Читаем Моделирование рассуждений. Опыт анализа мыслительных актов полностью

В зависимости от того, какую смысловую нагрузку несут отношения в семантической сети, их можно классифицировать по различным типам. Если они, например, отражают каузальные отношения, то мы имеем дело с семантическими сетями, называемыми сценариями, а если эти отношения отражают связи по включению (родовидовые, отношения «состоять из», отношения «элемент-класс» и т.п.), то такие семантические сети будут задавать классификации. Если же, наконец, интерпретация отношений в сети такова, что они связывают между собой аргументы и значения функции, вычисляемые при задании значений аргументов, то такие семантические сети принято называть вычислительными моделями. В последнем разделе третьей главы мы также говорили о семантических сетях, выделив из них тот класс сетей, который связан с задачей вывода. Именно о таких сетях и будем говорить далее, а интересующихся аппаратом семантических сетей в более широком объеме отсылаем к источникам, которые указаны в комментарии к последнему разделу третьей главы.

Вывод на семантической сети можно представить в продукционной системе, в которой каждая продукция имеет вид Fr1Fr2. Слева и справа в этой продукции стоят фрагменты семантической сети. В зависимости от типа продукции она может описывать изменения в базе знаний или результаты промежуточных шагов вывода в решателе. Но нас эти тонкости интересовать сейчас не будут, так как наша цель – описание самой процедуры вывода на семантической сети. В базах знаний реализация продукции Fr1Fr2 обычно называется процедурой поиска по образцу. В качестве образца при поиске выступает фрагмент Fr1. В зависимости от типа продукции ее выполнение может быть различным. Например, если в базе знаний найден фрагмент Fr1, то он удаляется из базы и в нее добавляется новый фрагмент Fr2. Или если в базе знаний обнаружен фрагмент Fr1, то в решателе утверждению, описываемому фрагментом Fr2, приписывается значение «истина». Возможны и иные варианты. Пусть для определенности тип продукции таков, что она описывает поиск в базе знаний некоторого фрагмента Fr1 и при обнаружении его исключает соответствующую информацию из базы, добавляя в нее информацию, описанную в Fr2.


Рис. 34.



На рис. 34 показана такая продукция. Знак вопроса означает, что в качестве имени вершины может выступать любое из тех, которые имеются в базе знаний. Но если знак вопроса заменен какой-то вершиной, то в правой части продукции появляется такое же имя. Исходное состояние базы знаний показано на рис. 35, а. Для облегчения дальнейших рассуждений будем считать, что вершины семантической сети соответствуют некоторым персонажам, отношение R1 имеет смысл «быть отцом», отношение R2 – «быть матерью», а отношение R3 – «носить фамилию». Тогда продукция, показанная на рис. 34, может интерпретироваться следующим образом: «Если в базе знаний есть сведения о детях, для которых D является отцом, а К – матерью, то эту информацию из базы надо убрать, добавив в нее информацию о том, что все эти дети носят фамилию М».


Рис. 35.



Обработка продукции идет следующим образом. В семантической сети, показанной на рис. 35, а, ищутся вершины с именами D1 и К. Если таких вершин (или одной из них) в базе нет, то поиск прекращается и выдается сигнал о неудаче поиска. Если вершины найдены, то из вершины D возбуждаются все отношения с именем R1, а из вершины К – все отношения с именем R2. Так возникают две волны возбуждения. Первая волна возбуждает вершины С, F, G и H, а вторая – вершины F, G, Н и I. Волны встречаются лишь в вершинах F, G и H. В вершинах C и I возбуждение угасает. На замещение знака «?» в продукции претендуют вершины с именами F, G и H. Эти же имена возникают в правой стороне продукции. На рис. 35, б показано результирующее состояние базы знаний после того, как продукция завершила свою работу.

В более сложно организованных образцах для поиска могут присутствовать условия применимости продукций, о которых говорилось при обсуждении общей формы продукции. Например, образец мог бы иметь вид «Если имеет место Fr1, то Fr2, иначе Fr3». Образцы такого типа задают альтернативные выводы в базах знаний. О них упоминалось в конце третьей главы.

Перейти на страницу:

Похожие книги

Рождение сложности. Эволюционная биология сегодня: неожиданные открытия и новые вопросы
Рождение сложности. Эволюционная биология сегодня: неожиданные открытия и новые вопросы

Как зародилась и по каким законам развивалась жизнь на нашей планете? Что привело к формированию многоклеточных организмов? Как возникают и чем обусловлены мутации, приводящие к изменениям форм жизни? Социологические исследования показывают, что в поисках ответов на эти краеугольные вопросы люди сегодня все реже обращаются к данным науки, предпочитая довольствоваться поверхностными и зачастую неверными объяснениями, которые предлагают телевидение и желтая пресса. Книга доктора биологических наук, известного палеонтолога и популяризатора науки Александра Маркова — попытка преодолеть барьер взаимного непонимания между серьезными исследователями и широким читателем. «Рождение сложности» — это одновременно захватывающий рассказ о том, что происходит сегодня на переднем крае биологической науки, и в то же время — серьезная попытка обобщить и систематизировать знания, накопленные человечеством в этой области. Увлекательная и популярная книга Александра Маркова в то же время содержит сведения, которые могут заинтересовать не только широкого читателя, но и специалистов.

Александр Владимирович Марков

Научная литература