Читаем Базы данных: конспект лекций полностью

По своей сути продукционные модели знаний близки к логическим моделям, что позволяет организовать весьма эффективные процедуры логического вывода данных. Это с одной стороны. Однако, с другой стороны, если рассматривать продукционные модели знаний в сравнении с логическими моделями, то первые более наглядно отображают знания, что является неоспоримым преимуществом. Поэтому, несомненно, продукционная модель знаний является одним из главных средств представления знаний в системах искусственного интеллекта.

Итак, начнем подробное рассмотрение понятия продукционной модели знаний.

Традиционная продукционная модель знаний включает в себя следующие базовые компоненты:

1) набор правил (или продукций), представляющих базу знаний продукционной системы;

2) рабочую память, в которой хранятся исходные факты, а также факты, выведенные из исходных фактов при помощи механизма логического вывода;

3) сам механизм логического вывода, позволяющий из имеющихся фактов, согласно имеющимся правилам вывода, выводить новые факты.

Причем, что любопытно, количество таких операций может быть бесконечно.

Каждое правило, представляющее базу знаний продукционной системы, содержит условную и заключительную части. В условной части правила находится либо одиночный факт, либо несколько фактов, соединенных конъюнкцией. В заключительной части правила находятся факты, которыми необходимо пополнить рабочую память, если условная часть правила является истинной.

Если попытаться схематично изобразить продукционную модель знаний, то под продукцией понимается выражение следующего вида:

(i) Q; P; A -> B; N;

Здесь i – это имя продукционной модели знаний или ее порядковый номер, с помощью которого данная продукция выделяется из всего множества продукционных моделей, получая некую идентификацию. В качестве имени может выступать некоторая лексическая единица, отражающая суть данной продукции. Фактически мы именуем продукцию для лучшего восприятия сознанием, чтобы упростить поиск нужной продукции из списка.

Приведем простой пример: покупка тетради» или «набор цветных карандашей. Очевидно, что каждую продукцию обычно именуют словами, подходящими для данного момента. Проще говоря, называют вещи своими именами.

Идем дальше. Элемент Q характеризует сферу применения данной конкретной продукционной модели знаний. Такие сферы легко выделяются в сознании человека, поэтому с определением данного элемента, как правило, сложностей не возникает. Приведем пример.

Рассмотрим следующую ситуацию: допустим, в одной сфере нашего сознания хранятся знания о том, как надо готовить пищу, в другой, как добраться до работы, в третьей, как правильно эксплуатировать стиральную машину. Подобное разделение присутствует и памяти продукционной модели знаний. Это разделение знаний на отдельные сферы позволяет значительно экономить время, затрачиваемое на поиск нужных в данный момент каких-то конкретных продукционных моделей знаний, и тем самым значительно упрощает процесс работы с ними.

Разумеется, что основным элементом продукции является ее так называемое ядро, которое в нашей приведенной выше формуле обозначалось как А -> В. Эта формула может быть интерпретирована, как «если выполняется условие А, то следует выполнить действие В».

Если же мы имеем дело с более сложными конструкциями ядра, то в правой части допускается следующий альтернативный выбор: «если выполняется условие А, то следует выполнить действие В1, иначе следует выполнить действие В2».

Однако интерпретация ядра продукционной модели знаний может быть различной и зависеть от того, что будет стоять слева и справа от знака секвенции «->». При одной из интерпретаций ядра продукционной модели знаний секвенция может истолковываться в обычном логическом смысле, т. е. в качестве знака логического следования действия В из истинного условия А.

Тем не менее возможны и другие интерпретации ядра продукционной модели знаний. Так, например, А может описывать какое-то условие, выполнение которого необходимо для того, чтобы можно было совершить некое действие В.

Далее рассмотрим элемент продукционной модели знаний Р.

Элемент Р определяется, как условие применимости ядра продукции. Если условие Р истинно, то ядро продукции активизируется. В противном случае, если условие Р не выполняется, т. е. оно ложно, ядро не может быть активизировано.

В качестве наглядного примера рассмотрим следующую продукционную модель знаний:

«Наличие денег»; «Если хочешь купить вещь А, то следует заплатить в кассу ее стоимость и предъявить чек продавцу».

Смотрим, если условие Р истинно, т. е. покупка оплачена и чек предъявлен, то ядро активизируется. Покупка совершена. В случае если в этой продукционной модели знаний условие применимости ядра ложно, т. е. если нет денег, то применить ядро продукционной модели знаний невозможно, и оно не активизируется.

И переходим, наконец, к элементу N.

Перейти на страницу:

Похожие книги

97 этюдов для архитекторов программных систем
97 этюдов для архитекторов программных систем

Успешная карьера архитектора программного обеспечения требует хорошего владения как технической, так и деловой сторонами вопросов, связанных с проектированием архитектуры. В этой необычной книге ведущие архитекторы ПО со всего света обсуждают важные принципы разработки, выходящие далеко за пределы чисто технических вопросов.?Архитектор ПО выполняет роль посредника между командой разработчиков и бизнес-руководством компании, поэтому чтобы добиться успеха в этой профессии, необходимо не только овладеть различными технологиями, но и обеспечить работу над проектом в соответствии с бизнес-целями. В книге более 50 архитекторов рассказывают о том, что считают самым важным в своей работе, дают советы, как организовать общение с другими участниками проекта, как снизить сложность архитектуры, как оказывать поддержку разработчикам. Они щедро делятся множеством полезных идей и приемов, которые вынесли из своего многолетнего опыта. Авторы надеются, что книга станет источником вдохновения и руководством к действию для многих профессиональных программистов.

Билл де Ора , Майкл Хайгард , Нил Форд

Программирование, программы, базы данных / Базы данных / Программирование / Книги по IT
Программирование. Принципы и практика использования C++ Исправленное издание
Программирование. Принципы и практика использования C++ Исправленное издание

Специальное издание самой читаемой и содержащей наиболее достоверные сведения книги по C++. Книга написана Бьярне Страуструпом — автором языка программирования C++ — и является каноническим изложением возможностей этого языка. Помимо подробного описания собственно языка, на страницах книги вы найдете доказавшие свою эффективность подходы к решению разнообразных задач проектирования и программирования. Многочисленные примеры демонстрируют как хороший стиль программирования на С-совместимом ядре C++, так и современный -ориентированный подход к созданию программных продуктов. Третье издание бестселлера было существенно переработано автором. Результатом этой переработки стала большая доступность книги для новичков. В то же время, текст обогатился сведениями и методиками программирования, которые могут оказаться полезными даже для многоопытных специалистов по C++. Не обойдены вниманием и нововведения языка: стандартная библиотека шаблонов (STL), пространства имен (namespaces), механизм идентификации типов во время выполнения (RTTI), явные приведения типов (cast-операторы) и другие. Настоящее специальное издание отличается от третьего добавлением двух новых приложений (посвященных локализации и безопасной обработке исключений средствами стандартной библиотеки), довольно многочисленными уточнениями в остальном тексте, а также исправлением множества опечаток. Книга адресована программистам, использующим в своей повседневной работе C++. Она также будет полезна преподавателям, студентам и всем, кто хочет ознакомиться с описанием языка «из первых рук».

Бьерн Страуструп , Бьёрн Страуструп , Валерий Федорович Альмухаметов , Ирина Сергеевна Козлова

Программирование, программы, базы данных / Базы данных / Программирование / Учебная и научная литература / Образование и наука / Книги по IT