Методы логического вывода пополнения знаний
Методы логического вывода являются одними из основных компонентов интеллектуализированных систем пополнения знаний.
Подобная гипотетическая система пополнения знаний состоит из трех частей:
· интеллектуального интерфейса,
· подсистемы хранения данных и знаний,
· подсистемы пополнения данных и знаний, включающей в себя машину логического вывода.
К настоящему времени в области искусственного интеллекта известно большое количество систем логического вывода. Все они отличаются друг от друга заложенными в них моделями знаний видами логического вывода, способами реализации, методами логического вывода и могут входить в состав ИнС различного назначения. В свою очередь, методы вывода основанных, например, на логических моделях знаний, можно классифицировать в зависимости от применяемых исчислений, принципов доказательства теорем, направленности вывода, стратегий и тактик управления выводом.
Виды логического вывода
Существуют три основных вида логического вывода:
— дедукция — аналитический процесс, основанный на применении общих правил к частным случаям, с выводом результата;
— индукция — синтетические рассуждения, которые выводят правило, исходя из предпосылок и результата;
— абдукция — другая форма синтетического вывода, однако выводящая предпосылки из правила и результата.
Один из основателей науки об обработке символов Дж. Пирс называет индукцию и дедукцию в качестве основных способов логического вывода [119]. Он дает описание связей между этими принципами, используя следующий широко известный силлогизм:
Правило (главная посылка) HUMAN(x)=» MORTAL(x).
Факт (второстепенная посылка) HUMAN(SOCRAT).
Цель (вывод) MORTAL(SOCRAT).
Дедукцией называется логический вывод, заключающийся в выведении цели 3 из посылок 1 и 2. 1+2=3
Индукцией называется логический вывод, при котором предполагается, что между двумя известными фактами — второстепенной посылкой 2 и выводом 3 — существует главная посылка 1.
Продолжая рассмотрение силлогизма, можно так определить абдукцию: абдукцией называется логический вывод, при котором предполагается, что между известными — главной посылкой 1 и выводом 3 — существует второстепенная посылка 2. Абдукция — это вывод второстепенной посылки 2 на основании главной посылки 1 и цели 3.
Рассмотрим абдукцию более подробно.
Абдукция — широко используемый в повседневных рассуждениях процесс вывода. Она заключается в нахождении объяснений для наблюдаемых фактов. Абдукция является одной из форм немонотонного вывода, поскольку найденные объяснения могут быть отменены в процессе вывода. На самом деле, объяснения, которые согласуются с одним состоянием базы знаний, могут не согласоваться с ней после добавления нового знания. Существование различных объяснений одного и того же эффекта является основной чертой абдуктивного вывода, и выбор наиболее «предпочтительных» из них является важной задачей.
Перспективными областями применения абдукции являются:
• Диагностика. Например, в области медицинских диагнозов кандидатами в абдуктивные объяснения являются возможные заболевания, а наблюдениями являются симптомы заболеваний. В диагностике отказов множество клозов описывает нормальное поведеиис системы, и задача заключается в том, чтобы найти множество объяснений вида «некоторый компонент А не в порядке», которое объясняет, почему система не функционирует нормально.
• Распознавания графических объектов. В этом случае объяснениями являются объекты распознавания, а наблюдениями — описание изображения в поле зрения.
• Обработка естественных языков. Абдукцию можно применять и обработке естественных языков для интерпретации неоднозначных предложений. Здесь абдуктивными объяснениями являются различные варианты понимания таких предложений.
• Планирование. В задачах планирования планируемые действия можно трактовать как объяснения целевого состояния, которое должно быть достигнуто.
• Приобретение знаний. Приобретение знаний может происходить как добавление к базе знаний не самих данных, поступающих в систему, а их абдуктивных объяснений.