Kolokvium / ХАНЕНКО2

Для решения задач ввода или представления ин­формации в С -сетях предусматриваются операции сравнения графов, которые реализуются различными методами («вершина за вершиной», «часть за частью», топологическим).

Разрабатываемые для реализации семантических сетей программные средства относят к классу реляционных языков представления знаний, в который входят табличные языки Кодда, RХ -коды, язык ситуационного управления. Кроме того, имеются еще две разновидности языков представления знаний: логические и ролевые. Языки представления знаний логического типа используют в качестве основы формальные логические системы (исчисление высказыва­ний, исчисление предикатов первого порядка, много­значные логики, модальные исчисления) . Наибольшее развитие получили предикатные языки, позволяющие достаточно удобно представлять математические тексты. Ролевые языки представления зна­ний появились сравнительно недавно в результате развития формализмов представления знаний. Основной причиной разработки языков этого типа явилась невозможность представления в логических и реляци­онных языках ряда сложных понятий, отображаемых в ролевых языках совокупностью обязательных ролей. Этому способствовало введение М. Минским понятия фрейм.

Фрейм - это некоторое описание предметной об­ласти (события, явления, состояния и т. п.), содер­жащее пустые ролевые позиции (слоты). Заполнение слотов информацией, характеризующей конкретные объекты, приводит к созданию фрейм -представлений конкретного знания о внешнем мире. Фрейм также можно геометрически представить в виде сети, «верх­ние уровни» которой четко определены и представля­ют собой некоторые сущности предполагаемой ситуа­ции. «Нижние уровни» фрейма отображаются слотами. С каждым слотом связана спецификация условий, при которых происходит заполнение его ин­формацией (означивание). Семантически близкие фреймы могут быть связаны в фрейм-систему, содержа­щую описание причинно-следственных, временных или прочих зависимостей для общих множеств слотов, при­чем допускается, чтобы одни и те же слоты входили в разные фреймы системы. Переход фрейма из со­стояния А в состояние В предполагает переопределе­ние лишь тех слотов, значения которых при таком переходе изменились. Слотам фрейма могут быть за­ранее приписаны «задания отсутствия», выполняющие роль переменных или используемые для идентифика­ции первого состояния. Из фрейм -систем может быть образована информационная сеть, позволяющая для каждой конкретной ситуации в рассматриваемой предметной области выбрать наиболее адекватный ей фрейм.

Фреймы отличаются достаточно эффективным спо­собом упаковки информации в сложных информаци­онных структурах, что и определило их широкое использование для представления знаний в различ­ных информационных системах.

К ролевым языкам, использующим ролевые фрей­мы, относятся такие языки представления знаний, как FRL (Frame Representation Language), KPL (Know Pedge Representation Language), УСК (Универсаль­ный Семантический Код), и ряд других.

Важнейшим элементом интеллектуальной диало­говой системы является лингвистический процессор, который в общем случае осуществляет синтаксиче­ский, семантический и морфологический анализ во­просов пользователя, их трансляцию на внутренний язык системы, обратную трансляцию ответов на профессионально-ограниченный естественный язык пользователя. Лингвистический процессор, как правило, реализуется программно. Для его работы использует­ся модель языка пользователя (тезаурус и граммати­ка) и модель предметной области, на которую на­строена система.

Как уже отмечалось, все системы, построенные на принципах новой информационной технологии, преду­сматривают организацию диалога «пользователь-ЭВМ». В более ранних системах основное внимание уделялось форме общения с системой, которое осуще­ствлялось на языке, приближенном к естественному, с ограниченным словарем. В новых разработках ди­алог строится как многошаговый процесс общения пользователя и системы автоматизации, который мо­жет быть построен так, что от пользователя не тре­буется никаких предварительных знаний о языке об­щения (Режим ответов «да - нет», режим «меню» и т. п.). Однако, такая организация работы с системой автоматизации не всегда эффективна.

Развитая диалоговая система должна предусмат­ривать как общение на элементарном языке знаний, так и более сложные варианты диалога, включаю­щие задание директив на проблемно-ориентирован­ном командном языке. Для организации сложных (активных, расширяющихся) режимов диалога в си­стему вводятся диалоговые мониторы. Такой монитор взаимодействует с базой знаний, в которой хранятся сценарий диалогов различных типов, содержащие описания ситуаций, оформленные как отдельные фреймы, называемые пунктами сценария. Конкретный диалог организуется по определенному, выбираемому пользователем, сценарию, что позволяет адаптиро­вать процесс общения к уровню конечного пользо­вателя.

Развитие диалога по сценарию приводит к тому, что в любой момент общения пользователя и системы автоматизации задействован один из пунктов сцена­рия, определяющий все их возможные реакции и формат (синтаксис) элементарных актов общения, допустимых в конкретной ситуации.

Наиболее перспективным направлением развития информационных систем является создание систем поддержки решений и экспертных систем. Кроме лингвистического процессора, диалогового монитора, систем баз знаний и баз данных в структуру таких систем входят блок-планировщик и средства логиче­ского вывода. Блок-планировщик реализует процесс планирования вычислений при решении поставленной пользователем конкретной задачи, который в этом случае может быть представлен как построение ори­ентированного подграфа в семантической сети, содер­жащей модели и процедуры решения прикладных за­дач в рассматриваемой предметной области. Другими словами, блок-планировщик строит цепочки програм­мных модулей, реализующих все возможные пути в семантической сети от вершины «результат» к вер­шине «исходные данные». При этом управление планировщиком осуществляется по директивам конеч­ного пользователя в режиме диалога. Средства логи­ческого вывода используются как для решения кон­кретных прикладных задач, так и для реализации процедур пополнения знаний (формирования новых знаний). Для этого применяются неклассические и псевдофизические логики (логики временных, про­странственных и причинно-следственных отношений), позволяющие пользователю осуществить анализ представленных в системе знаний на полноту, непротиворечивость, взаимосвязь (подчинение, соподчинение) и т.п., а также формировать и оценивать гипотезы. При этом наиболее эффективные средства логического вывода могут быть построены при использовании рас­ширения понятия формальной логической системы, систем.

В таких системах предусматриваются диалоговые процедуры изменения аксиом семантических и син­таксических правил на основе результатов анализа конкретных ситуаций.

Отметим, что важное место среди систем, работа­ющих со сложными информационными структурами, занимают логико-лингвистические модели, в ко­торых получаемая в процессе управления сложной системой информация представляется в виде описа­ния конкретной ситуации на языке представления знаний, классифицируется и используется либо для пополнения знаний о предметной области, либо для непосредственного управления объектом. Из описа­ний конкретных ситуаций формируются описания обобщенных ситуаций, образующие иерархическую сеть.

Такая сеть позволяет идентифицировать возник­шую ситуацию, оценить ее последствия и выбрать алгоритм управления.