Европа и Россия XVIII век Архитектура Рококо Скульптура Франсуа Буше Декоративно-прикладное искусство Севрский фарфор Бытовой жанр Собор Святого Павла Палладианство Пейзажный (английский) парк Британский музей в Лондоне Летний сад Зимний дворец

Рекомендуемая литература

Единственной книгой, в которой достаточно полно рассмотрена технология использования прецедентов в системах искусственного интеллекта, является [Kolodner, 1993]. В перечень кратких обзорных статей, которые можно рекомендовать для первого знакомства, я бы включил [Blade, 1991], [Harmon, 1992], [Kolodner, 1992] и [Watson and Marir, 1994]. Обзор инструментальных средств, предназначенных для работы с базами данных прецедентов, представлен в работе [Harmon and Hall, 1993].

Описания действующих систем, основанных на прецедентах, читатель найдет в работах [Acorn and Walden, 1992], [Allen, 1994], [Nguyen et al, 1993], [Hislop andPracht, 1994],-[Barren etal, 1993].

В главе 2 мы отмечали, что в ранних программах искусственного интеллекта отчетливо прослеживалась тенденция использовать по возможности единообразные методы решения проблем. Логические рассуждения строились на основе небольшого количества предположений или аксиом, а множество правил, применяемых для формирования нового состояния проблемы, также было невелико. Такие классические области искусственного интеллекта, как игры и доказательство теорем, являются формальными системами, которые по самой своей сути годятся для подобной комбинации логического анализа и эвристического поиска. Хотя в подавляющем большинстве экспертных систем применяется большое количество правил, специфичных для определенной предметной области, и используются разнообразные методы решения проблем, способы поиска и организации логического вывода, по сути, не очень отличаются от тех, что использовались в ранних программах искусственного интеллекта.

Например, в процессе работы производящей системы представление состояния проблемы в рабочей памяти последовательно изменяется, все более приближаясь к состоянию, характеризующему искомое решение. Такой пошаговый процесс очень напоминает последовательность ходов, дозволенных правилами игры, а отличие заключается в основном в семантике используемых правил. Программа игры в шахматы, основанная на знаниях, должна опираться не только на правила выполнения ходов, но и на информацию о стратегии, типовых ситуациях на доске, способах распознавания стадий игры (дебют, миттельшпиль или эндшпиль) и т.д.

Существует, однако, множество рутинных задач, выполняемых человеком, которые не вписываются в эту парадигму. Трудно себе представить, что, решая задачу, куда пойти сегодня вечером (в какой ресторан или кинотеатр), человек сознательно или подсознательно выполняет логический анализ или эвристический поиск. Если обратиться к менее тривиальным примерам, то также трудно поверить, будто судья, архитектор или ваш шеф, принимая решение, всегда прибегают к логическому анализу. Скорее всего, в большинстве случаев в основе наших действий в повседневных ситуациях лежит другой механизм рассуждений и принятия решения.

В отличие от большинства машин, человек почти всегда чем-то занят или озабочен, а потому при решении повседневных проблем уже на подсознательном уровне стремится сэкономить время и силы. И здесь на помощь всегда приходят память и прежний опыт — для человека проще распознать ситуацию и найти для нее аналог, чем заново формировать решение.

Но как все это можно реализовать в компьютерной модели рассуждений? Мы уже знаем, что воспоминания и приобретенный опыт не так просто свести к набору правил, но можно представить себе некоторую "библиотеку" ситуаций, встречавшихся в прошлом, которые имеют отношение к возникшей проблеме, например "репертуар" указаний шефа, или судебные решения, принятые в прошлом по аналогичным делам, или наброски архитектурных планов для сооружений аналогичного назначения и т.п. Естественно, что такая библиотека должна быть индексирована каким-то разумным способом, чтобы в массиве хранящихся описаний ситуаций можно было довольно быстро распознать аналогичную текущей. Кроме того, понадобится также и некоторый механизм, который позволит адаптировать ранее принятое решение к новой проблеме (текущей ситуации).

Описанный подход получил наименование рассуждение, основанное на прецедентах (case-based reasoning). Мы рассмотрим эту новую технологию на трех примерах, взятых из разных предметных областей, — кулинарии, юриспруденции и делопроизводства. После этого мы вновь вернемся к сравнению рассуждений, основанных на прецедентах, с более привычной технологией логического вывода в экспертных системах и покажем, что эти технологии не противоречат, а дополняют друг друга. В главе 23 этот тезис будет подкреплен примерами и дальнейшим анализом.

Граф доказательства
Достоинством принципа резолюции является то, что при доказательстве истинности заключения применяют только одно правило: поиск и удаление контрарных литер на множестве дизъюнктов до получения пустой резольвенты.
Проблемы в исчислении высказываний
Для обоснования исчисления высказываний, как для любой аксиоматической теории, необходимо рассмотреть проблемы разрешимости и непротиворечивости.
Проблема разрешимости исчисления выказываний заключена в доказательстве существования алгоритма, который позволил бы для любой формулы исчисления высказываний определить ее доказуемость. Любая формула исчисления высказываний может быть представлена формулой алгебры высказываний.

Эффективность процедуры разрешения показана таблицами истинности для различных наборов значений пропозициональных переменных.
Проблема непротиворечивости исчисления высказываний заключена в доказательстве невыводимости формулы и ее отрицания. Исчисление высказываний непротиворечиво, т. к. каждая формула, доказуемая в исчислении высказываний, является тождественно истинной формулой в ал-гебре высказываний и легко проверяется на таблицах истинности. Тогда отрицание формулы не является тождественно истинной формулой, что проверяется на таблицах истинности и при доказательстве в исчислении высказываний ведет к противоречию.

Решение типовых задач по математике и физике