Книга: Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта

14.6.3. Принципы реализации

14.6.3. Принципы реализации

Давайте сначала расширим правила языка, с тем чтобы получить возможность работать с неопределенностью. К каждому, правилу мы можем добавить "силовой модификатор", определяемый двумя неотрицательными действительными числами S и N. Вот соответствующий формат:

Имя Правила: если
              Условие
             то
              Заключение
             с
              Сила( N, S).

Примеры правил рис. 14.14 можно изобразить в этой форме так:

прав1 : если
         не давлоткр и
         открклап
        то
         открклрано
        с
         сила( 0.001, 2000).
прав2 : если
         сепзапвд
        то
         давлоткр
        с
         сила( 0.05, 400).

Для того, чтобы произвести соответствующее расширение оболочки экспертной системы (разд. 14.5), нам понадобится внести изменения в большинство процедур. Давайте сосредоточимся только на одной из них, а именно на процедуре

рассмотреть( Цель, Трасса, Ответ)

Мы предположим, что утверждение Цель не содержит переменных (как это сделано в Prospector'e и в AL/X). Это сильно упростит дело (особенно в процедуре ответпольз). Таким образом, Цель будет логической комбинацией элементарных утверждений. Например:

не давлоткр и открклап

Цепочку целей-предков и правил Трасса можно представить таким же способом, как это сделано в разд. 14.5. Однако форму представления объекта Ответ придется модифицировать для того, чтобы включить в нее вероятности. Цель и ее вероятность можно соединить в один терм следующим образом:

Цель : Вероятность

Получим такой пример объекта Ответ:

индоткр : 1 было сказано

Смысл ответа: пользователь сообщил системе, что событие индоткр произошло, и что это абсолютно достоверно.

Представление объекта Ответ требует еще одной модификации, в связи с тем, что в одно и то же событие могут вести несколько независимых связей, которые все окажут влияние на вероятность этого события — его шанс будет помножен (рис. 14.15) на все множители. В этом случае Ответ будет содержать список всех ветвей вывода заключения. Приведем пример ответа такого рода для сети рис. 14.14 (для наглядности расположенный на нескольких строках):

давлоткр : 1 было 'выведено по'
 [ прав2 из сепзапвд : 1 было сказано,
   прав5 из диагсеп : 1 было сказано ]

Процедура рассмотреть, выдающая ответы в такой форме, показана на рис. 14.16. Она обращается к предикату

импликация( Р0, P, Сила, Вер0, Вер)

соответствующему отношению "мягкой импликации" (см. рис. 14.15). Р0 — априорная вероятность события E, а P — его апостериорная вероятность. Сила — сила импликации, представленная как

сила( N, S)
Вер0
и Вер — соответственно априорная и апостериорная вероятности гипотезы H.

Следует заметить, что наша реализация очень проста, она обеспечивает только изменение вероятностей при распространении информации по сети вывода и иногда ведет себя недостаточно разумно. Никакого внимания не уделяется отбору для анализа наиболее важной в данный момент информации. В более сложной версии следовало бы направлять процесс поиска ответа в сторону наиболее существенных фактов. Кроме того, необходимо стремиться к тому, чтобы пользователю задавалось как можно меньше вопросов.

Наконец, несколько замечаний относительно новой версии процедуры ответпольз. Она будет проще, чем процедура рис. 14.11, так как в запросах, передаваемых пользователю, уже не будет переменных. На этот раз пользователь в качестве ответа введет некоторую вероятность (вместо "да" или "нет"). Если пользователю ничего неизвестно о событии, содержащемся в вопросе, то вероятность этого события не изменится. Пользователь может также задать вопрос "почему" и получить изображение объекта Трасса в качестве объяснения. Кроме того, следует разрешить пользователю задавать вопрос: "Какова текущая вероятность моей гипотезы?" Тогда, если он устал вводить новую информацию (или у него мало времени), он может прекратить консультационный сеанс, довольствуясь ответом системы, полученным на основании неполной информации.

% Процедура
% рассмотреть( Цель, Трасса, Ответ)
%
% находит степень правдоподобия утверждения "цель это правда".
% Оценка правдоподобия содержится в объекте Ответ. Трасса - это
% цепочка целей-предшественников и правил, которую можно
% использовать в объяснении типа "почему"
рассмотреть( Цель, Трасса, ( Цель: Вер) было
 'выведено по' ПравОтв) :-
 bagof( Прав: если Условие то Цель с Сила, Правила),
  % Все правила, относящиеся к цели
 априори( Цель, Вер0),
  % Априорная вероятность цели
 модиф( Вер0, Правила, Трасса, Вер, ПравОтв).
  % Модифицировать априорные вероятности
рассмотреть( Цель1 и Цель2, Трасса,
 ( Цель1 и Цель2 : Вер было 'выведено из'
   ( Ответ1 и Ответ2) ) :-
 !,
 рассмотреть( Цель1, Трасса, Ответ1),
 рассмотреть( Цель2, Трасса, Ответ2),
 вероятность( Ответ1, В1),
 вероятность( Ответ2, В2),
 мин( В1, В2, Вер).
рассмотреть( Цель1 или Цель2, Трасса,
 ( Цель или Цель2:Вер) было 'выведено из'
   ( Ответ1 и Ответ2) ) :-
 !,
 рассмотреть( Цель1, Трасса, Ответ1),
 рассмотреть( Цель2, Трасса, Ответ2),
 вероятность( Ответ1, В1),
 вероятность( Ответ2, В2),
 макс( В1, В2, Вер).
рассмотреть( не Цель, Трасса,
 ( не Цель:Вер) было 'выведено из' Ответ) :-
 !,
 рассмотреть( Цель, Трасса, Ответ),
 вероятность( Ответ, В),
 обратить( В, Вер).
рассмотреть( Цель, Трасса, ( Цель: Вер) было сказано) :-
 ответпольз( Цель, Трасса, Вер).
% Ответ, выведенный пользователем
% Отношение
%
% модиф( Вер0, Правила, Трасса, Вер, ПравОтв)
%
% Существует Цель с априорной вероятностью Вер0. Правила имеют
% отношение к утверждению Цель; суммарное влияние этих правил
% (точнее, их условных частей) на Вер0 приводит к тому,
% что Вер0 заменяется на апостериорную вероятность Вер;
% Трасса - список целей-предков и правил, использовавшихся
% при выводе утверждения Цель;
% ПравОтв - результаты анализа условных частей
% правил из списка Правила.
модиф( Вер0, [], Трасса, Вер0, []).
  % Нет правил - нет модификации
модиф( Вер0,
 [ Прав : если Усл то Цель с Сила | Правила],
 Трасса, Вер, [Прав из Ответ | ПравОтв] ):-
 рассмотреть( Усл, [Цель по Прав | Трасса], Ответ),
  % Условие из первого правила
 априори( Усл, В0),
 вероятность( Ответ, В),
 импликация( В0, В, Сила, Вер0, Вер1),
  % "Мягкая" импликация
 модиф( Вер1, Правила, Трасса, Вер, ПравОтв).

Рис. 14.16. Определение степени правдоподобия гипотезы при помощи распространения информации об оценке уверенности по сети вывода.

Оглавление книги


Генерация: 0.520. Запросов К БД/Cache: 3 / 1
поделиться
Вверх Вниз