Москва 2008 предисловие

1.9.6. Предметная область и представление знаний
В науке об искусственном интеллекте предметной областью называют совокупность предварительных знаний, необходимых для автоматизации процессов решения задач. Информационной моде­лью предметной области может служить база данных (см. 2.8). Каж­дая предметная область имеет свои специфические методы реше­ния задач. Знания о предметной области и способах решения в ней задач разнообразны. Чаще всего знания подразделяются на декларативные и процедурные.
Процедурные знания — это описания последовательности дей­ствий, применяемых при решении задач (например, технические инструкции, словесные записи алгоритмов, программы для ком­пьютеров). Декларативные знания — все другие знания, не являю­щиеся процедурными. Это, например, статьи в словарях и энцик­лопедиях, формулировки научных законов и т.д. Процедурные знания отвечают на вопрос «Как сделать X?», тогда как деклара­тивные знания — скорее на вопросы «Что такое X?», «Какие свя­зи есть между X и Y?» и т.п.
Чтобы ввести знания о предметной области в память компью­тера (который обязательно входит в состав интеллектуальной си­стемы), необходимо представить их в такой форме, которую бы понимала машина, так же как понятны ей записи на языках про­граммирования. Для этого существуют специальные языки представлений зна­ний. На ранних этапах развития интеллектуальных систем широ­ко использовались логические модели языков представления зна­ний. В современных системах предпочитаются языки, опираю­щиеся на продукционную и на сетевую модели, часто на их соче­тание [46].
Продукционная модель основана на системах продукций. В наи­более простом виде продукция состоит из имени (например, по­рядковый номер в системе продукций) и ядра. Ядро — основная часть продукции, имеет вид: «Если А, то В». Приведем примеры ядра: «Если вспыхнул пожар, то звоните по телефону 01»; «Если плохо себя чувствуете, то обращайтесь к врачу». В этом примере А и В представляют собой действие. Возможны и другие варианты ядра продукции, так что при помощи ядра можно представлять весьма разнообразные знания, как декларативные, так и проце­дурные, хотя сама форма продукций удобна для задания именно процедурных знаний. Из примеров видно, что ядро состоит из двух частей: посылки и следствия. Если А (посылка) имеет место, то В (следствие) тоже реализуется или может быть реализовано. Таким образом, знания, заключенные в ядрах продукции, носят характер правил, описывающих некоторые процедуры. Поэтому продукции часто называют продукционными правилами, а ин­теллектуальные системы, в которых используются продукции, — системами, основанными на правилах.
Кроме имени и ядра, продукция может содержать вспомога­тельные элементы, такие как имя сферы (предметная область, к которой относятся знания), предусловие, условие для ядра, пост­условие. Условие определяет, в каких ситуациях можно использо­вать ядро продукции. Например, не при любом случае плохого самочувствия целесообразно обращаться к врачу, и не к любому врачу. Продукция, в которой кроме ядра есть и условие, имеет вид: «При выполнении условия С имеет место: если А, то В».
Сетевая модель представления знаний основана на идее о том, что любые знания (текст) о реальном мире можно представить в виде совокупности взаимосвязанных объектов (или понятий, т.е. некоторых порций информации) и связей (отношений) между ними, причем число базовых отношений меньше 300, все осталь­ные отношения выражаются через базовые в виде их комбинаций. Эта гипотеза составляет основу утверждения, что семантические сети могут служить универсальным средством для представления знаний в интеллектуальных системах. Понятиям и объектам, встре­чающимся в тексте, соответствуют вершины сети, а отношения между объектами представлены в виде дуг, связывающих опреде­ленные вершины.
Семантические сети — эффективное средство представления знаний, однако для них свойственны неоднозначность представ­ления знаний и неоднородность связей. Чтобы унифицировать фор­му представления знаний, в системах искусственного интеллекта используются фреймы.