джувати, що фраза above (а, с) є логічним наслідком з цієї теорії.
Зверніть увагу на роль операції уніфікації в цьому доказі. Мета above (а, с) уніфікується з головним фразою above (X, Y) за допомогою підстановки {Х/а, Y/c}, де вираз Х/а можна інтерпретувати як "X отримує значення а". Потім ця підстановка застосовується до хвостової частини фрази
on (Z, Y), above (X, Z),
з чого випливає формулювання підцілей
on (Z, с), above (a, Z).
Наступна підціль on (Z, з) уніфікується з on (b, с) підстановкою {Z/b}. Ця підстановка потім застосовується і до залишилася підцілі, яка таким чином перетворюється на above (а, b), і так до тих пір, поки не утворюється пуста фраза.
В
Рис. 1. Дерево доведення методом спростування резолюцій
Висхідний процес доказу, використовує в якості відправної точки твердження, яке ми намагаємося довести, дозволяє сфокусувати увагу на процесі пошуку рішення, оскільки аналізовані логічні зв'язки принаймні потенційно ведуть нас до мети. Правда, заснований на цій стратегії метод спростування резолюцій не дозволяє вирішити всі перераховані вище проблеми. Зокрема, цей метод не гарантує, що знайдений шлях докази буде коротшим інших (або довше).
4. Висновок
В
Тема штучного інтелекту завжди була в інформатиці "країною поганців", населеної масою "Неправильні" проблем, що не піддаються вирішенню традиційними способами. Ця область привернула увагу насамперед різнобічних фахівців, яких не злякало її відкритий, позбавлене будь-якої організації простір, - людей, яких тягне завдання дізнатися, як ми мислимо. Такі дослідники, як Марвін Мінський (Marvin Minsky), Джон Мак-Карті (John McCarthy), Герберт Саймон (Herbert Simon), Пат Хейес (Pat Hayes), Дональд Мічі (Donald Michie) і Бернард Мельтцер (Bernard Meltzer), стали першопрохідцями для тих, хто слідував за ними по дорозі, що пролягає через інформатику, психологію і математичну логіку.
Не вдаючись у тривалі міркування, можна відповісти, що немає нічого поганого у використанні для побудови експертних систем підходящих традиційних технологій, якщо це призводить до бажаного результату. Наприклад, генерація гіпотез в системі DENDRAL заснована на алгоритм перерахування вершин плоского графа, а в системі MYCIN використаний статистичний підхід для вибору способу лікування на основі аналізу чутливості організму до тих або інших лікарських препаратів. Використання методів пошуку або мов програмування, характерних для систем штучного інтелекту, не забороняє інженерам по знаннях застосовувати методики, запозичені з прикладної математики, дослідження операцій або інших придатних дисциплін. Для деякої частини розглянутої проблеми рішення може бути отримано чисто алгоритмічно або математично, і було б недозволеною розкішшю відмовлятися від таких методів, якщо вони сприяють досягненню потрібного результату.
Експертні системи не змогли б отримати настільки широкого поширення в даний час, якби у свій час в їх розвиток не внесли істотний внесок ідеї штучного інтелекту. Те, що пропонує штучний інтелект, - це безліч концепцій, технологій і архітектур, придатних для вирішення комплексних проблем в тих випадках, коли чисто арифметичні або математичні рішення або невідомі, або малоефективні.
Правила логічного висновку, теорія орієнтованих графів і математична логіка були винайдені задовго до появи такої галузі досліджень, як штучний інтелект. Але саме дослідження в цій області дозволили адаптувати формальний апарат цих теорій до завдань подання знань і відшукати високоефективні засоби їх реалізації. Розвиток сучасних продукційних, об'єктно-орієнтованих систем і систем процедурної дедукції значною мірою визначається такими додатками штучного інтелекту, як проблеми класифікації і конструювання.
У минулому часто висловлювалося припущення, що використання у процесі розробки більш потужних інструментальних засобів сприятиме спрощенню програмування експертних систем. Існує, однак, певний баланс між "Потужністю" інструмента, що приймає рішення за розробника, і гнучкістю, що допускає можливість вибрати рішення, найбільш відповідне для конкретної системи. Надмірне спрощення оболонок часто оберталося занадто великими обмеженнями для розробників прикладних систем, в той час як змішування різних парадигм програмування надавало таку свободу, з якої не всякий програміст міг розумно впоратися. Як показала практика, найбільш ефективним шляхом виявилося надання розробнику ретельно продуманих готових модулів, таких як системи аналізу правдоподібності, які здатні ефективно вирішувати окремі важливі нетривіальні завдання. Застосування таких модулів істотно скорочує терміни розробки прикладних експертних систем.
Список літератури:
1. О.М. Адаменко, А.М. Кучуков. Логічне програмування і Visual Prolog
СПб.: Бхв-петербург, 2003.
2. Братко І. Алгоритми ...
