Обзор языков представлений знаний

Знания - это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области [1].Для хранения знаний используются базы знаний, которые составляют основу любой интеллектуальной системы.

На сегодняшний день знания приобрели чисто декларативную форму, то есть знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, понятных неспециалистам.

Существуют десятки языков (моделей) представления знаний для различных предметных областей [1, 2, 5].

Большинство из них могут быть сведены к следующим классам:

· продукционные модели;

· семантические сети;

· фреймы.

Продукционная модель- модель, основанная на правилах, которая позволяет представить знания в виде предложений типа “ЕСЛИ (условие), ТО (действие)”.

То есть, когда текущая ситуация (факты) в задаче удовлетворяет или согласуется с частью правила ЕСЛИ, то выполняется действие, определяемое частью ТО.

Под “условием” (антецедентом) понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под “действием” (консеквентом) - действия, выполняемые при успешном исходе поиска.

Правила обеспечивают естественный способ описания процессов, управляемых сложной и быстро изменяющейся внешней средой.

Продукционная модель привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений, простотой механизма логического вывода.

Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход - язык OPS 5; “оболочки” или “пустые” ЭС- EXSYS Professional, ЭКСПЕРТ; инструментальные системы ПИЭС и др.

Семантическая сеть- это ориентированный граф, вершины которого - понятия, а дуги - отношения между ними.

Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие следующих типов отношений:

- класс - элемент;

- свойство- значение;

- пример элемента класса.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отражающей поставленный запрос к базе.

Для реализации семантических сетей существуют специальные сетевые языки, например NET, язык реализации систем SIMER+MIR и др.

Фрейм - это минимальное смысловое описание в словесной структурно-классифицированной форме иерархических знаний о каком-либо понятии (объект, субъект, операция, явление, состояние, событие).

Термин фрейм (от английского frame, что означает “каркас” или “рамка”) был предложен Марвином Минским в 70-е годы для обозначения структуры знаний для восприятия пространственных сцен.

Традиционно структура фрейма может быть представлена как список свойств (слотов):

(ИМЯ ФРЕЙМА:

(имя первого слота: значение первого слота),

(имя второго слота: значение второго слота),

 (имя N-ого слота: значение N-ого слота)).

Ту же запись можно представить в виде таблицы 3.1, дополнив ее двумя столбцами.

Таблица 4.1- Структура фрейма

В таблице дополнительные столбцы предназначены для описания способа получения слотом его значения и возможного присоединения к тому или иному слоту специальных процедур, что допускается в теории фреймов. В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма. Так образуются сети фреймов.

Достоинство фрейма заключается в том, что элементы, присутствующие в описании объекта или события, группируются в самостоятельную структурную единицу, и поэтому могут извлекаться и обрабатываться как единое целое.

Специальные языки представления знаний в сетях фреймов: FRL (Frame Representation Language), KRL (Knowledge Representation Language) и другие программные средства.

На разных этапах формирования модели предметной области возможно использование тех или иных языков представления знаний. Например, при описании понятий предметной области лучше использовать фреймы, так как его структура представлена в виде таблицы, что обуславливает наглядность. А также, описание понятия происходит по его свойствам, что облегчает понимание.