Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта - Иван Братко

  'рыжевато-коричневый цвет' и

 Животное имеет 'черные полосы'

то

 Животное это тигр.

прав6: если

 Животное это птица и

 Животное 'не может' летать и

 Животное плавает

то

 Животное это пингвин.

прав7: если

 Животное это птица и

 Животное летает хорошо

то

 Животное это альбатрос.

факт: X это животное :-

 принадлежит( X, [гепард, тигр, пингвин, альбатрос]).

можно_спросить( _ 'кормит детенышей' _,

 'Животное' 'кормит детенышей' 'Чем').

можно_спросить( _ летает, 'Животное' летает).

можно_спросить( _ откладывает яйца,

 'Животное' откладывает яйца).

можно_спросить( _ ест _, 'Животное' ест 'Что').

можно_спросить( _ имеет _,'Животное' имеет 'Нечто').

можно_спросить( _ 'не может' _,

 'Животное' 'не может' 'Что делать').

можно_спросить( _ плавает, 'Животное' плавает).

можно_спросить( _ летает хорошо,

 'Животное' летает хорошо).

Рис. 14.5. Простая база знаний для идентификации животных. Заимствовано из Winston (1984). Отношение "можно_спросить" определяет вопросы, которые можно задавать пользователю. Операторы если, то, и, или определены на рис. 14.10.

Рассмотрим еще одну небольшую базу знаний, которая может помочь локализовать неисправности в простой электрической схеме, состоящей из электрических приборов и предохранителей. Электрическая схема показана на рис. 14.6. Вот одно из возможных правил:

если

 лампа1 включена и

 лампа1 не работает  и

 предохранитель1 заведомо цел

то

 лампа1 заведомо неисправна.

Вот другой пример правила:

если

 радиатор работает

то

 предохранитель1 заведомо цел.

Рис. 14.6. Соединения между предохранителями и приборами в простой электрической схеме.

Эти два правила опираются на некоторые факты (относящиеся к нашей конкретной схеме), а именно что лампа1 соединена с предохранитель1 и что лампа1 и радиатор имеют общий предохранитель. Для другой схемы нам понадобится еще один набор правил. Поэтому было бы лучше сформулировать правила в более общем виде (используя прологовские переменные) так, чтобы они были применимы к любой схеме, а затем уже дополнять их информацией о конкретной схеме. Например, вот одно из полезных правил: если прибор включен, но не работает, а соответствующий предохранитель цел, то прибор неисправен. На наш формальный язык это транслируется так:

правило_поломки:

 если

  Прибор включен и

  не (Прибор работает) и

  Прибор соединен с Предохранитель и

  Предохранитель заведомо цел

 то

  Прибор заведомо неисправен.

База знаний такого рода показана на рис. 14. 7.

% Небольшая база знаний для локализации неисправностей в

% электрической схеме

% Если прибор включен, но не работает, и предохранитель цел,

% то прибор неисправен.

правило_поломки:

 если

  вкл( Прибор) и

  прибор( Прибор) и

  не работает( Прибор) и

  соед( Прибор, Предохр) и

  доказано( цел( Предохр) )

 то

  доказано( неиспр( Прибор) ).

% Если устройство работает, то его предохранитель цел

правило_цел_предохр:

 если

  соед( Прибор, Предохр)

  и работает( Прибор)

 то

  доказано( цел( Предохр) ).

% Если два различных прибора подключены к одному и тому же

% предохранителю, оба включены и не работают, то предохранитель

% сгорел.

% ЗАМЕЧАНИЕ: предполагается, что из двух приборов неисправных -

% не более одного!

правило_предохр:

 если

  соед( Прибор1, Предохр) и

  вкл( Прибор1) и

  не работает( Прибор1) и

  общ_предохр( Прибор2, Прибор1) и

  вкл( Прибор2) и

  не работает( Прибор2)

 то

  доказано( сгорел( Предохр) ).

правило_общ_предохр:

 если

  соед( Прибор1, Предохр) и

  соед( Прибор2, Предохр) и

  различны( Прибор1, Прибор2)

 то

  общ_предохр( Прибор1, Прибор2).

факт: различны( X, Y) :- not (X=Y).

факт: прибор( радиатор).

факт: прибор( лампа1).

факт: прибор( лампа2).

факт: прибор( лампа3).

факт: прибор( лампа4).

факт: соед( лампа1, предохр1).

факт: соед( лампа2, предохр1).

факт: соед( радиатор, предохр1).

факт: соед( лампа3, предохр2).

факт: соед( лампа4, предохр2).

можно_спросить( вкл( П), вкл( 'Прибор') ).

можно_спросить( работает( П), работает(' Прибор')).

Рис. 14.7. База знаний для локализации неисправностей в схеме, показанной на рис. 14.6.

14.1. Рассмотрите "если-то"-правила рис. 14.2-14.4 и транслируйте их в нашу систему обозначений для правил. Предложите расширение нотации, чтобы, при необходимости, можно было работать с оценками уверенности.

14.2. Придумайте какую-нибудь задачу принятия решений и сформулируйте соответствующие знания в форме "если-то"-правил. Можете рассмотреть, например, планирование отпуска, предсказание погоды, простой медицинский диагноз и лечение и т.п.

14.4. Разработка оболочки

Если мы посмотрим на правила наших двух маленьких баз знаний рис. 14.5 и 14.7, мы сразу увидим, что они по своему смыслу эквивалентны правилам Пролога. Однако, с точки зрения синтаксиса Пролога, эти правила в том виде, как они написаны, соответствуют всего лишь фактам. Для того, чтобы заставить их работать, самое простое, что может прийти в голову, это переписать их в виде настоящих прологовских правил. Например:

Животное это млекопитающее :-

 Животное имеет шерсть;

 Животное 'кормит детенышей' молоком.

Животное это хищник :-

 Животное это млекопитающее,

 Животное ест мясо.

...

Теперь эта программа сможет подтвердить, что тигр по имени Питер — это действительно тигр, если мы добавим в нее некоторые из свойств Питера (в виде прологовских фактов):

питер имеет шерсть.

питер ленив.

питер большой.

питер имеет 'рыжевато-коричневый цвет'.

питер имеет 'черные полосы'.

питер ест мясо.

Тогда мы можем спросить:

?- питер это тигр.

yes

?- питер это гепард.

no

Хотя пролог-система и отвечает на вопросы, используя для этого нашу базу знаний, нельзя сказать, что ее поведение вполне соответствует поведению эксперта. Это происходит по крайней мере по двум причинам:

(1) Мы не можем попросить систему объяснить свой ответ; например, как она установила, что Питер это тигр, и почему Питер это не гепард.

(2) Прежде, чем задать вопрос, нужно ввести в систему всю необходимую информацию (в виде прологовских фактов). Но тогда пользователь, возможно, введет какую-нибудь лишнюю информацию (как в нашем примере) или же упустит какую-нибудь информацию, имеющую решающее значение. В первом случае будет проделана ненужная работа, а во втором - система будет давать неверные ответы.

Для того, чтобы исправить эти два недостатка, мы нуждаемся в более совершенном способе взаимодействия между пользователем и системой во время и после завершения процесса рассуждений. Поставим себе целью добиться того, чтобы система взаимодействовала с пользователем так, как в следующем примере диалога (ответы пользователя даются полужирным шрифтом, реплики пролог-системы — курсивом):

Пожалуйста, спрашивайте:

питер это тигр.

Это правда: питер имеет шерсть?

да.