Системы со встроенными правилами. Рассмотрим прямой и обратный цепной анализ на примере выдуманного набора правил о том, как следует провести вечер. Правила расположены в обычном порядке, антецедент располагается слева, а следствие - справа, все вызванные правила выполняются, а разбор ведется параллельно.

1. Хороший фильм по ТВ + Рано утром встреч нет ® Позднее кино

2. Рано утром встреч нет + Нужно поработать ® Работа допоздна

3. Нужно поработать + Необходимы документы ® Работа в офисе

4. Позднее кино ® Не спать допоздна

5. Работа допоздна ® Не спать допоздна

6. Работа допоздна ® Возвращение в офис

7. Работа в офисе ® Возвращение в офис

Например, правило 1 гласит, что если по ТВ идет хорошее кино и у меня завтра рано утром встреч нет, тогда я следую режиму “Позднее кино”.

Рассмотрим сперва пример прямого цепного анализа. Допустим, система получила начальную информацию о том, что завтра рано уторм у меня нет встреч. Активируются правила 1 и 2. Допустим, что далее система получила сообщение о том, что мне нужно поработать. Активируется правило 3, а правило 2 вызывается и выполняетя, откуда следует вывод, что я нахожусь в режиме “Работа допоздна”, в результате чего вызываются и выполняются правила 5 и 6. В итоге система заключает, что я должна вернуться в офис и не спать допоздна.

Теперь рассмотрим эту же проблему с применением обратного цепного анализа. Допустим, что система получила исходную информацию о том, что у меня нет завтра утром встреч, но мне нужно еще поработать, а затем ее (систему) спросили, следует ли мне вернуться в офис. Данный запрос активирует правила 6 и 7. В свою очередь возникнет вопрос “Работа допоздна” или “Работа в офисе”? При этом активируются правила 2 и 3, и возникает вопрос “Рано утром встреч нет”, “Нужно поработать” или “Нужны документы”? Первые два антецедента будут удовлетворены, таким образом правило 2 будет вызвано и выполнено, что повлечет за собой удовлетворение антецедента “Работа допоздна”, вызов и выполнение правила 6, в результате чего система придет к заключению, что мне следует вернуться в офис.

Обратите внимание на то, что при прямом разборе порождается больше следствий, а при обратном - запросов. Т.к. в обоих примерах использовались одни и те же данные, то в ходе анализа выполнялись одни и те же правила, но активировались различные.

Сравнение

Эффективность. Выбор вида анализа (сверху вниз или снизу вверх) зависит от конфигурации дерева, по которому осуществляется поиск. Если в среднем каждому элементу следует большее количество элементов, нежели предшествует, то анализ сверху вниз (или обратный анализ) будет более эффективным и наоборот. Рассмотрим крайний случай. Допустим, что поисковая область образует дерево с вершиной в начальном состоянии. Тогда при использовании прямого подхода нам придется осуществлять поиск практически по всему дереву, тогда как при обратном подходе - только в его линейной части.

Сравнение и унификация. В системах с заложенными правилами или системах логического анализа выбор прямого или обратного цепного анализа влияет на степень трудности процесса сравнения. При прямом цепном анализе системе постоянно предъявляются новые факты, не имеющие свободных переменных. Таким образом постоянно проводится сравнение антецедентов, вполне вероятно обладающих свободными переменными, с фактами, не обладающими таковыми.

С другой стороны, системам с обратным цепным анализом често задают специальные вопросы. Если правила изложены в логике предикатов, а не логике суждений, тогда производится сравнение вопроса с переменной со следствием с переменными. Вторичные запросы также могут содержать переменные, поэтому, в общем, системы с обратным цепным анализом должны быть разработаны таким образом, чтобы они могли сравнивать две символьные структуры, каждая из которых может содержать переменные, для чего потребуется создание алгоритма унификации.

Смешанные стратегии

Поиск в двух направлениях. Если не ясно, какой вид поиска - прямой или обратный - является наиболее приемлимым для конкретного приложения, следует осуществлять поиск в двух направлениях. В таком случае, отправными точками становятся начальное и конечное состояние, и поиск осуществляется по направлению к центру.

Вывод по двум направлениям. При данном подходе изначальные данные применяются для активирования правил, котоые перебирают другие антецеденты в обратном порядке. Вторичные запросы, которые не соответствуют ни следствиям, ни данным, сохраняются в качестве “демонов”, которые могут быть удовлетворены позднее за счет новых или позднее поступивших данных. Систему можно разработать таким образом, что данные, удовлетворяющие “демонам” (антецеденты активированных правил) не будут активировать дополнительные правила, что “заставит” систему при предстоящем прямом выводе сконцентрироваться на правилах, учитывающих предыдущий контекст.

Разбор с началом в левом углу. Применив вышеописанный метод к парсингу, мы получим так называемый разбор с началом в левом углу. В терминах примера, приведенного в разделе парсинг, система сначала рассмотрит “they”, найдет правило 9 - единственное правило, которое можно применить к этому слову, затем правило 3, объясняющее PRO, а затем правило 1, как единственное правило, следствие которого начинается с NP. Далее система попытается разобрать сверху вниз “are flying planes” как VP.

Заключение

Обычно в системах искусственного интеллекта применяется один из двух видов анализа. Первый - это анализ снизу вверх или прямой анализ, а второй- сверху вниз или обратный. Различие их определяется тем, в каком направлении ведется поиск (от начала в конец или наоборот) и какой элемент (следствие или антецедент) активирует правила.

Фактор эффективности и легкости внедрения может сыграть решающую роль при выборе вида анализа, который будет применяться в определенном приложении, но следует помнить, что использование смешанных стратегий также возможно.

ПРИЛОЖЕНИЕ