Поиск решения методом распространения возбуждения в сети фреймов интеллектуальной компьютерной среды
Автор: Дерябкин Валентин Павлович
Журнал: Известия Самарского научного центра Российской академии наук @izvestiya-ssc
Рубрика: Интеллектуальные информационные системы
Статья в выпуске: 4-2 т.16, 2014 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается один из возможных способов решения задач в интеллектуальной компьютерной среде с организацией базы знаний в виде сети фреймов - метод распространения возбуждения в сети. Даётся формальное описание сетевой фреймовой структуры, релевантной определённому информационному запросу.
Сеть фреймов, интеллектуальная среда, распространение возбуждения
Короткий адрес: https://sciup.org/148203204
IDR: 148203204
Текст научной статьи Поиск решения методом распространения возбуждения в сети фреймов интеллектуальной компьютерной среды
В [1-4] были изложены концепция и формальные модели построения и использования интеллектуальной компьютерной среды (ИКС,ICE – Intellectual Computer Environment, в одном из вариантов реализации ИИСФТ – Интеллектуальная Информационная Система Фреймового Типа) с фреймовым способом представления знаний, дополняемым при необходимости правилами-продукциями, которые также могут быть заданы в виде фреймов с унифицированной структурой. Среда позволяет визуально разрабатывать, осуществлять параметрическую настройку, моделировать и развёртывать интеллектуальные приложения, решающие задачи в различных предметных областях.
Из многочисленных методов решения задач в интеллектуальных системах, как с чёткой, так и с нечёткой логикой [5,6] были выделены следующие:
-
a) традиционные, в форме алгоритма инициализации присоединённых процедур или правил активных фреймов по данным пассивных фреймов;
-
b) поиск по образцу решения, наиболее близкого к образцу среди пассивных фреймов с использованием той или иной меры близости;
-
c) метод распространения возбуждения по сети фреймов, содержащих все возможные решения проблемы в группе конечных фреймов-результатов (экземпляров) по указанным экземплярам входных фреймов-параметров информационного запроса.
В системе должен иметься исходный активный фрейм-ситуация “запрос” стандартной структуры, содержащий слоты параметров запроса, а также слот результата. Именно обращение к слоту результата за значением инициализирует процесс решения задачи (логического вывода).
Методы а) и b), рассматриваемые отдельно, требуют для своей реализации применения, как правило, высокопроизводительного компьютерного оборудования. В статье рассмотрен метод с), уменьшающий требования к производительности за счёт увеличения требований к используемым ресурсам памяти и введения дополнительных ограничений по спектру решаемых задач.
В методе использована идея вывода ответов на информационные запросы путём построения структурированной проблемной семантической сети, релевантной конкретному запросу, что характерно для систем вопросно-ответного типа. В [7] эта идея подробно обсуждается применительно к достаточно сложным интеллектуальным информационным системам промышленного типа из области диспетчерского управления энергосистемами и управления многопараметрическими объектами. Для моделирования предметной области использован метод семантических групп, формируемых на основе хорошо известных семантических шкал Осгуда. Рассматриваются простые семантические группы, экземпляры которых имеют только номер и единственное конкретное значение. Вопросы пользователей сводятся к так называемым вопросительным базовым конструкциям, в которых активно используются слова и словосочетания из словаря терминов предметной области. Вся цепочка формирования ответа на поставленный вопрос описывается в терминах последовательных языковых преобразований и выделения (и/или поиска) соответствующей структурированной подсети, релевантной запросу, из общей семантической сети, содержащей, в том числе, и возможные ответы на поставленные вопросы. Логический вывод ответа осуществляется методом распространения возбуждения по семантической сети в соответствии с правилом :IF<условие>THEN<множество ответов, удовлетворяющих условию>. Так как условие обычно включает несколько конъюнктов, то для реализации импликации требуется одна или несколько семантических групп конъюнктивного типа (экземпляр семантической группы становится активным тогда и только тогда, когда все входящие связи активны).
Отметим следующие достоинства метода семантических групп:
-
1) быстрое получение ответа на информационный запрос за счёт наличия в сети заранее подготовленных ответов для данной предметной области и ограничений по форме и содержанию запросов;
-
2) возможность формулировки пользователем запроса на ограниченном естественном языке (ОЕЯ) с использованием словаря предметной области и стандартных вопросительных базовых конструкций за счёт последующего автоматического преобразования текста запроса, достаточного для выбора подсети, релевантной первичному запросу – это в определённых пределах улучшает интерфейс пользователя с системой, делает его более универсальным, быстродействующим и безошибочным;
-
3) возможность наглядного объяснения логического вывода в виде демонстрации зрительного образа активированного графа семантической сети с дополнительной подсветкой пути логического вывода и концептов, участвовавших в получении результата.
Однако, широкого использования в промышленных интеллектуальных информационных системах данный метод так и не получил, известны только отдельные примеры использования метода. По нашему мнению, это объясняется следующими причинами:
-
1) унифицированная замена всех возможных естественно-языковых запросов пользователей к системе простейшими вопросительными базовыми конструкциями слишком сильно ограничивает язык запросов ОЕЯ, сводя тексты запросов вомногих случаях к малопонятным аббревиатурам и неестественным оборотам речи, что вместо улучшения приводит к ухудшению интерфейса;
-
2) использование сложных вопроситель-ныхконструкций и словарей (тезаурусов) требует включения в состав системы синтаксических и семантических анализаторов и языковых процессоров, часто превосходящих по сложности и стоимости разработки и эксплуатации основные средства логического вывода (проблема построения естественно-языкового интерфейса);
-
3) построение единой семантической сети для предметной области с числом семантических групп свыше 20-30 единиц и с полным множеством возможных ответов даже с невысокой точностью представления результата является сложной задачей, требующей для своего решения больших ресурсов памяти и ограничивающей возможности наглядного визуального объяснения хода логического вывода.
В связи с этим предлагается использовать метод семантических групп применительно к сети фреймов со следующими ограничениями:
-
- количество семантических групп (фреймов-концептов) – не более 30 без учёта вспомогательных фреймов специального вида, реализующих конъюнктивные семантические группы (фреймов-конъюнктов);
-
- запрос пользователя – простая вопросительная базовая конструкция конъюнктивного типа без вложенных подвопросов с заданиемпа-раметров запроса на основе использования меню, подсказок и функциональной клавиатуры;
-
- рассматриваются только дискретные неиерархические сети без внутреннего обучения и накопления опыта.
Хотя эти ограничения весьма существенны, в ИКС они позволяют решать разнообразные информационные и управленческие задачи в разных предметных областях, и разработчик с учётом упрощений может рассматривать указанный метод как один из доступных, быстродействующих и относительно простых методов логического вывода на фреймовых структурах. В силу унификации предложенных фреймовых представле-нийпоявляется реальная возможность накопления готовых решений и быстрого их сравнения по различным критериям в рамках ИКС.
Далее обсуждается модель семантической фреймовой сети, релевантной запросу, и алгоритм поиска решения в такой сети, предлагаемой к реализации средствами интеллектуальной фреймовой среды [3].
База знаний среды в простом случае одного приложения представляет собой множество фреймов F = Fsys+ Fapp (объединение фреймов инструментальной системы и фреймов приложения соответственно). Каждый фрейм f Е F рассматривается как некоторое подмножество слотов из множества S:
Известия Самарского научного центра Российской академии наук, т. 16, №4(2), 2014
S = {< v, u, {Q }, D } {C}, a >}, (1)
v El. — значение слота; u E l. — значение слота по умолчанию (значения определены на системе
типов ); Q } -
упорядоченное множество
присоединенных к слотам правил или процедур-демонов поиска значений слота типа
IF_NEEDED;
{Dj}
– упорядоченное множество
присоединенных к слоту правил или процедур-демонов типа IF_CHANGED, обрабатывающих
событие изменения значения слота;
{ck} - упо-
рядоченное множество ограничений на значения слота (набор правил или предикатов Ck , – множество выражений); б – флаг, используется в контексте вывода для управления выводом, булевского типа.
Для доступа к значениям слота используем операцию разыменования: s.v, s.u; s .IF_NEEDEDi ; s. б и т.п.
Каждый фрейм базы знаний является наследником единственногосуперфрейма и имеет все необходимые наследуемые системные слоты, позволяющие создавать и поддерживать семантические сети любой сложности [2]. Весьма важным для реализации метода является системный слот “Ассоциации”, содержащий списки идентификаторов экземпляров фреймов, логически связанных с данным экземпляром в сети.
Для лучшего понимания модели и алгоритма вывода рассмотрим простейшую задачу железнодорожного расписания. Пусть требуется ответить на вопрос: “Какие номера поездов отправляются из пункта А и прибывают в пункт Б?”. Ответ на этот вопрос эквивалентен активации правила-продукции : “IF пункт отправления =
f1: Пункт отправления
f2: Пункт назначения
‘A’ AND пункт назначения = ‘Б’ THENномер поезда = ‘N1,N2’.”
Простая семантическая группа моделируется частным фреймом приложения (частным прототипом, фреймом-концептом) добавлением к системным слотам слотов характеристик: “Название экземпляра” (значение этого слота должно быть уникальным), “Признак активности экземпляра” и “Список активных ассоциаций”. Фреймовая семантическая сеть создаётся в ИИС ФТ в режиме разработки приложения. Создание фреймов семантических групп и экземпляров, а также связывание их ассоциативными связями выполняется разработчиком по типу информационного запроса. Направленность связей учитывается порядком расположения фреймов-концептов и их экземпляров в сети: слева располагаются входные фреймы, экземпляры которых определяют условия запроса, справа – выходные фреймы, содержащие ответы на конкретные запросы. Среди промежуточных фреймов обязательно наличие хотя бы одного фрейма-конъюнкта.
Фрагмент сети фреймов для данного примера и путь распространения возбуждения для получения результата представлен на рис. 1.
Для реализации примера создаются два входных фрейма-концепта f 1 “Пункт отправления” и f 2 “Пункт назначения”, один выходной фрейм-концепт f 4 “Номер поезда” и один промежуточный фрейм-конъюнкт f 3. База знаний заполняется экземплярами этих фреймов и соответствующими связями.
Изложенный метод и нотация прошли проверку на учебных примерах и будут учтены в процессе разработки следующих версий реализации инструментальных средств ИКС фреймового типа.
f3: f4: НомерКонъюнкт1 поезда

Рис. 1. Поиск решения методом распространения возбуждения в сети фреймов
Список литературы Поиск решения методом распространения возбуждения в сети фреймов интеллектуальной компьютерной среды
- Дерябкин В.П. База знаний системы синтеза и параметрической настройки проблемно-ориентированной информационной компьютерной среды//Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении “ПИТ-2006”, Т.1. Самара: СГАУ, 2006. С.65-69.
- Дерябкин В.П, Белоусов, А.И. Фреймовая база знаний информационной компьютерной среды//Перспективные информационные технологии для авиации и космоса (ПИТ-2010). Самара, СГАУ, 2010. С. 61-64.
- Дерябкин, В.П. Модель базы знаний интеллектуальной фреймовой среды.//Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении “ПИТ-2012”. Самара: Издательство Самарского научного центра РАН, 2012. С. 164-168.
- Белоусов А.И. Семантика языка представления знаний в инструментальной среде фреймового типа.//Перспективные информационные технологии в научных исследованиях, проектировании и обучении “ПИТ-2012”. Самара: Издательство Самарского научного центра РАН, 2012. С. 158-162.
- Джарратано Д., Райли Г. Экспертные системы: принципы разработки и программирования. 4-е издание. М.: И.Д. Вильямс, 2007. 1152 с.
- Сошников Д.В. Логический вывод на основе удалённого вызова и включения в системах с распределённой фреймовой иерархией. М.: Вузовская книга, 2002. 48 с.
- Любарский Ю.А. Интеллектуальные информационные системы. М.: Наука, Гл. ред. физ.-мат. лит., 1990. 232 с.