3.2 Продукционная модель (правила продукций). ч.3

В работе машины вывода ЭС могут использоваться две стратегии вывода:

- прямая стратегия вывода. В этом случае вывод осуществляется то данных (снизу вверх на рис.3.1), т.е. сначала у пользователя запрашиваются сведения о фактах A,B, C и т.д. После получения нужных сведений проверяется истинность фактов G,H… . Далее выполняется переход к проверке конечно (на данном рис.3.1.) гипотезы K;

- обратная стратегия вывода. В этом случае движение по дереву осуществляется сверху вниз. То есть сначала выдвигается конечная гипотеза, например, K. Потом проверяется, подкрепляется ли эта гипотеза  необходимыми фактами, т.е. свидетельствами в пользу гипотезы (или против нее). Так, на рис.3.1, для проверки K нужно оценить истинность G и H. Если нет сведений об их истинности. Нужно двигаться дальше, т.е. проверить выполняются ли условия A, B, C, D.

При больших объемах БЗ, т.е. большом графе правил продукций, требуется уточнение применяемой стратегии вывода. Действительно, пусть мы для работы своей ЭС выбрали прямую стратегию вывода. То есть работа ЭС с пользователем начинается с того, что система опрашивает его относительно выполнимости условий  A,B, C, D  и т.п.

Однако, представьте, каково будет пользователю, если таких условий много (десятки или даже сотни в реальной системе). Пользователь, скорее всего, откажется от ЭС, если она будет задавать ему десятки «глупых» вопросов, которые зачастую не имеют никакого отношения к полученному результату (по мнению пользователя). Так, в результате вывода система может выдать гипотезу K, но в ходе вывода может спрашивать пользователя относительно условий E,F, которые по смыслу могут оказаться несвязанными с К вообще.

Задача вывода в таких условиях является той же задачей поиска в пространстве состояний. Эвристические алгоритмы поиска в ИИС применяют для таких задач два основных метода: поиск в глубину и поиск в ширину. В нашем случае рассмотренный перебор сначала вершин низшего уровня A,B, C,…F, потом вершин следующего уровня G, H, I,J, а потом проверка конечных гипотез K,L есть иллюстрация метода поиска в ширину.

При поиске в глубину общая последовательность вывода включала  бы в себя сначала проверку A,B, потом - G, потом – K. (Далее мы увидим, что второе условие B можно даже не проверять, если уже после проверки А окажется, что истинность G и далее К подтверждается с высокой степенью уверенности). Такой подход, на первый взгляд, очень хорош. Но на практике, может выясниться, что верной гипотезой окажется не та, с проверки которой начали всю работу, а та, которая оказалась в самом конце (известный «закон подлости», он же «закон бутерброда», и все законы Мерфи предсказывают что именно так и случится в реальной задаче). То есть процедура вывода еще более осложнится, даже по сравнению с поиском в ширину.

Видно, что построение алгоритмов вывода для машины вывода (а именно она организует использование БЗ, см. главу 2), в сложных случаях является задачей творческой и нетривиальной. Скорее всего, потребуется комбинация описанных методов поиска и стратегий вывода решений.

Читвть двльше:

3.3 Представление и обработка неопределенности в продукционных системах





Похожие статьи:

Тема 6. Интеллектуальные технологии в экономических информационных системах. Технологии систем, основанных на знаниях (СОЗ). ч.3
05 июня 2012,
Сама последовательность таких правил необязательно отражает последовательность рассуждений эксперта. Эти рассуждения будут организованы машиной вывода. Так, по получению задания на прогнозирование ... Читать полностью

Глава 3. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ И ВЫВОД РЕШЕНИЙ В ИИС. 3.1. Модели представления знаний
11 июля 2012,
В [18] все модели представления знаний делятся на два типа – формальные логические и эвристические модели. Соответственно определяется логический и эвристический метод рассуждений в СОЗ. ... Читать полностью

3.2 Продукционная модель (правила продукций). ч.1
11 июля 2012,
Продукционная модель представления знаний является, пожалуй, наиболее распространенной в ИИС. В общем виде правило продукций записывается так: Если <Условие> То <Заключение>, ... Читать полностью

Резюме к 3 главе
26 июня 2012,
1. Модели представления знаний делятся на два типа – фор-мальные логические и эвристические модели. Соответственно определяется логический и эвристический метод рассуждений в СОЗ. Логически ... Читать полностью

3.2 Продукционная модель (правила продукций). ч.2
11 июля 2012,
При формализации этих знаний они будут преобразованы в более строгую форму вида А → B, где однозначно определяется факт А, и левая часть правила трактуется как утверждение об истинности ил ... Читать полностью