Модели представления знаний, базы знаний и их реализация в системах искусственного интеллекта
База знаний(БЗ) представляет собой совокупность знаний по данной предметной области, почерпнутых из публикаций, а также введенных в процессе взаимодействия эксперта (или нескольких экспертов) с экспертной системой.
База знаний— это один или несколько файлов, хранящих систематизированную совокупность понятий, правил и фактов, относящихся к некоторой предметной области.
БЗ может содержать:
n Декларативные факты - это знания вида “А есть А”.
n Процедурные правила - это знания вида “Если А, то В”.
n Метазнания – «знания о знаниях».
При построении БЗ используются 4 основных модели представления знаний:
n продукционные - для описания последовательности различных ситуаций или действий; решаются задачи вида "если <посылка>, то <заключение>";
n сетевые (семантические (смысловая) сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними);
n фреймовые (фрейм - абстрактный образ или ситуация);
n логические - предметная область описывается совокупностью предложений в виде логических формул.
Основными продуктами, которые разрабатываются в рамках технологий искусственного интеллекта с использованием баз знаний и данных, являются экспертные системы (ЭС) и системы поддержки принятия решений (СППР).
Экспертные системы имитируют процессы принятия решения людьми-экспертами и в состоянии компетентно решать сложные проблемы. Кратко опишем некоторые ЭС, что позволит еще раз наглядно представить сферы использования «электронных советников».
Экспертная система MYCIN(Станфордский университет) одна из первых и наиболее известных ЭС, разработана в середине 70-х годов двадцатого столетия. Система предназначена для диагностики инфекционных заболеваний.
В 1975 году в Гейдельбергском и Дармштадском университетах была разработана одна из первых юридическихЭС – JUDITH, позволявшая юристам получать экспертные заключения по гражданским делам.
Экспертная система INTERNISTдиагностирует несколько сотен болезнейс точностью, которая сопоставима с точностью диагноза, сделанного квалифицированным врачом.
PROSPECTOR – экспертная система, которая помогает геологам в поиске новых полезных ископаемых. На основании информации, введенной в ЭВМ с географических карт, из обзоров, и ответов на вопросы, которые задаются геологам, PROSPECTOR предсказывает местоположение новых залежей. Использование этой системы позволило обнаружить залежи молибдена в Британской Колумбии.
Система TIMM (разработчик General Research) оказывает помощь военному пилоту вертолета во время боевых действий.
Экспертная система Management Advisor(консультант менеджера) разработана фирмой Paladin Software, Inc. в 1986 г. Система помогает руководителю в планировании своей коммерческой деятельности.
Система XCON(Carnegie-Melon University) предназначена для определения конфигурации компьютеровпри их продаже. Покупатель заказывает ЭВМ с определенными характеристиками, а ЭС позволяет оптимально подобрать комплектующие блоки (тип дисплея, объем ОЗУ, тип процессора, тип звуковой карты, объем видеопамяти и т.п.).
Экспертная система EXPERTAX(Coopert and Lybrand) готовит рекомендации ревизорам и налоговым специалистамв подготовке расчетов по налогам и подготовке финансовых деклараций. База знаний отражает опыт свыше 20-ти экспертов.
СППР –система, обеспечивающая лицо, принимающее решение (ЛПР), необходимыми для принятия решения данными, знаниями, выводами и/или рекомендациями.
Ориентация на компьютерные информационные технологии позволяет выделить новый класс СППР – информационно-аналитические системы поддержки принятия решений (ИА СППР). ИА СППР –это класс человеко-машинных систем, предназначенных для оказания помощи ЛПР в их профессиональной деятельности по использованию данных, знаний и моделей при подготовке и принятии обоснованных решений.
Особенности автоматизированных СППР наиболее ярко проявляются в рамках следующих классификационных признаков: концептуальные модели; решаемые задачи; области применения.
Рассматривая существующие концептуальные модели СППР выделяют подходы, основанные на использовании идеологии информационных систем, искусственного интеллекта и инструментальный подход.
В рамках информационного подхода СППР относят к классу автоматизированных информационных систем, основное назначение которых – «улучшить деятельность работников умственного труда (knowledge workers) в организациях путем применения информационной технологии». Главными компонентами этой модели являются: интерфейс «пользователь-система», база данных и база моделей.
В рамках «интеллектуальных систем» СППР, основанные на знаниях существенно отличаются от экспертных систем своей целевой направленностью: СППР призвана помочь ЛПР в решении стоящей перед ним проблемы, а ЭС – заменить человека при решении проблемы.
При инструментальном подходе, в зависимости от специфики решаемых задач и используемых технологических средств, выделяют три уровня систем: прикладные; генераторы; и инструментальные.
Прикладные СППР служат для поддержки решения отдельных прикладных задач в конкретных ситуациях. С ними работают конечные пользователи (отдельные лица или группы людей). Генераторы представляют собой пакеты программных средств поиска и выдачи данных, моделирования и т.д., которые используются разработчиками прикладных СППР для создания специализированных систем. Генераторы могут быть быстро «встроены» в прикладную систему. Инструментальные СППР соответствуют высшему уровню технологичности и предоставляют в распоряжение разработчиков наиболее мощные комплексы средств, связанных единой методологией.