Представление знаний
В общем, вопрос представления знания был и скорее всего останется вопросом противоречивым. Философы и психологи зачастую бывают шокированы бесцеремонностью специалистов по искусственному интеллекту, которые бойко болтают о человеческом знании на жаргоне, представляющем дикую смесь терминологии, взятой из логики, логистики, философии, психологии и информатики. С другой стороны, компьютерный формализм оказался новаторским средством постановки, а иногда и поиска ответов на трудные вопросы, над которыми столетиями бились метафизики.
В области экспертных систем представление знаний интересует нас в основном как средство отыскания методов формального описания больших массивов полезной информации с целью их последующей обработки с помощью символических вычислений. Формальное описание означает упорядочение в рамках какого-либо языка, обладающего достаточно четко формализованным синтаксисом построения выражений и такого же уровня семантикой, увязывающей смысл выражения с его формой. Мы отложим обсуждение вопросов синтаксиса и семантики до главы 3.
Символические вычисления означают выполнение нечисловых операций, в которых могут быть сконструированы символы и символьные структуры для представления различных концептов и отношений между ними. Обсуждение проблем символьных вычислений мы отложим до главы 4. Пример символического представления вы найдете во врезке 1.2.
В области искусственного интеллекта ведется интенсивная работа по созданию языков представления (representation languages). Под этим термином понимаются компьютерные языки, ориентированные на организацию описаний объектов и идей, в противовес статическим последовательностям инструкций или хранению простых элементов данных. Основными критериями доступа к представлению знаний являются логическая адекватность, эвристическая мощность и естественность, органичность нотации. Эти термины, скорее всего, нуждаются в пояснениях.
- Логическая адекватность означает, что представление должно обладать способностью распознавать все отличия, которые вы закладываете в исходную сущность. Например, невозможно представить идею, что каждое лекарство имеет какой-либо побочный нежелательный эффект, если только нельзя будет провести отличие между предназначением конкретного лекарственного препарата и его побочным эффектом (например, аспирин усугубляет язвенную болезнь). В более общем виде выражение, передающее этот эффект, звучит так: "каждое лекарство обладает нежелательным побочным эффектом, специфическим для этого препарата".
- Эвристическая мощность означает, что наряду с наличием выразительного языка представления должно существовать некоторое средство использования представлений, сконструированных и интерпретируемых таким образом, чтобы с их помощью можно было решить проблему. Часто оказывается, что язык, обладающий большей выразительной способностью в терминах количества семантических отличий, оказывается и больше сложным в управлении описанием взаимосвязей в процессе решения проблемы. Способность к выражению у многих из найденных формализмов может оказаться достаточно ограниченной по сравнению с английским языком или даже стандартной логикой. Часто уровень эвристической мощности рассматривается по результату, т.е. по тому, насколько легко оказывается извлечь нужное знание применительно к конкретной ситуации. Знать, какие знания более всего подходят для решения конкретной проблемы, – это одно из качеств, которое отличает действительно специалиста, эксперта в определенной области, от новичка или просто начитанного человека.
- Естественность нотации следует рассматривать как некую добродетель системы, поскольку большинство приложений, построенных на базе экспертных систем, нуждается в накоплении большого объема знаний, а решить такую задачу довольно трудно, если соглашения в языке представления слишком сложны. Любой специалист скажет вам, что при прочих равных характеристиках лучше та система, с которой проще работать. Выражения, которыми формально описываются знания, должны быть по возможности простыми для написания, а их смысл должен быть понятен даже тому, кто не знает, как же компьютер интерпретирует эти выражения. Примером может служить декларативный программный код, который сам по себе дает достаточно четкое представление о процессе его выполнения даже тому, кто не имеет представления о деталях реализации компьютером отдельных инструкций.
- За прошедшие годы было предложено немало соглашений, пригодных для кодирования знаний на языковом уровне. Среди них отметим порождающие правила (production rules) [Davis and King, 1977], структурированные объекты (structured objects) [Findler, 1979] и логические программы (logic programs) [Kowalski, 1979]. В большинстве экспертных систем используется один или несколько из перечисленных формализмов, а доводы в пользу и против любого из них до сих пор представляют собой тему для оживленных дискуссий среди теоретиков. Несколько формализмов такого рода критически рассмотрены в главах 5-8, а программные средства для их реализации – в главах 17-19.
Большинство фрагментов программного кода, приведенных в этой книге, написано на языке CLIPS, в котором используется комбинация порождающих правил и структурированных объектов. В Приложении вы найдете достаточно пространное описание основных концепций и программных конструкций языка CLIPS, которое сопровождается множеством примеров. Там же читатель сможет найти и нетривиальные программы, в которых продемонстрированы как многие интересные возможности языка, так и реализация его средствами методов искусственного интеллекта, обсуждаемых в главах 1-3.