Олег Варламов - Мивары - 25 лет создания искусственного интеллекта

В экспертной системе, основанной на правилах, знание представляется в форме правил "если… то…". База знаний содержит как общие знания, так и информацию о частных случаях. "Механизм вывода применяет знания при решении реальных задач. По существу, он является интерпретатором базы знаний. В продукционной системе механизм вывода совершает цикл распознавание-действие. Процедуры, которые выполняют этот управляющий цикл, отделены от самих продукционных правил" [264, стр. 275]. Далее у Дж. Люгера есть интерпретация понятия "истинность" для продукций: "В системе, основанной на правилах, пары "условие-действие" представляются правилами "если… то…", в которых посылка (часть "если") соответствует условию, а заключение (часть "то") – действию. Если условие удовлетворяется, экспертная система осуществляет действие, предусмотренное при истинности заключения. Данные частных случаев можно хранить в рабочей памяти. Механизм вывода осуществляет цикл продукционной системы распознавание-действие. При этом управление может осуществляться либо на основе данных, либо на основе цели" [264, стр. 282]. Таким образом, говоря о продукционных системах и миварных сетях, можно употреблять термин "логический вывод", но в контексте цикла распознавание-действие.

С точки зрения нашего исследования очень важно, что "экспертные системы строятся методом последовательных приближений. Выявляемые ошибки приводят к коррекции и наращиванию базы знаний. … программа никогда не должна рассматриваться как законченная. Эвристическая база знаний всегда будет иметь ограниченные возможности. Модульность модели продукционной системы позволяет естественным образом добавить новые правила или в любое время подкорректировать существующую базу правил" [264, стр. 278]. Все вышесказанное относится и к миварным сетям. А вот когда дело переходит от представления знаний к обработке, то начинаются важные отличия.

С нашей точки зрения, главным ограничением применения продукцийявляется то, что "продукционная система осуществляет поиск на графе. Программы подсистемы объяснений … отслеживают процесс поиска на графе и используют эту информацию, чтобы отвечать на вопросы пользователя. С помощью продукционных правил каждый шаг процесса рассуждений документируется автоматически" [264, стр. 286].

Миварный подход развивает продукционный подход в самом общем смысле, позволяя включать в виде правил любые отношения из миварного информационного пространства, которое, в свою очередь, обобщает модель семантических сетей и модель "сущность-связь". Более того, применяя современные технологии многоагентных систем и сервисно-ориентированных архитектур, миварный подход позволяет включать в виде отношений и сервисы, и традиционные вычислительные процедуры, и процедуры ГРИД-систем, и подобные отношения, функции и правила. Философские основания миварного подхода, подробно изложенные в первой монографии Варламова О.О. [72] гарантируют самые широкие возможности по описанию и представлению в миварных сетях практически любых видов отношений в самом широком смысле. За все время исследований нам не встретилось ни одного исключения, но мы готовы к дальнейшим исследованиям в этом направлении.

На приведенных ниже рисунках научно-популярно показаны три схемы работы с миварной сетью:

1) создание миварной сети,

2) успешное нахождение маршрута логического вывода и

3) безуспешный поиск, когда маршрута логического вывода нет.

На серии рисунков "Создание миварной сети" (рисунки 5 – 11) показано, как группа человечков (пользователей) параллельно выявляет миварные правила и заносит их в базу данных, постепенно связывая из них полноценную миварную сеть довольно большого объема. Важно, что эта работа происходит параллельно и достаточно быстро. Кружками обозначаются объекты-сущности, а линии – это правила их взаимодействия или связи между объектами. В отличие от миварной сети, обычные описания для семантических сетей и онтологий, как правило, надо делать последовательно и только одному "инженеру по знаниям" путем формирования концептуальной модели предметной области.

На второй серии рисунков "Успешный поиск маршрута вывода на миварной сети" (рисунки 12 – 23) показано, как двое пользователей начинают поиск маршрута логического вывода: первый тянет сеть за входные данные, а второй – в другую сторону, за выходные (целевые показатели, объекты). Вследствие этого в процессе вывода задействуются только те объекты и правила, которые необходимы для данного поиска маршрута логического вывода. Таким образом удается избежать полного перебора с циклами и прочими неприятностями традиционных механизмов вывода, основанных на предикатах или графах. В случае существования маршрута вывода он быстро находится: пользователи его вытягивают в виде мостика и встречаются друг с другом, что отраженно смайликом.