Главная > Оптика > Оптические вычисления
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

10.2.2. Представление знаний

Для каждого из обсуждавшихся выше видов знаний принципиальное значение имеет вопрос о том, в каком виде следует представить их в компьютере, чтобы облегчить их взаимодействие между собой и сделать систему более полезной для решения практических задач. Разработаны многочисленные варианты представления знаний, но большинство из них является вариантами или комбинациями следующих четырех: семантические сети, системы продукций, фреймы и логические системы. Семантические сети по своей природе очень разнообразны, но в общем могут быть охарактеризованы как схемы графического представления, в которых вершины графов представляют собой объекты или концепции, а соединения между вершинами — процедуры получения выводов, связанных с соответствующими вершинами. На рис. 10.3 изображена крайне упрощенная семантическая сеть, демонстрирующая получение вывода о том, что в брегговской ячейке наблюдается распространение как поперечных, так и продольных волн. Этот тип знаний часто называют декларативным, так как его часто получают на основе реальных ситуаций, связанных с конкретными знаниями или отношениями.

В своих наиболее простых проявлениях системы продукций представляют собой форму представления знаний в виде множества правил (продукций) «образец/действие» типа «если/тогда». Если образец в правиле является истинным («образец» также называют «условием»), тогда в силу вступает «действие», т. е. состояние вычислительной машины изменяется согласно определенному «действию». Примерами таких правил могут служить следующие:

«Если источник света лазер, то он излучает когерентный свет», и «Если важна низкая стоимость и если не требуется когерентность света, тогда следует использовать светодиод вместо полупроводниковых лазеров».

Системы продукций широко используются в качестве схем представления данных в экспертных системах (рассматриваемых в части разд. 10.2.5). Часто системы продукций называют процедурными знаниями, так как обычно выполнение определенных действий инициируется известными правилами. Следовало бы заметить, что сравнение образов (корреляция) играет важную роль в системах продукций в том плане, что выполнение (запуск) правил основано на совпадении условий правил (частей «если») и состояний задачи, т. е. процесс сравнения определяет истинно или ложно условие.

Представление в виде фреймов использует организацию данных по функциональным группам иерархически связанных значений признаков. Такое представление обладает рядом преимуществ при работе со стереотипными концепциями, такими как показаны на рис. 10.4. Данный фрейм, содержащий знания о двумерных модуляторах света, может быть представлен с помощью одного или нескольких фреймов, использующихся для описания систем оптической обработки информации, устройств ввода/вывода или оптических приборов. В свою очередь обсуждаемый фрейм, описывающий модулятор света, связан с другими, зависящими от него фреймами (связанными с его входами); такие связи на рисунках показывают стрелками. Например, введение в схему обработки признака нелинейного оптического материала привело бы к появлению фрейма с информацией

Рис. 10.3. Упрощенный пример семантической сети.

о признаках таких материалов. С концепцией фреймов связана концепция сценариев, использующая набор общих последовательностей выполнения событий, аналогично тому, как во фреймах используют набор связанных между собой объектов и признаков. Например, можно было бы сформулировать сценарий изготовления модулятора света из его отдельных компонентов.

В логических схемах представления знаний с помощью синтаксических операций с формулами стараются создать особые конструкции из имеющихся знаний, позволяющие сделать заключения, исходя из предпосылок ИСТИНА или ЛОЖЬ. В этих целях на основе разработок в области исчисления высказываний был получен формализм, известный как исчисление предикатов. В целом логическое представление является весьма привлекательным для систем, где часто требуется расширять базу знаний, например при доказательстве теорем. Способность расширять базу знаний основана на методе математической дедукции, позволяющем получать новые факты из уже имеющихся.

Отношения, существующие в реальном мире, выражаются в виде предикатов и их аргументов. Предикаты представляют собой отошения между предметами, а символы предикатов используются для обозначения этих отношений. Предикат, применяемый к своему аргументу (аргументам), возвращает в качестве результата либо «истина», либо «ложь». В семантической сети, показанной на рис. 10.3, связь «является» изображена между вершиной, описывающей ячейку Керра и вершиной, описывающей оптическое устройство. В логическом представлении она была бы представлена предикатом ЯВЛЯЕТСЯОПТИЧЕ-СКИМУСТРОЙСТВОМ. Запрос к базе знаний в виде предикатного выражения ЯВЛЯЕТСЯОПТИЧЕСКИМУСТРОИСТВОМ (ЯЧЕЙКАКЕРРА) получил бы ответ ИСТИННО, в то время как запрос ЯВЛЯЕТСЯОПТИЧЕСКИМУСТРОИСТВОМ(МАГНИТ)

Рис. 10.4. Фрейм знания, характеризующего двумерный ПМС,

получил бы ответ ЛОЖНО. В качестве других примеров предикатов можно привести (записывая для общности с переменными в качестве аргументов! такие варианты:

В исчислении предикатов возможно определенным образом группировать предикаты с их аргументами (но не с утверждениями типа «здесь светло»), используя в этих целях такие логические связки исчисления высказываний, . В дополнение к этому требуется ввести квантификаторы, задающие области определения переменных. Например, утверждение РАВНО (х, у) могло бы означать любое из следующих четырех соотношений: все х равны всем у, заданный х равен заданному у, все х равны некоторому значению у, или некоторые значения х равны любому значению у. Универсальный квантификатор V обозначает, что значения переменных х должны быть рассмотрены, в то время как уже существующий квантификатор х означает, что должны быть рассмотрены лишь некоторые определенные значения х. Например, если истинность выражения РАВНО (х, у) должна соблюдаться на всех значениях х, равных всем значениям у, тогда можно было бы записать это в виде Если бы ситуация была такова, что утверждение должно быть ИСТИННО, если конкретные значения х равны определенным значениям у, тогда следовало бы записать хуРАВНО (х, у). Примерами выражений, записанных в представлении предикатов, являются:

Свет является когерентным, если он испускается лазером.

Излучение некоторых лазеров является видимым.

Прежде чем вводить представления о последнем из основных элементов логики, т. е. о функциях, целесообразно сделать обзор ранее введенных элементов. Они кратко описаны на рис. 10.5. Следует заметить, что традиционно переменные обозначают строчными буквами, а константы и предикаты — прописными.

Предикаты являются несколько ограниченными по содержанию средствами, поскольку их оценки дают только значения ИСТИННО или ЛОЖНО. Например, предикаты ЖЕНЩИНА (ЖЕНА), ЖЕНЩИНА (ФЛОРЕНСНАИТИНГЕИЛ) и ПРЕЗИДЕНТ (СОЕДИНЕННЫХШТАТОВДЖОРДЖВАШИНГ-ТОН) получает ответ ИСТИННО, если в последнем из

примеров ПРЕЗИДЕНТ, у) было присвоено значение, «у является президентом х. ЖЕНЩИНА (ДЖОРДЖВАШИНГТОН), конечно, получил бы ответ «ЛОЖНО». С другой стороны функции могут давать ответы в виде объектов, которые соответственно используются как аргументы предикатов. Иллюстрацией к данному случаю является функция «длина волны используемая для поиска числовых значений длины волны, связанной с х; т. е. длина волны (КРАСНЫЙСВЕТ) «даст ответ 0,6 мкм» и «длина волны даст ответ 10,6 мкм. Примером функции, являющейся частью предиката, являлась бы ВИДИМАЯОБЛАСТЬ (длина волны (С02ЛАЗЕР), которая получила бы ответ ЛОЖНО, так как лазер излучает в ближней инфракрасной области спектра, а не в видимой.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление