24.3. Языки программирования систем искусственного интеллекта

Правила логического вывода, теория ориентированных графов и математическая логика были изобретены задолго до появления такой области исследований, как искусственный интеллект. Но именно исследования в этой области позволили адаптировать формальный аппарат этих теорий к задачам представления знаний и отыскать высокоэффективные средства их реализации. Развитие современных продукционных, объектно-ориентированных систем и систем процедурной дедукции в значительной мере определяется такими приложениями искусственного интеллекта, как проблемы классификации и конструирования, описанные в ряде глав данной книги.

Хотя в ходе исследований искусственного интеллекта появилось множество самых различных языков представления, все они обладают рядом сходных свойств.

Во-первых, все такие языки являются декларативными в том смысле, что позволяют описывать знания, имеющие отношение к решению конкретной задачи, а не способ ее решения. В большинстве экспертных систем используется архитектура, в которой знания отделены от машины логического вывода. Это позволяет проводить эксперименты с использованием одних и тех же знаний в разных режимах обработки. Некоторые новые архитектурные решения, например использующие доску объявлений, позволяют представлять управляющие знания декларативно и обрабатывать их так же, как и другие виды знаний.

Во-вторых, все такие языки организованы по модульному принципу. Подобно тому, как сам язык скрывает от пользователя детали механизма реализации, отдельные модули знаний скрывают детали своей реализации друг от друга, общаясь через глобальную структуру данных (в продукционных системах и системах на основе доски объявлений) или посредством определенных протоколов (в объектно-ориентированных системах). Это позволяет наращивать объем базы знаний и использовать методику отработки проектируемой системы на прототипах.

В-третьих, механизм вызова процедур в таких языках основан на сопоставлении образцов в той или иной форме. Активизация правил в продукционных системах, включение источников знаний в системах с доской объявлений и резолюция фраз в дедуктивных системах в той или иной форме используют такое сопоставление. Это очень мощный и достаточно общий механизм, который способствует модульной организации компонентов системы, хотя и требует определенных вычислительных ресурсов.

Языки представления знаний обычно реализуются в виде системы логического вывода, управляемой сопоставлением образцов. Программа на любом из языков такого рода состоит из множества относительно независимых модулей (правил, структур или фраз), которые сопоставляются со входными данными и манипулируют имеющимися в памяти данными. В любой такой системе имеются три существенных компонента.

• Набор модулей, каждый из которых может быть активизирован данными, поступающими на вход системы, если эти данные соответствуют образцу, определенному для этого модуля.
  
• Одна или несколько динамических структур данных, которые могут анализироваться и модифицироваться активизированным модулем.
  
• Интерпретатор, который циклически управляет выбором и активизацией модулей.
  

Исследования в этой области в последние годы концентрируются вокруг следующих задач:

• поиск эффективных методов реализации интерпретаторов;
  
• создание на основе "чистых формализмов" программных средств, пригодных для практического применения;
  
• проведение экспериментов со "смешанными" формализмами, объединяющими разные парадигмы.
  

На сегодняшний день такие языки, как CLIPS, предоставляют в распоряжение пользователя множество разнообразных средств представления знаний и манипулирования ими, которые в руках специалистов позволяют создавать программы для решения широкого круга практических проблем.

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки