авторефераты диссертаций БЕСПЛАТНАЯ БИБЛИОТЕКА РОССИИ

КОНФЕРЕНЦИИ, КНИГИ, ПОСОБИЯ, НАУЧНЫЕ ИЗДАНИЯ

<< ГЛАВНАЯ
АГРОИНЖЕНЕРИЯ
АСТРОНОМИЯ
БЕЗОПАСНОСТЬ
БИОЛОГИЯ
ЗЕМЛЯ
ИНФОРМАТИКА
ИСКУССТВОВЕДЕНИЕ
ИСТОРИЯ
КУЛЬТУРОЛОГИЯ
МАШИНОСТРОЕНИЕ
МЕДИЦИНА
МЕТАЛЛУРГИЯ
МЕХАНИКА
ПЕДАГОГИКА
ПОЛИТИКА
ПРИБОРОСТРОЕНИЕ
ПРОДОВОЛЬСТВИЕ
ПСИХОЛОГИЯ
РАДИОТЕХНИКА
СЕЛЬСКОЕ ХОЗЯЙСТВО
СОЦИОЛОГИЯ
СТРОИТЕЛЬСТВО
ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ
ТРАНСПОРТ
ФАРМАЦЕВТИКА
ФИЗИКА
ФИЗИОЛОГИЯ
ФИЛОЛОГИЯ
ФИЛОСОФИЯ
ХИМИЯ
ЭКОНОМИКА
ЭЛЕКТРОТЕХНИКА
ЭНЕРГЕТИКА
ЮРИСПРУДЕНЦИЯ
ЯЗЫКОЗНАНИЕ
РАЗНОЕ
КОНТАКТЫ


Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 14 |
-- [ Страница 1 ] --

В.В. Голенков, О.Е. Елисеева, В.П. Ивашенко, В.М. Казан

Н.А. Гулякина, Н.В. Беззубенок, Т.Л. Лемешева, Р.Е. Сердюков

И.Б. Фоминых

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И

ОБРАБОТКА

ЗНАНИЙ В

ГРАФОДИНАМИЧЕСКИХ

АССОЦИАТИВНЫХ

МАШИНАХ

Под редакцией В.В. Голенкова

Минск

2001

Учреждение образования

«Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники»

ПРЕДСТАВЛЕНИЕ И ОБРАБОТКА ЗНАНИЙ В ГРАФОДИНАМИЧЕСКИХ АССОЦИАТИВНЫХ МАШИНАХ Под редакцией В.В. Голенкова Минск УДК 007.2 (075.8) Коллектив авторов:

В.В. Голенков, О.Е. Елисеева, В.П. Ивашенко, В.М. Казан Н.А. Гулякина, Н.В. Беззубенок, Т.Л. Лемешева, Р.Е. Сердюков И.Б. Фоминых Представление и обработка знаний в графодинамических ассоциативных машинах / В.В.Голенков, О.Е.Елисеева, В.П.Ивашенко и др.: Под ред. В.В.Голенкова. – Мн.: БГУИР, 2001. – 412 с.

ISBN 985-444-312- Рассмотрены графодинамические ассоциативные модели представления и обработки знаний в систе мах искусственного интеллекта. В основе этих моделей лежит, во-первых, представление всевозмож ных знаний в виде однородных семантических сетей, имеющих базовую теоретико-множественную ин терпретацию, и, во-вторых, трактовка обработки знаний как графодинамического процесса, т.е. как процесса изменения конфигурации семантических сетей.

В книгу вошли результаты проектов, финансируемых Белорусским Республиканским Фондом фунда ментальных исследований в рамках совместной белорусско-российской программы фундаментальных исследований «БРФФИ-РФФИ 2000»: «Разработка принципов и методов создания интегрированных динамических экспертных систем» (№ 00-7036), «Анализ и моделирование псевдооптических нейрон ных сетей» (№ 00-7029).

Книга предназначена как для опытных специалистов, так и для аспирантов и студентов, интересую щихся проблемами искусственного интеллекта.

Табл. 17. Ил. 270. Библиогр.: 693 назв.

Рецензенты:

доктор технических наук А.С.Гринберг доктор технических наук Б.М.Лобанов доктор технических наук Н.А.Ярмош Издано при поддержке СП International Business Alliance Рекомендовано к печати Советом БГУИР (протокол № 2 от 25.10.2001) ISBN 985-444-312- © Коллектив авторов, Belarusian state university of informatics and radioelectronics KNOWLEDGE REPRESENTATION AND PROCESSING IN GRAPH-DYNAMIC ASSOCIATIVE COMPUTERS Edited by V.V. Golenkov Minsk Knowledge Representation and Processing in Graph-Dynamic Associative Computers. V.V. Golenkov, O.E. Eliseeva, V.P. Ivashenko and others. Edited by V.V. Golenkov. - Minsk, BSUIR, 2001. – 412 с.

ISBN 985-444-312- Graph-dynamic associative models for representation and processing of knowledge in artificial intelligence systems are represented. The base of this model is, firstly, a description of different types of knowledge represented by homogeneous semantic networks having a base set-theoretic interpretation and, secondly, in terpretation of knowledge processing as a graph-dynamic process, i.e. a process of semantic networks confi guration modification.

The results of the projects financed by the Belarusian Republic Fund of Fundamental Researches realized in a framework of a joint program of fundamental researches “BRFFR – RFFR – 2000”: “ Development of principles and methods for construction of integrated dynamic expert systems”(No. 00-7036), “ Analysis and simulation of pseudo-optical neuron networks” (No. 00 – 7029) are included.

The book is intended for skillful specialists as well as for postgraduates and students taking an interest in ar tificial intelligence.

Reviewers:

Dr.Sc. A.S. Grinberg,;

Dr.Sc. B.M. Lobanov;

Dr.Sc. N.A. Jarmosh.

Issued under sponsorship of JV International Business Alliance.

Содержание Предисловие...................................................................................................................................... Введение................................................................................................................................................................ 1. Графодинамическая парадигма обработки информации...................................................................... 1.1. Концепция графодинамических моделей......................................................................................... 1.1.1. Понятие формальной модели обработки информации.................................................... 1.1.2. Классификация формальных моделей обработки информации..................................... 1.1.3. Интеграция и интерпретация формальных моделей обработки информации............. 1.1.4. Семиотические модели обработки информации............................................................... 1.1.5. Графодинамические ассоциативные модели обработки знаний и известные виды моделей представления знаний.................................................................................. 1.2. Графовые языки.................................................................................................................................... 1.2.1. Понятие реляционной структуры как уточнение понятия предметной области и понятия информационной конструкции................................................................................ 1.2.2. Линейные тексты...................................................................................................................... 1.2.3. Нелинейные тексты................................................................................................................. 1.2.4. Денотационная семантика текстов....................................................................................... 1.2.5. Классификация языков........................................................................................................... 1.2.6. Семантические сети и семантические графовые языки................................................... 1.3. Абстрактные графодинамические ассоциативные машины......................................................... 1.3.1. Абстрактные машины обработки информации и соответствующие им операции, элементарные процессы и микропрограммы...................................................................... 1.3.2. Классификация абстрактных машин обработки информации......................................... 1.3.3. Графодинамические параллельные асинхронные абстрактные машины как наиболее перспективный класс абстрактных машин для проектирования сложных интеллектуальных систем...................................................................................... Выводы к разделу 1....................................................................................................................................... 2. Теоретико-множественные принципы представления фактографических знаний в памяти графодинамических ассоциативных машин.............................................................................................. 2.1. Базовые понятия, лежащие в основе языка SCB............................................................................ 2.2. Основные положения языка SCB (Semantic Code Basic)............................................................ 2.3. Ядро языка SCBg (Semantic Code Basic graphical) – графической модификации языка SCB. 2.4. Средства обеспечения наглядности языка SCBg........................................................................... 2.5. Ядро языка SCBs (Semantic Code Basic string) – линейной модификации языка SCB............. 2.6. Формирование идентификаторов в языке SCB............................................................................... 2.7. Приведение текстов языка SCBs к лаконичному виду................................................................... Представление и обработка знаний в графодинамических ассоциативных машинах 2.8. Формальное описание синтаксиса языка SCBs............................................................................... Выводы к разделу 2....................................................................................................................................... 3. Представление основных математических структур на языке SCB....................................................... 3.1. Типология множеств и их представление в языке SCB. Основные множества языка SCB и соответствующие им ключевые узлы.................................................................................... 3.2. Понятие кортежа. Атрибуты элементов кортежа. Представление кортежей в языке SCB.

Типология кортежей............................................................................................................................. 3.2.1. Понятие кортежа и атрибута.................................................................................................. 3.2.2. Примеры кортежей и их представление в языках SCBg и SCBs..................................... 3.2.3. Типология кортежей................................................................................................................. 3.3. Понятие отношения. Представление отношений в языке SCB. Типология отношений.

Классические и неклассические отношения.................................................................................... 3.3.1. Обобщение традиционной трактовки отношений.............................................................. 3.3.2. Типология отношений на основе базовой типологии множеств...................................... 3.3.3. Типология отношений на основе типологии кортежей, входящих в состав отношения, а также анализа соотношения между кортежами......................................... 3.3.4. Типология отношений на основе понятия проекции и понятия области определения 3.3.5. Типология отношений на основе понятия функциональной зависимости..................... 3.3.6. Представление и типология классических отношений...................................................... 3.3.7. Отношения предельного вида............................................................................................... 3.3.8. Типология бинарных отношений и метаотношения над ними......................................... 3.3.9. Множество соответствий как метаотношение, заданное на множестве бинарных ориентированных отношений................................................................................................ 3.3.10. Типология тернарных отношений и метаотношения над ними........................................ 3.3.11. Отношения над множествами................................................................................................ 3.3.12. Отношения над кортежами..................................................................................................... 3.3.13. Отношения над отношениями............................................................................................... 3.3.14. Числовые отношения.............................................................................................................. 3.4. Представление реляционных структур в языке SCB. Типология реляционных структур.

Классические и неклассические реляционные структуры............................................................. 3.4.1. Представление реляционных структур в языке SCB......................................................... 3.4.2. Типология реляционных структур......................................................................................... 3.4.3. Отношения над реляционными структурами. Реляционные метаструктуры................ 3.4.4. Графовые структуры и отношения над ними...................................................................... Выводы к разделу 3....................................................................................................................................... Содержание 4. Ядро открытого семейства графовых языков представления знаний, построенных на теоретико-множественной основе............................................................................................................... 4.1. Основные понятия, лежащие в основе логических языков........................................................... 4.2. Язык SC (Semantic Code), являющийся основой построения различных логических языков и языков представления знаний........................................................................................... 4.3. Язык SCg (Semantic Code graphical) – графическая модификация языка SC............................ 4.4. Язык SCs (Semantic Code string) – линейная модификация языка SC........................................ 4.5. Ключевые узлы графового языка SC................................................................................................ 4.6. Понятие sc-подъязыка. Семейство графовых языков, построенных на базе языка SC........... 4.7. Понятие абстрактной sc-машины....................................................................................................... 4.8. Понятие формальной sc-модели....................................................................................................... Выводы к разделу 4....................................................................................................................................... 5. Представление логических формул и формальных теорий в памяти графодинамических ассоциативных машин................................................................................................................................... 5.1. Принципы построения графового логического языка SCL (Semantic Code Logic) на теоретико-множественной основе..................................................................................................... 5.2. Запись логических формул с использованием стилизованного естественного языка............. 5.3. Язык SCLs (Semantic Code Logic string) – формальный линейный логический язык классического типа, использующий язык SCs для записи атомарных логических формул................................................................................................................................................... 5.4. Язык SCLg (Semantic Code Logic graphical) – графический вариант изображения текстов языка SCL............................................................................................................................................... 5.5. Примеры записи логических формул на предложенных логических языках.............................. 5.6. Формальная метатеория и её представление на языке SCL........................................................ Выводы к разделу 5....................................................................................................................................... 6. Типология знаний и языки представления знаний в графодинамических ассоциативных машинах 6.

1. Представление знаний, связанных с понятием измерения........................................................... 6.2. Описание динамических систем........................................................................................................ 6.3. Описание целей в графодинамических ассоциативных машинах............................................... 6.4. Гипертекстовые семантические сети................................................................................................ 6.5. Принципы представления нейросетевых моделей......................................................................... 6.5.1. Краткое описание полной прямолинейной модели псевдооптической нейронной сети и методов расчета её поведения.................................................................................. 6.5.2. Принципы представления псевдооптических нейросетей в памяти графодинамических машин.................................................................................................... Выводы к разделу 6....................................................................................................................................... Представление и обработка знаний в графодинамических ассоциативных машинах 7. Навигационно-поисковая графодинамическая ассоциативная машина............................................... 7.1. Операции навигационно-поисковой графодинамической ассоциативной машины.................. 7.1.1. Информационные конструкции, описывающие состояние навигационно поисковой графодинамической ассоциативной машины.................................................. 7.1.2. Семейство операций поиска теоретико-графовой окрестности указываемого sc элемента.................................................................................................................................... 7.1.3. Семейство операций поиска в рамках указываемой формальной теории всех истинных высказываний, релевантных указываемой высказывательной форме (заданному образцу)................................................................................................................ 7.1.4. Семейство операций поиска семантических окрестностей указываемого sc-элемента............................................................................................................................... 7.1.5. Семейство операций поиска семантической связи между (двумя или более) указываемыми sc-элементами.......................................................................................................................... 7.1.6. Семейство навигационно-поисковых операций в гипертекстовой семантической сети............................................................................................................................................. 7.2. Пример работы навигационно-поисковой графодинамической ассоциативной машины........ Выводы к разделу 7....................................................................................................................................... 8. Графодинамические ассоциативные машины вывода............................................................................. 8.1. Семейство легко интегрируемых абстрактных графодинамических ассоциативных машин вывода....................................................................................................................................... 8.1.1. Информационные конструкции, описывающие состояние абстрактной графодинамической ассоциативной машины вывода....................................................... 8.1.2. Операции абстрактной графодинамической ассоциативной машины вывода............. 8.2. Решение задач в графодинамических ассоциативных машинах вывода................................... Выводы к разделу 8....................................................................................................................................... Заключение............................................................................................................................................................ Литература............................................................................................................................................................. CONTENTS Annotation............................................................................................................................................. Introduction.............................................................................................................................................................. 1. Information Processing. Graph-Dynamic paradigm....................................................................................... 1.1. Conception of graph-dynamic models................................................................................................... 1.1.1. Concept of information processing formal model..................................................................... 1.1.2. Classification of information processing formal models........................................................... 1.1.3. Information processing formal models integration and interpretation...................................... 1.1.4. Semiotic models of information processing.............................................................................. 1.1.5. Graph-dynamic knowledge processing formal models and admitted model types of knowledge representation.......................................................................................................... 1.2. Graph languages.................................................................................................................................... 1.2.1. Concept of a relational structure as the concept specification of the subject and infor mation structure.......................................................................................................................... 1.2.2. Linear texts................................................................................................................................. 1.2.3. Nonlinear texts............................................................................................................................ 1.2.4. Denotative text semantics.......................................................................................................... 1.2.5. Language classification.............................................................................................................. 1.2.6. Semantic networks and semantic graphic languages............................................................. 1.3.

Abstract

graph-dynamic associative computers.................................................................................... 1.3.1. Information processing abstract computers and corresponding operations, elementary processes and microprograms.................................................................................................. 1.3.2. Classification of information processing abstract computers................................................... 1.3.3. Graph-dynamic parallel asynchronous abstract computers as the most perspective class of abstract computers for designing complex intelligent systems.................................. Chapter 1 conclusions...................................................................................................................................... 2. Set-Theoretical principles of factual knowledge representation in memory of graph-dynamic associa tive computers................................................................................................................................................... 2.1. SCB language (Semantic Code Basic). Basic statements................................................................... 2.2. SCB language (Semantic Code Basic). Basic concepts...................................................................... 2.3. SCBg kernel (Semantic Code Basic graphical) – SCB graphical modification................................... 2.4. SCB visual methods features................................................................................................................. 2.5. SCBs kernel (Semantic Basic Code string) – SCB linear modification................................................ 2.6. Identifier compilation in SCB................................................................................................................... 2.7. SCB texts reduction to laconic form....................................................................................................... 2.8. SCB Syntax. Formal description............................................................................................................ Knowledge Representation and Processing in Graph-Dynamic Associative Computers Summary to Chapter 2..................................................................................................................................... 3. SCB description of basic mathematical structures........................................................................................... 3.1. Set typology and their representation in SCB. SCB basic sets and their corresponding key nodes....................................................................................................................................................... 3.2. Cortege concept. Attributes of cortege elements. Cortege representation in SCB. Cortege ty pology...................................................................................................................................................... 3.2.1. Cortege and attribute concept................................................................................................... 3.2.2. Cortege samples and their description in SCBg and SCBs..................................................... 3.2.3. Cortege typology........................................................................................................................ 3.3. Concept of relation. Relation representation in SCB. Relation typology. Classical and non classical relations.................................................................................................................................... 3.3.1. Traditional relation generalization. Resume.............................................................................. 3.3.2. Relation typology based on set base typology........................................................................ 3.3.3. Relation typology based on typology of corteges belonging to a relation............................... 3.3.4. Relation typology based on projection concept........................................................................ 3.3.5. Relation typology based on functional dependence concept................................................... 3.3.6. Description and typology of classical relations.......................................................................... 3.3.7. Boundary relations..................................................................................................................... 3.3.8. Binary relations typology and metarelations............................................................................. 3.3.9. Set of correspondences as a metarelation assigned on sets of binary oriented relations..... 3.3.10. Ternary relations typology and metarelations........................................................................... 3.3.11. Relations on sets........................................................................................................................ 3.3.12. Relations on corteges................................................................................................................ 3.3.13. Relations on relations................................................................................................................. 3.3.14. Numeric relations........................................................................................................................ 3.4. Representation of relational structures in SCB. Relational structures typology. Classical and nonclassical relational structures............................................................................................................ 3.4.1. Description of relational structures in SCB................................................................................ 3.4.2. Typology of relational structures................................................................................................ 3.4.3. Relations on relational structures. Relational metastructures.................................................. 3.4.4. Graphic structures and relations on them................................................................................. Chapter 3. Conclusions.................................................................................................................................... 4. Kernel of the open set of knowledge representation graph languages created on set-theory base........... 4.1. Basic concepts of logic languages......................................................................................................... CONTENTS 4.2. SC language (Semantic Code) as a base for creating various logical languages and knowl edge representation languages.............................................................................................................. 4.3. SCg language (Semantic Code graphical) – SC graphical modification............................................. 4.4. SCs language ( Semantic Code string) – SC linear modification......................................................... 4.5. Key nodes of SC graph language.......................................................................................................... 4.6. SC-sub language concept. Set of graph languages created on SC basis.......................................... 4.7. Concept of abstract sc-computer........................................................................................................... 4.8. Concept of formal sc-model................................................................................................................... Chapter 4 conclusions...................................................................................................................................... 5. Description of logical formulas and formal theories in memory of graph-dynamic associative com puters................................................................................................................................................................. 5.1. Principles of SCL graph logical language (Semantic Code Logic) construction on set-theory basis......................................................................................................................................................... 5.2. Logical formulas recording using conventionalized natural language.................................................. 5.3. SCLs language (Semantic Code Logic string) – a formal linear logical language of a classical type using SCs for recording atomic logical formulas........................................................................... 5.4. SCLg language – graphical variant for reproducing SCL texts............................................................ 5.5. Samples of recording of logical expressions in conventionalized natural language............................ 5.6. Formal meta theory and its description in SCL..................................................................................... Chapter 5 conclusions.

..................................................................................................................................... 6. Knowledge typology and knowledge representation languages in graph-dynamic associative com puters................................................................................................................................................................. 6.1. Knowledge representation related to a measure concept.................................................................... 6.2. Dynamic systems description................................................................................................................. 6.3. Description of aims in graph-dynamical associative computers........................................................... 6.4. Hypertext semantic networks................................................................................................................. 6.5. Principles of description of neuronet models......................................................................................... 6.5.1. Brief description of a total rectilinear model of pseudo-optical neuronet and of methods of calculation of its behaviour..................................................................................................... 6.5.2. Principles of description of pseudo-optical neuronets in graph-dynamical computers memory....................................................................................................................................... Conclusions to Chapter 6................................................................................................................................. 7. Navigation and search graph-dynamical associative computer..................................................................... 7.1. Navigation and search graph-dynamical associative computer operation.......................................... 7.1.1. Informational constructions describing a status of navigation and search graph dynamical associative computer............................................................................................... Knowledge Representation and Processing in Graph-Dynamic Associative Computers 7.1.2. Search operations set of theoretical graphical area of the specified sc-element.................... 7.1.3. Search operations set in a specified formal theory boundaries of all true expressions relevant to the specified expressive form (given specimen).................................................... 7.1.4. Search operations set of semantic areas of the specified sc-element.................................... 7.1.5. Search operations set of the semantic connection between two or more specified sc elements..................................................................................................................................... 7.1.6. Navigation and search operations set in hypertext semantic network.................................... 7.2. A sample of a navigation and search graph-dynamical associative computer operation................... Conclusions to Chapter 7................................................................................................................................. 8. Graph-dynamical associative logical computers.............................................................................................. 8.1. A set of easily integrated abstract graph-dynamical associative logical computers............................ 8.1.1. Information constructions describing a status of an abstract graph-dynamical associa tive logical computer................................................................................................................... 8.1.2. Abstract graph-dynamical associative logical computer operations........................................ 8.2. Task solution by abstract graph-dynamical associative logical computers......................................... Conclusions to Chapter 8................................................................................................................................. Conclusion............................................................................................................................................................... References.............................................................................................................................................................. Предисловие Данная книга посвящена рассмотрению графодинамических ассоциативных моделей представления и обработки знаний в системах искусственного интеллекта. В основе этих моделей лежит, во-первых, представление всевозможных знаний в виде однородных семантических сетей, имеющих базовую тео ретико-множественную интерпретацию, и, во-вторых, трактовка обработки знаний как графодинамиче ского процесса, т.е. как процесса изменения конфигурации семантических сетей.

Особенностью предлагаемых моделей является:

• ассоциативность;

• легкая интегрируемость;

• возможность обработки знаний не только простой, но и сложной структуры;

• единство языка и метаязыка;

• ориентация на параллельную асинхронную обработку знаний.

Данная книга предназначена как для специалистов в области искусственного интеллекта, так и для ас пирантов и студентов, интересующихся проблемами искусственного интеллекта. В частности, матери ал данной книги может быть использован в таких учебных дисциплинах специальности «Искусственный интеллект», как:

• «Математические основы искусственного интеллекта»;

• «Модели представления знаний, базы данных и СУБД»;

• «Нейросетевые модели и нейрокомпьютеры»;

• «Логические основы интеллектуальных систем»;

• «Технология и инструментальные средства проектирования интеллектуальных систем».

Материалы данной книги являются результатом выполнения следующих проектов:

• «Параллельная графовая вычислительная система, ориентированная на решение задач искусст венного интеллекта». Проект финансировался Министерством Промышленности Республики Бела русь и выполнялся под руководством В.В.Голенкова рядом организаций – Научно исследовательским институтом электронных вычислительных машин (НИИЭВМ), Институтом тех нической кибернетики Национальной Академии Наук Беларуси, Белорусским государственным уни верситетом информатики и радиоэлектроники. Со стороны НИИЭВМ большой вклад в выполнение этого проекта внесли В.М.Казан и Л.М.Романовская.

• «Разработать и реализовать семейство легко интегрируемых языков представления знаний и фор мальных моделей параллельной асинхронной переработки сложноструктурированных знаний, со ответствующих разным стратегиям решения трудноформализуемых задач». Проект финансировал ся Фондом Информатизации РБ.

• «Разработать инструментальные средства построения интеллектуальных систем на основе графо вого языка логического программирования, ориентированного на распределенную переработку ин тегрированных баз данных и знаний». Проект финансировался Фондом Информатизации РБ.

• «Разработка принципов и методов создания интегрированных динамических экспертных систем».

Проект финансируется Белорусским республиканским фондом фундаментальных исследований в рамках совместной белорусско-российской программы фундаментальных исследований “БРФФИ РФФИ 2000”, № 00-7036. Руководителем этого проекта с российской стороны является доктор тех нических наук И.Б.Фоминых (Российский НИИ информационных технологий и автоматизации проек тирования).

• «Анализ и моделирование псевдооптических нейронных сетей». Проект финансируется Белорус ским республиканским фондом фундаментальных исследований в рамках совместной белорусско российской программы фундаментальных исследований “БРФФИ-РФФИ 2000”, № 00-7029. Руково дителем этого проекта с российской стороны является доктор технических наук О.П.Кузнецов (Ин ститут проблем управления Российской Академии Наук), предоставленные которым материалы были использованы в 6-м разделе данной книги.

Основные исполнители указанных проектов – это лаборатория искусственного интеллекта Института технической кибернетики Национальной Академии Наук Беларуси, лаборатория интеллектуальных систем Белорусского государственного университета информатики и радиоэлектроники (БГУИР), ка федра интеллектуальных информационных технологий БГУИР, осуществляющая подготовку специа листов по специальности «Искусственный интеллект».

Начиная с 1996 года кафедра интеллектуальных информационных технологий БГУИР активно сотруд ничает с компанией JV International Business Alliance. Благодаря этому сотрудничеству, кафедра за ко роткий срок в современных непростых условиях достигла необходимого уровня. Формы сотрудничест Предисловие ва были направлены не только на повышение уровня подготовки молодых специалистов, в том числе путем подключения студентов (начиная со 2-го курса) к серьезным проектам, но и на совместную раз работку перспективных конкурентоспособных наукоемких программных продуктов. Данная книга явля ется этому подтверждением.

В связи с вышесказанным, авторы книги выражают благодарность компании JV International Business Alliance за сотрудничество в развитии интеллектуальных информационных технологий, финансовую поддержку этих работ и, в частности, поддержку данного издания, а также за содействие в развитии специальности «Искусственный интеллект».

Авторы книги выражают искреннюю признательность всем участникам проектов, результаты которых вошли в книгу, преподавателям и аспирантам кафедры интеллектуальных информационных техноло гий БГУИР, а также студентам специальности «Искусственный интеллект», принимающим активное участие в выполнении проектов и их внедрении в учебный процесс. Следует особо отметить таких сту дентов, как А.Рукин, С.Хованский, А.Слиборский, С.Шкред, М.Рафалович, Д.Рожанский.

Особую благодарность авторы книги выражают создателю Российской Ассоциации искусственного ин теллекта Д.А.Поспелову, а также всем членам этой Ассоциации за многолетнюю поддержку и плодо творное сотрудничество.

Авторы книги выражают свою признательность С.В.Петрову, работы которого в области графовых грамматик, а также его активный интерес к исследованиям авторов были важным стимулом развития этих исследований.

В книге для более наглядного и понятного восприятия текста принят ряд соглашений.

Текст книги разбивается на нумеруемые разделы, подразделы и пункты. Наименования разделов, под разделов и пунктов выделяются жирным шрифтом разного размера. В тексте встречаются также фраг менты, имеющие свои заголовки, которые выделяются разреженным жирным шрифтом. Такими заго ловками выделяются: определения, утверждения, пояснения, доказательства, тексты формальных языков, рисунки, списки ключевых понятий, операции, микропрограммы и др. Указанные фрагменты текста могут иметь номер, который начинается с номера соответствующего раздела, подраздела или пункта.

Второстепенные примечания в тексте выделяются мелким шрифтом.

В начале подразделов и пунктов приводится список ключевых понятий, рассматриваемых в данном подразделе или пункте. В списке ключевых понятий и в той части текста, где это ключевое понятие оп ределяется, оно выделяется жирным шрифтом.

Наиболее важные фразы, на которые рекомендуется обратить особое внимание, выделяются подчер киванием.

Весь материал книги иллюстрируется подробными примерами и иллюстрациями. Формальные тексты выделяются жирным курсивом и иногда для наглядности заключаются в "рамочки".

Приводимые в тексте библиографические ссылки, помимо порядкового номера в списке литературы, содержат также (в круглых скобках) краткие идентификаторы этих ссылок, в которых указывается фа милия автора, год издания и аббревиатура названия статьи или книги. Например, ссылка (П о с п е л о в Д. А. 1 9 8 6 к н - С и т у а У ) означает, что речь идет о книге, автор которой Поспелов Д.А., издана книга в 1986 году и ее наименование «Ситуационное управление: Теория и практика».

Кроме того, в тексте используются различные шрифты для всевозможных разделителей (таких как точ ка, запятая, двоеточие, скобки и т.п.). Различие способов отображения разделителей продиктовано тем фактом, что описываемые формальные языки также содержат разделители, которые должны отли чаться от тех, которые используются в обычном естественно-языковом тексте. В частности, использу ется три вида кавычек: "прямые" симметричные кавычки "... " – для выделения всевозможных ино сказаний;

асимметричные жирные кавычки “... ” – для явного выделения (если это требуется в данном контексте) фрагментов формального текста описываемых языков;

угловые кавычки «... » – для выделения всевозможных наименований или цитат.

Введение Расширение областей применения методов и средств искусственного интеллекта приводит к следующему:

• существенно увеличиваются размеры перерабатываемых баз знаний;

• усложняется структура перерабатываемых знаний. Это, в частности, вызвано переходом к предметным областям, имеющим сложную иерархическую, многоуровневую структуру, а также активным использова нием метаинформации (метазнаний), что приводит к расслоению базы знаний на уровни в соответствии с тем, какие фрагменты знаний и по отношению к каким являются метазнаниями. В базе знаний современ ной интеллектуальной системы должно поддерживаться описание связей между связями, связей между целыми структурами, связей между различными фрагментами перерабатываемых баз знаний. Сложно структурированный характер имеют интенсиональные знания, т.е. знания о свойствах и законах описывае мых предметных областей, знания о семантике естественных языков, знания о нестационарных (динами ческих) системах, которые формально определяются как метасистемы, заданные на стационарных систе мах, определяющих различные состояния (ситуации) нестационарной системы, знания о конфликтующих системах с различным числом уровней рефлексии;

• усложняется семантика и расширяется типология задач, решаемых в интеллектуальных системах, что, в свою очередь, приводит к усложнению стратегий, используемых для их решения, к существенному услож нению операций (механизмов, правил) переработки знаний и к существенному увеличению их количества.

В современных интеллектуальных системах используются не только классические, но и всевозможные не классические логики ( нечеткие логики, ситуационные логики, логики доверия, логики аргументации, логики открытия, логики разрешения противоречий, различные прикладные логики, псевдофизические логики, ло гики, поддерживающие немонотонный вывод в открытых квазиаксиоматических теориях, логики, модели рующие различного вида правдоподобные рассуждения - рассуждения "здравого смысла", рассуждения по аналогии, рассуждения по ассоциации, рассуждения на основе убеждений);

• существенно повышаются требования к открытости (гибкости, наращиваемости, модифицируемости) ин теллектуальных систем. Открытость системы характеризуется возможностью широкого развития системы путем ее локальных изменений, высокой технологичностью (низкими накладными расходами) эволюции системы. Открытый характер предотвращает моральное старение сложных интеллектуальных систем, в ходе эксплуатации которых продолжается активный процесс их создания. В интеллектуальных системах нового поколения в ходе их эксплуатации легко наращиваться и модифицироваться должны не только са ми базы знаний, но и языки представления знаний, а также системы операций переработки знаний (правил вывода). Открытый, гибкий, модифицируемый, легко перестраиваемый, адаптируемый характер интеллек туальных систем нового поколения означает то, что их формальной основой являются уже не формальные модели (формальные системы), в которых фиксируются язык, совокупность аксиом и система правил вы вода, а семиотические модели, в которых не фиксируются ни язык, ни аксиомы, ни правила вывода;

• появляется необходимость в том, чтобы из нескольких интеллектуальных систем можно было легко по строить интегрированную систему. Здесь имеются в виду и интеграция языков представления знаний, и интеграция самих баз знаний, и интеграция систем операций переработки знаний. В современные интел лектуальные системы должны легко интегрироваться (при необходимости) самые различные модели пе реработки знаний: и классические модели дедуктивного вывода, и модели нечеткого вывода, и модели ин дуктивного вывода (обнаружения закономерностей, формирования понятий, формирования гипотез), и всевозможные модели распознавания (классификации, идентификации, обнаружения), и модели обуче ния, и модели принятия решений (планирования поведения, ситуационного управления), и многие другие модели. Возможность такой интеграции различных моделей, в частности, позволяет легко синтезировать конкретную интегрированную модель переработки информации, требуемую для конкретной прикладной интеллектуальной системы, из имеющегося арсенала стратегий и механизмов решения задач;

• существенно повышается потребность в гибридных интеллектуальных системах, которые представляют собой результат интеграции интеллектуальных систем с другими типами систем переработки информации (например, с различными пакетами прикладных программ, с различными информационно-поисковыми системами, поддерживаемыми различными СУБД);

• появляется необходимость в интеграции дискретных и непрерывных моделей переработки информации (к последним, в частности, могут быть отнесены нейросетевые модели) и к созданию моделей переработки информации, сочетающих в себе как дискретные, так и непрерывные свойства (к таким моделям, в частно сти, могут быть отнесены формальные модели нечеткого логического вывода);

• появляется острая необходимость в создании эффективных средств защиты от несанкционированных из менений, вносимых в интеллектуальную систему в ходе ее эксплуатации (это оборотная сторона высокого уровня гибкости), а также от несанкционированного применения интеллектуальной системы, в частности, от несанкционированного доступа к хранимым знаниям. К указанным средствам защиты относятся, в част ности, средства обнаружения противоречий как в базах знаний, так и в системах операций переработки знаний, средства тестирования (отладки) баз знаний и систем операций;

Представление и обработка знаний в графодинамических ассоциативных машинах появляется необходимость в поддержке взаимодействия интеллектуальной системы (в ходе решения за • дачи) не только с одним пользователем, но и с целым коллективом пользователей. В рамках такого кол лективного (распределенного) решения общей задачи интеллектуальная система становится равноправ ным членом этого коллектива, обеспечивающим координацию совместного решения соответствующей за дачи. Указанные интеллектуальные системы строятся на основе специального класса моделей решения задач - кооперативных моделей [1;

647] (А б д р а х м а н о в Б. К. 1 9 9 0 с т - И с с л е В Р А ;

M a c i n t o s h D. J.. 1 9 8 7 a r t - D i s t r D E f D E S ).

Перечисленные тенденции развития интеллектуальных систем, в свою очередь, приводят к недопустимому увеличению времени реакции создаваемых прикладных интеллектуальных систем, а также к недопустимому увеличению сроков разработки и отладки прикладных интеллектуальных систем.


В настоящее время разработчиков и потребителей прикладных интеллектуальных систем не устраивает ни производительность этих систем, ни степень их гибкости, которая в конечном счете определяется трудоемко стью внесения изменений в ходе отладки интеллектуальных систем или в ходе их совершенствования. Оче видно, что всем этим сдерживается использование в прикладных интеллектуальных системах мощных совре менных моделей представления и переработки знаний, создаваемых в теоретических исследованиях по ис кусственному интеллекту. Признанным в настоящее время является то, что разрешение указанного противо речия лежит в направлении создания компьютеров, имеющих нетрадиционную архитектуру и ориентиро ванных на реализацию интеллектуальных систем. Тем не менее результаты исследований по созданию таких компьютеров представляются в настоящее время достаточно скромными. Причиной этого является не только сложность проблемы, но и то, что работы по созданию средств аппаратной поддержки интеллектуальных сис тем либо направлены на аппаратную поддержку частных аспектов и не претендуют на повышение эффектив ности всей технологии проектирования интеллектуальных систем, либо ориентируются на весьма простые на сегодняшний день модели представления и переработки знаний, в результате чего не поддерживаются ни сложные иерархические структуры знаний, ни сложные правила вывода, ни семиотические (самоизменяемые, динамические) модели переработки знаний, ни интеграция различных моделей переработки знаний.

Итак, расширение областей применения методов и средств искусственного интеллекта приводит к необходи мости создания принципиально новых инструментальных средств, поддерживающих переработку сложно структурированных знаний, а также легко расширяемые и модифицируемые стратегии решения неформализо ванных задач. В основе таких инструментальных средств должны лежать специальные компьютеры, ориенти рованные на параллельную переработку сложноструктурированных знаний (параллелизм здесь необходим для обеспечения требуемой производительности сложных интеллектуальных систем), а также согласованные с этими компьютерами языки представления знаний и формальные модели параллельной переработки зна ний.

Целесообразность комплексного подхода к созданию параллельных компьютеров переработки сложнострук турированных знаний подтверждается опытом разработки различных нетрадиционных компьютеров. Этот опыт показывает, что практическая и, следовательно, коммерческая ценность каждой такой разработки обу словливается не столько эффективностью самого компьютера, сколько эффективностью технологии его ис пользования. В особенности это касается компьютеров, требующих уточнения нетрадиционных информаци онных технологий.

Для интеллектуальных систем нового поколения необходимость перехода от создания отдельных моделей переработки информации к созданию легко расширяемого семейства согласованных друг с другом моделей обусловлена, во-первых, тем, что в интеллектуальных системах должны использоваться не только собственно модели переработки знаний (модели дедуктивного вывода, модели индуктивного вывода, модели правдопо добных рассуждений и т.д.), но и нейросетевые модели, а также модели, ориентированные на использование хранимых программ, имеющих самую разнообразную денотационную и операционную семантику, и, во вторых, тем, что практическая реализация всевозможных моделей переработки знаний предполагает их ин терпретацию в конечном счете на основе процедурных моделей. Необходимость переноса акцента с разра ботки отдельных моделей на разработку целого семейства согласованных друг с другом моделей имеет осо бую актуальность, если речь идет о создании семейства параллельных асинхронных моделей. Это связано с тем, что проблема интерпретации параллельных моделей переработки знаний на основе соответствующих процедурных моделей является нетривиальной, так как подходящие для этой цели процедурные параллель ные модели отсутствуют.

В данной книге, а также в работе [411] (П р о г р В А М - 2 0 0 1 к н ) описываются результаты исследований, ко торые посвящены созданию легко расширяемого семейства согласованных друг с другом моделей парал лельной переработки информации, в состав которого включаются:

Введение различные модели параллельной переработки знаний, соответствующие различным логикам, различным • стратегиям решения задач;

различные модели, обеспечивающие реализацию хранимых в памяти программ и неформальных проце • дур, устроенных самым различным способом;

базовые модели, обеспечивающие интерпретацию всех вышеперечисленных моделей, ориентированные • на реализацию в специально предназначенных для этого параллельных компьютерах и определяющие архитектуру этих компьютеров.

Указанные формальные модели, соответствующие различным уровням параллельной интеллектуальной сис темы, нецелесообразно разрабатывать независимо друг от друга, так как хорошая согласованность этих мо делей, основанная на простых принципах их интеграции и интерпретации, является важнейшим фактором эффективности интеллектуальной системы в целом.

Предлагаемый подход к решению поставленных задач основан на следующих положениях:

ориентация на графодинамическую парадигму переработки информации, в основе которой лежит понятие • графодинамической (нелинейной структурно перестраиваемой) памяти, где поддерживается развитая форма ассоциативного доступа, а переработка информации сводится не только к изменению состояния элементов памяти, но и к изменению конфигурации связей между ними;

• создание в рамках графодинамической парадигмы целого семейства графовых языков (графовых языков представления знаний различного вида, графовых языков программирования), т.е. языков, конструкциями (текстами) которых являются графовые конструкции;

• использование принципа языка-ядра (базового языка) при создании указанного выше семейства графо вых языков;

• ориентация на открытые языки;

• стремление максимальным образом приблизиться в создаваемых графовых языках к семантическому представлению информации, основанному на теоретико-множественной парадигме, что приводит к ис пользованию специальных семантических сетей в качестве конструкций этих языков;

• ориентация на однородные семантические сети. Семантические сети, относящиеся к классу однородных, обеспечивают более унифицированное представление различного вида информации и тем самым суще ственно упрощают интеграцию различной информации в рамках одной базы знаний, а также существенно упрощают реализацию различных графодинамических моделей;

• стремление к созданию простых и выразительных метаязыковых средств в используемых однородных се мантических сетях, что должно обеспечить представление сложноструктурированной информации любого вида;

• ориентация на асинхронный (децентрализованный) принцип управления процессом переработки инфор мации, который по сравнению с синхронным принципом обеспечивает более высокую гибкость моделей переработки информации.

Основным результатом работы является комплекс инструментальных средств проектирования прикладных интеллектуальных систем различного назначения, включающий следующие компоненты:

• фактографический язык SCB (Semantic Code Basic);

• язык SC (Semantic Code), являющийся расширением языка SCB и основой для построения различных ло гических языков и языков программирования;

• язык SCL (Semantic Code Logic), являющийся одним из возможных (но не единственно возможным) логи ческих языков, построенных на основе языка SC;

• язык описания целей (заданий) в графодинамических ассоциативных машинах;

• язык SCP (Semantic Code Programming), являющийся языком программирования, ориентированным на пе реработку знаний, представленных в виде текстов языка SC и его подъязыков;

• среда разработки прикладных интеллектуальных систем, включающая средства ввода и редактирования баз знаний на указанных языках, средства разработки и отладки соответствующих программ.

Практическая ценность полученных результатов заключается в том, что предложенный инструментальный комплекс проектирования параллельных интеллектуальных систем позволяет, во-первых, существенно рас ширить области применения методов и средств искусственного интеллекта и, во-вторых, значительно повы сить возможности проектируемых интеллектуальных систем. Это достигается благодаря:

• эффективной поддержке сложноструктурированных знаний;

• поддержке гибких (открытых, легко расширяемых, модифицируемых) и мощных стратегий и механизмов решения трудноформализуемых задач;

Представление и обработка знаний в графодинамических ассоциативных машинах поддержке параллельной переработки знаний.

• Перспективными направлениями применения предложенного в данной работе комплекса средств проектиро вания интеллектуальных систем являются все те приложения, где приходится оперировать сложноструктури рованными знаниями, где требуется использование сложных моделей решения задач, где необходим высокий уровень гибкости систем, где имеют место серьезные ограничения во времени. Примерами таких приложений являются:

• подсистемы естественно-языкового текстового и речевого интерфейса, для создания которых необходимы лингвистические базы знаний, имеющие весьма сложную иерархическую структуру, переработка которых должна осуществляться в реальном масштабе времени;

интеллектуальные обучающие и тренажерные системы [236] (И н т е л О С и В У О - 2 0 0 1 к н );

• интеллектуальные систем автоматизации деятельности организаций, интеллектуальные виртуальные ор • ганиации [236] (И н т е л О С и В У О - 2 0 0 1 к н ), интеллектуальные системы управления корпоративными знаниями;

интеллектуальные геоинформационные системы;

• интеллектуальные системы поддержки принятия решений в условиях дефицита времени;


• интеллектуальные системы управления сложными объектами;

• интеллектуальные системы поддержки проектирования сложных объектов;

• интеллектуальные системы защиты информационных ресурсов открытых корпоративных систем.

• 1. Графодинамическая парадигма обработки информации Основной задачей данного раздела является определение графодинамической парадигмы обработки информации как наиболее перспективной основы для создания интеллектуальных систем нового поко ления, в которых должны поддерживаться сложноструктурированные базы знаний большого объема, сложные стратегии и механизмы решения трудноформализируемых задач, высокий уровень гибкости используемых стратегий и механизмов решения задач, высокий уровень интегрируемости различных моделей переработки знаний, асинхронизм и высокий уровень параллелизма. Кроме того, здесь же осуществляется уточнение основных понятий, связанных с графодинамической парадигмой и уточне ние предлагаемого подхода к созданию комплекса средств, ориентированных на поддержку интеллек туальных систем нового поколения.

Данный раздел может быть использован в качестве учебного пособия по дисциплине «Инструменталь ные средства и технологии проектирования интеллектуальных систем» для студентов специальности «Искусственный интеллект».

1.1. Концепция графодинамических моделей Ключевые понятия: графодинамические параллельные асинхронные модели;

формальная модель обработки информации;

интеграция;

интерпретация.

Одной из характерных особенностей современного состояния информатики является наличие огром ного многообразия способов, парадигм, принципов, методов организации обработки информации. Ос новным источником такого многообразия на сегодняшний день являются работы в области искусствен ного интеллекта. При этом следует подчеркнуть, что многообразие способов организации обработки информации находит отражение не только во множестве языков программирования, во множестве про граммных инструментальных средств проектирования интеллектуальных систем, но и в аппаратных средствах, в архитектурах компьютеров новых поколений.

Для того чтобы разобраться во всем многообразии способов организации обработки информации, не обходимо, во-первых, иметь возможность абстрагироваться от несущественных деталей реализации и, во-вторых, иметь возможность так трактовать сравниваемые способы обработки информации, чтобы были исключены их несущественные отличия, несущественные особенности.

Таким образом, важнейшим подходом к исследованию различных способов организации обработки информации в современных системах является исследование соответствующих формальных (абст рактных) моделей.

Основными особенностями рассматриваемых в данной книге моделей являются:

графодинамический характер, т.е. представление перерабатываемой информации в виде нелиней • ных конструкций и структурная перестраиваемость системы связей между элементами памяти (аб страктной или аппаратно реализованной) в ходе переработки хранимых в этой памяти информаци онных конструкций;

• ассоциативность, т.е. использование ассоциативного метода доступа к требуемым фрагментам пе рерабатываемой информации;

• параллелизм;

• асинхронность;

• возможность обработки информации с помощью операций высокого уровня.

Модели обработки информации указанного класса будем называть графодинамическими парал лельными асинхронными моделями. Нетрудно заметить, что перечисленные выше свойства этих моделей тесно связаны друг с другом и являются полной противоположностью свойствам классических фон-Неймановских моделей обработки информации, лежащих в основе семейства традиционных ком пьютеров. К числу свойств классических моделей относятся:

1) линейный характер перерабатываемых информационных конструкций, линейный характер связи между элементами памяти и структурно фиксированный характер изменения состояния памяти;

2) адресный метод доступа к требуемым фрагментам перерабатываемой информации, в основе кото рого лежит фиксированное, т.е. неизменяемое в процессе обработки информации, взаимно одно значное соответствие между множеством элементов памяти и множеством их имен (идентификато ров), – такие имена (в качестве которых обычно используются натуральные числа) называются ад ресами элементов памяти;

Раздел 1. 0B0BГрафодинамическая парадигма обработки информации 3) последовательный характер переработки;

4) синхронный, т.е. основанный на централизованном управлении, характер организации обработки информации;

5) низкий уровень операций обработки информации.

Подробнее о перечисленных свойствах классических моделей обработки информации см. в работе [129] (Г л у ш к о в В. М.. 1 9 7 4 п р - Р е к у р М и В Т ).

(А й з е р м а н М. А.. 1 9 8 8 с т Термин "графодинамика" заимствован нами из работы [10] Д и н а м П к А С ).

Известными примерами графодинамических моделей обработки информации, в частности, являются алго ритмы Колмогорова [259] (К о л м о г о р о в А. Н.. 1 9 5 8 с т - к О п р е д А ), вегетативная машина Борщева [64] (Б о р щ е в В. Б. 1 9 8 9 с т - В е г е т М ), всевозможные графовые грамматики [379;

376;

377;

378] (П е т р о в С. В.. 1 9 7 8 с т - Г р а ф о Г и А ;

Петров С.В..1977ст-ГрафоГиЗГ ;

П е т р о в С. В.. 1 9 7 7 с т - Н о р м а Ф Г Г ;

П е т р о в С. В.. 1 9 7 7 с т - С т а н д Ф Г Г ).

1.1.1. Понятие формальной модели обработки информации К л ю ч е в ы е п о н я т и я : формальная модель обработки информации, первичные элементы, синтаксические правила, начальная информационная конструкция, операции формальной мо дели, формальная модель, язык, абстрактная машина.

Приведем классическое определение формальной модели.

(П о с п е л о в Д. А. 1 9 8 1 к н - Л о г и к Л М ;

Определение 1.1.1.1. [390;

392;

401] П о с п е л о в Д. А. 1 9 8 6 к н - С и т у а У ;

П о с п е л о в Д. А. р е д. 1 9 9 0 с п р - И с к у с И - К 2 ). Формальная модель обработки информации F, называемая также формальной системой, исчислением, определяет F = (T,P,S,W ), процесс переработки информационной конструкции и задается четверкой:

где T – множество первичных элементов (терминальных элементов, базовых элементов, элементарных конструкций) формальной модели;

P – множество синтаксических правил формальной модели, которые определяют множество синтак сически правильных (правильно построенных) информационных конструкций (конструктивных объектов), перерабатываемых в рамках данной формальной модели;

S – начальная (исходная) информационная конструкция формальной модели, т.е. начальное со стояние перерабатываемой информационной конструкции, которое иногда называют совокуп ностью аксиом;

W – множество операций формальной модели, т.е. правил построения новых информационных кон струкций из уже построенных, правил преобразования (модификации) текущего состояния перера батываемой информационной конструкции.

Операции формальной модели иногда называют правилами вывода, которые не следует отождеств лять с правилами логического вывода, поскольку формальные модели могут быть не только логиче скими.

Нетрудно заметить, что понятие формальной модели включает в себя три аспекта:

представление (кодирование) информации в виде некоторых информационных конструкций, уст • ройство этих информационных конструкций, их соотношение с описываемой предметной областью, т.е. устройство языка, используемого формальной моделью, его синтаксис и семантика;

• построение начальной информационной конструкции формальной модели, представляющей собой исходное описание некоторой конкретной предметной области. Для формальной модели перера ботки знаний, отражающей логико-семантический уровень интеллектуальной системы, начальная информационная конструкция называется исходным состоянием базы знаний;

• организация переработки информационных конструкций. Таким образом, наряду с приведенным выше определением формальной модели можно дать следующее эквивалентное определение.

F = (L,S,C ), О п р е д е л е н и е 1. 1. 1. 2. Формальная модель F задается тройкой где L – язык формальной модели F с присущими ему синтаксисом и семантикой;

S – начальная информационная конструкция формальной модели F, которая должна принад лежать языку L ;

C – абстрактная машина обработки информации, определяющая операции (правила преобразова ния) конструкций языка L. Множество операций абстрактной машины C в точности соответ ствует множеству операций формальной модели, которое в определении 1.1.1.1 обозначено сим волом W.

Формальная модель рассматривает процесс обработки информации как процесс преобразования ин формационной конструкции, хранимой в памяти абстрактной машины. Следовательно, текущее со стояние такого процесса полностью определяется текущим состоянием перерабатываемой информа ционной конструкции, т.е. текущим состоянием памяти абстрактной машины.

Приведенное определение формальной модели обработки информации условно разбивает модель обработки информации на модель представления информации и модель преобразования информации (модель манипулирования информационными конструкциями).

Язык L определяется множеством информационных конструкций, которое называется множеством синтаксически правильных (правильно построенных) конструкций этого языка. Описание синтаксиса языка формальной модели должно быть конструктивным определением множества синтаксически пра вильных его конструкций, которое соответственно задается а) множеством первичных элементов (ба зовых элементов, элементарных, атомарных конструкций) языка и б) множеством синтаксических пра вил (см. определение 1.1.1.1). То, как соотносится произвольная синтаксически правильная конструк ция этого языка с фрагментом предметной области, описываемой этой конструкцией, будем называть денотационной семантикой языка, а соотношение конкретной конструкции языка с описываемым этой конструкцией фрагментом предметной области будем называть денотационной семантикой указанной конструкции.

Абстрактная машина C задается а) абстрактной памятью (абстрактной запоминающей средой), в которой хранятся перерабатываемые информационные конструкции, и б) множеством операций. Теку щее состояние абстрактной памяти представляет собой текущее состояние перерабатываемой ин формационной конструкции. В этом смысле абстрактная память есть нестационарная (динамическая, изменяющаяся во времени) информационная конструкция. Структура памяти абстрактной машины, ее "статические" свойства определяются синтаксисом языка L. Принципы изменения состояния памяти абстрактной машины, т.е. "динамические" свойства хранимых в памяти информационных конструкций, характер преобразования информационных конструкций определяются операциями абстрактной ма шины. На одной и той же абстрактной машине могут быть реализованы разные формальные модели, отличающиеся друг от друга разными начальными информационными конструкциями, которые задают разное исходное состояние памяти абстрактной машины. Таким образом, каждому сочетанию абст рактной машины и языка соответствует целое семейство формальных моделей, использующих указан ный язык и реализуемых на указанной абстрактной машине. Могут существовать формальные модели, отличающиеся разными начальными информационными конструкциями, разными языками, но имею щие одинаковые операции. Такие формальные модели также могут быть реализованы на одной и той же абстрактной машине. Могут существовать формальные модели, отличающиеся разными началь ными информационными конструкциями, разным набором операций, но имеющие одинаковые языки.

Язык, которому однозначно ставится в соответствие набор операций, т.е. определенная абстрактная машина, будем называть языком с фиксированной операционной семантикой. Операционная семанти ка такого языка задается соответствующей абстрактной машиной. Все остальные языки будем назы вать языками с нефиксированной операционной семантикой. Языками с фиксированной (четко задан ной) операционной семантикой являются все языки программирования. В отличие от этого языки пред ставления знаний могут иметь нефиксированную операционную семантику. Это означает, что одному и тому же языку представления знаний могут быть поставлены в соответствие разные методы решения задач в рамках этого языка.

Рассматриваемая нами трактовка формальной модели дает возможность четко выделить три этапа разработки конкретных формальных моделей:

• разработка языка (языка программирования или языка представления знаний);

• разработка абстрактной машины (машины реализации хранимых программ или машины переработ ки знаний);

Раздел 1. 0B0BГрафодинамическая парадигма обработки информации разработка начальной информационной конструкции начального состояния памяти абстрактной • машины (конкретной программы вместе с ее конкретными исходными данными или исходного со стояния некоторой базы знаний).

Таким образом, рассматриваемая трактовка формальной модели дает возможность явно связать фор мальную модель с главными компонентами инструментальных средств, обеспечивающих ее реализа цию, – с соответствующим языком и с соответствующей абстрактной машиной.

Кроме того, используемое понятие абстрактной машины дает возможность с общих позиций рассмот реть принципы организации обработки информации в формальных моделях самого различного вида, а также дает возможность исследовать новые архитектуры компьютеров следующих поколений, в част ности, компьютеров, ориентированных на реализацию интеллектуальных систем.

1.1.2. Классификация формальных моделей обработки информации К л ю ч е в ы е п о н я т и я : формальная модель реализации хранимых программ, формальная модель переработки знаний, формальная модель переработки данных, формальные модели реализации хранимых процедурных программ, формальные модели реализации хранимых не процедурных программ, формальная модель переработки символьных конструкций, формаль ная модель переработки графовых конструкций, графодинамические формальные модели.

Первым признаком классификации формальных моделей обработки информации является тип дено тационной семантики начальных информационных конструкций.

Если начальная информационная конструкция формальной модели включает в себя программы, опи сывающие методы решения некоторых классов задач, и исходные данные для ряда конкретных задач из указанных классов, а операциями формальной модели являются операции реализации таких про грамм, то соответствующую формальную модель будем называть формальной моделью реализации хранимых программ.

Если начальная информационная конструкция формальной модели включает в себя фактографиче ские (экстенсиональные) знания, относящиеся к некоторой предметной области, и знания о свойствах и законах этой предметной области (интенсиональные знания) [242] (К а н д р а ш и н а Е. Ю.. 1 9 8 9 к н П р е д с З о В и П ), а операциями формальной модели являются операции переработки знаний, то соот ветствующую формальную модель будем называть формальной моделью переработки знаний. Та кие операции могут поддерживать самые различные стратегии решения задач (стратегии рассуждений) – классические и неклассические, дедуктивные и индуктивные, четкие и нечеткие, строгие и правдопо добные. Частным видом формальных моделей переработки знаний являются формальные модели ло гического вывода.

Если в начальной информационной конструкции нельзя выделить ни фактографические и интенсио нальные знания, ни программы, то соответствующую формальную модель будем называть формаль ной моделью переработки данных. Система операций такой формальной модели есть не что иное, как программа, отражающая некоторый метод решения некоторого класса задач, а начальная инфор мационная конструкция такой модели есть не что иное, как исходные данные для конкретной задачи из указанного класса. Классическим примером формальных моделей переработки данных являются раз личные неуниверсальные машины Тьюринга с разными системами команд и с разными исходными со стояниями памяти.

Формальные модели реализации хранимых программ в зависимости от типа программ делятся на формальные модели реализации хранимых процедурных программ и формальные модели реализации хранимых непроцедурных программ. Подчеркнем, что каждая формальная модель реализации хранимых непроцедурных программ, строго говоря, включает в себя некоторую формаль ную модель логического вывода, начальная информационная конструкция которой формируется в ре зультате связывания непроцедурной программы с исходными данными конкретной задачи. Отметим при этом, что для реализации непроцедурных программ обычно используется достаточно простой на бор операций логического вывода. Таким образом, непроцедурная программа с семантической точки зрения представляет собой совокупность знаний, являющихся общими для некоторого класса пред метных областей и достаточными для решения однотипных (в определенном смысле слова) задач, за даваемых в рамках указанных предметных областей.

Вторым признаком классификации формальных моделей является структурный тип перерабатывае мых информационных конструкций.

Если перерабатываемые информационные конструкции являются цепочками (строками) символов, т.е.

символьными конструкциями, то соответствующую формальную модель будем называть формальной моделью переработки символьных конструкций.

Если перерабатываемые информационные конструкции являются графовыми конструкциями, то соот ветствующую формальную модель будем называть формальной моделью переработки графовых конструкций.

Третьим признаком классификации формальных моделей является характер возможных преобразова ний перерабатываемых информационных конструкций – возможность изменения связей между эле ментами этих конструкций. По этому признаку формальные модели делятся на формальные модели переработки структурно фиксированных информационных конструкций и формальные модели перера ботки структурно перестраиваемых информационных конструкций.

Основным предметом исследования данной работы являются формальные модели переработки гра фовых структурно перестраиваемых информационных конструкций, которые будем называть графо динамическими формальными моделями.

По типу используемых формальными моделями абстрактных машин они делятся на последовательные и параллельные модели, синхронные и асинхронные и т.д.

1.1.3. Интеграция и интерпретация формальных моделей обработки информации К л ю ч е в ы е п о н я т и я : интеграция, интерпретация.

Важнейшими соотношениями между формальными моделями являются соотношения интеграции и интерпретации.

Интеграция двух формальных моделей заключается в построении некоторой третьей модели, гаранти рующей решение всех задач, решаемых в интегрируемых моделях, и дополнительно обеспечивающей решение некоторых новых задач, для которых требуется совместное использование интегрируемых моделей.

Интеграция формальных моделей в общем случае предполагает:

перекодировку начальных информационных конструкций интегрируемых моделей;

• • соединение перекодированных начальных информационных конструкций;

• преобразование каждой операции интегрируемой модели в эквивалентную операцию интегриро ванной формальной модели.

Формальные модели, которым соответствует достаточно простая технология интеграции, будем назы вать легко интегрируемыми.

Интерпретация произвольной формальной модели сводится:

к выбору некоторого языка программирования;

• • к описанию на этом языке программы реализации каждой операции интерпретируемой формальной модели в виде демонической (периодически инициируемой) программы;

• к разработке системы операций, обеспечивающих реализацию хранимых программ, написанных на указанном языке программирования;



Pages:   || 2 | 3 | 4 | 5 |   ...   | 14 |
 





 
© 2013 www.libed.ru - «Бесплатная библиотека научно-практических конференций»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.