Модели и формы знаний

Модели знаний и соответствующие им формы, а также формализмы, используемые при построении моделей, представлены на рис. 2.1.

Модель знаний определяет класс представлений системы знаний с помощью разного математического аппарата для корректного формального описания и построения процедуры решения задачи [16|. Модели знаний можно разделить на реляционные, объектные и ассоциативные, причем каждая модель может иметь ряд форм, определяющих ее конкретные реализации (см. рис. 2.1).

Реляционная модель знаний.

Эта модель использует понятие формальной системы, задаваемой как.

где R — система отношений; Т — множество базовых элементов; Р — множество синтаксических правил, позволяющих строить из множества элементов Т синтаксически правильные выражения; А — множество априорно истинных выражений (аксиом); F — семантические правила вывода, позволяющие расширить множество А.

В основе реляционной модели лежат теория отношений и логика. Исторически эта модель имеет корни в исчислении высказываний, от которого позже перешли к исчислению предикатов (отношений). Развитие автоматических процедур доказательства, основанных на унификации, резолюции и эвристическом поиске, позволило использовать логические программы из предикатов для формализации знаний и вывода.

В настоящее время наряду с предикатной логикой для построения реляционной модели знаний применяется дедуктивная логика как основа системы продукций с выводом, исходя из заданной системы посылок. Развивается и используется также индуктивная логика с выводом на основе обобщения примеров и аналогий, псевдофизические логики и пр.

Наиболее часто при построении интеллектуальных систем используются предикатная, продукционная и лингвистическая формы реляционной модели знаний.

Предикатная форма является наиболее строгой в формальном плане. Она основана на исчислении предикатов первого порядка. Имеется мощная программная поддержка такой формы в виде языков логического программирования, применяемых на практике для разработки предикатных систем.

Продукционная форма менее строгая, чем предикатная. Она используется для представления знаний в виде импликативных отношений и связок л («и») и v («или») между фактами. Продукционная форма широко используется в системах продукций, которые являются основой экспертных систем для консультаций, диагностики, поддержки принятия решений и управления.

Лингвистическая форма является гибридной, т. е. может содержать знания в форме предикатов и (или) продукций. Такая форма развита для применения в естественно-языковых системах (распознавание и синтез текстов, человеко-машинный диалог, машинный перевод).

Реляционная модель знаний включает обязательные средства логического вывода. Логический вывод может быть строгим, т. е. использующим формальные системы, например предикатного типа, и нестрогим, в котором допускаются некоторые эвристики, например в случае использования продукционных правил. Вывод в предикатных системах реализуется с помощью процедур унификации, резолюции, поиска в глубину и ширину. Он автоматизирован в языках логического программирования. Для систем продукций применяется вывод на основе дедуктивной логики и процедур эвристического поиска.