Раздел 23 Программирование на языке CLIPS

Физика
Лабораторные работы
Курс электрических цепей
Полупроводниковая электроника
Курс лекций и задач
Потенциал электpостатического поля
Пpимеpы использования теоpемы Гаусса
Закон Ома
Закон Ампеpа
Феppомагнетизм
Электротехника и электроника
Резонанс напряжений
Методы расчета сложных цепей
Трехфазные цепи
Цепи со взаимной индуктивностью
Несинусоидальные токи
Математика
Вычислительная математика
Векторная алгебра
Графика
Начертательная геометрия
Сборочные чертежи
Инженерная графика
Построение лекальных кривых
Геометрические построения
Позиционные задачи
Информатика
Электронная коммутация
Модернизация компьютера
Архитектура компьютера
Маршрутизация
Экспертные системы
Компьютерная безопасность
Требования к защите компьютерной информации
Проектирование системы защиты
Авторизация
Категорирование прав доступа
Диспетчер доступа
Антивирусная защита
Атомная энергетика
Атомные батареи
Физика атомного реактора
Атомные электростанции
Испытания атомного оружия
Воспоминания участников
атомного проекта

Раньше уже неоднократно высказывалась идея, что экспертная система может содержать не одну форму представления знаний. Даже в таких ранних системах, как MYCIN, информация, специфическая для предметной области, хранилась в разных формах — например, в виде порождающих правил и в виде таблиц медицинских параметров. Альтернативой таким методам являются методы, основанные на пояснениях (explanation-based), которые позволяют выполнить обобщение на основе единственного обучающего экземпляра.

    • Программа ODYSSEUS обучается тому, как совершенствовать базы знаний экспертных систем, предназначенных для решения проблем эвристической классификации. Она наблюдает за тем, как эксперт решает проблему, и формирует пояснение каждого действия эксперта (например, запрашивая эксперта, почему некоторому атрибуту присвоено то или иное значение)
    • Главным компонентом этой системы является база медицинских знаний о диагностировании менингита и других неврологических заболеваний. MINERVA реализована на языке PROLOG, и знания о предметной области представлены в этой системе в виде фраз Хорна
    • Таким образом, концепция процесса обучения в системе ODYSSEUS очень близка к формулированию пояснений. Фактически в контексте работы этой системы смысл термина "пояснение" отличается как от общепринятого, так и от того, какой мы придавали ему в главе 16.
    • Голдинг и Розенблум предложили использовать в экспертных системах гибридную архитектуру, в которой при решении проблем методика использования порождающих правил сочетается с методикой использования прецедентов
    • В качестве примера будет рассмотрена система SCALIR (Symbolic and Connectionist Approach to Legal Information Retrieval) [Rose, 1994].
      Эта система помогает пользователю отыскать правовые документы — описания прецедентов или статьи законов, — имеющие отношение к определенному делу.
    • Еще в середине 1980-х годов многие исследователи рекомендовали использовать для преодоления этих (и других) недостатков нейронные сети.
    • Таким образом, в базовой структуре сети связь между узлами терминов и документов образует схему индексации с взвешенными связями. В результате массив терминов отображается как на массив прецедентов, так и на массив правовых актов. Компьютерные сети уровень передачи данных Протоколы передачи данных
    • Конечно, в реальной системе SCALIR процесс самообучения несколько сложнее, поскольку в ней существуют связи разных типов. Читателям, интересующимся деталями этого процесса, следует познакомиться с работой
    • Предстоит еще очень много сделать в теории экспертных систем, прежде чем такие системы смогут эмулировать способность к постоянному совершенствованию, которой обладает человек-эксперт.
    • Почему компонентам, реализующим обучение , отводится такая важная роль в экспертных системах?
    • Частотный критерий устойчивости ( критерий Найквиста). Алгебраический критерий устойчивости работы усилителя равносилен требованию, что модуль петлевого коэффициента усиления не должен обращаться в единицу в правой полуплоскости плоскости p. В этом случае в правой полуплоскости нет и полюсов функции K(p).

В этой главе представлены некоторые прогнозы дальнейших путей развития исследований в области искусственного интеллекта и, в частности, экспертных систем, которые могут послужить материалом для последующей очной или заочной дискуссии. Эти прогнозы представляют мое личное мнение, если только не оговорено обратное, и читатели вольны отнестись к ним с известной долей скептицизма.

  • Я предлагаю вам задуматься над вопоосами: "Зачем при построении экспертных систем нам вообще нужны технологии, используемые в задачах искусственного интеллекта? Почему нас не устраивают традиционные информационные технологии, такие как матемагическое моделирование?
  • Языки представления знания являются языками высокого уровня, специально предназначенными для кодирования в явном виде фрагментов знаний человека, таких как правила влияния и набор свойств типовых объектов, причем высокий уровень языка проявляется в том, что от пользователя скрываются, насколько это возможно, технические подробности механизма представления знаний.
  • 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.
  • Решение практических проблем При решении задач классификации основной акцент делается на отыскании приемлемого, но, возможно, приближенного соответствия между данными и решениями на некотором уровне абстракции. Нужно учесть все имеющиеся свидетельства, объединить их каким-то образом, а затем уточнить и ранжировать решения-кандидаты
  • Оболочки экспертных систем, которые поддерживают какой-либо язык представления знаний и комбинацию режимов управления. Такие оболочки хорошо зарекомендовали себя в ряде приложений, разработанных во времена становления экспертных систем.

Программирование на языке CLIPS

  • Использование С в качестве языка реализации объясняется тем, что компилятор LISP не поддерживается частью распространенных платформ, а также сложностью интеграции LISP-кода в приложения, которые используют отличный от LISP язык программирования.
  • Основными компонентами языка описания правил являются база фактов (fact base) и база правил (rule base).
  • В режиме интерпретатора пользователь может использовать множество команд. Факты можно включить в базу фактов прямо из командной строки с помощью команды assert,
  • С подробностями выполнения процесса сопоставления в интерпретаторе CLIPS вы сможете познакомиться в Руководстве пользователя
  • Введите в текстовый файл правило, а затем загрузите этот файл в среду CLIPS.
  • Каждое определение шаблона состоит из произвольного имени шаблона, необязательного комментария и некоторого количества определений слотов. Слот включает поле данных, например name, и тип данных, например STRING.
  • Функция возвращает результат последнего выражения в списке. Иногда выполнение функции имеет побочные эффекты
  • Первым делом определим класс pistol, в котором будут перечислены свойства, необходимые для моделирования.
  • В головоломке решается одна из задач, возникающих на острове, населенном обитателями двух категорий: одни всегда говорят правду (назовем их правдолюбцами), а другие всегда лгут (их, естественно, назовем лжецами).
  • Таким образом, рассматриваемая проблема относится к типу таких, решение которых находится в результате анализа выводов, следующих из определенных предположений, и поиска в них противоречий (или отсутствия таковых)
  • Существует среда (мир), которая характеризуется совокупностью наших предположений . Например, существует мир, в котором мы предположили, что А — правдолюбец, а следовательно, высказанное им утверждение (или утверждения) истинно.
  • Первые два правила, unwrap-true и unwrap-false, извлекают содержимое высказывания в предположении, что персонаж, которому принадлежит высказывание, является соответственно правдолюбцем или лжецом, и на этом основании формируют объект claim.
  • В этой задаче нам придется иметь дело с конъюнкцией, поскольку утверждение, высказанное персонажем А, моделируется выражением
  • Задача анализа высказываний нескольких персонажей потребует использования более сложной методики, которая получила наименование "обратное прослеживание на основе анализа зависимостей"(dependency-directed backtracking).
  • Мы должны сформировать "мир", в котором В утверждает, что он правдолюбец, а внутри этого "мира" другой, в котором В действительно является правдолюбцем.
  • Программа может обрабатывать конъюнктивные и дизъюнктивные составные утверждения. Программа может решать задачи с множеством высказываний и метавысказываниями.

    Большинство рекомендаций, относящихся к методике проектирования систем, основанных на правилах, сохраняют свою силу и при использовании в качестве основного инструмента проектирования языка CLIPS. В частности, работая с CLIPS, нужно стараться так организовать систему правил, чтобы каждое из них было как можно проще. Я бы рекомендовал вновь перечитать главу 17 после того, как вы внимательно проанализируете описанную в этом Приложении программу.

    Эта программа является относительно простой и включает всего 35 правил, тогда как в практических экспертных системах их может быть значительно больше. Например, в прототипе системы R1/XCON, который был разработан в 1980 году (см. главу 14), содержалось около 750 правил, причем по мере совершенствования системы их число росло и к 1984 году достигло 3300. В среднем каждое правило в R1 анализирует шесть условий и выполняет три действия.

  • Большинство рекомендаций, относящихся к методике проектирования систем, основанных на правилах, сохраняют свою силу и при использовании в качестве основного инструмента проектирования языка CLIPS
Примеры решения типовых задач математика, физика, электротехника