Модельный процессор обычно реализует следующие действия:
-исполнение модели, т.е. процесс управления текущим прогоном или реализацией модели;
-интеграция модели, т.е. совмещение операций нескольких моделей, когда это необходимо;
-подтверждение и интерпретация инструкций моделирования, поступающих от диалогового компонента системы, и проведение их в систему управления моделями.
Пользовательский интерфейс реализует все аспекты коммуникации между пользователем и ИСППР. Он включает не только техническое и программное обеспечение, но также факторы, которые способствуют облегчению использования и доступности человекомашинных взаимодействий.
Подсистема управления знаниями. Многие неструктурированные
ислабоструктурированные задачи являются такими сложными, что требуют для своего решения экспертизы дополнительно к обычным способностям СППР. Такая экспертиза может быть обеспечена системной компонентой, называемой управлением знаниями.
Возможны различные способы интеграции интеллектуальных систем, основанных на знаниях с математическим моделированием. Например, часто решения, основанные на знаниях, помогают поддерживать шаги в процессе получения решения без математической поддержки; интеллектуальные системы моделирования решений могут помочь пользователям строить, использовать и управлять библиотекой или базой моделей; аналитические ЭС принятия решений могут интегрировать теоретически строгие методы неопределенности в базу знаний ЭС.
Компонента знаний состоит из одной или нескольких интеллектуальных программных составляющих. Как СУБД и система управления моделями, программное обеспечение управления знаниями обеспечивает требуемое исполнение и интеграцию в интеллектуальных системах. СППР, которые включают такую составляющую, называются интеллектуальными СППР, или СППР, базирующимися на знаниях. При их создании используются идеи и методы искусственного интеллекта.
11
1.2. Представление знаний в интеллектуальных системах
1.2.1.Типы знаний
Важное место в теории искусственного интеллекта занимает проблема представления знаний, являющаяся, по мнению многих исследователей, ключевой. Знания представляют собой совокупность сведений (у индивидуума, общества или системы) о мире (конкретной предметной области, совокупности объектов или объекта), включающих в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, правилах использования этой информации для принятия решений.
Первоначально вычислительная техника была ориентирована на обработку данных. Это было связано как с уровнем развития техники и программного обеспечения, так и со спецификой решаемых задач. Дальнейшее усложнение решаемых задач, их интеллектуализация, развитие вычислительной техники поставили задачу создания машин обработки знаний. Существенным отличием знаний от данных, несомненно, является их интерпретируемость.
Если для интерпретации данных необходимы соответствующие программы и сами по себе они не несут содержательной информации, то знания всегда содержательны. Другой отличительной чертой знаний является наличие отношений, например, вида «тип – подтип», «элемент – множество» и т. д. Знания характеризуются наличием ситуативных связей, определяющих ситуативную совместимость отдельных событий и фактов, позволяющих устанавливать причинно-следственные связи.
Типы знаний, которые должны быть представлены в интеллектуальных системах:
-структура, форма, свойства, функции и возможные состояния объекта;
-возможные отношения между объектами, возможные события, в которых эти объекты могут участвовать;
-физические законы;
-возможные эффекты действий и состояний, причины и условия возникновения событий и состояний;
-возможные намерения, цели, планы, соглашения и т. д.
В общем виде модели представления знаний могут быть условно разделены на концептуальные и эмпирические. Концептуаль-
12
ная модель делает возможным распознавание проблемы, позволяет уменьшить время для ее предварительного анализа.
Практическое использование концептуальной модели влечет за собой необходимость преобразования ее в эмпирическую. Знания могут быть накоплены в виде эмпирических моделей, как правило, описательного характера. Эти модели могут варьировать от простого набора правил до полного описания того, как ЛПР решает задачу.
Выделяют декларативные и процедурные знания. Декларативная модель представления знаний основывается на предположении, что проблема представления некоей предметной области решается независимо от того, как эти знания потом будут использоваться. Поэтому модель как бы состоит из двух частей: статических описательных структур знаний и механизма вывода, оперирующего этими структурами и практически независимого от их содержательного наполнения. При этом в какой-то степени оказываются раздельными синтаксические и семантические аспекты знания, что является определенным достоинством указанных форм представления из-за возможности достижения их определенной универсальности. В декларативных моделях не содержатся в явном виде описания выполняемых процедур. Эти модели представляют собой обычно множество утверждений. Предметная область представляется в виде синтаксического описания ее состояния (по возможности полного). Вывод решений основывается в основном на процедурах поиска в пространстве состояний.
В процедурном представлении знания содержатся в процедурах – небольших программах, которые определяют, как выполнять специфичные действия (как поступать в специфичных ситуациях). При этом можно не описывать все возможные состояния среды или объекта для реализации вывода. Достаточно хранить некоторые начальные состояния и процедуры, генерирующие необходимые описания ситуаций и действий. При процедурном представлении знаний семантика непосредственно заложена в описание элементов базы знаний, за счет чего повышается эффективность поиска решений. По сравнению с процедурной частью статическая база знаний у них мала. Она содержит не «неизменные аксиомы», а лишь так называемые «утверждения», которые приемлемы в данный момент, но могут быть изменены или удалены в любое время.
13
Общие знания и правила вывода представлены в виде специальных целенаправленных процедур, активизирующихся по мере надобности. Процедуры могут активизировать друг друга, их выполнение может прерываться, а затем возобновляться. Возможно использование процедур «демонов», активизирующихся при выполнении операций введения, изменения или удаления данных. Средством повышения эффективности генерации вывода в процедурных моделях является добавление в систему знаний о применении, т. е. знаний о том, каким образом использовать накопленные знания для решения конкретной задачи. Эти знания, как правило, тоже представляются в процедурной форме.
Главное преимущество процедурных моделей представления знаний заключается в большей эффективности механизмов вывода за счет введения дополнительных знаний о применении, что, однако, снижает их общность. Другое важное преимущество заключено в выразительной силе. Процедурные системы способны смоделировать практически любую модель представления знаний. Выразительная сила процедурных систем проявляется в расширенной системе выводов, реализуемых в них. Необходимо отметить, что деление моделей представления знаний на декларативные и процедурные весьма условно, так как в реальных системах представления знаний используются в равной мере элементы и сочетания всех указанных выше форм моделей представления знаний.
1.2.2. Представление знаний на основе фреймов
Для представления и описания стереотипных объектов, событий или ситуаций было введено понятие «фрейм», которое отражает сложную структуру данных. Фреймы были впервые предложены в качестве аппарата для представления знаний М. Минским в 1975 г. Согласно его определению фрейм – это минимальная структурированная информация, необходимая для представления класса объектов, явлений или процессов. В общем виде фрейм может быть описан строкой
<ИФ, (ИС, ЗС, ПП), ..., (ИС, ЗС, ПП)>
где ИФ – имя фрейма; ИС – имя слота; ЗС – значение слота; ПП – имя присоединенной процедуры.
14
Слоты – это некоторые незаполненные подструктуры фрейма, заполнение которых приводит к тому, что данный фрейм ставится в соответствие некоторой ситуации, явлению или объекту.
С каждым фреймом связана информация: как использовать фрейм, что делать, если происходит что-либо непредвиденное, откуда брать недостающие значения для слотов. Фрейм с заполненными слотами называется экземпляром фрейма. Для организации связи между объектами предметной области строится сеть фреймов. Связь может быть организована путем указания в качестве значений некоторых слотов одного фрейма имен других фреймов.
В качестве данных фрейм может содержать обращения к процедурам (так называемые присоединенные процедуры). Выделяют два вида процедур: процедуры-демоны и процедуры-слуги. Процедурыдемоны активизируются при каждой попытке добавления или удаления данных из слота (по умолчанию). Процедуры-слуги активизируются только при выполнении условий, определенных пользователем при создании фрейма.
Для уменьшения информационной избыточности во фреймовых системах реализуют принцип наследования информации, позволяющий общую (глобальную) для системы информацию хранить в отдельном фрейме, а во всех остальных фреймах указывать лишь ссылку на место хранения этой информации.
Основные свойства фреймов:
–Базовый тип. При эффективном использовании фреймовой системы можно добиться быстрого понимания сущности данного предмета и его состояния, однако для запоминания различных позиций в виде фреймов необходимы большие объемы памяти. Поэтому только наиболее важные объекты данного предмета запоминаются в виде базовых фреймов, на основании которых строятся фреймы для новых состояний. При этом каждый фрейм содержит слот, оснащенный указателем подструктуры, который позволяет различным фреймам совместно использовать одинаковые части.
–Процесс сопоставления. Процесс, в ходе которого проверяется правильность выбора фрейма, называется процессом сопоставления. Обычно этот процесс осуществляется в соответствии с текущей целью и информацией (значениями), содержащейся в данном фрейме. Фрейм содержит условия, ограничивающие значения слота, а цель используется для определения, какое из этих условий, имея отношение к данной ситуации, является существенным.
15