ПЕРЕЛІК ЗНАНЬ ТА НАВИЧОК
Після опанування теми студент має знати:
• архітектуру ПСШІ, що базуються на знаннях;
• узагальнені функції інтелектуальних систем;
• завдання управління концептуальними інформаційними ресурсами;
• концепцію управління знаннями ПСШІ;
• завдання моніторингу інформаційного ресурсу;
• бази знань та склад МБЗ.
Має вміти:
• описати архітектуру конкретної ПСШІ;
• навести приклади інформаційних ресурсів, що не є концептуальними;
• описати управління вирішувачами завдань;
• описати процес налагодження бази знань.
ЗМІСТ ПИТАНЬ З ТЕМИ
3.1. Функції інтелектуальних систем
Систему прийнято вважати інтелектуальною, якщо в ній реалізовані узагальнені функції та відповідні сукупності процедур:
• отримання і обробка знань від кількох експертів;
• ініціалізація процесів отримання нових знань;
• уявлення і обробка даних;
• нагромадження знань про ПРГ;
• класифікація знань за критерієм прагматичної корисності та несуперечності;
• структуризація знань у напрямі їх використання в конкретній галузі;
• автоматизована підтримка бази знань при її поповненні;
• співвідношення нових знань зі старими;
• поповнення знань з отриманням логічного висновку, що відображає закономірності в ПРГ і нагромаджених знаннях;
• узагальнення знань на основі більш приватних знань;
• логічне планування своєї діяльності;
• здійснення висновку на основі міркувань за аналогією і т. ін.
• спілкування природною мовою (або за допомогою підмножини професійної мови);
• міркування та навчання;
• адаптація в процесі взаємодії до фахівців різної кваліфікації;
• уведення знань про цілі й можливості користувача, а також про власні можливості;
• формування за запитом користувача пояснень своєї діяльності;
• документування інформації у формі, необхідній користувачеві.
Природно, що вищеперелічені процедури мають бути реалізовані тією або іншою формою організації системи, тобто її архітектурою.
Архітектура конкретної ПСШІ визначається функціями конкретного складу завдань і їх зв’язками між собою. Структурнофункціональну схему ПСШІ спрощеного вигляду подано на (рис. 1.3).
Система складається з функціональних блоків, частина яких може бути об’єднана у функціональні групи. Однією такою групою є інтелектуальний інтерфейс, що забезпечує ефективний зв’язок усієї системи з користувачем і зовнішнім середовищем.
До складу інтелектуального інтерфейсу можуть входити блоки 1—5 і 13. Лінгвістичний процесор забезпечує зв’язок користувача із системою на природній (майже завжди обмеженій) мові: уведення і розуміння системою текстів і виведення текстів, що виробляються системою. Для голосового спілкування користувача із системою використовується система аналізу і синтезу мови. Інформація від зовнішнього середовища сприймається системою за допомогою сенсорів, що є апаратними та реалізовувані у вигляді чутливих елементів. При цьому зорова інформація перед надходженням у систему обробляється в системі зорового сприйняття. Якщо система має можливість впливати на зовнішнє середовище, то до складу інтелектуального інтерфейсу повинен бути включений блок взаємодії з зовнішнім середовищем. Система когнітивної графіки дозволяє користувачеві сприймати результати роботи системи в графічній формі та спілкуватися з нею мовою графіки.
Ар хі тектур а
ПСШІ , що базується на знаннях
53
Центральним блоком інтелектуальної системи є вирішувач — обчислювальна система, що складається з однієї або кількох ЕОМ (процесорів), пов’язана з базами даних і знань, а також з рештою блоків системи. Цілеспрямована робота системи забезпечується системою планування, що зберігає апріорно введені цілі, а також запам’ятовує нові цілі, одержані за допомогою системи навчання. Остання бере участь також у формуванні нових знань, які виникають у ході аналізу взаємодії інтелектуальної системи із зовнішнім середовищем. Група блоків обґрунтування, що включають систему пояснення і систему довіри, служить для обґрунтування одержаних системою рішень (якщо користувач цікавиться цим) із залученням інформації, що міститься в базі даних.
Зауважимо, що всі перелічені блоки, за винятком блоків 4 і 5, можуть бути реалізовані як на спеціальних апаратних засобах, так і у вирішувачі з використанням його логіко-обчислювальних можливостей. Крім того, залежно від ступеня розвитку і функціональних можливостей конкретних інтелектуальних систем в їх структуру частина перелічених блоків може не входити.
Для встановлення відповідності між конкретними функціональними структурами основних типів інтелектуальних систем, поданих на рис. 1.4, розглянемо таблицю. У ній для кожного виду інтелектуальної системи показано, які блоки до цього виду обов’язково вхо
дять (+) і які блоки не входять (?). Блоки, які позначено (±) можуть входити або не входити у відповідну систему залежно від характеру вирішуваних задач і ступеня технічної досконалості системи. дять (+) і які блоки не входять (?). Блоки, які позначено (±) можуть входити або не входити у відповідну систему залежно від характеру вирішуваних задач і ступеня технічної досконалості системи.
| Вид інтелектуальної |
Номер блоку |
| |
|
системи
1234567891011 і 1213
Рис. 1.4. Відповідності між конкретними функціональними структурами основних типів інтелектуальних систем
У поданій схемі можна виділити основні блоки: інтерфейсні блоки які відповідають узагальненим функціям, машини баз знань (МБЗ); вирішувача; обґрунтування і допоміжні.
МБЗ реалізують першу функцію ПСШІ — функцію представлення і обробки знань і складаються з таких баз:
База фактів містить данні про:
• факти, що характеризують поточну ситуацію, поточний стан;
• факти, що характеризують ситуації, котрі мали місце (досвід);
• факти — знання про спеціальні випадки, які поповнюються за рахунок введення знань користувачем під час роботи з системою.
База знань складається:
База моделей знань які використовуються в ПСШІ у вигляді одного із типів моделей опису знань (логічної, продукційної, фреймової, семантичної мережі, карт пам’яті, онтології та інш. ) та реалізована на основі однієї з математичних мов подання знань.
База правил висновку (БПВ) — містить елементарні вирази, звані в теорії ПСШІ продукціями. Тут містяться закономірності, що являють, як правило, причиннонаслідкові зв’язки ПРГ. Це пропозиції типу якщо — то — інше.
База процедур зберігає те, що у звичайній ПСШІ називається прикладними програмами. За допомогою цих процедур виконуються всі необхідні обчислення, перетворення й інші потрібні системі послідовності внутрішніх дій.
База закономірностей містить різні відомості, що стосуються до особливостей тієї ПРГ, в якій функціонуватиме система. Це, наприклад, закони розвитку середовища ПРГ, емпіричні залежності.
База знань про себе містить списки того, що зберігається у нинішній момент в решті баз:
• «статистична база знань», сформована при проектуванні системи, її зміст залишається незмінним при використанні системи;
• Специфічні для даної ПРГ (знання експерта) — зміна частина яка поповнюється за допомогою навчання системи:
— відомості про те, як представляються одиниці інформації різного типу;
— відомості про те, як взаємодіють окремі частини системи;
— відомості про те, як одержано розв’язок будь-якої конкретної задачі.
• проміжні і остаточні результати. Іншими словами, зберігаються на тому чи іншому рівні подробиці опису самої системи, її можливостей і способів функціонування.
База цілей містить цільові структури, які дозволяють організувати процеси руху від початкових фактів, закономірностей, пра-
вил і процедур до досягнення тієї мети, яка надійшла в систему від користувача або сформована в самій системі в процесі її функціонування. База цілей — це теж спосіб представлення знань, як і база правил, але орієнтована на зв’язок об’єктів між собою за допомогою повідомлення, що дозволяє реалізовувати стратегію висновку, наприклад, за сценаріями.
Обробка інформації здійснюється послідовними кроками, а галуження має місце в наперед вибраних точках. У ПСШІ ходом міркування управляють дані і галуження в ході міркування — норма. При цьому правила дають можливість на будь-якому кроці оцінити ситуацію і зробити відповідні дії.
Моніторинг баз знань — це програма управління всіма базами, що входять до бази знань. Ця програма організує їх взаємодію між собою.
БПВ реалізує дедуктивні та індуктивні міркування, за допомогою яких на підставі загальних закономірностей із бази закономірностей, конкретних фактів із бази фактів і правил висновку з бази правил виводяться нові факти та закономірності. За допомогою цього самого блоку відбувається пошук шляху на сценаріях за заданої кінцевої мети.
Проте суворий формальний висновок може бути забезпечений не завжди, може бракувати необхідної інформації, можуть існувати обмеження на ухвалені рішення тощо. Тому доцільна у ПСШІ для організації виведення нових знань на основі узагальнень окремих понять і фактів заміна операцій з окремими поняттями і фактами операціями з їх множинами. Звичайно, реалізація висновку стосовно індукції важча, ніж стосовно дедукції, однак ПСШІ має значні інтелектуальні переваги.
У процесі індуктивного і дедуктивного висновків можливі помилки. Щоб їх усунути необхідно використовувати певні покажчики правдоподібності сформованих правил, що реалізовуються в БПВ.
Оскільки ПСШІ повинна працювати на природній мові або її підмножині зі сфери професійної мови, то цей блок і повинен відображати ті ступені правдоподібності правил, фактів, які є в природній мові (ПМ) у вигляді виразів: «імовірно», «часто», «багато разів». У цьому блоці доцільно моделювати і правдоподібні міркування, тобто елементи перенесення властивостей, виявлених для одних фактів і ситуацій, що здаються за набором ознак схожими на вже вивчені, та інші, міркування аналогічно і асоціації.
Блок планування — цей блок пов’язаний з усіма БМЗ, планує процес висновку залежно від конкретної ситуації.
Монітор вирішувача — програма, що управляє всіма блоками вирішувача.
Блок робочого поля пам’яті відображає реальну ситуацію використання пам’яті комп’ютера для розв’язування інтелектуальних задач. У ній блоки індуктивного і дедуктивного висновку викликають з БЗ необхідні знання, щоб не спотворювати БЗ різними перетвореннями, потрібними для вирішення завдань.
3.2. Концепція управління знаннями ПСШІ
Екстенсивне зростання складності ПСШІ веде до того, що їх проектування, реалізація і особливо супровід виявляються надзвичайно дорогими і пов’язаними як із значними витратами праці, так і з високими вимогами до кваліфікації їх розробників. Для того щоб їх розробка була економічно виправдана, необхідно, щоб вони, з одного боку, мали якомога довший життєвий цикл (для цього їх супровід у зв’язку з умовами експлуатації, що змінюються, повинен бути якомога менш трудомістким), а з другого
— щоб ці програмні засоби були орієнтовані на якнайбільшу аудиторію користувачів (для цього необхідна їх адаптація до потреб конкретних користувачів).
Статистика стверджує, що за час їх життєвого циклу приблизно третина всіх зусиль витрачається на розробку, а дві третини — на супровід: програмний засіб застаріває, оскільки вимоги до нього різних користувачів і умови його експлуатації змінюються, що потребує його постійної модифікації. Урахувати всі можливі зміни вимог і умов експлуатації на стадії проектування виявляється неможливим, тому після тривалих перманентних змін старого програмного засобу, як правило, виникає спокуса розробити нове, котре стикається з тими самими проблемами.
Традиційні детерміновані ПСШІ ті, що формують свій вихід за входом, та зазвичай розглядаються як «чорний ящик» (рис. 1.5). Системи, що адаптуються, допускають дії керівників, звичайно є відкритими (рис. 1.6). Системи що мають в своєму складі і засоби управління із зворотним зв’язком, та формуючі дії керівників, — системи, що адаптуються (рис. 1.7).
Рис. 1.5. ПСШІ як «чорна скринька»
Рис. 1.6. Відкрита ПСШІ
Рис. 1.7. Система управління ПСШІ
Завдання управління концептуальними інформаційними ресурсами, які можуть оброблятися інтелектуальними системами, представлені в термінах деякої онтології, структура і зміст яких зрозумілі тим, хто ними керує. З викладеного вище виходить, що концептуальні інформаційні ресурси, у тому числі й бази знань, мають суто декларативне і структурне уявлення (такий інформаційний ресурс можна уявляти собі у вигляді семантичної мережі, структура якої визначається деякою онтологією, а кожен термін, що вводиться в цій мережі, стосується деякого класу, визначуваного цією онтологією).
Метою управління інформаційними ресурсами є перманентне приведення їх змісту у відповідність з постійно змінними апріорними знаннями керівників і вхідним потоком даних інтелектуальної системи. В інформаційному ресурсі важливий зміст інформації та її зручне подання для керівників, а не спосіб її комп’ютерного представлення. Виходячи з цього, висуваються такі принципи управління інформаційними ресурсами. Інформаційні ресурси мають:
• допускати створення і ручне управління носіями інформації без посередників;
• управлятися незалежно від конкретних інтелектуальних систем;
• бути доступними для обробки вирішувачами різних інтелектуальних систем.
Прикладами інформаційних ресурсів, що не є концептуальними, можуть служити бази правил і системи фреймів та слотів. У них об’єднані два типи інформації: про знання ПРГ і про спосіб розв’язання задачі. Якщо кількість правил (фреймів) у такій базі велика, то ручне управління нею виявляється практично нереальним. Оскільки носієм знань ПРГ є експерт, а носієм знань про спосіб розв’язання задачі — інженер знань, то щоб забезпечити правильне функціонування інтелектуальної системи, інженер знань повинен узяти на себе функції управління такою базою знань, але при цьому експерт може втратити контроль над її змістом.
До концептуальної бази знань повинні мати доступ і інженер знань (до онтології), і експерт (до знань), причому для ручного управління цим ресурсом їм потрібен різний інтерфейс.
Онтологія інформаційного ресурсу формується інженером знань, а її зміст — носієм відповідної інформації. Концептуальний інформаційний ресурс є парою яка знаходиться в певній відповідності між собою, що представляється в термінах онтології та складається з онтології і власне змісту (контента) цього ресурсу.
Моніторинг інформаційних ресурсів спрямований на отримання неявної інформації, що міститься в них. У разі, коли моніторинг здійснюється відповідно до апріорних знань керівників, цими знаннями можуть бути, наприклад, явні визначення структурних моделей таких ресурсів, їх структурних властивостей у термінах таких моделей, дефектів, недоліків, незручностей і особливостей цих ресурсів у термінах указаних властивостей (рис. 1.8).
Онтологія концептуального інформаційного ресурсу також є апріорними знаннями, які обмежують управління цим інформаційним ресурсом — управління ними не може порушувати обмежень цілісності цього інформаційного ресурсу, явно представлених в його онтології. Проте інформаційний ресурс може бути формально неповний щодо своєї онтології — деякі його елементи на стадії формування інформаційного ресурсу або його зміни можуть бути відсутніми.
Тому завданням моніторингу інформаційного ресурсу в цьому випадку є отримання інформації про його формальну повноту щодо його онтології.
Ручне управління ПСШІ може здійснюватися на основі аналізу їх результатів. У цьому випадку завданням ручного управління ПСШІ є усунення виявлених у них дефектів, недоліків і незручностей за допомогою інтерактивних засобів управління. Крім того, ручне управління ПСШІ може бути спрямоване на приведення їх змісту у відповідність з уявленнями про цей зміст у осіб, що управляють
цими інформаційними ресурсами, зокрема, з урахуванням виявлених особливостей.
Рис. 1.8. Загальна схема підсистеми моніторингу інформаційних ресурсів
Типовими завданнями цього класу є ручне управління за допомогою інтерактивних засобів управління: базою знань, здійснюване експертом ПРГ; базою даних, здійснюване фахівцями ПРГ; онтологією (ПРГ, бази знань або бази даних), здійснюване інженером знань. На рис. 1.9 подано схему роботи інтерактивного засобу ручного управління ПСШІ, який за описом мови представлення онтологій, у режимі інженера знань дозволяє інтерактивно формувати онтологію інформаційного ресурсу на тій самій мові, а в режимі експерта — управляти самим цим інформаційним ресурсом.
Рис. 1.9. Схема інтерактивного засобу ручного управління інформаційними ресурсами
Автоматичне управління інформаційними ресурсами, як і ручне, також може здійснюватися на основі результатів їх моніторингу. У цьому випадку завданнями автоматичного управління інформаційними ресурсами є автоматичне усунення виявлених у них дефектів, недоліків, незручностей і особливостей. Якщо ж апріорні знання розглядається як онтологія інформаційного ресурсу, то одним із завдань автоматичного управління стає контроль відповідності між інформаційним ресурсом і його онтологією.
Ще одним класом є завдання управління взаємопов’язаними інформаційними ресурсами. Прикладом може служити управління базою знань і базою даних, частину інформації в яких подано в термінах однієї й тієї самої онтології, наприклад бази спостережень. Для автоматичного контролю цілісності взаємозв’язків цих концептуальних інформаційних ресурсів за їх автономного ручного управління онтологія кожного з них має містити ще й опис цих зв’язків
— онтологія зв’язку бази знань із базою спостережень.
Якщо підсистема управління інформаційними ресурсами є інтелектуальною системою, тобто системою, заснованою на знаннях, то управління її базою знань може розглядатись як окремий випадок автоматизованого управління інформаційними ресурсами — ручного управління параметрами цієї підсистеми.
Прикладом може служити завдання ручного управління моніторингом інформаційних ресурсів, в якому інженери знань змінюють явно задані описи структурних моделей інформаційних ресурсів, визначень їх структурних властивостей, дефектів, недоліків, незручностей і особливостей, що, у свою чергу, впливає на результати автоматичного моніторингу інформаційних ресурсів. Якщо інженери знань за допомогою ручного управління зміню-
ють онтологію інформаційного ресурсу, то відповідність між цим ресурсом і його онтологією порушується.
При цьому одним із завдань автоматизованого управління стає завдання непрямого управління цим інформаційним ресурсом, що полягає в тому, щоб через автоматичне управління відновити відповідність між цим ресурсом і його онтологією, що змінилася, пожертвувавши його повнотою. Аналогічне (але складніше) завдання непрямого управління виникає і у разі такого ручного управління одним із взаємозв’язаних інформаційних ресурсів, за якого порушується цілісність взаємозв’язків між цими ресурсами (рис. 1.10).
Рис. 1.10. Схема онтології ПРГ
Якщо знання експертів не цілком відображають реальний стан ПРГ, ручне управління базою знань, здійснюване експертом, може не дати необхідного ефекту. Така ситуація має місце, наприклад, у фінансах, де база знань, сформована окремим експертом, найчастіше має невисокі оцінки на контрольній вибірці. У таких відповідальних ПРГ бази знань мають володіти властивістю еталонностті: вони мають бути зрозумілі експертам і іншим фахівцям, зокрема задовольняти кількісним обмеженням; бази знань і онтології, у термінах яких вони представлені, не повинні мати заздалегідь певних внутрішніх дефектів; бази знань повинні мати переконливі та зрозумілі експертам оцінки на великих вибірках прикладів і контрприкладів. Еталонні бази знань повинні допускати їх використання фахівцями в практичній діяльності безпосередньо, і без інтелектуальної системи, як надійний довідник, а їх оцінки мають служити засобом забезпечення довіри до них. Для досягнення еталонності бази знань управління нею має здійснюватися відповідно до вхідного потоку даних.
У цьому випадку моніторинг має бути спрямований на отримання інформації про відповідність бази знань цьому вхідному потоку. Така відповідність визначається онтологією ПРГ, яка включає онтологію бази знань, онтологію дійсності (якій відповідають дані із вхідного потоку) та онтологічні угоди про взаємозв’язок знань і дійсності (рис. 1.11). Завданнями такого моніторингу є отримання ін-формації про те, які онтологічні угоди порушені та на яких елементах бази знань і вхідного потоку (рис. 1.11).
Рис. 1.11. Моніторинг відповідності бази знань вхідному потоку
Результати цього моніторингу можуть бути використані для усунення деяких помилок у даних вхідного потоку (ручного управління ним), але у деяких випадках використання цих результатів для ручного управління базою знань може мати надмірну складність. В інших випадках, коли обсяг бази знань передбачається великим, а елементи бази знань слабо пов’язані один з одним, ручне управління виявляється можливим. Наприклад, в інтерактивній системі доведення теорем, що використовує технологію хмарних обчислень (Cloud computing), де вхідний потік складається з теорем, уже доведених користувачами системи, інтегратор загальної бази знань може включати в цю базу елементи вхідного потоку з персональних баз знань дослідників на власний розсуд (рис 1.12).
Рис. 1.12. Ручне управління базою знань інтерактивної системи доведення теорем на основі результатів моніторингу її вхідного потоку
Якщо ручне управління базою знань відповідно до вхідного потоку виявляється надмірно складним для управлінців, виникають завдання автоматичного управління базою знань — її індуктивного формування відповідно до даних вхідного потоку. Ітеративний алгоритм індуктивного формування концептуальної бази знань включає два асинхронні процеси: перший з них обробляє приклади, що надходять один за другим з повчальної вибірки, і після обробки деякої порції нових прикладів передає результат своєї роботи (множину можливих баз знань) другому процесу для оновлення еталонної бази знань (рис. 1.13).
Рис. 1.13. Схема ітеративного алгоритму індуктивного формування концептуальної бази знань
Процес обробки нових прикладів циклічно обробляє один приклад за іншим, формуючи варіанти узагальнення прикладів (наприклад, за часом, якщо передбачається, що дані залежать від часу); ці варіанти узагальнення використовуються потім для перерахунку множини альтернативних баз знань. Після обробки заданого числа прикладів варіанти бази знань передаються процесу оновлення еталонної бази знань, а процес обробки нових прикладів триває (рис. 1.14).
Коли запускається процес оновлення еталонної бази знань, за вибіркою контрприкладів обчислюються оцінки альтернативних баз знань, вибирається база знань з якнайкращою оцінкою, яка й замінює еталонну, після чого процес переходить у стан очікування нової множини можливих баз знань (рис. 1.15).
Рис. 1.14. Опрацювання нових прикладів
Рис. 1.15. Оновлення еталонної бази знань
Комбінування можливостей відслідковування, ручного і автоматичного управління базою знань ПСШІ відповідно до вхідного потоку даних приводить до завдань автоматизованого управління (людино-машинного налагодження бази знань), в яких експерту надаються результати аналізу бази знань щодо вхідного потоку. Метою управління є поліпшення цих результатів, вирішення завдань автоматичного управління базою знань на основі методів індуктивного формування надає експерту можливі варіанти зміни бази знань, вибір з яких він робить на свій розсуд (рис. 1.16). Іншим прикладом завдання автоматизованого управління базою знань, де також здійснюється комбінування можливостей моніторингу, автоматичного і ручного управління відповідно до вхідного потоку, є один із видів управління базою знань інтерактивної системи доведення теорем. Завдання відслідковування бази знань полягає в узагальненні кожного елементу вхідного потоку (побудованого засобами системи доказу) до метадоказів.
Завдання автоматичного управління базою знань полягає в побудові множини теорем, аналогічних раніше доведеним, на основі цих метадоказів і баз знань. Інтегратор загальної бази знань, вирішуючи задачу ручного управління, включає деякі з цих теорем до бази знань на свій розсуд (рис. 1.17).
Рис. 1.16. Налагодження бази знань
Рис. 1.17. Автоматизоване управління загальною базою знань інтерактивної системи доведення теорем
3.3. Управління вирішувачами задач
Метою управління вирішувачами задач є перманентне приведення їх властивостей у відповідність з поточними вимогами, що постійно змінюються, умовами експлуатації, знаннями, а також можливими змінами онтології ПРГ.
Якщо база знань інтелектуальної системи є концептуальною, тобто має суто декларативне уявлення, то використання для реалізації цієї інтелектуальної системи якої-небудь універсальної машини висновку (оболонки) виявляється неможливим. У цьому випадку самостійним компонентом інтелектуальної системи стає вирішувач задач, тобто програма, яка, використовуючи базу знань, вирішує задачі інтелектуальної системи. Вирішувач задач є спеціалізованим інтерпретатором концептуальних баз знань, в якому зафіксовані онтологія бази знань (і інших оброблюваних ним інформаційних ресурсів) і алгоритми вирішення задач інтелектуальної системи. Для кожної нової інтелектуальної системи, для якої зафіксовані онтології оброблюваних інформаційних ресурсів і алгоритми вирішення задач, вирішувач задач потрібно розробляти наново.
Нині розроблення і супровід програм ПСШІ здійснюється на основі такої парадигми. Програма представляється у вигляді тексту (рядки символів) на деякій процедурній мові. Синтаксичний і семантичний аналізатори процесора цієї мови формують на основі даного тексту сукупність проміжних декларативних структур
— дерева граматичного розбору програми в абстрактному синтаксисі. Генератор коду процесора цієї мови на основі таких декларативних структур формують об’єктний код програми, який і управляє процесом її виконання. Супровід програми, тобто зміна її властивостей, вимагає зміни тексту програми, після чого формування нового об’єктного коду виконується таким самим способом за зміненим текстом програми. Проміжні декларативні структури зазвичай недоступні для перегляду і, тим більше, зміни. Їх аналіз і зміна з метою отримання нового об’єктного коду, крім усього іншого, ускладнені тим, що вони формуються автоматично, а їх зв’язок із текстом програми досить нетривіальний (рис. 1.18).
Керованість програми в процесі її життєвого циклу може бути підвищена за рахунок інверсії вказаної вище парадигми, а саме за рахунок представлення програми у вигляді декларативної струк-
тури даних (семантичної мережі), з термінальними вершинами якої пов’язані модулі, що містять програмний код, тобто за рахунок розподілу декларативного і процедурного компонентів. У цьому випадку декларативний компонент програми стає об’єктом моніторингу і ручного управління, а процедурний — об’єктом супроводу і автоматичного управління.
Рис. 1.18. Адаптація вирішувача завдань до результатів моніторингу бази знань ПСШІ
Досягнення керованості програми в процесі її життєвого циклу полягає у зведенні до якогось розумного мінімуму її процедур- ного компоненту за рахунок уявлення якомога більшої інформації в її декларативному компоненті.
Ручне управління вирішувачем задач спрямоване на зміну його декларативного компоненту особами, котрі управляють цим вирішувачем, з урахуванням результатів його моніторингу. Прикладами можуть служити завдання усунення за допомогою інтерактивних засобів виявлених дефектів у декларативному компоненті вирішувача, задач зміни схеми розпаралелювання вирішувача завдань з урахуванням інформації про ступінь його реального паралелізму під час роботи з різними даними тощо.
Автоматичне управління вирішувачем задач спрямоване на автоматичну (без участі людини) зміну його властивостей з урахуванням результатів моніторингу оброблюваних ним інформаційних ресурсів, або результатів моніторингу самого вирішувача задач (адаптацію до результатів моніторингу).
Розширення функціональності вирішувача задач інтерактивної системи доведення теорем на випадок побудови інтуїтивних (неповних) доказів потребує включення до вирішувача механізмів автоматичного управління, що забезпечують перевірку правильності таких доказів і орієнтованих на вхідний потік даних (рис. 1.19).
Рис. 1.19. Автоматизоване управління інтерактивною системою побудови правильних інтуїтивних доказів
Тобто є перехід до завдання автоматизованого управління вирішувачем задач, коли вади механізму автоматичного управління виправляються за допомогою механізму ручного управління.
Резюме за змістом теми
Систему прийнято вважати інтелектуальною, якщо в ній реалізовані узагальнені функції та відповідні сукупності процедур: отримання і обробка знань від декількох експертів; ініціалізація процесів отримання нових знань; уявлення і обробки даних; накопичення знань про ПРГ; класифікація знань за критерієм прагматичної корисності та несуперечності; структуризація знань у напрямі їх використання в конкретній га-
лузі; автоматична підтримка бази знань при її поповненні; співвідношення нових знань із старими; поповнення знань з отриманням логічного висновку, що відображає закономірності в ПРГ і накопичених знаннях; узагальнення знань на основі більш часткових знань; логічне планування своєї діяльності; здійснення висновку на основі міркувань за аналогією тощо; спілкування природньою мовою (або на підмножині професійної мови); міркування та навчання; адаптація в процесі взаємодії до фахівців різної кваліфікації; введення знань про цілі і можливості користувача, а також про власні можливості; формування по запиту користувача пояснень своєї діяльності; документування інформації у формі, необхідній користувачу.
МБЗ реалізують функцію представлення і обробки знань і складається з баз:
База фактів; База знань; База моделей; База правил висновку (БПВ); База процедур; База закономірностей; База знань про себе (містить списки); Статистична база знань; База цілей.
Екстенсивне зростання складності ПСШІ веде до того, що їх проектування, реалізація і особливо супровід виявляються надзвичайно дорогими і пов’язаними як із значними витратами праці, так і з високими вимогами до кваліфікації їх розробників.
Метою управління інформаційними ресурсами є перманентне приведення їх змісту у відповідність з постійно змінними апріорними знаннями керівників і вхідним потоком даних інтелектуальної системи. Інформаційні ресурси мають:
• допускати створення і ручне управління носіями інформації без посередників;
• управлятися незалежно від конкретних інтелектуальних систем;
• бути доступними для обробки вирішувачами різних інтелектуальних систем.
Терміни та поняття до теми
Блок планування — цей блок пов’язаний з усіма МБЗ, планує процес висновку залежно від конкретної ситуації.
Монітор вирішувача — програма, що управляє всіма блоками вирішувача.
Блок робочого поля пам’яті відображає реальну ситуацію використання пам’яті комп’ютера для розв’язання інтелектуальних задач.
Моніторинг баз знань — це програма управління всіма базами, що входять до бази знань.
База правил містить елементарні вирази, звані в теорії ПСШІ продукціями. Тут містяться закономірності, що являють, як правило, причинно-наслідкові зв’язки ПРГ. Це пропозиції типу якщо — то — інше.
База процедур зберігає те, що у звичайній ПСШІ називається прикладними програмами. За допомогою цих процедур виконуються всінеобхідні обчислення, перетворення й інші потрібні системі послідовності внутрішніх дій.
База закономірностей містить різні відомості, що стосуються особливостей тієї ПРГ, в якій функціонуватиме система. Це, наприклад, закони ПРГ, емпіричні залежності.
Питання для самоконтролю
1. Поясніть типи представлених знань у ПСШІ.
2. У чому полягає ручне управління базою знань?
3. Що таке завдання моніторингу інформаційного ресурсу?
4. Які принципи управління інформаційними ресурсами?
5. Поясніть парадигму розробки і супроводу програм ПСШІ.
6. Які бази входять до МБЗ?
Завдання для індивідуальної роботи, обов’язкові та додаткові практичні завдання
1. Охарактеризуйте узагальнені функції та відповідні процедури, які потрібно розв’язувати при розробці інтелектуальних систем. Наведіть приклади.
2. Наведіть приклад БЗ з довільної предметної галузі, що включає до свого складу факти та правила.
3. Наведіть схеми управління концептуальними інформаційними ресурсами.
4. Яким чином взаємодіють компоненти в архітектурі ПСШІ, що базуються на знаннях?
5. Поясніть процеси створення та налагодження бази знань.
Література для поглибленого вивчення матеріалу
1. Люгер Дж. Ф. Искусственный интеллект. — М.: Вильямс, 2005.
— 864 с.
2. Інформаційні системи в економіці : монографія / за ред. Устенко С. В. — К. : КНЕУ, 2011. — 424 с.
3. Іванченко Г. Ф. Системи штучного інтелекту : навч. посіб. — К. : КНЕУ, 2011. — 382 с.Розділ 2
