It_is("хищник"),

positive("имеет","рыжий цвет"),

positive("имеет", "черные пятна").

animal_is(“тигр”) :– it_is(“млекопитающее”),

it_is(“хищник”),

positive(“имеет”, “рыжий цвет”),

positive(“имеет”, “черные полосы”).

animal_is("зебра") :– it_is("копытное"),

positive("имеет","черные полосы").

animal_is("пингвин") :– it_is("птица"),

negative("умеет", "летать"),

positive("умеет", "плавать"),

positive("имеет", "черно-белый цвет").

Сходные правила должны быть для всех животных, которых предстоит классифицировать программе.

Все правила поддерживаются на следующем, более низком уровне некоторыми соподчиненными предикатами:

it_is("хищник") :–

positive("имеет","острые зубы"),

positive("имеет", "когти"),

positive("имеет", "глаза, направленные вперед").

it_is("копытное") :–

it_is("млекопитающее"),

positive("имеет","копыта"),

positive("жует", "жвачку").

Свою работу программа начинает с использования правила

Goal animal_is(X), !,

write("Задуманное вами животное ",X).

Далее система пытается по очереди установить истинность или ложность правил высокого уровня, т.е. найти кандидата, которого она сможет проверить на соответствие предикату animal_is.

Определение истинности такого правила влечет за собой проверку всего дерева подчиненных фактов и свидетельств, которые должны быть истинными, чтобы подтвердить основное заключение. По мере продвижения вниз по дереву программа соответственно ситуации задает нужные вопросы в нужное время для получения недостающей информации, поэтому ее поведение кажется разумным. Большая часть работы совершается правилами positive и negative, xpositive и xnegative. Они используются для проверки конкретных атрибутов животных, которые могут быть обнаружены в процессе диалога и записаны в базу данных.

Здесь задействован механизм вопросов-ответов, поэтому нам необходимо подробно рассмотреть эти правила. Ниже следует соответствующая часть программы.

database

xpositive(symbol, symbol)

xnegative(symbol, symbol)

Clauses

positive(X, Y) :– % Положительный ответ обнаружен

Xpositive(X, y), !. % в базе данных

positive(X,Y):–xnegative(X,Y),!,fail. % Отрицательный ответ обнаружен

positive(X, Y) :– % Задается вопрос, для которого

not(xnegative(X, Y)), % ожидается положительный ответ

ask(X, Y, yes),!.

ask(X, Y, yes) :–

write(X, " оно ", Y, '\n'),

readchar(Reply),

ans_pos(X, Y, Reply).

ans_pos(X,Y,'y'):– assertz(xpositive(X,Y)).

ans_pos(X,Y,'n'):– assertz(xnegative(X,Y)), !, fail.

Когда механизм вывода доходит до места, где требуется узнать, был ли установлен некоторый атрибут животного, он использует правила positive и negative. (Здесь у нас приведен предикат positive, соответствующий положительному значению атрибута. Сходный по работе с ним предикат negative записывается симметрично.)

Первая из статей предиката positiveзаставляет систему непосредственно просмотреть информацию, уже включенную в базу данных. Если атрибут в ней найден, процесс заканчивается. Второе правило этого предиката инициирует поиск отрицания того, что мы пытаемся установить, и если оно найдено, значение атрибута становится ложным, система переходит к проверке следующего правилаanimal_is. Если же фактов нет среди истинных и ложных, программа задает вопрос пользователю, при этом любой полученный ответ запоминается с целью непосредственного или последующего применения.

Все, что программа помещает в базу данных, всегда имеет вид пары, состоящей из глагола и свойства, например:

positive("имеет","перья").

Поэтому легко создать грамматически правильное предложение для предъявления его пользователю, поставив слово "оно" между глаголом и свойством. Пользователь, вероятно, введет символы "y" или "n" в ответ на запрос, а запоминающее правило занесет информацию в базу данных посредством одного из двух предикатов:

xpositive(verb,,attribute)

xnegative(verb,attribute).

Поэтому если вы хотите перезапустить программу, то сначала надо очистить базу данных от ответов на вопросы, заданные при ведении последнего диалога. Они продолжают находиться в базе данных и будут влиять на следующие результаты, если их не удалить.