Читаем Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта полностью

Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта

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

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

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

2.5. Научно-популярное описание миварного подхода

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

1) создание миварной сети,

2) успешное нахождение маршрута логического вывода и

3) безуспешный поиск, когда маршрута логического вывода нет.

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

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

На третьей серии рисунков "Поиск маршрута вывода на миварной сети при его отсутствии" (рисунки 24 – 31) продемонстрирован случай, когда нет маршрута логического вывода, а входные объекты и выходные объекты находятся в разных и невзаимосвязанных сегментах сети. Говоря математическим языком, это ситуация, когда минимальный разрез многополюсной сети между входом и целью получается равным нулю (нет связи). Схематично показано, как пользователи, аналогично предыдущему варианту, начинают вытягивать маршрут вывода, но обнаруживается, что вытянутые концы сети не связаны между собой, т.е. маршрута вывода нет. Поэтому человечки и падают в разные стороны, а вверх поднимаются разорванные фрагменты миварной сети. Даже в таком плохом варианте у миварных сетей есть важные преимущества: мы видим, где произошел разрыв или автоматически определяем, каких именно входных объектов не хватает для продолжения поиска маршрута логического вывода. Следовательно, возвращаясь к познающе-диагностическим системам, мы можем подать сигналы на систему датчиков или каким-либо другим образом запросить необходимые ей для дальнейшей работы входные данные.