, "намерение - отдых", "место отдыха - горы" и т.п. Правила, накапливаемые в базе правил, содержат в условной части либо одиночные образцы, либо несколько условий, соединенных союзом "и", а в заключительной части - образцы, дополнительно помещаемые в базу данных. Рассмотрим два примера подобных правил:

Правило 1.

ЕСЛИ "намерение - отдых" и

"дорога ухабистая" ТО "использовать джип"

Правило 2.

ЕСЛИ "место отдыха - горы" ТО "дорога ухабистая"

После того как в базу данных заносятся образцы "намерение - отдых" и "место отдыха - горы", рассматривается возможность применения этих правил. Сначала механизм вывода сопоставляет образцы из условной части правила с образцами, хранящимися в базе данных. Если все образцы имеются в базе данных, то условная часть считается истинной, в противном случае - ложной. В данном примере образец "намерение - отдых" существует в базе данных, а образец "дорога ухабистая" отсутствует, поэтому условная часть правила 1 считается ложной. Что касается правила 2, то его условная часть истинна. Поскольку в данном случае существует только одно правило с истинной условной частью, то механизм вывода сразу же выполняет его заключительную часть и образец "дорога ухабистая" заносится в базу данных. При попытке вторично применить эти правила получается, что можно применить лишь правило 1, поскольку правило 2 уже было применено и

выбыло из числа кандидатов. К этому времени содержимое рабочей памяти было дополнено новым образцом - результатом применения правила 2, поэтому условная часть правила 1 становится истинной, и содержимое базы данных пополняется образцом его заключительной части - "использовать джип".

В системе продукций с обратными выводами механизм логического вывода основан на ином принципе. Поясним этот принцип на том же примере. Допустим, что цель - это "использовать джип", и исследуем сначала возможность применения правила 1, подтверждающего этот факт. Поскольку образец "намерение - отдых" из условной части правила 1 уже занесен в базу данных, то для достижения цели достаточно подтвердить факт "дорога ухабистая". Однако если принять образец "дорога ухабистая" за новую цель, то потребуется правило, подтверждающее этот факт. Поэтому исследуем возможность применения правила 2. Условная часть этого правила в данный момент является истинной, поэтому правило 2 можно сразу же применять. При этом база данных пополнится образцом "дорога ухабистая", и в результате возможности применения правила 1 подтверждается цель "использовать джип".

Итак, упорядочим сильные и слабые стороны хорошо известных систем продукций. Сильные стороны:

• простота создания и понимания отдельных правил;

• простота пополнения и модификации;

• простота механизма логического вывода. Слабые стороны:

• неясность взаимных отношений правил;

• сложность оценки целостного образа знаний;

• крайне низкая эффективность обработки;

• отличие от человеческой структуры знаний;

• отсутствие гибкости в логическом выводе.


Сейчас читают про: