Логические модели

Модели представления знаний

Можно различить два типа представления знаний:

1. логические

2. эвристические

В основе логических моделей лежит понятие формальной теории. В логических моделях отношения, существующие между отдельными единицами знаний (фактами) выражаются с помощью синтаксических знаний формальной теории (например, исчисление предикатов).

В отличие от логических моделей эвристические модели имеют разнообразный набор средств, передающих специфические особенности той или иной проблемной области. Эвристические модели превосходят логические модели и по возможностям или способности адекватно отобразить, т.е. представить проблемную область и по эффективности используемого механизма вывода. Эвристические модели бывают:

1. сетевые

2. фреймовые

3. продукционные

Рассмотрим первый тип представления знаний.

Логические модели используют язык исчисления предикатов. Первому предикату соответствует имя отношения, а термину аргументы- объекты. Все логические выражения, используемые в логике предикатов, имеют значения истина или ложно.

Пример: рассмотрим выражение Джон явл специальстом по информационным технологиям. Это вқражение может быть представлено следуюўим образом: является (Джон, специальность по информационным технологиям). Пусть Х-объект (Джон), который является специалистом по информационным технологиям. Тогда используется следующая форма записи: является (Х, специалист по информационным технологиям).

Выражение: Смит работает на фирме IBM в качестве специалиста может быть представлено в виде предиката с тремя аргументами: работает (Смит, фирма IBM, специалист).

При работе с логическими моделями необходимо соблюдать следующие правила:

1) Порядок аргументов должен всегда задаваться в соответствии с интерпретацией предикатов принятой в данной предметной области. Программист принимает решение о фиксированном порядке аргументов и соблюдает его от начала до конца.

2) Предикат может иметь произвольное число аргументов

3) Отдельные высказывания, состоящие из предиката и связанных с ним аргументов, могут объединяться в сложные высказывания с помощью логических связок: И(END, ), ИЛИ (or, ), НЕ (not, ~), →- импликация используемые для формулирования правил по форме: ЕСЛИ…, ТО…

Рассмотрим несколько примеров:

1) Название предиката – является

Является (Смит, специалист по ИТ) ∩ читает (Смит, литература)

Смит является специалистом по ИТ и читает литературу.

2) Название предиката – отчитывается

Отчитывается (Смит, Джон)→руководит (Джон, Смит)

Если Смит отчитқвается перед Джоном, то Джон руководит Смитом.

3) Название предиката –написал

Написал (Смит, программа) ∩ NOT работает (программа) → отладить (Смит, программа, вечер) OR передать (программа, программист, следующий день)

ЕСЛИ Смит написал программу И она не работает, ТО Смиту следует отладить программу вечером ИЛИ передать программисту на следующий день.

В высказываниях в качестве аргументов могут быть использованы и переменные. В этом случае для работы с переменными вводится понятие квантор.

Кванторы бывают двух типов:

1. Квантор всеобщности

2. Квантор существования

означает, что все значения переменной в скобках, относящиеся к некоторой области должны быть истинными.

означает, что только некоторые из значений x истины.

и могут входить в состав друг друга.

Примеры:

1. (специалист по ИТ (X)→программист (X))

Все специалисты по ИТ являются программистами

2. (специалист по ИТ (X)→хорошие программисты (X))

Некоторые специалисты по ИТ – хорошие программисты.

3. (служащий (X)→руководитель (Y,X))

У каждого служащего есть руководитель

4. (служащий (X)→руководитель (Y,X))

Существует некоторое лицо, которое руководит всеми.

Вопросы:

1. Что такое искусственный интеллект?

2. Что такое экспертная система?

3. Этапы развития систем искусственного интеллекта

4. Компетентность ЭС, в сравнении системы человеческого интеллекта и системы ИИ;

5. Отличие логических моделей от эвристических?