дб. Четвертое издание джозеф Джарратано Университет Хьюстон клиэрЛэйк Гари Райли People5oft, Издательский дом "Вильямс" Москва СанктПетербург Киев 2007 ббк 32. 973. 26 018 75 Д
 Скачать 3.73 Mb.
|
данные, полученные в результате обработки образца неизвестного органического вещества, и вводились в систему, которая вырабатывала гипотезы, касающиеся всех потенциальных молекулярных структур, обработка которых в массовом спектрометре могла привести к получению рассматриваемой спектрограммы неизвестного вещества. После этого система DENDRAL проверяла молекулы, являющиеся наиболее вероятными кандидатами, моделируя их масс- спектрограммы и сравнивая полученные результаты с первоначальной спектрограммой неизвестного вещества. Еще одной программой, в которой используется метод формирования и проверки, является программа Artificial применявшаяся для вывода новых математических понятий.который был описан в разделе 3.6 под названием "ошибочное обращение посылки и заключения. Безусловно, абдукция не представляет собой действительное дедуктивное доказательство, но может служить удобным методом логического вывода, поэтому используется в экспертных системах. Как и аналогия, которая также не позволяет формировать действительное дедуктивное доказательство, но является ускоренными недорогим методом (сточки зрения затрат времени на проведение рассуждений, а не денег), абдукция может оказаться применимой в качестве эвристического правила логического вывода. Таким образом, если не может применяться дедуктивный метод логического вывода, то может оказаться полезной абдукция, но получение с ее помощью качественных результатов не гарантирует- от заболеваний, вызванных различными инфекциями. Затем планировщик передает организованный по приоритетам список генератору, который по возможности формирует подсписки, состоящие из одного или двух медикаментов. После этого подсписки проверяются с учетом эффективности их действия против рассматриваемых инфекций, аллергических реакций пациента и других соображений. Наконец, вырабатывается решение о том, какие медикаменты следует назначить пациенту. Метод формирования и проверки может также рассматриваться как основной подход к логическому выводу правил. Если выполняются условные элементы какого-то правила, с помощью этого метода вырабатываются некоторые действия, такие как новые факты. Машина логического вывода проверяет полученные факты по условным элементам правил, находящихся в базе знаний. Затем правила, нашедшие свои соответствия, помещаются в рабочий список правил, с помощью правила с наивысшим приоритетом вырабатываются его действия, которые затем проверяются, и т.д. Таким образом, метод формирования и проверки позволяет создать цепь вывода, которая может привести к правильному решению. Глава 3. Методы логического вывода ся. Все методы, подобные аналогии, формированию и проверке, а также абдукции, не являются дедуктивными, поэтому не гарантируют получение нужных результатов при любых обстоятельствах. Даже при наличии истинных посылок эти методы не позволяют доказывать истинные заключения. Тем не менее с помощью указанных методов появляется возможность сократить пространство поиска путем выработки приемлемых гипотез, которые затем могут использоваться в сочетании с дедукцией. Абдукцию иногда называют рассуждениями от наблюдаемых фактов к наилучшему объяснению. В качестве примера применения абдукции рассмотрим следующие рассуждениях слон х — животное IF х — животное THEN х — млекопитающее Если известно, что Клайд — млекопитающее, можно ли сделать вывод, что Клайд — слон Ответ на этот вопрос зависит от того, идет ли речь о реальном мире или о некоторой экспертной системе. В реальном мире указанное заключение невозможно сделать с какой-либо допустимой степенью достоверности. Клайд может оказаться собакой, кошкой, коровой или животным любого другого вида, которое является млекопитающим, ноне слоном. В действительности, учитывая то, как много в мире разновидностей животных, можно понять если больше нет какой- либо другой информации о Клайде, вероятность того, что Клайд — слон, довольно низка. Но если речь идет об экспертной системе, содержащей перечисленные выше правила, то можно сделать вывод с помощью абдукции со ной уверенностью: если Клайд — млекопитающее, то Клайд — слон. Этот вывод следует из предположения о замкнутости мира, согласно которому предполагается, что за пределами замкнутого мира рассматриваемой экспертной системы больше ничего не существует. А в замкнутом мире все, что не может быть доказано, считается ложным. В системе, действующей согласно предположению о замкнутости мира, известны все возможности. А поскольку база знаний экспертной системы состоит только из двух приведенных правили только слон может быть млекопитающим, то Клайд, если он — млекопитающее, должен быть слоном. Предположим, что в эту экспертную систему будет введено такое третье правило IF х — собаках животное В результате этого по-прежнему сохранится возможность эксплуатировать рассматриваемую экспертную систему в соответствии с предположением о замкнутости мира. Но теперь нельзя будет сделать вывод с достоверностью на, что Клайд — слон. Единственное, в чем можно быть уверенным, — то, что Клайд либо слон, либо собака. Другие методы логического вывода 277 Для того чтобы иметь возможность выбрать одну из этих двух гипотез, необходимо получить дополнительную информацию. Например, если в системе есть еще одно правило IF х — собаках лает и получены свидетельства, согласно которым Клайд лает, то рассматриваемые правила можно модифицировать следующим образом (1) IF x — животное THEN х млекопитающее (2) IF х лает THEN х — животное (3) IF x собаках лает (4) IF x — слон THEN x — животное После этого появляется возможность составить обратную цепь абдуктивного логического вывода с использованием правили показать, что Клайд должен быть собакой. Обратная цепь абдукции не представляет собой то, что принято рассматривать как цепь, сформированную с помощью метода обратного логического вывода (метода построения обратной цепи. Термин обратный логический вывод означает, что в процессе создания обратной цепи предпринимается попытка доказать гипотезу, отыскивая свидетельства, которые обосновывают эту гипотезу. Обратный логический вывод действительно можно было бы использовать для доказательства того, что Клайд — млекопитающее. Безусловно, в этой небольшой системе не рассматриваются животные других видов. Но ничто не препятствует возможности введения других классификаций, относящихся к рептилиям, птицами т.д. Если известно, что Клайд — млекопитающее, абдукция может использоваться для определения того, является ли Клайд слоном или собакой. А если бы было известно, что Клайд слон, и потребовалось бы узнать, является ли он млекопитающим, то можно было воспользоваться методом прямого логического вывода. Итак, очевидно, выбор метода логического вывода зависит оттого, что должно быть определено. Но поскольку дедуктивным является только прямой логический вывод, всегда гарантируется правильность лишь тех заключений, которые получены сего помощью. Итоговые данные о каждом из трех рассматриваемых методов логического вывода приведены в табл. 3.17. Во многих системах искусственного интеллекта ив экспертных системах абдукция на основе фреймов используется для решения задач диагностики. В таких системах база знаний содержит причинные ассоциации между нарушениями в работе и их симптомами. Алогический вывод осуществляется на основе формирования и проверки гипотез, объясняющих причины нарушений в работе. Глава 3. Методы логического вывода 278 Таблица Итоговые сведения о назначении методов прямого логического вывода, обратного логического вывода и абдукции Логический вывод Исходная ситуация Целевая ситуация Заключения, которые должны следовать из фактов Факты, обосновывающие заключение Прямой логический вывод Факты Обратный логический вывод Неопределенное заключение Абдукция Факты, которые могут следовать из заключения Истинное заключение Немонотонный вывод Обычно введение новых аксиом в логическую систему приводит к тому, что появляется возможность доказывать больше теорем, поскольку при этом увеличивается количество аксиом, на основании которых могут быть выведены теоремы. Такое свойство увеличения количества доказуемых теорем с увеличением количества аксиом называется монотонностью, а системы, обладающие этим свойством, такие как системы дедуктивной логики, называются монотонными системами. Но если вновь введенная аксиома частично или полностью противоречит одной из ранее заданных аксиом, могут возникнуть проблемы. В таком случае могут стать больше недействительными уже доказанные теоремы. Таким образом, в немонотонной системе с увеличением количества аксиом необязательно увеличивается количество теорем. Понятие немонотонности имеет важное значение для экспертных систем. По мере выработки новых фактов (а этот процесс аналогичен доказательству теорем) монотонная экспертная система продолжает накапливать факты. Если же один или несколько фактов становятся ложными, то может возникнуть серьезная проблема, поскольку монотонная система неспособна справиться с такими ситуациями, в которых происходят изменения истинностного значения аксиом и теорем. В качестве очень простого примера предположим, что в системе имеется факт, регистрирующий значение времени в секундах. Но, как только время изменяется на одну секунду, этот факт становится устаревшими больше не является действительным. Монотонная система не обладает способностью справиться с подобной ситуацией. В качестве еще одного примера рассмотрим случай, в котором в экспертной системе регистрируется факт, полученный от системы идентификации самолетов, что некоторая отметка на экране радиолокатора относится к нарушителю воздушного пространства (чужой самолета в дальнейшем появляются новые свидетельства, которые показывают, что под этой отметкой скрывается свой самолет. В монотонной системе невозможно изменить первоначальную идентификацию результатов радиолокационного наблюдения как относящуюся к чужому самолету. С другой. Другие методы логического вывода 279 стороны, немонотонная система допускает возможность удаления фактов из базы знаний. Рассмотрим еще один пример. Предположим, что требуется создать средство объяснения для экспертной системы, которое позволяло бы пользователю возвращаться к предыдущим этапам логического вывода и исследовать альтернативные пути логического вывода, задавая системе вопросы типа "что, если. При этом результаты всех этапов логического вывода, проведенных после рассматриваемого предыдущего этапа, должны быть изъяты из системы. Для этого может потребоваться удалить из базы знаний системы не только факты, но и правила таким образом, используемая база знаний, позволяющая удалять (или резервировать) ранее полученные результаты, должна обладать свойством немонотонности. В таких системах, как OPS5, в которых правила могут создаваться автоматически вовремя выполнения программы с использованием правых частей активизируемых правил, возникают дополнительные сложности. Дело в том, что в таких системах для обеспечения немонотонности все выведенные правила, которые были созданы после применения всех этапов, находящихся затем этапом логического вывода, к которому желает вернуться пользователь, также потребуется удалить из системы. Для этой цели необходимо сохранять информацию обо всех выполненных этапах логического вывода, для чего требуется большой объем памяти, а работа системы существенно замедляется. Для обеспечения немонотонности необходимо закрепить обоснование за каждым фактом и правилом или указать, чем было вызвано его появление такое обоснование позволяет объяснить, по каким причинам факт или правило считается достоверным. В таком случаев процессе выработки немонотонного решения машина логического вывода может проверять обоснование каждого факта и правила для определения того, считается ли он все еще достоверным. При этом появляется также возможность восстанавливать удаленные правила и изъятые факты, если есть основание снова считать их достоверными. На проблему обоснования фактов впервые обратили внимание ученые, занимавшиеся решением проблемы окружения (&arne problem). Слово frame в англоязычном варианте этого термина не относится к понятию фреймов, которое рассматривалось в главе 2. Термин frame problem является описательными был сформулирован в результате изучения проблемы определения того, что изменилось или не изменилось в очередном кадре кинофильма (movie Киноленты представляют собой последовательности неподвижных фотографических изображений, называемых кадрами. При воспроизведении кинолент с частотой 24 кадра в секунду или с более высокой частотой человеческий глаз теряет способность различать отдельные кадры, и поэтому при наличии последовательных изменений в кадрах возникает иллюзия движения. А в искусственном интеллекте проблема окружения рассматривается как задача распознавания того, что изменяется со временем в рассматриваемой среде и что остается неизменным. В качестве примера Глава 3. Методы логического вывода рассмотрим описанную выше задачу с обезьяной и бананами. Предположим, что обезьяна, чтобы достать бананы, должна встать на ящик красного цвета, поэтому очередным действием, которое она должна выполнить, является "пододвинуть красный ящик под бананы. В таком случае проблема окружения сводится к следующему — как определить, остался ли ящик после выполнения указанного действия по-прежнему красным? Очевидно, что в результате перемещения ящика рассматриваемая среда не должна измениться в такой форме. Но к указанному изменению среды могут привести другие действия, такие как "покрасить ящик в синий цвет. В некоторых инструментальных средствах экспертных систем принято называть рассматриваемую среду миром и считать, что мир определяется множеством взаимосвязанных фактов. В экспертной системе может быть предусмотрена возможность слежения за многочисленными мирами и одновременного проведения гипотетических рассуждений. Проблема поддержания правильности, или истинности, системы называется проблемой поддержания достоверности. Средства поддержания достоверности и разновидность этих средств, называемая поддержанием достоверности на основе предположений, являются очень важными, поскольку позволяют поддерживать каждый мир в состоянии, свободном от противоречий, изымая необоснованные факты. В качестве простого примера немонотонного вывода рассмотрим классический пример с птицей Твити. В отсутствии какой-либо другой информации можно полагать, что Твити обладает способностью летать, поскольку Твити — птица. Это — пример рассуждений по умолчанию, которые во многом напоминают операции обработки слотов фреймов с использованием значений по умолчанию. Рассуждения по умолчанию могут рассматриваться как применение правила, в котором выполняется логический вывод в отношении правил, метаправило, те. как некоторое правило, в котором указано IF достоверно неизвестно и нет свидетельств, противоречащих Х Y Метаправила обсуждаются более подробно в следующем разделе. В данном случае метаправило имеет следующую более конкретную форму X — правило "Все птицы обладают способностью летать" и есть факт "Твити — птица" Y — логический вывод "Твити обладает способностью летать" Оно может быть выражено в терминах продукционных правил как правило в базе знаний, которое указывает следующее IF X птица THEN X обладает способностью летать и факт, существующий в рабочей памяти Твити — птица 3.15. Другие методы логического вывода 281 Унификация данного факта с антецедентом данного правила приводит к получению логического вывода, согласно которому Твити обладает способностью летать. Нов данной ситуации обнаруживаются контуры проблемы. Предположим, что в рабочую память вводится дополнительный факт, в котором утверждается, что Твити — пингвин. Известно, что пингвины не обладают способностью летать, поэтому логический вывод, согласно которому Твити обладает способностью летать, является неправильным. Безусловно, что в системе должно быть также правило, в котором формулируются соответствующие знания, так как в противном случае указанный факт будет проигнорирован. Для поддержания правильности системы необходимо удалять неправильные результаты логического вывода. Но этого может оказаться недостаточном, если на неправильных результатах логического вывода были основаны другие этапы логического вывода. Это означает, что в других правилах могли быть использованы неправильные результаты логического вывода в качестве свидетельств для выполнения дополнительных этапов логического вывода, и т.д. Это — еще одна из проблем поддержания достоверности. Логический вывод, согласно которому Твити обладает способностью летать, оказался правдоподобным логическим выводом, основанном на рассуждениях по умолчанию. Термин правдоподобный означает не невозможный и рассматривается более подробно в главе 4. Один из способов обеспечения немонотонного логического вывода состоит в определении сентенциального предиката операции М, который может быть неформально описан как "является совместимым. Например, |