Продукционная модель представления знаний
В общем случае продукционное правило можно представить в следующем виде:
i : S; L; A®B; Q ,
где i – индивидуальный номер продукции;
S – описание класса ситуаций, в котором данная структура может использоваться;
L – условие, при котором продукция активизируется;
А®В – ядро продукции, например: «ЕСЛИA1 , A2 , ... , АnТОВ». Такая запись означает, что «если все условия от A1 до Аn являются истиной, то В также истина» или же «когда все условия от A1 до Аn становятся истиной, то следует выполнить действие B»;
Q – постусловие продукционного правила, описывает операции и действия (процедуры), которые необходимо выполнить после выполнения В. Например, внести изменения в данные либо в саму продукцию.
При использовании таких моделей у систем, основанных на знаниях, имеется возможность:
· применение простого и точного механизма использования знаний;
· представления знаний с высокой однородностью, описываемых по единому синтаксису.
Программные средства, оперирующие со знаниями, представленными правилами, получили название продукционных систем (или систем продукции). Общим для систем продукции является то, что они состоят из трех элементов:
1. Набор правил, используемых как БЗ, его еще называют базой правил;
2. Рабочая память, где хранятся предпосылки, касающиеся отдельных задач, а также результаты выводов, получаемых на основе этих предпосылок (динамическая база данных - ДБД);
3. Механизм логического вывода, использующий правила в соответствии с содержимым рабочей памяти.
1.5.1. Механизм функционирования систем продукции
На простом примере рассмотрим упрощенно механизм функционирования систем продукции.
Допустим, что данные, записанные в рабочую область, представляют собой образцы в виде набора символов – «намерение – отдых», «место отдыха – горы».
Тогда после того, как в рабочую память записываются образцы, механизм вывода, в соответствии с хранящимся в базе правил описанием класса ситуаций («отдых» и «горы»), отбирает правила, отражающие содержимое рабочей памяти.
В их условной части находятся либо одиночные образцы, либо несколько условий, соединенных предлогом «И», а в заключительной части – образцы, дополнительно регистрируемые в памяти:
правило №1 ЕСЛИ «намерение – отдых» И
«дорога - ухабистая»
ТО «использовать - джип»
правило №2 ЕСЛИ «место отдыха – горы»
ТО «дорога – ухабистая».
 |
Рис. 1.3. Прямая цепочка рассуждений
Для рассматриваемого примера последовательность логического вывода будет следующей (смотри рис. 1.3):
1. Механизм вывода анализирует правила, начиная с первого, определяет наличие образца «намерение – отдых» в рабочей памяти и отсутствие в ней образца «дорога – ухабистая».
2. Условная часть правила №1 считается ложной, и механизм вывода переходит к следующему правилу (в нашем случае к правилу №2).
3. Условная часть правила №2 признается истинной, т.к. образец «место отдыха – горы» присутствует в рабочей памяти и механизм вывода переходит к выполнению его заключительной части.
4. Заключительная часть правила №2 «дорога – ухабистая» заносится в рабочую память.
5. После просмотра всех правил происходит вторичное их применение, начиная с первого правила, за исключением тех, которые уже были применены (в примере это правило №2).
6. При повторном сопоставлении правила №1 его условная часть становится истинной ввиду доопределения рабочей памяти, и механизм вывода выполняет его заключительную часть.
7. Заключительная часть «использовать – джип» переносится в рабочую память, а правило №1 исключается из дальнейшего согласования.
8. Правил для сопоставления не остается, и система останавливается.
Результатом вывода является рекомендация:
«использовать – джип»,
с пояснением причин данного вывода, которая определяется тем, что
«дорога – ухабистая».
1.5.2. Обратная цепочка рассуждений в системе продукций
Для пояснения этого способа обратимся к знакомому примеру. Считая, что рабочая память содержит образцы «намерения – отдых» и «место отдыха – горы», а база содержит оба правила, целью составления цепочки рассуждений механизмом вывода становится доказательство факта «использовать – джип» (заключительная часть первого отобранного правила).
Последовательность составления системой продукции следующая:
1. Исследуется возможность применения первого правила для подтверждения исходного целевого факта.
2. Поскольку образец «намерение – отдых» из условной части правила №1 занесен в рабочую память, то для достижения цели достаточно подтвердить факт «дорога – ухабистая».
3. Образец «дорога – ухабистая» принимается за новую цель, и необходимо найти правило, подтверждающее этот факт.
4. Исследуется возможность применения правила №2. Условная часть этого правила является истинной, т.к. образец «место отдыха – горы» имеется в рабочей памяти;
5. В виду возможности применения правила №2, рабочая память пополнится образцом «дорога – ухабистая» и появляется возможность применения правила №1 для подтверждения цели «использовать – джип».
Таким образом, результатом вывода является подтверждение цели «использовать – джип» при условии «дорога – ухабистая».
1.5.3. Свойства продукционных моделей
Модульность — отдельные продукционные правила могут быть добавлены, удалены или изменены в базу знаний независимо от других; кроме того, модульный принцип разработки (сборки) продукционных систем позволяет автоматизировать их проектирование.
Каждое продукционное правило — самостоятельный элемент знаний (локальный источник знаний); отдельные продукционные правила связаны между собой только через поток данных, которые они обрабатывают.
Простота интерпретации – «прозрачная» структура продукционных правил облегчает их смысловую интерпретацию.
Естественность – знания в виде «что делать и когда» являются естественными с точки зрения здравого смысла.
Недостатки продукционных систем проявляются тогда, когда число правил становится большим и возникают непредсказуемые побочные эффекты от изменения старого и добавления нового правила. Кроме того, затруднительна оценка целостного образа знаний, содержащихся в системе.