4.5.10. Инструментальные пакеты разработки задач ии (ToolKit-системы)

Как правило, функции простейших средств разработки, основанных на языках программирования, частично покрывают функции подсистем автоматизации проектирования и программирования.

Сначала в области ИИ более активно велись работы по созданию интеллектуальных систем автоматизированного синтеза исполнительных программ. Современные ToolKit-системы представляют собой программные комплексы поддержки технологии разработки ИИС.

Система ART(80-е г.г.)

Представление знаний: продукционные правила для процедурных знаний (основная модель) и фреймоподобные структуры для декларативных знаний. Декларативные знания представляют собой факты, схемы (таксономические структуры), образцы. В ART различаются факты, явно принимаемые за ложные и факты, истинность которых неизвестна. Механизм «точек зрения» (Viewpoint) допускает образование конкурирующих миров, где пробуются альтернативные решения. Обеспечивается 11 системно-определенных свойств, наследование которых поддерживается системой автоматически. Допускается множественное наследование.

Продукционные знания описываются с помощью правил пяти видов:

1. Правила вывода (добавляют факты в БЗ).

2. Продукционные правила (изменяют факты в БД).

3. Гипотетические правила (используются для формирования гипотез).

4. Правила ограничений (описывают невозможные ситуации).

5. Правила полаганий (используются для предположений о гипотезах).

При подтверждении гипотезой некоторого условия она принимается за правильную, объединяется со всеми породившими ее гипотезами и становится новым корнем в древовидной структуре. Несовместимые гипотезы отбрасываются.

Вызов процедур, определенных пользователем, возможен как в условных, так и в констатирующих частях правил. Образцы могут использоваться в условных частях правил. При этом они сопоставляются с фактами БД. Образцы могут включать переменные и логические связки (И, ИЛИ, НЕ, СУЩЕСТВУЕТ, ДЛЯ ВСЕХ).

Модели вывода в ART традиционные: «от фактов к цели» (прямой) и «от цели к фактам» (обратный). Они могут объединяться в мощный механизм истинности, основанный на предположениях и допускающий аргументацию типа ЧТО ЕСЛИ.

Первые версии ART были реализованы на ЛИСП, последние – на C.

Пакет KEE

Пакет включает продукционные правила, основанный на фреймах язык с наследованиями, логически-ориентированные утверждения, объектно-ориентированные парадигмы и обеспечивает доступ в базовую ЛИСП-систему. Имеет мощный и дружественный пользовательский интерфейс.

Основная модель представления знаний – фреймы. Фреймы могут, в частности, играть процедурную роль и дают возможность построения поведенческих моделей объекта. С этой целью к слотам могут привязываться активные значения и методы. Активные значения могут выборочно активизировать системы правил. Обеспечивается разделение знаний на проблемно-ориентированные фрагменты, активируемые по требованию.

Продукционные правила также присутствуют. Использование переменных и вызов функций ЛИСП допускается и в условных и в констатирующих частях.

Имеются методики моделирования рассуждений, включающие базовый поисковый механизм, механизм трансформации неявных знаний во фреймы и в решетки наследования, что позволяет моделировать операции аргументации.

Решетка наследования фреймов позволяет установить несколько видов зависимостей между объектами.

В пользовательский интерфейс включены средства построения графических представлений, которые могут привязываться к фреймовым слотам, при этом при изменении значения слота изменяется и графическое представление.

Инструментальная среда G2

Инструментальная среда G2 (Gensym Corp.) – развитие ЭС реального времени PICON.

Реализована на всех основных платформах, включая Sun, HP9000, RS/6000.

Реализована поддержка процессов слежения за множеством (тысячи) одновременно изменяющихся параметров и обработка изменений в режиме реального времени, проверка нештатных ситуаций на управляемых объектах и принятие решений как в режиме ассистирования оператору, так и в автоматическом режиме.

Функциональные возможности системы обеспечиваются, в частности, ссылками на исторические данные о поведении управляемого объекта, интеграцией с подсистемами динамического моделирования и процедурными знаниями о времени, стандартными механизмами прямого и обратного вывода, а также вывода, управляемого событиями (event-driven), механизмами фокусирования на определенном подмножестве знаний с использованием метазнаний.

Все это дает возможность прикладным системам, разработанным с использованием G2, поддерживать на мощных RISC-архитектурах обработку 1000 правил/с реального уровня сложности.