Главная | Обратная связь
МегаЛекции

Языки представления знаний




 

Обсуждение технологических аспектов разработки сложных программных систем, проведенное выше, показывает, что наиболее проработанным этапом здесь является реализация программных проектов. По идеям и методам этот этап близок к автоматизации программирования — одной из основных проблем использования средств вычислительной техники. Здесь уже в течение многих лет применяется обширный арсенал языков программирования высокого уровня, ориентированных на удобную и эффективную реализацию различных классов задач, а также широкий спектр трансляторов, обеспечивающих получение качественных исполнительных программ. Все шире используются на современном этапе и методы автоматического синтеза программ. Уже стало обычным применение языко-во-ориентированных редакторов и специализированных баз данных. И можно сказать, что в рамках технологии программирования уже практически сформировалась концепция окружения разработки сложных программных продуктов, которая и определяет инструментальные средства, доступные разработчикам.

Необходимость использования средств автоматизации программирования прикладных систем, ориентированных на знания, и в частности ЭС, была осознана разработчиками этого класса программного обеспечения ЭВМ уже давно. По существу, средства поддержки разработки интеллектуальных систем в своем развитии прошли основные стадии, характерные для систем автоматизации программирования.

Оценивая данный процесс с сегодняшних позиций, можно указать в этой области две тенденции. Первая из них как бы повторяет «классический» путь развития средств автоматизации программирования: автокоды — языки высокого уровня — языки сверхвысокого уровня языки спецификаций. Условно эту тенденцию можно назвать восходящей стратегией в области создания средств автоматизации разработки интеллектуальных систем. Вторая тенденция, нисходящая, связывается со специальными средствами, уже изначально ориентированными на определенные классы задач и методов ИИ. В конце концов, обе эти тенденции, взаимно обогатив друг друга, должны привести к созданию мощного и гибкого инструментария интеллектуального программирования. Но для настоящего этапа в этой области, по нашему мнению, характерна концентрация усилий в следующих направлениях:

1. Разработка систем представления знаний (СПЗ) путем прямого использования широко распространенных языков обработки символьной информации и, все чаще, языков программирования общего назначения.

2. Расширение базисных языков ИИ до систем представления знаний за счет специализированных библиотек и пакетов.

3. Создание языков представления знаний (ЯПЗ), специально ориентированных на поддержку определенных формализмов, и реализация соответствующих трансляторов с этих языков.

На начальном этапе развития ИИ языков и систем, ориентированных специально на создание прикладных систем, основанных на знаниях, не существовало. С одной стороны, в то время еще не оформился сам подход, в котором центральное место отводилось бы изложению теории в форме программ, а с другой — сама область ИИ только зарождалась как научное направление. Немаловажным было и то, что появившиеся к тому времени универсальные языки программирования высокого уровня казались адекватным инструментом для создания любых, в том числе и интеллектуальных, систем. Однако сложность и трудоемкость разработки здесь настолько велики, что практически полезные интеллектуальные системы становятся недоступными для реализации. Учитывая вышесказанное, были разработаны языки и системы обработки символьной информации, которые на несколько десятилетий стали основным инструментом программирования интеллектуальных систем.

До недавнего времени наиболее популярным базовым языком реализации систем ИИ вообще и ЭС, в частности, был ЛИСП [McCarthy, 1978]. Ниже кратко рассматривается эволюция ЛИСПа, а затем обсуждаются альтернативы этому языку, существовавшие и существующие в области реализации систем, ориентированных на знания. Результаты этого краткого обзора суммированы в виде схемы развития средств автоматизации программирования интеллектуальных систем на рис. 6.5. Подробнее эти вопросы обсуждаются в работе [Хорошевский, 1990а, Хорошевский, 1990b].

 

Рис. 6.5.Эволюция средств представления знаний

 

Как известно, язык ЛИСП был разработай в Стэнфорде под руководством Дж. Маккарти в начале 60-х годов и не предназначался вначале для программирования задач ИИ. Это был язык, который должен был стать следующим за ФОРТРАНОМ шагом на пути автоматизации программирования.

По первоначальным замыслам новый язык должен был иметь средства работы с матрицами, указателями и структурами из указателей и т. п. Предполагалось, что первые реализации будут интерпретирующими, но в дальнейшем будут созданы компиляторы. Как отмечает сам автор языка в обзоре [McCarthy, 1978], к счастью, для столь амбициозного проекта не хватило средств. К тому же к моменту создания первых ЛИСП-интерпретаторов в практику работы на ЭВМ стал входить диалоговый режим, и режим интерпретации естественно вписался в общую структуру диалоговой работы.

Примерно тогда же окончательно сформировались и принципы, положенные в основу языка ЛИСП: использование единого спискового представления для программ и данных; применение выражений для определения функций; скобочный синтаксис языка. Процесс разработки языка завершился созданием версии ЛИСП 1.5 [McCarthy, 1978], которая на многие годы определила пути его развития.

На протяжении всего существования языка было много попыток его усовершенствования за счет введения дополнительных базисных примитивов и/или управляющих структур. Однако, как правило, все эти изменения не прививались в качестве самостоятельных языков, так как их создатели оставались в «лисповской» парадигме, не предлагая нового взгляда на программирование.

После разработки в начале 70-х годов таких мощных ЛИСП-систем, как MacLrsp и Interlisp [Moon, 1973; Teitelman, 1974], попытки создания языков ИИ, отличных от ЛИСПа, но на той же парадигме, по-видимому, сходят на нет. И дальнейшее развитие языка идет, с одной стороны, по пути его стандартизации (таковы, например, Standart Lisp, Franz Lisp и Common Lisp), а с другой — в направлении создания концептуально новых языков для представления и манипулирования знаниями, погруженных в ЛИСП-среду [Barr et al., 1982].

К концу 80-х годов ЛИСП был реализован на всех классах ЭВМ, начиная с персональных компьютеров и кончая высокопроизводительными вычислительными системами. Новый толчок развитию ЛИСПа дало создание ЛИСП-машин, которые и в настоящее время выпускаются рядом фирм США, Японии и Западной Европы.

Из предыдущего может сложиться впечатление, что язык ЛИСП (а вернее его современные диалекты) — единственный язык ИИ. В действительности, конечно, это не так. Уже в середине 60-х годов, то есть на этапе становления ЛИСПа, разрабатывались языки, предлагающие другие концептуальные основы. Наиболее важными из них в области обработки символьной информации являются, по нашему мнению, СНОБОЛ [Griswold, 1978], разработанный в лабораториях Белла, и язык РЕФАЛ [Турчин, 1968], созданный в ИПМ АН СССР.

Первый из них (СНОБОЛ) — язык обработки строк, в рамках которого впервые появилась и была реализована в достаточно полной мере концепция поиска по образцу. С позиций сегодняшнего дня можно сказать, что язык СНОБОЛ был одной из первых практических реализаций развитой продукционной системы. Наиболее известная и интересная версия этого языка — СНОБОЛ-IV [Грисуолд и др., 1980]. Здесь, на наш взгляд, техника задания образцов и работа с ними существенно опередили потребности практики. Может быть именно это, а также политика активного внедрения ЛИСПа помешали широкому использованию языка СНОБОЛ в области ИИ.

В основу языка РЕФАЛ положено понятие рекурсивной функции, определенной на множестве произвольных символьных выражений. Базовой структурой данных этого языка являются списки, но не односвязные, как в ЛИСПе, а двунаправленные. Обработка символов ближе, как мы бы сказали сегодня, к продукционному формализму. При этом активно используется концепция поиска по образцу, характерная для СНОБОЛа. Таким образом, РЕФАЛ вобрал в себя лучшие черты наиболее интересных языков обработки символьной информации 60-х годов. В настоящее время можно говорить о языке РЕФАЛ второго [Климов и др., 1987] и даже третьего поколения. Реализован РЕФАЛ на всех основных типах ЭВМ и активно используется для автоматизации построения трансляторов, для построения систем аналитических преобразований, а также, подобно ЛИСПу, в качестве инструментальной среды для реализации языков представления знаний [Хорошевский, 1983].

В начале 70-х годов появился еще один новый язык, способный составить конкуренцию ЛИСПу при реализации систем, ориентированных на знания, — язык ПРОЛОГ [Clocksin et al, 1982]. Он не дает новых сверхмощных средств программирования по сравнению с ЛИСПом, но поддерживает другую модель организации вычислений. Подобно тому, как ЛИСП скрыл от программиста устройство памяти ЭВМ, ПРОЛОГ позволил ему не заботиться (без необходимости) о потоке управления в программе. ПРОЛОГ предлагает такую парадигму мышления, в рамках которой описание решаемой задачи представляется в виде слабо структурированной совокупности отношений. Это удобно, если число отношений не слишком велико и каждое отношение описывается небольшим числом альтернатив. В противном случае ПРОЛОГ-программа становится весьма сложной для понимания и модификации. Возникают и проблемы эффективности реализации языка, так как в общем случае механизмы вывода, встроенные в ПРОЛОГ, обеспечивают поиск решения на основе перебора возможных альтернатив и декларативного возврата из тупиков. ПРОЛОГ разработан в Марсельском университете в 1971 г. [Colmerauer, 1983]. Однако популярность он стал приобретать лишь в начале 80-х годов, когда благодаря усилиям математиков был обоснован логический базис этого языка, а также в силу того, что в японском проекте вычислительных систем V поколения ПРОЛОГ был выбран в качестве базового для машины вывода. В настоящее время ПРОЛОГ завоевал признание и на американском континенте, хотя уступает в популярности ЛИСПу и даже специальным продукционным языкам, широко используемым при создании ЭС.

Мы рассмотрели языки общего назначения для задач ИИ. Вместе с тем в рамках развития средств автоматизации программных систем, ориентированных на знания, были языки, сыгравшие важную роль в эволюции основных языков ИИ. В первую очередь среди них необходимо выделить языки, ориентированные на программирование поисковых задач. Это ПЛЭНЕР и различные его модификации [Пильщиков, 1983], КОННАЙВЕР [Sussman et al., 1976], а также языки, выросшие из потребностей известной планирующей системы QA4 [Sacerdoti et al., 1976]. Все эти языки функционируют в ЛИСП-среде и создавались как расширения базового языка. Для них, кроме свойств ЛИСПа, характерны следующие черты: представление данных в виде произвольных списковых структур; развитые методы сопоставления образцов; поиск с возвратами и вызов процедур по образцу. Заметим, что в конечном счете ни один из них не стал универсальным языком программирования ИИ. Однако выработанные здесь решения были использованы и в ЛИСПе, и в ПРОЛОГе, и в современных продукционных языках. Важно и то, что языки этой группы способствовали переосмыслению самого понятия программы. В области ИИ это послужило толчком к развитию объектно-ориентированного программирования и разработке языков представления знаний первого поколения.

В 70-х годах в программировании вообще и программировании задач ИИ, в частности, центр тяжести стал смещаться от процедурных к декларативным описаниям. К этому же времени в ИИ сформировались и концепции представления знаний на основе семантических сетей и фреймов. Естественно, что появились и специальные языки программирования, ориентированные на поддержку этих концепций. Но из десятков, а может и сотен языков представления знаний (ЯПЗ) первого поколения лишь несколько .. сыграли заметную роль в программной поддержке систем представления знаний. Среди таких ЯПЗ явно выделяются KRL, FRL, KL-ONE и некоторые другие [Хорошевский, 1990]. Характерными чертами этих ЯПЗ были: двухуровневое представление данных (абстрактная модель предметной области в виде иерархии множеств понятий и конкретная модель ситуации как совокупность взаимосвязанных экземпляров этих понятий); представление связей между понятиями и закономерностей предметной области в виде присоединенных процедур; семантический подход к сопоставлению образцов и поиску по образцу.

Суммируя вышесказанное, можно отметить, что на первом этапе была сформирована значительная коллекция методов представления знаний и соответствующих ЯПЗ. Все это способствовало формированию новой стадии исследований в области ИИ, которая характеризуется переходом от экспериментальной программной проверки идей и методов к созданию практически значимых инструментов.

В силу ограниченного объема книги мы не сможем здесь рассмотреть даже наиболее распространенные языки и системы представления знаний. Поэтому ниже приведены лишь некоторые замечания относительно одного из самых распространенных ЯПЗ — OPS5 (Official Production System, version 5) [Brownston et al., 1985], который претендовал в начале 80-х годов на роль языка-стандарта в области представления знаний для ЭС.

OPS5 — один из многочисленных на сегодняшний день ЯПЗ для ЭС, поддерживающих продукционный подход к представлению знаний. OPSS-программа, в общем случае, содержит секцию деклараций, где описываются используемые объекты и определяются введенные пользователем функции, и секцию продукций, основу которой составляют правила. ОР85-объекты описываются с помощью фреймов-экземпляров, прототипы которых задаются в виде определенных структур данных, опирающихся на небольшое число встроенных типов. Во время исполнения программы обрабатываемые данные помещаются в рабочую намять, а правила — в память продукций. Модуль вывода решений в OPSS-системе состоит из трех основных блоков: отождествления, где осуществляется поиск подходящих правил; выбора исполняемого правила из конфликтного множества правил и собственно исполнителя выбранного правила. Непосредственно в OPS5 поддерживается единственная стратегия вывода решений — вывод, управляемый целями. Вместе с тем OPS5 — достаточно гибкий язык, в котором имеются явные средства не только для описания данных, но и средства определения управления над этими данными.

Анализ формализмов представления знаний и методов вывода решений позволяет сформулировать следующие требования к ЯПЗ:

• наличие простых и вместе с тем достаточно мощных средств представления сложно структурированных и взаимосвязанных объектов;

• возможность отображения описаний объектов на разные виды памяти ЭВМ;

• наличие гибких средств управления выводом, учитывающих необходимость структурирования правил работы решателя;

• «прозрачность» системных механизмов для программиста, предполагающая возможность их доопределения и переопределения на уровне входного языка;

• возможность эффективной реализации.

Конечно, перечисленные требования во многом противоречивы. Но удачные языки и системы представления знаний, как правило, появляются лишь тогда, когда в рамках разумного компромисса учтены все эти требования.





©2015- 2017 megalektsii.ru Права всех материалов защищены законодательством РФ.