С другой стороны, системам с обратным цепным анализом често задают специальные вопросы. Если правила изложены в логике предикатов, а не логике суждений, тогда производится сравнение вопроса с переменной со следствием с переменными. Вторичные запросы также могут содержать переменные, поэтому, в общем, системы с обратным цепным анализом должны быть разработаны таким образом, чтобы они могли сравнивать две символьные структуры, каждая из которых может содержать переменные, для чего потребуется создание алгоритма унификации.
Смешанные стратегии
Поиск в двух направлениях. Если не ясно, какой вид поиска - прямой или обратный - является наиболее приемлимым для конкретного приложения, следует осуществлять поиск в двух направлениях. В таком случае, отправными точками становятся начальное и конечное состояние, и поиск осуществляется по направлению к центру.
Вывод по двум направлениям. При данном подходе изначальные данные применяются для активирования правил, котоые перебирают другие антецеденты в обратном порядке. Вторичные запросы, которые не соответствуют ни следствиям, ни данным, сохраняются в качестве “демонов”, которые могут быть удовлетворены позднее за счет новых или позднее поступивших данных. Систему можно разработать таким образом, что данные, удовлетворяющие “демонам” (антецеденты активированных правил) не будут активировать дополнительные правила, что “заставит” систему при предстоящем прямом выводе сконцентрироваться на правилах, учитывающих предыдущий контекст.
Разбор с началом в левом углу. Применив вышеописанный метод к парсингу, мы получим так называемый разбор с началом в левом углу. В терминах примера, приведенного в разделе парсинг, система сначала рассмотрит “they”, найдет правило 9 - единственное правило, которое можно применить к этому слову, затем правило 3, объясняющее PRO, а затем правило 1, как единственное правило, следствие которого начинается с NP. Далее система попытается разобрать сверху вниз “are flying planes” как VP.
Заключение
Обычно в системах искусственного интеллекта применяется один из двух видов анализа. Первый - это анализ снизу вверх или прямой анализ, а второй- сверху вниз или обратный. Различие их определяется тем, в каком направлении ведется поиск (от начала в конец или наоборот) и какой элемент (следствие или антецедент) активирует правила.
Фактор эффективности и легкости внедрения может сыграть решающую роль при выборе вида анализа, который будет применяться в определенном приложении, но следует помнить, что использование смешанных стратегий также возможно.
СЕМАНТИЧЕСКИЕ СЕТИ.
Семантическая сеть - структура для представления знаний в виде узлов, соединенных дугами. Самые первые семантические сети были разработаны в качестве языка-посредника для систем машинного перевода, а многие современные версии до сих пор сходны по своим характеристикам с естественным языком. Однако последние версии семантических сетей стали более мощными и гибкими и составляют конкуренцию фреймовым системам, логическому программированию и другим языкам представления.
Начиная с конца 50-ых годов были создано и применены на практике десятки вариантов семантических сетей. Несмотря на то, что терминология и их структура различаются, существуют сходства, присущие практически всем семантическим сетям:
1. узлы семантических сетей представляют собой концепты предметов, событий, состояний;
2. различные узлы одного концепта относятся к различным значениям, если они не помечено, что они относятся к одному концепту;
3. дуги семантических сетей создают отношения между узлами-концептами (пометки над дугами указывают на тип отношения);
4. некоторые отношения между концептами представляют собой лингвистические падежи, такие как агент, объект, реципиент и инструмент (другие означают временные, пространственные, логические отношения и отношения между отдельными предложениями;
5. концепты организованы по уровням в соответствии со степенью обобщенности так как, например, сущность, живое существо, животное, плотоядное,;
Однако существуют и различия: понятие значения с точки зрения философии; методы представления кванторов общности и существования и логических операторов; способы манипулирования сетями и правила вывода, терминология. Все это варьируется от автора к автору. Несмотря не некоторые различия, сети удобны для чтения и обработки компьютером, а также достаточно мощны, чтобы представить семантику естественного языка.
ИСТОРИЧЕСКАЯ СПРАВКА.
Фрег представил логические формулы в виде деревьев, которые однако мало напоминают современные семантические сети. Еще одним пионером стал Чарльз Сандерз Прис, который использовал графические записи в органической химии.
Он сформулировал правила выводы с использованием экзистенциональных графов.
В психологии Зельц использовал графы для представления наследственности некоторых характеристик в иерархии концептов. Научные изыскания Зельца имели огромное влияние на изучение тактики в шахматах, который в свою очередь повлиял на таких теоретиков, как Саймон и Ньюэлл.
Что касается лингвистики, то первым ученым, занимавшимся разработкой графических описаний, стал Теньер. Он использовал графическую запись для своей грамматики зависимостей. Теньер оказал огромное влияние на развитие лингвистики в Европе.
Впервые семантические сети были использованы в системах машинного перевода в конце 50-х - начале 60-х годов. Первая такая система, которую создала Мастерман, включала в себя 100 примитивных концептов таких, как, например, НАРОД, ВЕЩЬ, ДЕЛАТЬ, БЫТЬ. С помощью этих концептов она описала словарь объемом 15000 единиц, в котором также имелся механизм переноса характеристик с гипертипа на подтип. Некоторые системы машинного перевода базировались на корреляционных сетях Цеккато, которые представляли собой набор 56 различных отношений, некоторые из которых - падежные отношения, отношения подтипа, члена, части и целого. Он использовал сети, состоящие из концептов и отношений для руководства действиями парсера и разрешения неоднозначностей.
В системах искусственного интеллекта семантические сети используются для ответа на различные вопросы, изучение процессов обучения, запоминания и рассуждений. В конце 70-х сети получили широкое распространение. В 80-х годах границы между сетями, фреймовыми структурами и линейными формами записи постепенно стирались. Выразительная сила больше не является решающим аргументом в пользу выбора сетей или линейных форм записи, поскольку идеи записанные с помощью одной формы записи могут быть легко переведены в другую. И наоборот, особо важное значение получили второстепенные факторы, как читаемость, эффективность, неискусственность и теоретическая элегантность, также учитываются легкость введения в компьютер, редактирование и распечатка.
РЕЛЯЦИОННЫЕ ГРАФЫ.
Самые простые сети, которые используются в системах искусственного интеллекта, - реляционные графы. Они состоят из узлов, соединенных дугами. Каждый узел представляет собой понятие, а каждая дуга - отношения между различными понятиями. На рисунке 1 представлено предложение “Собака жадно гложет кость”. Четыре прямоугольника представляют понятия собаки, процесса гложения, кости и такой характеристики, как жадность. Надписи над дугами означают, что собака является агентов гложения, кость является объектом гложения, а жадность - это манера гложения.
Терминология, использующаяся в этой области различна. Чтобы добиться некоторой однородности, узлы, соединенные дугами, принято называть графами, а структуру, где имеется целое гнездо из узлов или где существуют отношения различного порядка между графами, называется сетью. Помимо терминологии, использующейся для пояснения, также различаются способы изображения. Некоторые используют кружки вместо прямоугольников; некоторые пишут типы отношений прямо над дугами, не заключая их в овалы; некоторые используют аббревиатуры, например О или А для обозначения агента или объекта; некоторые используют различные типы стрелок. На рисунке 2 изображен граф концептуальных зависимостей Шенка. <=> означает агента. INGEST (поглощать) - один из примитивов Шенка: ЕСТЬ - ПОГЛОЩАТЬ твердый объект; ПИТЬ - ПОГЛОЩАТЬ жидкий объект; ДЫШАТЬ - ПОГЛОЩАТЬ газообразный объект. Дополнительная стекла слева показывает, что кость переход из неуказанного места к собаке.
Поскольку довольно сложно ввести в компьютер некоторые диаграммы и при этом они занимают много места при печати, многие ученые записывают свои графы в более компактном варианте. Например, то же предложение Сова предложил записать в линейном виде с использованием некоторых элементов из рисунка 1:
[ЕСТЬ]-
(AGNT) -> [СОБАКА]
(OBJ) -> [КОСТЬ]
(MANR) -> [ЖАДНОСТЬ]
В этом варианте записи квадратные скобки обозначают понятия, а круглые скобки содержат в себе названия отношений. Все линейные формы записи очень похожи на фреймовые структуры.
ГРАФЫ С ЦЕНТРОМ В ГЛАГОЛЕ.
Глаголы соединяются с группой существительного с использованием падежных отношений. Например, с предложении “Mary gave a book to Fred”, Mary агент давания, book объект этого процесса, а Fred реципиент глагола “давать”. Помимо падежных отношений в предложении в естественном языке также имеются средства для связи отдельных предложений. Такие отношения необходимы для следующего:
Союзы. Самый простой способ соединить предложения - это поставить между ними союз. Некоторые союзы, как например “и”, “или”, “если” обозначают логическую связь; некоторые, такие как “после того, как”, “когда”, “пока”, “с тех пор, как” и “потому что”, выражают временные отношения и причину.
Глаголы, требующие подчиненное предложение. Падежные фреймы многих глаголов требуют подчиненного предложения, являющегося обычно прямым дополнением. К такому типу относятся глаголы “говорить”, “считать”, “думать”, “знать”, “быть убежденным”, “угрожать”, “пытаться” и др.