Фреймовые модели

Термин фрейм(frame — каркас, рамка) предложен М. Минским в 70-е годы для обозначения структуры знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сель, имеет глубокое психологическое обоснование. Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. В психологии и философии известно понятие абстрактного образа. Например, слово «комната» вызывает образ комнаты — «жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью». Из этого описания ничего нельзя убрать, например, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату. Но в нем есть «слоты», или «щели», — незаполненные значения некоторых атрибутов — количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др. Такой образ и называется фреймом (фреймом минимального описания). Фреймом называется также и формализованная модель этого образа.

Фреймовая модель,основанная на теории М. Минского, представляет собой систематизированную в виде единой теории технологическую модель памяти человека и его сознания. Важным элементом в этой теории является понятие фрейма — структуры данных для представления некоторого концептуального объекта. Информация, относящаяся к этому фрейму, содержится в составляющих фрейма — слотах. В отличие от моделей других типов, во фреймовых моделях фиксируется жесткая структура, которая называется протофреймом (фреймом-прототипом, или образцом). В общем случае фрейм определяется следующим образом:

f = [(r ₁ , v ₁ ,), …,(r _n, v _n)]

, где f — имя фрейма; v_i — значение слота,

или

(ИМЯ ФРЕЙМА:

(имя 1-го слота: значение 1-го слота),

(имя 2-го слота: значение 2-го слота),

…

(имя n-го слота: значение n-го слота)).

Значением слота может быть практически что угодно (числа или математические соотношения, тексты на естественном языке или программы, правила вывода или ссылки на другие слоты данного фрейма). В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня, что позволяет во фреймовых представлениях реализовать «принцип матрешки».

В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма; так образуются сети фреймов. Все фреймы взаимосвязаны и образуют единую фреймовую структуру, в которой органически объединены декларативные и процедурные знания. Это дает возможность достаточно естественно производить композицию и декомпозицию информационных структур аналогично тому, как это делал бы человек при описании структуры своих знаний.

Кроме фреймов-образцов, или прототипов, хранящихся в базе знаний, различают фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на основе поступающих данных. При конкретизации (означивании) фрейма ему и слотам присваиваются конкретные имена, и происходит заполнение слотов. Таким образом, из протофреймов получаются фреймы-экземпляры.

Например, структура таблицы, содержащей список работников, записанная в виде протофрейма, имеет вид

(СПИСОК РАБОТНИКОВ:

Фамилия (значение слота 1);

Год рождения (значение слота 2);

Специальность (значение слота 3);

Стаж (значение слота 4)

).

Если в качестве значений слотов использовать реальные данные из таблицы, то получится фрейм-экземпляр.

Важнейшим свойством фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по АКО-связям (от A Kind Of = это). Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, то есть переносятся значения аналогичных слотов, причем наследование свойств может быть частичным.

Фреймовые модели является достаточно универсальными, поскольку позволяют отобразить все многообразие знаний о мире:

· через фреймы-структуры для обозначений объектов и понятий (заем, залог, вексель);

· фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);

· фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);

· фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства и т. д.).

Основными достоинствами модели фреймов как модели представления знаний являются способность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также естественность, наглядность представления, модульность, поддержка возможности использования значений слотов по умолчанию. Однако фрейм-представление является не конкретным языком представления знаний, а некоторой идеологической концепцией, реализуемой по-разному в различных языках. Теория фреймов послужила толчком к разработке нескольких языков представления знаний, которые благодаря своим широким возможностям и гибкости стали в последние годы довольно распространенными языками. Отметим, кроме того, что концепция объектно-ориентированного программирования может рассматриваться как реальное воплощение понятий, близких фрейму, в традиционных языках программирования.

Основным недостатком фреймовых моделей является отсутствие механизмов управления выводом. Отчасти этот недостаток устраняется при помощи присоединенных процедур, реализуемых силами пользователя системы.

Рассмотренные модели представления знаний во многом близки между собой. По сути, они обладают одинаковыми возможностями описывать и представлять знания. Разница состоит лишь в том, насколько удобно и естественно представлять те или иные знания в виде логических формул, семантических сетей, фреймов или продукций.

Если говорить о взаимосвязях рассмотренных выше моделей, то можно отметить следующее. Логические и продукционные модели отличаются достаточно выраженной процедурной формой, поэтому их часто используют для описания процедурных знаний. Вместо логического вывода, характерного для логических моде лей, в продукционных моделях используется вывод, основанный на знаниях. Модели знаний, опирающиеся на семантические сети, используют для описания декларативных знаний.

В системах искусственного интеллекта могут использоваться и несколько моде лей представления знаний одновременно. Например, в качестве значений некоторых слотов во фрейме могут выступать продукции. Именно смешанные представления оказываются наиболее многообещающими. В продукционных системах используются некоторые элементы логических и сетевых моделей. Поэтому они позволяют организовывать эффективные процедуры вывода (близость к логическим моделям) и наглядно отражать знания в виде сетей (близость к семантическим сетям). В них отсутствуют жесткие ограничения, характерные для логических исчислений, что дает возможность изменять интерпретацию элементов продукции. Кроме того, в результате применения правил вывода к фрагментам сетевого описания происходит трансформация сети за счет смены ее фрагментов, наращивание сети и исключение из нее ненужных фрагментов.

Фрейм можно рассматривать как фрагмент семантической сети, предназначенной для описания объекта (ситуации) проблемной области со всей совокупностью присущих ему свойств. Фреймовый подход к представлению знаний более жест кий, чем основанный на использовании семантической сети. Все то об объекте или ситуации, что важно с позиции решаемой задачи, не «размывается» в сети, а представляется во фрейме. В свою очередь, фрейм можно представить в виде сети, состоящей из вершин и дуг (отношений), так, что «нижние уровни» фрейма заканчиваются слотами, которые заполняются конкретной информацией при вызове фрейма.

Обобщая анализ моделей представления знаний, можно сделать два основных вывода:

Невозможно дать универсальные рекомендации по выбору модели. Выбор конкретной модели определяется возможностью и удобством представления исследуемой проблемной области с учетом необходимости не только представления, но и использования знаний. Однако чаще используются эвристические, не логические модели представления знаний.

Наиболее мощными оказываются смешанные представления.

Экспертные системы, основные понятия и определения

Современные экспертные системы широко используются для тиражирования опыта и знаний ведущих специалистов практически во всех сферах экономики. Традиционно знания существуют в двух видах — коллективный опыт и личный опыт. Если большая часть знаний в предлагаемой области представлена в виде коллективного опыта (например, высшая математика), эта предметная область не нуждается в экспертных системах. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня (экспертов), если эти знания по каким-либо причинам слабо структурированы, такая предметная область нуждается в экспертных системах.

Экспертные системы — это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей. На рис. 7.1 изображены основные компоненты экспертной системы.

Рис. 6.1. Обобщенная структура экспертной системы

Пользователь — специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке со стороны экспертной системы.

Инженер по знаниям — специалист по искусственному интеллекту, выступает в роли промежуточного звена между экспертом и базой знаний (инженер-интерпретатор).

Интерфейс пользователя — комплекс программ, реализующий диалог пользователя с экспертной системой на стадии как ввода информации, так и получения результатов.

База знаний — ядро экспертной системы, совокупности знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному). Параллельно такому «человеческому» представлению существует база знаний во внутреннем «машинном» представлении.

Решатель — программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в базе знаний.

Подсистема объяснений — программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная информация?» и «Почему система приняла такое решение?». Ответ на вопрос «Как?» — это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов базы знаний, то есть всех шагов цепи умозаключения. Ответ на вопрос «Почему?» — ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, то есть отход на один шаг назад.

Интеллектуальный редактор базы знаний — программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать базы знаний в диалоговом режиме.

Инструментальные средства построения экспертных систем:

о связано с тем, что парадигма объектно-ориентированного программирования тесно связана с фреймовой моделью представления знаний, кроме того, традиционные языки используются для создания других классов инструментальных средств искусственного интеллекта.

Языки искусственного интеллекта. Lisp, Prolog. Универсальность этих языков меньшая, чем у традиционных языков, но это компенсируется богатыми возможностями по работе с символьными и логическими данными, что крайне важно для задач искусственного интеллекта. На основе языков искусственно го интеллекта создаются специализированные компьютеры (например, Лисп- машины).

«Оболочки»(shells) — «пустые» версии существующих экспертных систем, то есть готовые экспертные системы без базы знаний. Они вообще не требуют работы программистов для создания готовой экспертной системы. Требуются только специалисты в предметной области для заполнения базы знаний. Однако если некоторая предметная область плохо укладывается в модель, используемую в некоторой оболочке, заполнить базу знаний в этом случае весьма непросто.

Существующие компьютеры имеют принципы работы, в корне отличные от принципов работы человеческого мозга, поэтому основные надежды на развитие искусственного интеллекта связаны с построением нейрокомпьютеров.