Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях

Л.С. Болотова


СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА: МОДЕЛИ И ТЕХНОЛОГИИ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ:



Допущено учебно-методическим объединением вузов по университетскому политехническому образованию в качестве учебника для студентов высших учебных заведений, обучающихся по направлениям 23100, 230200, 23400, специальностям «Информатика и вычислительная техника», «Информационные системы и технологии» и другим смежным специальностям





ФИНАНСЫ И СТАТИСТИКА
Москва 2023

УДК 004.89(075.8)
ББК 32.813я73
     Б79

РЕЦЕНЗЕНТЫ:
Данчул А.Н.,
доктор технических наук, профессор, заведующий кафедрой «Информационные технологии в управлении»
Российской Академии Государственной службы при Президенте РФ;
Комаров М.А.,
доктор технических наук, доктор экономических наук, профессор кафедры «Экономика и информационные системы»
Московского государственного университета приборостроения и информатики





       Болотова Л.С.
Б79 Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях: учебник. — М.: Финансы и статистика, 2023. — 664 с.: ил.
          ISBN 978-5-00184-097-8
           В учебнике представлено систематизированное изложение основ теории представления знаний в системах искусственного интеллекта (СИИ). Даётся описание наиболее значимых в настоящее время моделей и технологических аспектов проектирования систем, основанных на знаниях (СОЗ). Особое внимание уделено проблемам инженерии знаний в СОЗ, а в качестве основного подхода к их решению рассматривается авторский метод ситуационного анализа и проектирования модели предметной области (БАЗЫ ЗНАНИЙ).
           Для студентов и аспирантов специальностей, связанных с изучением СИИ, интеллектуальных информационных систем, научных работников, а также для всех интересующихся вопросами построения и применения СИИ.

                                                   УДК 004.89(075.8)
                                                   ББК 32.813я73

                                      © Болотова Л.С., 2012, 2023
© ООО «Издательство «Финансы
ISBN 978-5-00184-097-8                 и статистика», 2023

                СОДЕРЖАНИЕ






   Предисловие .......................................... 13

   Список принятых сокращений.............................20

   Введение...............................................22

   Глава 1
   Основные понятия ИИ ...................................35
   1.1. Классификация задач, решаемых человеком ..........35
   1.2. Основные понятия и определения....................37
   1.3. Знание как система      ..........................39
   1.4. Свойства знаний...................................41
   1.5. Знание как знаковая  система......................43
      1.5.1. Естественный язык как средство описания знаний .... 43
      1.5.2. Знак и его свойства..........................43
      1.5.3. Знаковые ситуации............................45
      1.5.4. Знаковые системы.............................47
      1.5.5. Виды знаков..................................48
   1.6. Модель предметной области как знаковая система....50
   1.7. Процедура решения задачи...........................53
   1.8. Примеры решения задач .............................54
      Пример 1. Об обезьяне и бананах.....................54
      Пример 2. О наполнении ведра водой..................57
      Вопросы для самопроверки.............................59

   Глава 2
   Методы поиска решений в пространстве состояний.........60
   2.1. Пространство состояний ...........................60
   2.2. Метод полного перебора в ширину ..................62
   2.3. Метод полного перебора в глубину .................64
   2.4. Эвристические методы поиска в пространстве состояний .... 65
      Вопросы для самопроверки.............................68

Содержание

   Глава 3
   Решение задач методом разбиения на подзадачи .......... 69
   3.1. Представление задачи в виде И/ИЛИ графа .......... 70
   3.2. Механизм сведения задачи к подзадачам ............ 71
   3.3. Пример решения задачи ............................ 74
   3.4. Достоинства и недостатки методов поиска в пространстве состояний .............................. 76
      Во про сы для само про вер ки и упражне ния ........ 79

   Глава 4
   Модели представления знаний ........................... 82
   4.1. Классификация моделей представления знаний ....... 83
   4.2. Формальные модели представления знаний ........... 83
      Во про сы для само про вер ки и упражне ния ........ 85

   Глава 5
   Модель представления знаний в исчислении высказываний . 86
   5.1. Понятие «высказывание» ........................... 86
   5.2. Алфавит ИВ ....................................... 87
   5.3. Синтаксис ИВ ..................................... 89
   5.4. Аксиомы ИВ ....................................... 90
      5.4.1. Семантика ИВ ................................ 90
      5.4.2. Законы преобразования формул ИВ ............. 91
      5.4.3. Базовые аксиомы ИВ .......................... 92
   5.5. Правила вывода ................................... 93
   5.6. Логический вывод в ИВ ............................ 95
      5.6.1. Нормальные формы ............................ 95
      5.6.2. Логический вывод в ИВ ....................... 98
   5.7. Свойства ИВ как аксиоматической системы ......... 100
   5.8. Алгоритмическая проблема разрешения в ИВ ........ 102
   5.9. Теорема дедукции ................................ 103
   5.10. Принцип дедукции ............................... 105
   5.11. Принцип резолюций .............................. 107
   5.12. Свойства метода резолюций ...................... 109
   5.13. Пример построения модели предметной области в ИВ ........................................ 112
       Упражне ния ....................................... 115

Содержание

5

   Глава 6
   Исчисление предикатов как метод представления знаний..117
   6.1. Понятие предиката ..............................117
   6.2. Алфавит ИП......................................119
   6.3. Синтаксис ИП....................................120
   6.4. Базовые аксиомы ИП..............................121
   6.5. Правила вывода в ИП.............................122
   6.6. Примеры предикатов .............................122
   6.7. Преобразование формул в ИП .....................124
   6.8. Стандартизация переменных.......................126
   6.9. Исключение квантора существования ..............127
   6.10. Предваренная форма.............................128
   6.11. Исключение кванторов общности .................129
   6.12. Приведение матрицы к КНФ ......................129
   6.13. Подстановки и унификация.......................131
   6.14. Логический вывод в ИП .........................133
   6.15. Примеры применения метода резолюций в ИП.......135
   6.16. Стратегии резолюции............................138
   6.17. Дерево опровержения............................140
   6.18. Пример построения модели предметной области в ИП..........................................143
       Упражнения ......................................146

   Глава 7
   Продукционная модель представления знаний............147
   7.1. Форма представления знаний......................147
   7.2. Продукционная модель знаний.....................148
   7.3. Механизм вывода в продукционной системе знаний .151
   7.4. Стратегии управления выводом решения............152
   7.5. Взаимодействие правил в процессе рассуждений....156
   7.6. Эвристические принципы управления правилами ....162
   7.7. Достоинства и недостатки продукционной модели...163
   7.8. Пример работы механизма продукционной модели ...165
      Вопросы для самопроверки и упражнения ............171

   Глава 8
   Представление знаний в виде семантической сети.......174
   8.1. Общие понятия и определения.....................174

Содержание

   8.2. Роль отношений в СС ...............................177
   8.3. Свойства отношений.................................179
   8.4. Предикатные семантические сети ....................181
   8.5. Атрибутивные семантические сети ...................185
   8.6. Вывод на семантических сетях ......................187
   8.7. Исторические примеры СС ...........................191
   8.8. Методика построения предикатной СС.................198
   8.9. Достоинства и недостатки семантических сетей.......200
      Вопросы для самопроверки и упражнения ...............201

   Глава 9
   Представление знаний в виде фреймов ....................202
   9.1. Фрейм, его структура и свойства ...................203
   9.2. Вывод на фреймах ..................................206
   9.3. Методика построения модели предметной области в виде сети фреймов ...................................209
   9.4. Достоинства и недостатки фреймового представления .211
   9.5. Гибридные модели представления знаний .............211
      Вопросы для самопроверки и упражнения ...............213

   Глава 10
   Представление нечетких знаний...........................214
   10.1. Общие понятия.....................................214
   10.2. Нечеткие множества................................215
   10.3. Операции над нечеткими множествами................220
   10.4. Отношения и операции над ними ....................226
   10.5. Нечеткие отношения................................229
   10.6. Лингвистическая переменная .......................233
   10.7. Нечеткий вывод ...................................235
   10.8. Нечеткая импликация ..............................237
       Вопросы для самопроверки и упражнения ..............238

   Глава 11
   Псевдофизическая логика времени.........................240
   11.1. Свойства времени .................................240
   11.2. Модель времени....................................243
       11.2.1. Точечные события............................243
       11.2.2. Интервальные события........................244
       11.2.3. Логика вывода ..............................246

Содержание

7

   11.3. Пример реализации ПЛВ ...........................250
       11.3.1. Модель временных отношений ................251
       11.3.2. Архитектура системы .......................251
       11.3.3. Структура нечеткой нейронной сети..........251
       Вопросы для самопроверки и упражнения .............254

   Глава 12
   Неточные рассуждения на основе фактора уверенности.....255
   12.1. Стэндфордская модель фактора уверенности.........255
   12.2. Байесовская модель субъективной вероятности......259
   12.3. Байесовская сеть представления и вывода вероятностных знаний...................................261
       Вопросы для самопроверки и упражнения .............265

   Глава 13
   Экспертные системы ....................................267
   13.1. Архитектура......................................267
   13.2. Эволюция ЭС .....................................269
   13.3. Стадии разработки ЭС.............................272
   13.4. Фазы разработки ЭС ..............................273
       Вопросы для самопроверки...........................276

   Глава 14
   Нечёткие экспертные системы ...........................278
   14.1. Архитектура нечетких систем......................278
   14.2. Пример работы нечеткой ЭС........................288
   14.3. Пакеты нечеткой логики ..........................294
       Вопросы для самопроверки...........................302

   Глава 15
   Инженерия знаний в интеллектуальных системах ..........304
   15.1. Методы инженерии знаний .........................304
       15.1.1. Теоретические аспекты получения знаний ....305
       15.1.2. Методы извлечения явных знаний.............307
       15.1.3. Методы выявления скрытых знаний............313
   15.2. Проблемы структурирования знаний.................315
   15.3. Проблема сборки знаний в единую модель предметной области ....................................317
       Вопросы для самопроверки и упражнения .............318

Содержание

   Глава 16
   Методологические и теоретические основы ситуационного анализа и проектирования модели предметной области .... 319
   16.1. Базовые идеи .................................... 319
   16.2. Ситуационная абстракция и ее свойства ........... 319
   16.3. Семиотический подход к описанию объектов управления и моделирования .......................... 321
   16.4. Метод ситуационного управления .................. 323
   16.5. Методология концептуального анализа и проектирования .................................... 324
       Во про сы для само про вер ки ..................... 327

   Глава 17
   Метод ситуационного анализа и проектирования модели предметной области ............................. 328
   17.1. Концептуальная структура единичного решения ..... 329
   17.2. Концептуальная модель предметной области ........ 334
       17.2.1. Операции над КСЕР ..........................335
       17.2.2. Взаимодействие концептуальных структур единичных решений ............................... 345
   17.3. Концептуальная модель предметной области ........ 348
   17.4. Особенности элементов знания КМПрО .............. 352
   17.5. Схема технологии проектирования КМПрО ........... 354
   17.6. Система приобретения знаний «Помощник Эксперта» . 356
   17.7. Инструментальная система «Малый Решатель Проблем» ............................ 364
       Во про сы для само про вер ки и упражне ния ....... 366

   Глава 18
   Онтологии и онтологические системы .................... 368
   18.1. Понятие онтологии ............................... 368
   18.2. Формальная модель онтологии ..................... 371
   18.3. Формальная модель онтологической системы ........ 373
   18.4. Технология проектирования онтологий ............. 375
   18.5. Виды онтологий .................................. 376
   18.6. Операции над онтологиями ........................ 378
       18.6.1. Операции по редактированию ................ 379
       18.6.2. Алгебра онтологий ......................... 380

Содержание

9

       18.6.3. Операции по интеграции онтологий ...........381
       18.6.4. Операции декомпозиции и агрегирования ......383
       18.6.5. Операции по преобразованию .................383
       18.6.6. Операции по сравнению, проверке и оценке..384
   18.7. Основные задачи, решаемые с помощью онтологии...385
   18.8. Инструменты инженерии онтологий ..................390
   18.9. Методология инженерии знаний в онтологических системах..............................................393
       18.9.1. Требования к онтологиям.....................393
       18.9.2. Методологии организации знаний в онтологиях .... 398
   18.10. Проектирование онтологий в среде Protege ........401
       18.10.1. Описание среды Protege ..................401
       18.10.2. Реализация онтологии для системы управления инцидентами .............................404
       Вопросы для самопроверки и упражнения ..............418

   Глава 19
   Введение в многоагентные системы .......................420
   19.1. Понятие агента ...................................422
   19.2. Окружение агентов ................................425
   19.3. Архитектуры агентов ..............................426
       19.3.1. Общая классификация архитектур..............426
       19.3.2. Архитектуры, основанные на знаниях..........426
       19.3.3. Архитектуры на основе планирования .........428
   19.4. Языки программирования агентов....................432
       19.4.1. Требования к языкам программирования агентов ... 432
       19.4.2. Классификация языков программирования агентов...........................................434
   19.5. Многоагентные системы ............................436
   19.6. Коммуникации между агентами.......................437
   19.7. Архитектура многоагентных систем .................440
       19.7.1. Архитектура взаимодействия системы агентов .440
             19.7.1.1. Одноуровневая архитектура взаимодействия агентов......................441
             19.7.1.2. Иерархиче ская архитектура взаимодействия агентов......................442
       19.7.2. Протоколы и языки координации...............443
   19.8. Проблемы построения многоагентных систем .........444

Содержание

   19.9. Пример разработки МАС ...........................445
       19.9.1. Постановка задачи .........................445
       19.9.2. Концептуальный анализ поведения агентов.....445
       19.9.3. Концептуальная модель задачи «Фастфуд» ....448
       19.9.4. Вспомогательные агенты ....................449
       19.9.5. Программная реализация в среде Jason ......450
             19.9.5.1. Убеждения..........................452
             19.9.5.2. Цели...............................452
             19.9.5.3. Планы .............................453
       19.9.6. Исследование работоспособности МАС.........454
   19.10. Советы..........................................460
       Вопросы для самопроверки...........................461

   Глава 20
   Системы когнитивного моделирования ....................464
   20.1. Сущность когнитивного моделирования..............464
   20.2. Когнитивная модель: определение и структура .....466
       20.2.1. Когнитивная карта ситуации ................466
       20.2.2. Моделирование и сценарии функционирования когнитивной модели ................................468
       20.2.3. Методика когнитивного анализа проблемных ситуаций................................470
   20.3. Пример системы когнитивного моделирования........476
       20.3.1. Методика работы с экспертами ..............478
       20.3.2. Разработка сценариев ......................486
   20.4. Программная реализация когнитивной модели .......490
       20.4.1. Общие сведения о программном комплексе «Канва»............................................490
       20.4.2. Исследование сценариев ....................492
   20.5. Применение когнитивных технологий................505

   Глава 21
   Машинное обучение и интеллектуальный анализ данных......507
   21.1. Проблемы обучения КС ............................507
   21.2. Обучение с учителем и без учителя ...............508
   21.3. Типы закономерностей.............................510
   21.4. Типы моделей обучения............................512
   21.5. Методы извлечения знаний из данных ..............513
   21.6. Интеллектуальный анализ данных - Data Mining.....515