- •Содержание
- •Введение
- •Глава 1. Основные понятия
- •1.1. Понятие об искусственном интеллекте
- •1.1.1. Точка зрения Петрунина.
- •1.1.2. Интеллектуальные алгоритмы.
- •1.2. Основные направления исследования в области ии
- •1.3. Данные и знания. Основные модели представления знаний
- •Глава 2. Логические модели представления знаний
- •2.1. Логика высказываний
- •2.1.1. Булева алгебра.
- •2.1.2. Понятие о логическом следствии.
- •2.1.3. Метод резолюции в лв.
- •Имеет место теорема о полноте резолютивного вывода. Множество клозов противоречиво тогда и только тогда, когда из него методом резолюции можно вывести пустой клоз.
- •2.2. Логика предикатов первого порядка
- •2.2.1. Основные определения.
- •2.2.2. Метод резолюции в лппп.
- •2.2.3. Стратегии проведения резолюции.
- •2.2.4. Упорядоченный линейный вывод в лппп.
- •2.2.5.Применение поиска в пространстве состояний при реализации автоматизированного логического вывода.
- •2.2.6. Логический вывод на хорновских дизъюнктах.
- •Понятие экспертной системы и применение логического вывода при построении экспертных систем.
- •2.2.9. Запросы класса b.
- •2.2.10. Запросы класса c.
- •2.3. Понятие о нечетком выводе
- •2.4. Неклассические логики
- •2.4.1. Логики высших порядков.
- •2.4.2. Модальные логики.
- •2.4.3. Многозначные логики.
- •Глава 3. Продукционные модели представления знаний
- •3.1. Основные понятия
- •3.2. Стратегии управления
- •3.2.1. Поиск с возвратом.
- •3.2.2. Поиск в пространстве состояний.
- •3.3. Понятие о коммутативных системах продукций
- •3.4. Понятие о нечетком выводе на продукциях
- •3.5. Сравнение продукционных и логических моделей
- •Глава 4. Реляционные языки представления знаний
- •4.1. Основные элементы естественных языков
- •4.2. Дескрипторные модели
- •4.2.1. Понятие об ипс.
- •4.2.2. Линейная модель работы ипс.
- •4.2.3. Понятие о многоуровневом поиске.
- •4.2.4. Основные характеристики ипс.
- •4.4. Синтагматические цепи
- •4.4.1. Понятие синтагматических цепей.
- •4.4.2. Фреймы.
- •4.5. Сетевые модели представления знаний
- •4.5.1. Понятие семантической сети.
- •4.5.2. Структура интеллектуальной системы доступа к данным на основе семантической сети.
- •4.5.3. Задача поиска кратчайшего обхода образца в семантической сети.
- •4.5.4. Понятие о логическом выводе на семантических сетях.
- •Глава 5. Нейронные сети
- •5.1. Параллели из биологии
- •5.2. Базовая искусственная модель
- •5.3. Применение нейронных сетей
- •5.4. Обучение сети
- •Глава 6. Организация диалога с эвм на естественном языке
- •6.1. Элементы теории формальных языков
- •6.2. Обратная польская запись
- •6.3. Недостатки применения аппарата формальных грамматик
- •6.4. Элементы семиотики
- •6.5. Модель непосредственных составляющих
- •6.6. Многозначность в естественных языках
- •6.7. Расширенные сети переходов
- •6.8. Глубинные (семантические) падежи
- •Глава 7. Логическое программирование на языке пролог
- •7.1. Основные понятия в языке Пролог
- •7.2. Пакет Turbo Prolog
- •7.3. Структура программы
- •7.4. Поиск решений
- •7.5. Механизм отката
- •7.6. Операторы. Декларативный и процедурный смысл программы
- •7.7. Повторение и рекурсия
- •7.8. Повторение и откат
- •7.8.1. Метод отката после неудачи (опн).
- •7.8.2. Метод отсечения и отката (оо).
- •7.8.3. Метод повтора, определенный пользователем.
- •7.9. Методы организации рекурсии
- •7.10. Отладка программы и обнаружение ошибок
- •7.11. Графика в Turbo Prolog’е
- •7.11.1 Создание меню.
- •7.11.2. Создание графического режима.
- •7.11.3. Черепашья графика
- •7.12. Списки и их использование
- •7.12.1. Использование списка.
- •7.12.2. Поиск элементов в списке.
- •7.12.3. Создание нового списка путем слияния двух списков
- •7.12.3. Разделение на два списка.
- •7.13. Сортировки
- •7.13.1. Наивная сортировка.
- •7.13.2. Сортировка включением.
- •7.13.3. Метод «пузырька».
- •7.13.4. Быстрая сортировка.
- •7.14. Компоновка данных из базы в список
- •7.15. Работа с символами и строками
- •7.16. Специальные строки
- •7.17. Работа с файлами
- •7.18. Создание динамических баз данных
- •7.19. Библиотеки Turbo Prolog’а
- •7.19. Модульное программирование
- •7.20. Решение задачи о волке, козе и капусте
- •Глава 8. Введение в язык лисп
- •8.1. Основные особенности языка Лисп
- •8.2. Понятия языка Лисп
- •8.2.1 Атомы и списки.
- •8.2.2 . Внутреннее представление списка.
- •8.2.3 .Написание программы на Лиспе.
- •8.2.4. Определение функций.
- •8.2.5. Рекурсия и итерация.
- •В) maplist. Эта функция действует подобно mapcar, но действия осуществляет не над элементами списка, а над последовательными cdr этого списка.
- •8.2.6 . Функции интерпретации выражения.
- •8.2.7. Макросредства.
- •8.2.8. Функции ввода-вывода.
- •Список используемых источников
- •Перечень используемых сокращений
6.5. Модель непосредственных составляющих
Модель непосредственных составляющих фактически является надстройкой над формальными грамматиками. Эта модель приближенная и обладает ограниченными возможностями.
Рассмотрим эту модель на примере:
((Онегин, добрый (мой приятель)), (родился на (брегах Невы))).
Каждая составляющая заключена в скобках и представляет собой простую семантическую конструкцию. Составляющие могут находиться в следующих отношениях:
Di<Dj – i-я сост. левее j-й, либо одна входит в другую DiDj
Рассмотрим свойства этих отношений.
A) [(DD1)(DD2)]→[(D1D2)(D2D1)] – скобочная структура должна быть «правильной».
B) D0, что DD0. Очевидно, что D0 – все предложение.
Свойства A и B фактически определяют отношение , как древесный порядок (о бинарных отношениях []).
C) Di, Dj [(Di<Dj)(Dj<Di)(DiDj)(DjDi).], т.е. одно из этих отношений всегда присутствует между составляющими фразы.
Пример.
D0→D1D2
D1→Онегин, добрый D3
D2→родился на D4
D3→мой приятель
D4→брегах Невы
Получаем формальную грамматику (Σ, N, S, P), где
Σ – алфавит русского языка, включая знаки препинания,
N={D0, D1, D2, D3, D4},
S=D0
P – перечислены выше.
Каждому нетерминалу соответствует не просто произвольное понятие, а определенная грамматическая конструкция. Так, D0 – предложение, D1 – определение (определяемое понятие + само определение в формате признак и первичное понятие), D2 – действие в прошлом, D3 – первичное понятие для определения, D4 –группа дополнения.
Структуру модели можно изобразить в виде графа:
//изобразить граф (3)
6.6. Многозначность в естественных языках
На модели непосредственных составляющих легко видеть, что естественный язык, как правило является многозначным. Поясним на примере.
Пусть описана следующая конструкция:
ПРЕДЛ→ПОДЛ ГР-СКАЗ|ГР-СКАЗ ПОДЛ
ПОДЛ→отец|мать|дочь
ГР-СКАЗ→ГЛАГОЛ ДОП|ДОП ГЛАГОЛ|ГЛАГОЛ ГР-ДОП
ГЛАГ→любит|ценит
ДОП→дочь|мать
ГР-ДОП→свою ДОП
Примечание. Данный пример показывает, что одним из подходов к построению модели непосредственных составляющих является морфологический анализ, связывающий со словами и группами слов их морфологические характеристики (ПОДЛ – подлежащее, СКАЗ – сказуемое, ДОП – дополнение, ГР-СКАЗ – группа сказуемого, ГЛАГОЛ – глагол, ГР-ДОП – группа дополнения), тем более, что в настоящее время существует несколько методов, эффективно решающих данную задачу.
Приведем несколько примеров построения фраз с использованием приведенных правил.
A)
B)
C)
//Примеры в виде графов (4)
Таким образом, существует два способа порождения одного и того же предложения, но смысловые значения в обоих случаях разные.
6.7. Расширенные сети переходов
Модель расширенных сетей переходов разработал американский лингвист Вудс.
Сетью переходов называется ориентированный граф с помеченными вершинами и ребрами. Среди множества вершин выделяется начальная вершина и множество заключительных вершин. Часто вершины называют состояниями. На ребрах могут быть, как терминальные, так и нетерминальные пометки.
Пример. //пример сети переходов (5)
Здесь, предл. – начальное состояние, а заключительные состояния помечены *.
Анализ производится по следующему алгоритму.
-
Изначально находимся в начальном состоянии.
-
Пытаемся перейти в другие состояния. При этом если на ребре перехода содержатся нетерминальные пометки, то их раскрываем с помощью вершины, соответствующей этой нетерминальной пометке.
-
Если фраза исчерпана и все текущие состояния – конечные, то цепочка принадлежит языку. Причем сам этап порождения фактически задает смысл фразы.
Пример. Два способа порождения фразы «Мать любит дочь».
A) B)
//пример (6)
A)
B)
Алгоритм анализа с помощью расширенных сетей переходов работает по схожему принципу с алгоритмами анализа контекстно-свободных грамматик (подробнее []).