Глоссарий
Возврат. Переход при выводе на несколько шагов назад анализа или трассировки хода рассуждения, а также в целях поиска альтернативного пути.
Вывод. Процесс рассуждения во временя которого из известных Фактов выводятся новые факты.
Глубинные знания. Основные знания о некоторой области ( см гл.5, поверхностные знания)
Демоны. Скрытые или виртуальные процедуры в системах, основанных на знаниях, активизируемые ,данными.
Дерево вывода.Графическое редставленяе возможных путей поиска решения в Прологе.
Диагностические системы. Тип систем, основанных на знаниях, которые применяются для нахождения причин неполадок в технических системах или заболеваний у человека
Динамическое распределение. Распределение памяти в период выполнения программы.
Долговременная память. Часть человеческой памяти, предназначенная для хранения сведений, необходимость в которых может возникнуть не только в момент их появления, но и в некоторое время спустя. Аналогнчна внешней памяти компьютера или базе правил в системе, основанной на знаниях.
Домен. Определенная часть знаний о некоторой области. Информатика представляет собой весьма общирный домен, в то время как когнитивное моделировяние - более узкий.
Доска объявлений. Глобальная структура данных в.
Экспертной системе, через которую осуществляется взаимодействие различных источнико знаний.
Знания. Совокупность фактов, закономерностей и эвристических правил, с помощью которых можно решить поставленную задачу.
Идентификатор списка. Переменная Форта, значение которой указывает на именуемый ею список.
Иерархия, Отношение подчиненности между понятиями или
объектами.
Инженер знаний. Специалист, которому знакомы содержа- тельная сторона задачи и методы структурирования знаний в экспертных системах. Эта область деятельности предполагает наличие навыков в теории познания, информатике и системах, основанных на знаниях.
Интерпретатор. Процедура, производящая разбор входного потока данных, преобразование его в исполнимую форму и немед- ленно его выполняющая.,
Интерпретирующая система. Тип системы, основанной на знаниях, применяемых для вывода заключений по наблюдаемым данным.
Искусственный интеллект (ИИ). Одна из ветвей информа- тики. Основной проблемой ИИ является разработка методов пред- ставления знаний и решения неформализуемых задач.
Когнитивное моделирование. Область науки, целью которой является разработка теории и моделей человеческого мышления его функций.
компилируемые знания. Знания, полученные от эксперта или из другого источника и организованные в форме, позволяющей включить их в систему, основанную на знаниях. Обычно знания каким-либо образом структурируются, например, путем выделения чанков и установления взаимосвязей между ними.
Компилятор. Программа, анализирующая входной поток и запоминающая переработанную информацию в форме, наиболее приемлемой для дальнейшего эффективного использования.
Компонент управления. Процедура вывода или интерпретатор правил, определяющие последовательность применения правил.
Консультационный режим. Один из интерактивных режимов в ЭС, при котором пользователь продвигается к решению задачи, задавая системе вопросы.
Лисп. Программная среда для решения символьных задач.
Логика первого порядка. Расширение пропозиционального исчисления кванторами всеобщности и существования для пере- менных.
Логические связки. Булевские оперли ли, применяемые в логике первого порядка для выражения отношений между терма- ми, например, СЛЕДУЕТ или ЭКВИВАЛЕНТНО (см, табл. 4.1)
Механизм вывода. Часть продукционной системы, которая выводит новые факты из имеющихся в базе званий.
вида
вынода
Модус поненс. Правило
ЕСЛИ (А и ЕСЛИ А ТО В) ТО В.
Монотонный вывод. Вид рассуждения в ЭС, при котором факты из рабочей памяти не удаляются.
Мусор. Вид ошибочного распределения памяти в Лиспе, при котором ячейка может считаться занятой, будучи фактически свободной (см. висячие ссылки).
Наследование. Процесс получения объектом значений для своих атрибутов от класса объектов, находящегося выше него в родовидовой иерархии.
Немонотонный вывод. Вид рассужденич. при котором факты из рабочей памяти могут удаляться.
Область списков. Часть машинной памяти, используемая для хранения списков.
Обратный вывод. Стратегия вывода, при которой вывод про- изводится путем подбора подходящих фактов под имеющееся зак- лючение.
Объект. Элемент системы, основанной на знаниях, который описывается одним или несколькими атрибутами.
Объект-атрибут-значение (А-О-3). Способ выражения фак^у- ального знания, при котором объект представляется в виде набора свойств с их значениями. Например, в факте "Брат пациента - Джон" понятие ПАЦИЕНТ является объектом, понятие БРАТ атрибутом, а ДЖОН - значением (см. атрибут-значение).
Определяющие слова. Слова Форта, применяющиеся для определения других слов.
310
Отметить и удалить. Схема управления списками в Лиспе, при которой все активные ячейки помечаются, а оставшиеся свободными заносятся в список свободных ячеек.
Параллельная архитектура. Вид архитектуры компьютера, включающего несколько одновременно функционирующих процес- соров.
ПЕРВЫЙ. См. CAR.
Плоское представление. Представление знаний, вид которого отличен от иерархии.
Поиск в глубину. Стратегия поиска, при которой исследование очередной альтернативы продолжается до тех пор, пока дальнейшее продвижение в глубь дерева решений окажется невозможным.
Поиск в ширину. Стратегия поиска решения, при которой сначала просматриваются все узлы данного уровня, а затем проис- ходит спуск на более детальный уровень пространства альтернатив.
Понимание естественного языка. Ветвь искусственного интел- лекта, целью которой является разработка компьютерных прог- рамм, выполняющих перевод с одного языка на другой или спо- собных взаимодействовать с человеком на естественном языке.
Правило типа IF-THEN. Оператор, реализующий отношение между посылкой и следствием, то же, что и продукция. % Предложение. Конъюнктивно соединяемый терм в Прологе.
Представление знаний. Метод структурирования фактов и отношений для включения их в базу знаний.
Прямой вывод. Стратегия вывода, при которой правила при- меняются к фактам для получения заключений, из них вытека- ющих.
Разрешение конфликта. В продукционных системах это про- цесс выбора нужного правила из нескольких путем сопоставления с заданными фактами в рабочей памяти.
Расширенная переменная. Переменная Форта с дополнитель- но выделенной памятью.
311
Сборка мусора. Восстановление неиспользуемых ячеек к Лиспе.
Система управления сетевыми базами данных. Тип систем управления базами данных, в которых данные представлены в виде иерархии и запись-"потомок" может иметь больше информации, чем ее владелец, т.е. запись-"предок".
Системы, основанные на знаниях. Класс компьютерных прог- рамм, использующих для решения задач знания и процедуры вы- вода.
Скобочная нотация. Вид записи списков в Лиспе, при которой элементы списка заключаются в круглые скобки, например (А В).
Словарь. Список слов Форта.
Список. Упорядоченное множество связных ячеек памяти в Лиспе (см. атом).
Стек параметров. Стек Форта, используемый для передачи данных между словами.
Структура данных. Способ организации данных и определе- ние методов доступа к ним.
Тело. Цели некоторого предложения в языке Пролог. Указатель списка. Адрес головы списка.
Факт. Утверждение или посылка, которые являются истин- ными. Факт может состоять из атрибута и соответствующего зна- чения.
Фактор достоверности (ФД). Мера доверия к факту или от- ношению. Отличается от понятия вероятности.
Фасеты. Ограничения на значения, хранимые в слотах при представлении знаний в виде фреймов.
Фрейм. Структура для представления знаний, которая состоит из одного или нескольких атрибутов, описывающих объект. Значение каждого атрибута хранится в слоте, таким образом, фрейм представляет собой множество слотов, связанных с объек- том.
Функциональное программирование. Метод программирова- ния, основанный на передаче параметров между функциями.
Чанк. Фрагмент знаний, хранимый и используемый как еди- ное целое.
Эвристические правила. Неформальные знания, используемые в целях повышения эффективности поиска в данной предметной области.
Экспертные системы. См. системы, основанные на знаниях.
Экспертиза. Эвристические и точные знания, которыми обла- дают люди в определенной предметной области. Экспертиза про- изводится путем сбора больших объемов знаний в некоторой пред- метной области и организации их в соответствующие иерархичес- кие структуры для дальнейшего применения в процессе решения прикладных задач.
Ядро. Слова машинного уровня в Форте, с помощью которых определяются остальные слова Форта.
Ячейки связи. Тип данных Лиспа, состоящий из двух компо- нент - ГОЛОВЫ и ХВОСТА (см. CAR и CDR).
CAR. Адресный указатель на элемент списка в Лиспе, альтер- нативные имена - ГОЛОВА или ПЕРВЫЙ.
CDR. Адресный указатель на следующую ячейку связи списка в Лисце, альтернативные имена - ХВОСТ или ОСТАТОК.
cfa. Адрес поля кода в Форте - участка, где находится ука- затель на процедуру периода-выполнения данной словарной статьи.
nfa. Адрес поля имени в Форте, в котором располагается имя словарной статьи.
NIL (НУЛЬ). Атом Лиспа, являющийся одновременно, и пус- тым списком.
312
Redington D. Outline of a Forth Oriented Real-time Expert System for Sleep Staging. - Forth Modification Laboratory: Sixth FORMLconf., November, 1984.
Park J. MVP-FORTH Expert System Toolkit. - Mountain View, Calif.: Mountain View Press, 1984.
ЛИТЕРАТУРА
И СКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ
1. Barr A., Feigenbaum E. The Handbook of Artificial Intelligence. - William Kaufmann Inc., 1982.
Feigenbaum E., McCorduck P. The Fifth Generation: Artificial Intelligence and Japan's Computer Challenge to the World. - Reading, Mass.: Addison-Wesley Publ., 1983.
Winston P. Artificial Intelligence. - Reading, Mass.: Addison- Wesley Publ., 1984.
Winston P. The AI Buseness: Commercial Uses of Artificial Intelligence. - Cambridge,Mass.: The MIT Press, 1984.
BYTE. - Vol.6, N 9, 1981.
BYTE. - Vol.10, N 4, 1985.
ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ
Forsith R. Expert Systems: Principles and Case Studies. - London: Chapman and Hall, 1984.
Freiling A. Starting a Knowledge Engineering Project. - AI Magazine, vol.6, N 3, 1985.
Genesereth M. Fundamentals of Artificial Intelligence. - Palo Alto, Calif.: Teknowledge, 1982.
Gevarter W. An Overview of Expert Systems. - Washington D.C.: National Bureau of Standarts, 1982.
Hayes-Roth F., Waterman D. Building Expert Systems. - Reading, Mass.: Addison-Wesley Publ., 1983.
Harmon P. Expert Systems: Artificial Intelligence in Business. - N.-Y.: John Wiley & Sons Inc., 1985.
Stefik M. The Organisation of Expert Systems. - Palo Alto, Calif.: Xerox Palo Alto Center, 1982.
Communication of the ACM. - Vol.28, N 5, 1985.
BYTE. - Vol.4, N 8, 1979.
ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ, РЕАЛИЗОВАННЫЕ НА ФОРТЕ
15. Johnson H. Expert Systems for Diesel Locomotive Repair. - Journal of Forth Application and Research, September, 1983.
314
ЯЗЫКИ ПРОГРАММИРОВАНИЯ
18. Brodie L Starting Forth. - Englewoxl Clifs: Prentice-Hall,
1981.
19. Meehan J The New UCI LISP Manual. - Hillsdale, N.J., 1979.
Winston P., Horn B. LISP. - Reading, Mass.: Addison-Wesley Publ., 1984.
BYTE- - VoLlO, N 8, 1985.
BYTE. - Vol.6, N 8, 1981.
ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫЕ СРЕДСТВА
23. Goldenberg J. Experts on Calls. - PC World, September,
1985.
24. PC Magazine. - Vol.4, N 8, 1985.
ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ
25. Communication of the ACM. - Vol.28, N 9, 1985
0ГЛАВЛЕНИЕ
Предисловие к
русскому
изданию…………………………………5
Предисловие........... 14