Интеллектуальные системы (стр. 4 )

2.  Перечислите логические операции над высказываниями и дайте им определения.

3.  Дайте описание логики предикатов первого порядка? Что такое предикаты? Что такое кванторы?

4.  Сформулируйте законы алгебры логики в исчислении высказываний.

5.  Что такое каноническая дизъюнктная нормальная форма и что такое конъюнктивная нормальная форма?

6.  Опишите метод резолюций в исчислении высказываний?

7.  Что такое скулемовская нормальная форма? Сформулируйте алгоритм преобразования к ней логического выражения. Что такое скулемовская функция и скулемовская константа?

8.  Опишите метод резолюций в логике предикатов первого порядка.

Практическая работа № 4.

Представление и методы обработки знаний в интеллектуальных системах, основанных на продукционной модели представления знаний (2 ч)

Цель работы

1.  Овладение навыкам представления предметных областей в продукционных моделях баз знаний.

2.  Овладение техникой прямого и обратного вывода в продукционных системах баз знаний.

Краткие теоретические сведения

Типичные модели представления знаний: логические модели; модели, основанные на использовании правил (продукционные модели); семантические сети; фреймовые модели.

1. Продукционные модели

Психологические исследования процессов принятия решений человеком показали, что рассуждая и принимая решения, человек использует правила продукций, или продукционные правила (от англ. Production — правило вывода, порождающее правило). В общем случае продукционное правило можно представить в следующем виде:

i : S; L; A→B; Q,

где i — индивидуальный номер продукции;

S — описание класса ситуаций, в котором данная структура может использоваться;

L — условие, при котором продукция активизируется;

А→В — ядро продукции, например: «ЕСЛИ A1, A2,,..., Аn ТО В» . Такая запись означает, что «если все условия от A1 до Аn являются истиной, то В также истина» или же «когда все условия от A1 до Аn становятся истиной, то следует выполнить действие B»;

Q — постусловие продукционного правила, описывает операции и действия (процедуры), которые необходимо выполнить после выполнения В. Например, внести изменения в данные либо в саму продукцию.

Пример:

ЕСЛИ у является отцом х, (A1), z является братом у, (A2) ТО z является дядей х, (В)

Суть использования правил продукции для представления знаний состоит в том, что левой части ставится в соответствие некоторое условие, а правой части — действие: ЕСЛИ <перечень условия>, ТО <перечень действий>. В продукционном правиле «ECЛИ A, ТО B» (A®B), A называется анцедентом, а B – консеквентом. В такой интерпретации левая часть правил оценивается по отношению к базе данных (известному набору фактов) системы, и если эта оценка в определенном смысле соответствует логическому значению «ИСТИНА», то выполняется действие, заданное в правой части продукции.

В общем случае под условием (анцедентом) понимается некоторое предложение — образец, по которому осуществляют поиск в базе знаний, а под действием (консеквентом) — действия, выполняемые при успешном исходе поиска, — это могут быть реальные действия, если система управляющая, или заключение — вывод, представляющий собой новое (фактуальное) знание, или некоторая цель. Анцедент состоит из элементарных предложений, соединенных связками И, ИЛИ.

Анцеденты и консеквенты правил формулируются из атрибутов и значений, например, атрибут – двигатель, значение – не заводится.

При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Любое правило состоит из одной (или нескольких) пары атрибут – значение. В рабочей памяти продукционной системы хранятся пары атрибут – значение, истинность которых установлена к текущему моменту времени в процессе решения конкретной задачи. Содержимое рабочей памяти изменяется в процессе решения задачи. Это происходит по мере срабатывания правил. Правило срабатывает, если при сопоставлении фактов, содержащихся в рабочей области, с анцедентом анализируемого правила имеет место совпадение, при этом заключение сработавшего правила заносится в рабочую память. В процессе логического вывода правило может сработать только один раз.

Для описания сложных предметных областей используется способ описания с помощью триплетов объект – атрибут – значение. В этом случае правила могут срабатывать более одного раза.

Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Механизм выводов связывает знания воедино, а затем выводит из последовательности знаний заключение.

2. Вывод в продукционные модели

Любая экспертная система продукционного типа содержит: базу правил, рабочую память и механизм вывода.

База правил – формализованные с помощью правил продукции знания о конкретной предметной области.

Рабочая память – область памяти, в которой хранится множество фактов, описывающих текущую ситуацию, и все пары атрибут-значение, которые были установлены к текущему моменту.

Механизм вывода включает две функции:

а) просмотр существующих в рабочей памяти фактов и правил из базы правил, а также добавление в рабочую область новых фактов;

б) определение порядка просмотра и применения правил.

Механизм вывода включает компоненту вывода и управляющую компоненту.

Компонента вывода.

В продукционных системах, основанных на знаниях, процесс обработки информации может осуществляться двумя способами: прямой порядок вывода – от фактов к заключениям; обратный порядок вывода – от заключений к фактам.

Первый предполагает обработку информации в прямом направлении (метод сопоставления), когда образцом для поиска служит левая часть продукционного правила — условие, то есть задача решается в направлении от исходного состояния к целевому. После разрешения возникающих конфликтов выполняются правые части продукционных правил, что соответствует логическому выводу новых утверждений. После добавления выведенных утверждений в базу данных процедура повторяется. Процесс оканчивается, если выполняется продукционное правило, предписывающее прекращение поиска, или в базу данных поступает утверждение, являющееся решением.

При втором подходе обработка информации осуществляется в обратном направлении — метод «генерации» или выдвижения гипотезы и ее проверки. При каждом обратном движении возникает подцелевое состояние, из которого целевое может быть получено при прямом движении. В этом случае проверяются правые части продукционных правил с целью обнаружить в них искомое утверждение. Если такие продукционные правила существуют, то проверяется, удовлетворяется ли левая часть продукционного правила. Если да, то гипотеза считается подтвержденной, если нет — отвергается.

Пример:

Имеется фрагмент БЗ из двух правил:

П 1 : ЕСЛИ «отдых - летом» и «человек - активный», ТО «ехать в горы».

П 2 : ЕСЛИ «любит солнце», «отдых летом».

Предположим в систему поступили данные: «человек - активный» и «любит солнце»

Прямой вывод: исходя из данных, получить ответ.

1-й проход:

Шаг 1. Пробуем П 1 не работает - не хватает данных «отдых - летом».

Шаг 2. Пробуем П 2 , работает, в базу поступает факт «отдых - летом».

2-й проход:

Шаг 3. Пробуем П 1 , работает, активируя цель «ехать в горы», которая и выступает, например, как совет, который дает система.

Обратный вывод: подтвердить выбранную цель при помощи имеющихся правил и данных.

1-й проход:

Шаг 1. Цель - «ехать в горы»: становятся новой целью, и имеется правило, где она в правой части.

Шаг 2. Цель «отдых летом»: правило П2 подтверждает цель и активизирует ее. 2-й проход:

Шаг 3. Пробуем П 1 , подтверждается искомая цель.

Управляющая компонента.

Она определяет порядок применения правил, а также устанавливает, имеются ли еще факты, которые могут быть изменены. Механизм вывода работает циклически. В цикле выполняются следующие операции:

·  сопоставление – образец (анцедент) правила сравнивается с имеющимися в РП фактами;

·  разрешение конфликтного набора –выбор одного из нескольких правил в том случае, если их можно применить одновременно;

·  срабатывание правила – в случае совпадения образца некоторого правила из базы правил с фактами, имеющимися в рабочей памяти, происходит срабатывание правила, при этом оно отмечается в базе правил;

·  действие – изменение содержимого рабочей памяти путем добавления туда заключения сработавшего правила. Если в заключении содержится директива на выполнение некоторой процедуры, то последняя срабатывает.

ЗАДАНИЯ ДЛЯ САМОСТОЯТЕЛЬНОГО ВЫПОЛНЕНИЯ

Задание 1.

Некая рекрутинговая компания занимается подбором кадров для иностранных компаний на должности разработчиков баз данных в среде Oracle. Претенденты принимаются на две должностные категории разработчиков: младший программист и старший программист. К претендентам предъявляются следующие требования. Прохождение теста по английскому языку – прошедшим тест считается набравший не менее 7 баллов из 10. Опыт работы с Oracle не менее 3 лет и сдача теста по предмету на не менее чем 6 баллов из 10. Также допускается наличие опыта работы с системой Oracle менее 3 лет, но не меньше 1 года при условии сдачи теста по предмету на не менее чем 9 баллов из 10. Для получения должности младший программист необходимо иметь возраст от 23 до 29 лет. Для получения должности старший программист необходимо быть в возрасте от 27 лет, иметь опыт работы с системой Oracle не менее 4 лет и сдать тест по предмету не менее чем на 8 баллов из 10. Разработайте набор продукционных правил для экспертной системы, позволяющей по результатам испытаний отбирать претендентов на должности младшего и старшего программистов.

Задание 2.

Используя продукционные правила, полученные при решении задачи 1, дайте ответы на следующие вопросы.

а) Может ли претендовать на должность старшего программиста претендент, если тест по английскому языку 7 баллов, тест по предмету Oracle 8 баллов, опыт работы с Oracle 3 года, возраст 30 лет? А на должность младшего программиста?