Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта полностью

Два события, участвующие в отношении, часто называют "фактом" и "гипотезой" соответственно. Допустим, что мы проверяем гипотезу H. Тогда мы будем искать такой факт E, который мог бы подтвердить либо опровергнуть эту гипотезу. S говорит нам, в какой степени достаточно факта E для подтверждения гипотезы H; N — насколько необходим факт E для подтверждения гипотезы H. Если факт E имел место, то чем больше S, тем больше уверенности в H. С другой стороны, если не верно, что имел место факт E, то чем больше N, тем менее вероятно, что гипотеза H верна. В случае, когда степень достоверности E находится где-то между полной достоверностью и невозможностью, степень достоверности H определяется при помощи интерполяции между двумя крайними случаями. Крайние случаи таковы:

(1) известно, что факта E не было

(2) известно, что факт E имел место

(3) ничего не известно относительно E

Для каждого события H сети вывода существует априорная вероятность р_o(H) (безусловная) вероятность события H в состоянии, когда неизвестно ни одного положительного или отрицательного факта. Если становится известным какой-нибудь факт E, то вероятность H меняет свое значение с  р_o(H) на  p(H|E). Величина изменения зависит от "силы" стрелки, ведущей из E в H. Итак, мы начинаем проверку гипотез, принимая их априорные вероятности. В дальнейшем происходит накопление информации о фактах, что находит свое отражение в изменении вероятностей событий сети. Эти изменения распространяются по сети от события к событию в соответствии со связями между событиями. Например, рассмотрим рис. 14.14 и предположим, что получена информация о срабатывании индикатора открытия выпускного клапана. Эта информация повлияет на нашу уверенность в том, что выпускной клапан открылся, что, в свою очередь, повлияет на уверенность в том, что сместилась установка порогового давления.

Рис. 14.15. Правила распространения вероятностей по сети, принятые в системах Prospector и AL/X: (а) "мягкая импликация" с силой (N, S); (b) логические комбинации отношений.

На рис. 14.15 показан один из способов реализации этого эффекта распространения информации по сети. Часть вычислений производится не над вероятностями, а над шансами. Это удобно, хотя в принципе и не обязательно. Между шансами и вероятностями имеет место простое соотношение:

шанс = вер / (1 – вер)

вер = шанс / (1 + шанс)

Пусть между E и H существует отношение "мягкой импликации", тогда, в соответствии с рис. 14.15,

шанс(H|E) = M * шанс(H)

где множитель M определяется априорной и апостериорной вероятностями с учетом силы (N, S) связи между E и H. Предполагается, что правила Prospector'a (рис. 14.15) для вычисления вероятностей логических комбинаций событий (использующие min и max) правильно моделируют поведение человека при оценке субъективной уверенности в таких составных событиях. 

Давайте сначала расширим правила языка, с тем чтобы получить возможность работать с неопределенностью. К каждому, правилу мы можем добавить "силовой модификатор", определяемый двумя неотрицательными действительными числами S и N. Вот соответствующий формат:

Имя Правила: если

              Условие

             то

              Заключение

             с

              Сила( N, S).

Примеры правил рис. 14.14 можно изобразить в этой форме так:

прав1 : если

         не давлоткр и

         открклап

        то

         открклрано

        с

         сила( 0.001, 2000).

прав2 : если

         сепзапвд

        то

         давлоткр

        с

         сила( 0.05, 400).

Для того, чтобы произвести соответствующее расширение оболочки экспертной системы (разд. 14.5), нам понадобится внести изменения в большинство процедур. Давайте сосредоточимся только на одной из них, а именно на процедуре

рассмотреть( Цель, Трасса, Ответ)

Мы предположим, что утверждение Цель не содержит переменных (как это сделано в Prospector'e и в AL/X). Это сильно упростит дело (особенно в процедуре ответпольз). Таким образом, Цель будет логической комбинацией элементарных утверждений. Например:

не давлоткр и открклап

Цепочку целей-предков и правил Трасса можно представить таким же способом, как это сделано в разд. 14.5. Однако форму представления объекта Ответ придется модифицировать для того, чтобы включить в нее вероятности. Цель и ее вероятность можно соединить в один терм следующим образом:

Цель : Вероятность

Получим такой пример объекта Ответ:

индоткр : 1 было сказано

Смысл ответа: пользователь сообщил системе, что событие индоткр произошло, и что это абсолютно достоверно.