Библиотека    Новые поступления    Словарь    Карта сайтов    Ссылки






назад содержание далее

Часть 3.

<<ров ><уже ><сгенерированных ><сущностей ><состоит ><работа ><сверху ><вниз. ><Пытаясь ><идентифици><ровать ><и ><наладить ><отношения, ><уже ><существующие ><между ><объектами ><рабочего ><простран><ства, ><могут ><также ><работать ><снизу ><вверх.>

<По ><мере ><создания ><структур ><в ><рабочем ><пространстве ><повышается ><степень ><активации ><уз><лов, ><которые ><генерируют ><исполнительные ><коды. ><Это ><позволяет ><в ><контексте ><текущего ><со><стояния ><решения ><проблемы ><влиять ><на ><будущее ><поведение ><системы. ><Важным ><элементом ><ар><хитектуры ><является ><использование ><случайности. ><Большинство ><решений ><принима><ется ><случайно, ><а ><вероятность ><выбора ><действия ><или ><структуры ><определяется ><соответствием ><этой ><сущности ><текущему ><состоянию ><решения ><задачи. ><Фактор ><случайности ><также ><предохра><няет ><программу ><от ><попадания ><в ><"тупиковые ><ситуации". ><Более ><того, ><выбранный ><наугад ><"ошибочный" ><элемент ><(очевидно, ><не ><относящийся ><к ><текущему ><пути) ><открывает ><возмож><ность ><перехода ><к ><другим ><потенциальным ><путям ><решения. ><Это ><помогает ><решать ><проблему ><"эффекта ><горизонта" ><(раздел ><4.3), ><когда ><неудачность ><текущего ><пути ><изначально ><невидима. ><Случайность, ><таким ><образом, ><привносит ><неоднородность ><в ><пространство ><поиска, ><что ><явля><ется ><одним ><из ><преимуществ ><генетических ><алгоритмов ><(глава ><11).>

<И, ><наконец, ><температура ><служит ><механизмом ><обратной ><связи, ><определяющим ><степень ><"зацепления" ><структур, ><построенных ><в ><рабочем ><пространстве. ><При ><низкой ><степени ><заце><пления ><вероятностный ><характер ><выбора, ><сделанного ><системой, ><не ><столь ><важен, ><поскольку ><оба ><варианта ><одинаково ><приемлемы. ><При ><высокой ><степени ><зацепления ><с ><внутренне ><не><противоречивым ><решением ><влияние ><вероятностного ><выбора ><возрастает, ><поскольку ><вари><анты ><теснее ><связаны ><с ><формируемым ><решением.>

<представляет ><собой ><гибкую ><архитектуру, ><структуры ><которой ><развиваются ><как ><на ><основе ><данных, ><так ><и ><с ><учетом ><ожидаемого ><результата, ><поэтому ><отражают ><инварианты ><своего ><окружения. ><Однако ><эта ><архитектура ><имеет ><ряд ><недостатков. ><Во-первых, ><несмотря ><на ><то, ><что ><рассуждения ><по ><аналогии ><являются ><общей ><и ><важной ><особенностью ><интеллекта, ><алфавитная ><предметная ><область ><настолько ><семантически ><слаба, ><что ><результаты ><рассуждений ><по ><аналогии ><мало ><понятны. ><Это ><превращает ><данную ><архитектуру ><в ><игру><шечную ><систему. ><Во-вторых, ><не ><дообучается. ><С ><каждым ><новым ><образом ><она ><пы><тается ><сформировать ><строки ><шаблонов. ><Для ><рассуждений ><по ><аналогии ><требуется, ><чтобы ><система ><интегрировала ><новые ><знания ><в ><уже ><существующую ><в ><ней ><систему ><понятий, ><раз><вивая ><силу ><аналогии ><при ><каждом ><столкновении ><с ><окружающим ><миром.>

<Известно ><несколько ><новых ><проектов, ><развивающих ><и ><предназначенных ><для ><проверки ><архитектуры ><в ><более ><сложной ><среде. ><В ><[Marshall, ><1999] ><продолжено ><моделиро><вание ><связей ><по ><аналогии. ><В ><[Lewis ><и ><2000] ><архитектура ><расширена ><для ><использования ><в ><системе ><управления ><мобильным ><роботом. ><Таким ><образом, ><система ><значительно ><развита ><за ><счет ><взаимодействия ><с ><конкретным ><окружением ><с ><целью ><обучения. ><Результатом ><этого ><взаимодействия ><является ><карта ><пространства, ><исследуемого ><роботом. ><Объекты ><обнаруживаются ><и ><наносятся ><на ><карту, ><а ><заодно ><планируются ><и ><пере><планируются ><маршруты ><движения ><между ><объектами. ><В ><следующем ><разделе ><будут ><рас><смотрены ><агентно-ориентированный ><и ><компонентный ><подходы ><к ><решению ><задач.>

<6.4. ><Агентно-ориентированное ><и ><распределенное ><решение ><проблем>

<><В ><1980-е ><годы ><исследователями ><ИИ ><было ><сделано ><два ><открытия, ><которые ><имели ><важ><ное ><значение ><для ><последующего ><анализа ><роли ><представления ><в ><интеллектуальном ><реше-

261>

<<нии ><проблем. ><Первым ><было ><появление ><традиций ><распределенного ><искусственного ><>интеллекта< ><(РИИ). ><Первый ><рабочий ><семинар ><по ><РИИ ><состоялся ><в ><Массачусетсском ><>технологическом< ><институте ><в ><1980 ><году ><и ><был ><посвящен ><вопросам, ><связанным ><с ><интеллектуальным ><решением ><задач ><системами, ><состоящими ><из ><множества ><решателей. ><Исследователями ><РИИ ><было ><решено, ><что ><их ><не ><интересуют ><такие ><вопросы ><параллелизма ><низкого ><уровня, ><как ><распределенная ><обработка ><на ><нескольких ><машинах ><или ><распараллеливание ><сложных ><алгоритмов. ><Они ><хотели ><понять, ><как ><распределенные ><решатели ><можно ><эффективно ><>скоординировать< ><для ><интеллектуального ><решения ><проблем. ><Фактически ><это ><было ><началом ><эры ><распределенной ><обработки ><в ><искусственном ><интеллекте ><с ><использованием ><и ><>координацией< ><исполнителей ><(actor) ><и ><демонов ><(daemon) ><и ><разработкой ><систем ><классной ><доски, ><рассмотренных ><в ><разделе ><5.4.>

<Вторым ><открытием ><исследователей ><ИИ, ><уже ><представленным ><в ><разделе ><6.3, ><стали ><ра><боты ><Брукса ><и ><его ><группы. ><Работа ><Брукса ><оказала ><большое ><влияние ><на ><традиционный ><взгляд ><исследователей ><ИИ ><на ><представления ><и ><рассуждения ><(раздел ><6.3.1). ><Во-первых, ><понимание ><того, ><что ><интеллектуальное ><решение ><проблем ><не ><требует ><централизованного ><запоминания ><знаний, ><обрабатываемых ><некоторой ><общецелевой ><схемой ><вывода, ><привело ><к ><понятию ><распределенных ><и ><взаимодействующих ><моделей ><интеллекта, ><где ><каждый ><>элемент< ><распределенного ><представления ><отвечает ><за ><собственный ><компонент ><процесса ><ре><шения ><проблемы. ><Во-вторых, ><факт, ><что ><интеллект ><является ><ситуативным ><и ><активным, ><в ><контексте ><отдельных ><задач ><позволяет ><решателю ><перевести ><часть ><процесса ><решения ><в ><>окружающую< ><среду. ><Это ><дает ><возможность ><каждому ><решателю ><решать ><поступающую ><зада><чу, ><ничего ><не ><зная ><о ><процессе ><решения ><в ><остальной ><части ><системы. ><Таким ><образом, ><один ><-агент ><может ><проверять ><список ><товаров, ><в ><то ><время ><как ><другой ><проверяет ><кредито><способность ><заказчика. ><При ><этом ><оба ><агента ><не ><осведомлены ><о ><принятии ><решения ><на ><бо><лее ><высоком ><уровне, ><например: ><разрешить ><или ><не ><разрешить ><покупку.>

<Оба ><эти ><направления ><1980-х ><годов ><повлияли ><на ><текущее ><состояние ><разработок ><и ><ис><пользование ><интеллектуальных ><агентов.>

<6.4.1. ><Агентно-ориентированное ><решение ><задач: ><определение>

<Прежде ><чем ><двигаться ><дальше, ><определим, ><что ><мы ><подразумеваем ><под ><словами ><"агент", ><"агентно-ориентированная ><система" ><и ><"мультиагентная ><система". ><Однако ><это ><несколько ><проблематично, ><так ><как ><мнения ><различных ><групп ><исследователей ><по ><этому ><во><просу ><расходятся. ><Наше ><определение ><и ><обсуждение ><базируется ><на ><работах ><[Jennings, ><и ><1998], ><[Wooldridge, ><2000], ><[Lewis ><и ><2000].>

<Будем ><считать, ><что ><мультиагентная ><система ><- ><это ><вычислительная ><программа, ><блоки ><решения ><задач ><(решатели) ><которой ><расположены ><в ><некоторой ><среде, ><и ><каждый ><из ><них ><способен ><к ><гибким, ><автономным ><и ><социально ><организованным ><действиям, ><направленным ><(либо ><нет) ><на ><предопределенные ><реалии ><или ><цели. ><Таким ><образом, ><четырьмя ><свойствами ><интеллектуальной ><агентной ><системы, ><включающей ><программные ><решатели ><задач, ><явля><ются: ><ситуативностъ, ><автономность, ><гибкость ><и ><социальность.>

<Ситуативность ><(situatedness) ><интеллектуального ><агента ><означает, ><что ><он ><воспринимает ><окружение, ><в ><котором ><действует, ><и ><может ><изменять ><это ><окружение. ><Примеры ><окружения ><для ><ситуативных ><агентов ><- ><это ><среда ><ведения ><игры ><или ><"обитания" ><робота. ><Кон><кретным ><примером ><агента ><может ><служить ><игрок ><в ><виртуальный ><футбол ><в ><соревнованиях ><роботов ><[Veloco ><и ><др., ><2000], ><который ><должен ><взаимодействовать ><с ><мячом ><и ><противником, ><не ><зная ><размещения, ><намерений ><и ><успехов ><других ><игроков. ><Это ><понятие ><си-

262>

<<туативности ><отличается ><от ><принятого ><в ><более ><традиционных ><решателях ><задач, ><таких ><как ><планировщик ><(раздел ><7.4) ><или ><экспертная ><система ><(раздел ><7.3), ><которые ><поддерживали ><централизованные ><и ><исчерпывающие ><знания ><о ><своих ><прикладных ><областях.>

<Автономная ><система ><(autonomous ><может ><взаимодействовать ><со ><своим ><>окружением< ><без ><прямого ><вмешательства ><других ><агентов. ><Для ><этого ><она ><должна ><>контролировать< ><свои ><действия ><и ><внутренние ><состояния. ><Некоторые ><автономные ><агенты ><могут ><также ><обучаться ><на ><своем ><опыте, ><чтобы ><улучшить ><свое ><поведение ><в ><дальнейшем ><(см. ><часть ><В ><автономный ><агент ><мог ><бы ><распознавать ><кредитную ><карточку ><вне ><зависимости ><от ><решения ><других ><вопросов ><электронной ><коммерции. ><В ><системе ><агент ><дол><жен ><передать ><мяч ><партнеру ><или ><забить ><гол ><(в ><зависимости ><от ><конкретной ><ситуации).>

<Гибкий ><агент ><(flexible ><должен ><демонстрировать ><качества ><отзывчивости ><или ><пре><дусмотрительности ><(в ><зависимости ><от ><ситуации). ><Отзывчивый ><агент ><получает ><стимулы ><от ><своего ><окружения ><и ><вовремя ><отвечает ><на ><них ><соответствующим ><образом. ><Предусмотри><тельный ><агент ><не ><просто ><реагирует ><на ><ситуацию ><в ><своем ><окружении, ><но ><и ><адаптируется, ><це><ленаправленно ><действует ><и ><выбирает ><альтернативы ><в ><различных ><ситуациях. ><Агент ><по ><поис><ку ><кредитора, ><например, ><должен ><уметь ><предоставить ><пользователю ><несколько ><вариантов ><или ><найти ><другое ><кредитное ><агентство, ><если ><недостаточно ><одной ><альтернативы. ><Футболь><ный ><агент ><должен ><изменить ><свою ><тактику ><игры ><в ><зависимости ><от ><замысла ><противника.>

<И, ><наконец, ><агент ><является ><социальным ><(social ><если ><он ><может ><соответствую><щим ><образом ><взаимодействовать ><с ><другими ><программными ><или ><человеческими ><агентами. ><После ><всего ><сказанного ><становится ><ясно, ><что ><агент ><является ><лишь ><частью ><сложного ><про><цесса ><решения ><проблем. ><Взаимодействия ><социального ><агента ><ориентированы ><на ><дости><жение ><целей ><более ><крупной ><мультиагентной ><системы. ><Эта ><социальная ><направленность ><агентной ><системы ><должна ><решать ><много ><проблем, ><в ><том ><числе ><такие. ><Как ><различные ><агенты ><выделяют ><подзадачи ><при ><решении ><проблем? ><Как ><агенты ><могут ><взаимодействовать ><друг ><с ><другом, ><чтобы ><облегчить ><решение ><системной ><задачи ><более ><высокого ><уровня ><(в ><системе ><например, ><вести ><счет)? ><Как ><один ><агент ><может ><поддерживать ><цели ><другого ><агента ><(например, ><управлять ><вопросами ><безопасности ><в ><Все ><эти ><>вопросы< ><социальной ><направленности ><являются ><предметом ><современных ><исследований.>

<Мы ><описали ><основы ><создания ><мультиагентных ><систем. ><Мультиагентные ><системы ><иде><ально ><подходят ><для ><решения ><проблем, ><включающих ><большое ><количество ><методов ><реше><ния, ><точек ><зрения ><и ><сущностей. ><В ><этих ><областях ><мультиагентные ><системы ><имеют ><пре><имущества ><распределенного ><и ><конкурентного ><решения ><проблем, ><в ><том ><числе ><за ><счет ><реа><лизации ><сложных ><схем ><взаимодействия. ><Примеры ><взаимодействия ><показывают ><совместные ><действия ><по ><достижению ><общей ><цели. ><В ><этом ><и ><состоит ><гибкость ><социаль><ных ><взаимодействий, ><которая ><отличает ><мультиагентные ><системы ><от ><традиционного ><про><граммного ><обеспечения ><и ><обусловливает ><интерес ><к ><агентной ><парадигме.>

<В ><последние ><годы ><термин ><мультиагентная ><система ><относят ><ко ><всем ><типам ><про><граммных ><систем, ><составленных ><из ><множества ><полуавтономных ><компонентов. ><Распреде><ленная ><агентная ><система ><рассматривает ><пути ><решения ><частных ><задач ><с ><помощью ><ряда ><модулей ><(агентов), ><которые ><взаимодействуют ><на ><основе ><совместного ><использования ><зна><ний ><о ><задаче ><в ><процессе ><решения. ><Исследования ><в ><области ><мультиагентных ><систем ><со><средоточены ><на ><синтезе ><поведения ><множества ><иногда ><уже ><существующих ><автономных ><агентов, ><ориентированных ><на ><решение ><данной ><проблемы. ><Мультиагентная ><система ><мо><жет ><рассматриваться ><как ><сильно ><связанная ><сеть ><решателей, ><совместно ><работающих ><над ><проблемами, ><которые ><могут ><выходить ><за ><рамки ><возможностей ><индивидуальных ><агентов ><[Durfee ><и ><1989].

263>

<<Решатели ><мультиагентной ><системы, ><являясь ><автономными, ><могут ><в ><то ><же ><время ><быть ><не><однородными. ><На ><основе ><[Jennings, ><и ><1998] ><можно ><выделить ><четыре ><важ><ные ><характеристики ><мультиагентного ><решения ><проблем. ><Во-первых, ><каждый ><агент ><имеет ><не><полную ><информацию ><и ><недостаточные ><возможности ><для ><решения ><всей ><задачи, ><вследствие ><че><го ><страдает ><от ><ограниченности ><знаний. ><Во-вторых, ><не ><существует ><глобального ><системного ><контроллера ><для ><решения ><всей ><проблемы. ><В-третьих, ><знания ><и ><входные ><данные ><задачи ><тоже ><децентрализованы, ><и, ><в-четвертых, ><процесс ><рассуждения ><часто ><является ><асинхронным.>

<Наконец, ><разработчики ><традиционных ><объектно-ориентированных ><систем ><не ><видят ><ничего ><нового ><в ><агентно-ориентированной ><системе. ><Их ><можно ><понять, ><если ><рассматривать ><свойства ><отдельных ><агентов ><и ><объектов. ><Объекты ><определяются ><как ><вычислительные ><системы ><с ><инкап><сулированным ><состоянием, ><они ><обладают ><методами, ><связанными ><с ><этим ><состоянием, ><и ><совер><шают ><действия ><в ><окружающей ><среде, ><а ><также ><взаимодействуют, ><передавая ><сообщения.>

<Различие ><между ><объектами ><и ><агентами ><состоит ><в ><том, ><что ><объекты ><редко ><контролируют ><свое ><поведение. ><Агенты ><следует ><рассматривать ><не ><как ><сущности, ><вызывающие ><конкретные ><методы ><друг ><друга, ><а ><как ><субъекты, ><которые ><запрашивают ><выполнение ><необходимых ><дейст><вий. ><Далее, ><агенты ><являются ><гибкими, ><т.е. ><чутко ><реагирующими ><на ><изменение ><внешней ><среды, ><предусмотрительными ><и ><социально ><настроенными. ><И, ><наконец, ><при ><взаимодействии ><агентов ><зачастую ><можно ><выделить ><свои ><собственные ><потоки ><управления. ><Все ><эти ><различия ><не ><означа><ют, ><однако, ><что ><такой ><объектно-ориентированный ><язык, ><как ><рассматриваемый ><в ><разде><ле ><15.12, ><не ><является ><подходящей ><средой ><для ><построения ><агентной ><системы. ><Наоборот, ><сила ><и ><гибкость ><делает ><его ><идеальным ><для ><решения ><этой ><задачи.>

<6.4.2. ><Примеры ><и ><проблемы ><агентно-ориентированной ><парадигмы>

<Чтобы ><конкретизировать ><идеи ><предыдущего ><раздела, ><опишем ><ряд ><прикладных ><облас><тей, ><в ><которых ><целесообразно ><использовать ><агентно-ориентированное ><решение ><задач. ><За><одно ><приведем ><ссылки ><на ><исследования ><в ><этих ><проблемных ><областях.>

<Производство. ><Производственная ><область ><может ><моделироваться ><как ><иерархия

><рабочих ><областей. ><Можно ><рассматривать ><рабочие ><области ><для ><мукомольного ><>производства<, ><штукатурных, ><малярных ><работ, ><сборки ><и ><т.д. ><Эти ><рабочие ><области ><за><тем ><можно ><сгруппировать ><в ><производственные ><подсистемы. ><Каждая ><из ><подсистем><функционирует ><внутри ><некоторого ><производственного ><процесса. ><Впоследствии><эти ><подсистемы ><можно ><объединить ><в ><фабрику. ><Еще ><более ><крупная ><сущность ><-><компания ><- ><может ><контролировать ><деятельность ><каждой ><из ><этих ><фабрик, ><напри><мер, ><управлять ><заказами, ><учетом ><товаров, ><ростом ><производства, ><прибылью ><и ><т.п. ><Литературные ><ссылки ><на ><агентно-ориентированное ><производство ><включают ><>работы< ><по ><формированию ><последовательности ><производственных ><процессов ><[Chung ><и ><1997], ><производственных ><операций ><[Oliveira ><и ><др., ><1997] ><и ><совместному ><>созданию< ><продукции ><[Cutosky ><и ><др., ><1993], ><[Darr ><и ><1996].>

<Автоматическое ><управление. ><Поскольку ><контроллеры ><процессов ><обычно ><явля><ются ><автономными, ><реактивными ><и ><зачастую ><распределенными ><системами, ><не><удивительно, ><что ><агентные ><модели ><приобретают ><в ><этой ><области ><важное ><значение.><Существуют ><исследования ><по ><управлению ><транспортными ><системами ><[Согега ><и><др., ><1996], ><управлению ><космическими ><аппаратами ><[Schwuttke ><и ><1993], ><>электронно-лучевыми< ><ускорителями ><[Perriolat ><и ><др., ><1996], ><[Klein ><и ><др., ><2000], ><>управлению< ><воздушным ><транспортом ><[Ljunberg ><и ><1992] ><и ><другие.

264>

<<Телекоммуникации. ><Телекоммуникационные ><системы ><являются ><большими ><>распределенными< ><сетями, ><состоящими ><из ><взаимодействующих ><компонентов, ><которые><требуют ><мониторинга, ><и ><управления ><в ><реальном ><времени. ><Агентно-ориентированные><системы ><использовались ><для ><сетевого ><управления ><и ><менеджмента ><[Schoonderwoerd ><и ><др., ><1997], ><[Adler ><и ><др., ><1989], ><передачи ><информации, ><переключения ><[Nishibe ><и ><др., ><1993] ><и ><обслуживания ><[Busuoic ><и ><1994]. ><Более ><полный ><обзор ><>приложений< ><в ><этой ><области ><содержится ><в ><[Veloco ><и ><др., ><1994].>

<Транспортные ><системы. ><Системы ><грузоперевозок ><едва ><ли ><не ><по ><определению ><>являются< ><распределенными, ><ситуативными ><и ><автономными. ><Приложения ><в ><этой ><>области< ><включают ><управление ><пассажиропотоками ><и ><транспортом ><для ><транспортных><баз ><[Burmeister ><и ><др., ><1997] ><и ><кооперативное ><составление ><транспортных ><>расписаний< ><[Fischer ><и ><др., ><1996].>

<Информационный ><менеджмент. ><Изобилие, ><разнообразие ><и ><сложность ><>информации< ><в ><современном ><обществе ><почти ><безграничны. ><Агентные ><системы ><могут ><>обеспечить< ><интеллектуальный ><информационный ><менеджмент, ><особенно ><в ><Как ><человеческий ><фактор, ><так ><и ><информационная ><организация ><как ><будто ><сговорились ><против ><комфортного ><доступа ><к ><информации. ><Двумя ><критическими ><агентными ><за ><дачами ><являются ><фильтрация ><данных ><- ><получение ><из ><всей ><доступной ><информа><ции ><лишь ><той ><небольшой ><порции, ><которая ><нас ><действительно ><интересует, ><и ><сбор ><информации ><- ><задача ><накопления ><и ><определения ><приоритетов ><среди ><отобранных ><порций ><информации. ><Среди ><приложений ><можно ><отметить ><[Chen ><и ><1998], ><систему ><фильтрации ><электронной ><почты ><[Maes, ><1994], ><поиск ><в ><[Lieberman, ><1995] ><и ><агент ><поиска ><эксперта ><[Kautz ><и ><др., ><1997].>

<Электронная ><коммерция. ><Современная ><коммерческая ><деятельность ><>осуществляется< ><под ><управлением ><человека: ><мы ><решаем, ><когда ><купить ><или ><продать, ><какое ><>количество< ><и ><по ><каким ><ценам, ><и ><даже, ><какая ><информация ><необходима ><нам ><к ><>определенному< ><времени. ><Несомненно, ><коммерция ><является ><областью, ><подходящей ><для ><агентных ><моделей. ><Хотя ><полная ><разработка ><электронных ><коммерческих ><агентов ><может ><быть ><осуществлена ><только ><в ><будущем, ><несколько ><систем ><уже ><реализовано. ><Например, ><современные ><программы ><могут ><принимать ><решения ><по ><многим ><>покупкам< ><и ><продажам ><на ><основании ><большого ><количества ><разнородной ><и ><распределен><ной ><информации. ><Было ><разработано ><несколько ><агентных ><систем ><для ><управления><портфелем ><ценных ><бумаг ><[Sycara ><и ><др., ><1996], ><системы ><- ><помощники ><покупателя ><[Doorenbos ><и ><др., ><1997], ><[Krulwich, ><1996] ><и ><интерактивные ><каталоги ><[Schrooten ><и ><1997], ><[Takahashi ><и ><др., ><1997].>

<Интерактивные ><игры ><и ><театр. ><Участники ><игр ><и ><театральные ><герои ><>функционируют< ><в ><богатой ><интерактивной ><среде. ><Игровые ><агенты ><могут ><втягивать ><нас ><в ><воен><ные ><игры, ><в ><сценарии ><управления ><финансами ><и ><даже ><в ><спортивные ><состязания. ><Те><атральные ><агенты ><играют ><роль ><человеческих ><прототипов ><и ><могут ><создавать ><иллю><зию >< >< ><жизни >< >< ><в >< >< ><эмоциональных >< >< ><ситуациях, >< >< ><при >< >< ><моделировании >< >< ><критических ><ситуаций ><в ><медицине ><или ><при ><обучении ><разнородным ><задачам. ><Исследования ><в ><этой ><области ><включают ><компьютерные ><игры ><[Wavish ><и ><1996] ><и ><>интерактивные< ><модели ><личностей ><[Hayes-Roth, ><1995], ><[Trappl ><и ><1997].>

<Разумеется, ><существует ><много ><других ><областей, ><для ><которых ><подходит ><агентно><ориентированная ><парадигма ><реализации. ><Несмотря ><на ><то ><что ><агентная ><технология ><имеет ><много ><потенциальных ><преимуществ, ><для ><интеллектуального ><решения ><проблем ><еще ><необ-

265>

<<ходимо ><преодолеть ><ряд ><трудностей. ><Приведенный ><ниже ><список ><вопросов ><сформулирован ><на ><основе ><идей, ><изложенных ><в ><работах ><[Jennings ><и ><др., ><1998], ><[Bond ><и ><1988].>

<Как ><систематизировать, ><формализовать, ><распределить ><задачи ><агентов? ><Более ><того,

><как ><соответствующим ><образом ><синтезировать ><результаты ><их ><решения?>

<Как ><обеспечить ><передачу ><сообщений ><и ><взаимодействие ><агентов? ><Какие ><существу

><ют ><языки ><и ><протоколы ><передачи ><сообщений? ><Что ><и ><когда ><можно ><назвать ><>подходящей< ><информацией?>

<Как ><обеспечить ><согласованное ><поведение ><агентов ><при ><выборе ><действий ><и ><>принятии< ><решений? ><Как ><справляться ><с ><нелокализованными ><воздействиями ><и ><избегать ><вредных ><взаимодействий ><с ><агентами?>

<Как ><отдельные ><агенты ><могут ><представлять ><и ><обрабатывать ><информацию ><о ><>действиях<, ><планах ><и ><знаниях ><других ><агентов ><для ><их ><координации? ><Как ><агенты ><могут ><>судить< ><о ><состоянии ><координируемых ><ими ><процессов?>

<Как ><распознать ><и ><скоординировать ><различные ><точки ><зрения ><и ><конфликтные ><>намерения< ><агентов?>

<Как ><распознать ><опасное ><поведение ><всей ><системы, ><например, ><хаотичное ><или ><>вибрирующее<, ><и ><избежать ><его?>

<Как ><распределять ><и ><контролировать ><ограниченные ><ресурсы ><как ><отдельного ><агента,

><так ><и ><системы ><в ><целом?>

<И, ><наконец, ><какие ><технические ><средства ><и ><программные ><технологии ><существуют

><для ><разработки ><и ><поддержки ><агентных ><систем?>

<Методы ><разработки ><интеллектуального ><программного ><обеспечения, ><необходимые ><для ><поддержки ><агентных ><технологий ><решения ><проблем, ><можно ><встретить ><на ><протяжении ><всей ><книги. ><Во-первых, ><требования ><к ><представлению ><процесса ><интеллектуального ><решения ><проблем ><стали ><постоянной ><темой ><нашего ><изложения. ><Во-вторых, ><вопросы ><поиска, ><осо><бенно ><эвристического, ><можно ><найти ><в ><части ><В-третьих, ><область ><планирования, ><пред><ставленная ><в ><разделе ><7.4, ><обеспечивает ><технологию ><упорядочения ><и ><координацию ><подце><лей ><при ><организации ><решения ><проблем. ><В-четвертых, ><мы ><представляем ><идею ><стохастиче><ских ><агентных ><рассуждений ><в ><условиях ><неопределенности ><в ><разделе ><8.3. ><И, ><наконец, ><вопросы ><обучения ><в ><областях ><автоматизированных ><рассуждений ><и ><понимания ><естествен><ного ><языка ><рассматриваются ><в ><частях ><и ><Эти ><подобласти ><традиционного ><искусст><венного ><интеллекта ><важны ><для ><создания ><агентных ><архитектур.>

<Существует ><ряд ><других ><вопросов ><разработки ><агентных ><моделей, ><которые ><находятся ><вне ><сферы ><этой ><книги, ><например, ><языки ><коммуникаций, ><схемы ><взаимодействия ><и ><методы ><рас><пределенного ><управления. ><Они ><рассматриваются ><в ><[Jennings, ><и ><1998] ><и ><в ><трудах ><соответствующих ><конференций ><(AAAI, ><и >

<6.5. ><Резюме ><и ><дополнительная ><литература>

<><В ><этой ><главе ><рассмотрены ><многие ><из ><основных ><альтернатив ><для ><представления ><зна><ний, ><включая ><использование ><логики, ><правил, ><семантических ><сетей ><и ><фреймов. ><Кроме ><то><го, ><описаны ><системы ><без ><централизованной ><базы ><знаний ><или ><общецелевой ><схемы ><рассу><ждений. ><Наконец, ><мы ><рассмотрели ><распределенное ><решение ><проблем ><с ><агентами. ><Резуль-

266>

<<таты ><тщательного ><изучения ><показывают ><новый ><уровень ><понимания ><преимуществ ><и ><>ограничений< ><каждого ><из ><этих ><подходов ><к ><представлению. ><Тем ><не ><менее, ><дебаты ><по ><вопросам ><естественности, ><эффективности ><и ><соответствия ><каждого ><из ><подходов ><продолжаются. ><Мы ><заканчиваем ><эту ><главу ><кратким ><обсуждением ><нескольких ><важных ><подходов ><в ><области ><представления ><знаний.>

<Первый ><из ><них ><- ><это ><выбор ><и ><степень ><детализации ><атомарных ><символов ><для ><>представления< ><знаний. ><Объекты ><мира ><составляют ><область ><определения ><отображения; ><>вычислительные< ><объекты ><в ><базе ><знаний ><являются ><его ><областью ><значений. ><Природа ><атомарных ><элементов ><языка ><в ><значительной ><степени ><определяет ><форму ><описания ><мира, ><например, ><если ><"автомобиль" ><- ><это ><наименьший ><атом ><представления, ><то ><система ><не ><может ><>рассуждать< ><о ><двигателях, ><колесах ><и ><какой-либо ><другой ><части ><автомобиля. ><Однако, ><если ><этим ><частям ><соответствуют ><атомы, ><то ><для ><представления ><"автомобиля" ><как ><единого ><понятия ><может ><потребоваться ><более ><крупная ><структура ><со ><своими ><способами ><управления.>

<Другой ><пример ><компромиссного ><решения ><при ><выборе ><символов ><может ><быть ><найден ><в ><работах, ><посвященных ><пониманию ><естественного ><языка. ><Сложные ><понятия, ><значение ><ко><торых ><не ><описывается ><одним ><словом, ><нельзя ><представить ><с ><помощью ><программ, ><исполь><зующих ><отдельные ><слова ><в ><качестве ><элементов ><смысла. ><Существуют ><также ><определенные ><трудности ><в ><выделении ><разного ><смысла ><одного ><и ><того ><же ><слова ><или ><разных ><слов ><с ><одним ><и ><тем ><же ><смыслом. ><Один ><из ><подходов ><к ><этой ><проблеме ><заключается ><в ><использовании ><>семантических< ><примитивов ><- ><независимых ><от ><языка ><концептуальных ><единиц, ><используе><мых ><в ><качестве ><основы ><для ><представления ><естественного ><языка. ><Хотя ><эта ><точка ><зрения ><устраняет ><проблему ><использования ><отдельных ><слов ><как ><единиц ><смысла, ><возникают ><дру><гие ><проблемы: ><многие ><слова ><требуют ><сложных ><структур ><для ><их ><определения; ><кроме ><того, ><при ><небольшом ><множестве ><примитивов ><сложно ><уловить ><тонкие ><различия, ><такие ><как ><"push" ><и ><"shove" ><(толкать) ><или ><"yell" ><и ><"scream" ><(пронзительный ><крик).>

<Полнота ><- ><свойство ><базы ><знаний, ><которое ><обеспечивается ><подходящим ><>представлением<. ><Отображение ><является ><полным ><по ><отношению ><к ><свойству ><или ><классу ><объектов, ><если ><все ><вхождения ><точно ><соответствуют ><элементу ><представления. ><Предполагается, ><что ><>географические< ><карты ><должны ><быть ><полными ><на ><некотором ><уровне ><детализации. ><Карту, ><на ><которой ><упущен ><город ><или ><река, ><нельзя ><рассматривать ><как ><навигационную. ><Хотя ><большинство ><баз ><знаний ><не ><полны, ><полнота ><относительно ><определенных ><свойств ><или ><объектов ><является ><>обязательной<. ><Например, ><предположение ><полноты ><представления ><позволяет ><планировщику ><>игнорировать< ><возможные ><эффекты ><проблемы ><границ ><(frame >

<При ><описании ><задачи ><как ><последовательности ><состояний ><мира, ><вызываемых ><>некоторыми< ><действиями ><или ><событиями, ><нужно ><учитывать, ><что ><эти ><действия ><или ><события ><>изменяют< ><лишь ><небольшую ><часть ><компонентов ><описания. ><Программа ><должна ><иметь ><>возможность< ><выявить ><побочные ><эффекты ><и ><подразумеваемые ><изменения ><в ><описании ><мира. ><>Проблема< ><описания ><побочных ><явлений ><действий ><называется ><проблемой ><границ. ><Например, ><робот, ><складывающий ><тяжелые ><ящики ><на ><грузовик, ><должен ><учитывать ><понижение ><уровня ><дна ><автомобиля ><с ><каждым ><новым ><ящиком. ><Если ><представление ><является ><полным, ><то ><не><определенных ><побочных ><эффектов ><не ><будет, ><и ><проблема ><границ ><исчезает. ><Трудность ><проблемы ><границ ><является ><следствием ><того, ><что ><для ><большинства ><областей ><невозможно ><построить ><полную ><базу ><знаний. ><Язык ><представления ><должен ><помогать ><программисту ><в ><решении ><вопросов, ><какие ><знания ><можно ><опустить ><без ><потери ><информации.>

<С ><проблемой ><полноты ><связан ><вопрос ><пластичности ><или ><модифицируемости ><>представления<: ><при ><отсутствии ><полноты ><необходимо ><восполнить ><отсутствующие ><знания. ><>Поскольку< ><большинство ><баз ><знаний ><являются ><неполными, ><желательно, ><чтобы ><процесс ><мо-

267>

<<дификации ><или ><адаптации ><был ><простым. ><Кроме ><синтаксической ><простоты ><процесса ><>восполнения< ><знаний ><представление ><должно ><гарантировать ><непротиворечивость ><базы ><знаний ><при ><добавлении ><и ><удалении ><информации. ><Наследование ><является ><примером ><того, ><как ><схема ><представления ><может ><обеспечить ><непротиворечивость.>

<Несколько ><систем, ><включая ><[Mitchell, ><1993], ><решали ><вопрос ><пластичности ><за ><счет ><разработки ><сетевых ><структур, ><которые ><изменяются ><и ><развиваются, ><встречаясь ><с ><>ограничениями< ><естественного ><мира. ><В ><этих ><системах ><представление ><является ><результатом ><приобретения ><новых ><данных ><(построения ><снизу ><вверх) ><с ><учетом ><ожидаемого ><результата. ><Примером ><систем ><этого ><типа ><является ><рассуждение ><по ><аналогии.>

<Другим ><полезным ><свойством ><представления, ><связанным ><с ><отображением ><мира ><в ><базу ><знаний, ><является ><гомоморфизм. ><В ><данном ><случае ><гомоморфизм ><означает ><однозначное ><соответствие ><между ><объектами ><и ><действиями ><мира ><и ><вычислительными ><объектами ><и ><>операциями< ><языка. ><При ><гомоморфном ><отображении ><база ><знаний ><отражает ><воспринятую ><структуру ><области ><и ><может ><быть ><организована ><более ><естественным ><образом.>

<Кроме ><естественности, ><однозначности ><и ><легкости ><использования ><схемы ><>представления< ><могут ><быть ><оценены ><по ><их ><вычислительной ><эффективности. ><В ><[Levesque ><и ><1985] ><обсуждается ><компромисс ><между ><выразительностью ><и ><эффективностью. ><Когда ><в ><качестве ><схемы ><представления ><используется ><логика, ><система ><является ><высоко ><выразительной ><вследствие ><полноты. ><Однако ><системы, ><основанные ><на ><неограниченной ><логике, ><как ><правило, ><не ><очень ><эффективны ><(см. ><главу ><12).>

<Большинство ><вопросов ><представления ><относятся ><к ><любой ><информации, ><накапливаемой ><и ><используемой ><компьютером. ><Существует ><еще ><ряд ><вопросов, ><которые ><должны ><решаться ><>разработчиками< ><распределенных ><и ><агентных ><систем. ><Многие ><из ><этих ><вопросов ><относятся ><к ><>принятию< ><решений ><на ><основе ><частной ><(локальной) ><информации, ><распределенной ><относительно ><выполняемых ><задач. ><Эти ><вопросы ><решаются ><с ><помощью ><агентных ><языков ><передачи ><>сообщений< ><и ><разработки ><алгоритмов ><для ><кооперации ><и ><совместного ><использования ><информации ><агентами. ><Большинство ><этих ><вопросов ><представлено ><в ><разделе ><6.4. ><И, ><наконец, ><совершенно ><новые ><языки ><и ><представления ><могут ><потребоваться ><при ><реализации ><философских ><аспектов ><распределенного, ><основанного ><на ><окружении ><интеллекта, ><предложенных ><в ><[Clark, ><1997], ><[Haugeland, ><1997] ><и ><[Dennett, ><1991,1995], ><где ><так ><называемые ><"неплотные" ><системы ><>используют< ><окружение ><и ><других ><агентов ><в ><качестве ><критической ><среды ><для ><запоминания ><и ><использо><вания ><знаний. ><Необходимы ><также ><средства ><представления ><и ><поддержки, ><которые ><в ><>соответствии< ><с ><[Brooks, ><1991a] ><"используют ><мир ><в ><качестве ><модели".>

<В ><заключение ><расширим ><ссыпки ><на ><материалы, ><представленные ><в ><главе ><6. ><Ассоцианист><ские ><теории ><как ><модели ><компьютерной ><и ><человеческой ><памяти ><и ><рассуждений ><изучались ><в ><[Selz, ><1913,1922], ><[Anderson ><и ><1973], ><[Sowa, ><1984], ><[Collins ><и ><1069].>

<Важным ><результатом ><в ><области ><разработки ><языков ><структурированного ><представле><ния ><знаний ><являются ><языки ><представления ><[Bobrow ><и ><1977] ><и ><[Brachman, ><1979], ><которые ><играют ><особую ><роль ><как ><семантические ><основы ><структуриро><ванных ><представлений.>

<Наш ><обзор ><концептуальных ><графов ><в ><значительной ><степени ><основан ><на ><книге ><[Sowa, ><1984]. ><Отсылаем ><читателя ><к ><этому ><изданию ><для ><более ><детального ><знакомства. ><Согласно ><этой ><работе ><концептуальные ><графы ><сочетают ><выразительную ><силу ><исчисления ><предикатов, ><модальной ><ло><гики ><и ><логик ><более ><высоких ><порядков ><с ><богатством ><множества ><встроенных ><понятий ><и ><отно><шений, ><полученных ><из ><эпистемологии, ><психологии ><и ><лингвистики.>

<Существует ><ряд ><других ><интересных ><подходов ><к ><представлению. ><Например, ><Брахман, ><Файкс ><и ><Ливиски ><предложили ><представление, ><которое ><подчеркивает ><функциональную

268>

<<специфику, ><т.е. ><тип ><информации, ><запрашиваемой ><или ><хранимой ><в ><базе ><знаний ><[Brachman ><и ><др., ><1985], ><[Levesque, ><1984].>

<В ><более ><детальном ><изучении ><этих ><вопросов ><может ><помочь ><ряд ><книг. ><Издание ><[Brachman ><и ><1985] ><является ><компиляцией ><важных ><статей ><на ><эту ><тему. ><Многие ><из ><статей, ><на ><которые ><ссылается ><данная ><глава, ><могут ><быть ><найдены ><там, ><хотя ><ссылки ><на ><них ><даются ><как ><на ><первоисточники. ><Полезными ><могут ><стать ><[Bobrow ><и ><1975], ><[Devis, ><1990], ><[Weld ><и ><1990] ><и ><труды ><любой ><из ><конференций ><по ><ИИ ><вообще, ><или ><по ><представлению ><знаний ><в ><частности, ><например ><[Brachman ><и ><др., ><1990].>

<В ><настоящее ><время ><существует ><значительное ><количество ><статей, ><развивающих ><на><правления, ><предложенные ><Бруксом ><по ><категориальной ><архитектуре. ><Особое ><внимание ><стоит ><уделить ><работам ><[Brooks, ><1991a], ><[Brooks ><и ><1994], ><[Maes, ><1994], ><[Veloco ><и ><др., ><2000]. ><Дальнейшие ><исследования ><поддерживают ><философскую ><точку ><зрения ><о ><>распределенной< ><и ><материализованной ><природе ><знаний ><и ><интеллекта. ><Особый ><интерес ><>представляет< ><работа ><[Clark, ><1997].>

<Агентно-ориентированные ><исследования ><являются ><достаточно ><популярными ><в ><>современном< ><ИИ ><[Jennings ><и ><др., ><1998]. ><На ><ежегодных ><конференциях ><по ><ИИ ><(IAAI, ><агентным ><исследованиям ><посвящены ><целые ><секции. ><Для ><ознакомления ><с ><новейшими ><>достижениями< ><в ><этой ><области ><мы ><бы ><порекомендовали ><изучить ><последние ><труды ><этих ><>конференций<. ><Кроме ><того, ><следует ><ознакомиться ><с ><трудами ><конференции ><в ><области ><распре><деленного ><искусственного ><интеллекта ><(РИИ). ><Обзор ><и ><ссылки ><на ><важные ><прикладные ><>области< ><агентно-ориентированных ><исследований ><были ><представлены ><в ><разделе ><6.4.>

<Вопросы ><представления ><знаний ><находятся ><на ><стыке ><искусственного ><интеллекта ><и ><ког-><нитологии ><[Luger, ><1994] ><и ><[Clark, ><1997]. ><Книга ><[Luger, ><1995] ><объединяет ><классические ><статьи, ><которые ><освещают ><разработку ><многих ><схем ><представления ><знаний.>

<6.6. ><Упражнения>

<><В ><общесмысловых ><рассуждениях ><такие ><понятия, ><как ><причинность, ><аналогия, ><эквива><лентность ><используют ><не ><так, ><как ><в ><формальных ><языках. ><Например, ><если ><мы ><говорим ><"Инфляция ><заставила ><Джейн ><просить ><о ><повышении", ><то ><предполагаем ><более ><сложные

><причинные ><зависимости, ><чем ><в ><простых ><физических ><законах. ><Если ><мы ><говорим

><"Используйте ><нож ><или ><стамеску ><для ><подрезки ><дерева", ><то ><предполагаем ><важное ><>понятие< ><эквивалентности. ><Приведите ><примеры ><трансляции ><этих ><и ><других ><понятий ><в ><формальный ><язык.>

<В ><подразделе ><6.2.1 ><приведены ><некоторые ><аргументы ><против ><использования ><логики

><для ><представления ><общесмысловых ><знаний. ><Приведите ><аргумент ><в ><пользу ><>использования< ><логики ><для ><представления ><этих ><знаний.>

<Запищите ><каждое ><из ><этих ><выражений ><в ><терминах ><исчисления ><предикатов, ><>концептуальных< ><зависимостей ><и ><концептуальных ><графов.>

<"Jane ><("Джейн ><дала ><Тому ><порцию ><мороженого").>

<"Basketball ><("Баскетболисты ><высокие").>

<"Paul ><("Пол ><срубил ><дерево ><топором").>

<"Place ><("Поместите ><все ><ингредиенты ><в ><миску ><и ><тщательно ><перемешайте").

269>

<<Прочитайте ><статью ><[Woods, ><1985]. ><Раздел ><этой ><статьи ><содержит ><описание ><ряда

><проблем ><в ><представлении ><знаний. ><Предложите ><решение ><каждой ><из ><этих ><проблем, ><ис><пользуя ><логику, ><концептуальные ><графы ><и ><понятие ><фреймов.>

<Опишите ><концептуальные ><графы ><(рис. ><6.29) ><на ><естественном ><языке.>

<Операции ><(объединить) ><и ><(ограничить) ><определяют ><обобщенное

><упорядочение ><на ><концептуальных ><графах. ><Покажите, ><что ><отношение ><обобщения ><>является< ><транзитивным.>

<Специализация ><концептуальных ><графов, ><использующая ><операции ><объединения ><и ><>ограничения<, ><является ><операцией, ><не ><сохраняющей ><истинность. ><Приведите ><пример, ><кото><рый ><демонстрирует, ><что ><ограничение ><истинного ><графа ><не ><обязательно ><является ><истин><ным. ><Однако ><обобщение ><истинного ><графа ><всегда ><является ><истинным. ><Докажите ><это.>

<Определите ><специализированный ><язык ><для ><описания ><деятельности ><общественной

><библиотеки. ><Этот ><язык ><должен ><содержать ><множество ><понятий ><и ><отношений ><и ><>основываться< ><на ><использовании ><концептуальных ><графов. ><Сделайте ><то ><же ><самое ><для ><пред><приятия ><розничной ><торговли. ><Какие ><понятия ><и ><отношения ><могли ><бы ><быть ><общими ><в ><этих ><двух ><языках? ><Какие ><из ><них ><могли ><бы ><существовать ><в ><обоих ><языках, ><но ><иметь ><различный ><смысл?>

<Транслируйте ><концептуальные ><графы ><(рис. ><6.29) ><в ><исчисление ><предикатов.>

<>

<Рис. ><6.29. ><Два ><концептуальных ><графа, ><которые ><необходимо ><описать ><на ><естественном ><языке>

<10. ><Представьте ><базу ><знаний ><финансового ><советника ><(раздел ><2.4) ><в ><виде ><>концептуального< ><графа.>

<><270>

<Часть ><Представление ><и ><разум ><в ><ракурсе ><искусственного ><интеллекта>

><<Приведите ><пример ><из ><вашего ><опыта, ><который ><говорит ><об ><организации ><человеческой

><памяти ><по ><типу ><сценариев ><или ><фреймов.>

<Используя ><концептуальные ><зависимости, ><определите ><сценарий ><для:>

<а)>< ><ресторана ><быстрого ><приготовления ><пищи;>

<б)>< ><общения ><с ><продавцом ><бывших ><в ><употреблении ><автомобилей;>

<в)>< ><похода ><в ><оперный ><театр.>

<Постройте ><иерархию ><подтипов ><для ><понятия ><транспортное ><средство; ><например,

><его ><подтипами ><могли ><бы ><быть ><наземное ><транспортное ><средство ><или ><морское

><транспортное ><средство. ><Они, ><в ><свою ><очередь, ><могли ><бы ><иметь ><свои ><подтипы. ><>Сделайте< ><то ><же ><самое ><для ><понятий ><перемещаться ><и ><сердитый.>

<Постройте ><иерархию ><типов, ><в ><которой ><некоторые ><типы ><не ><имеют ><общего ><супертипа.

><Дополните ><множество ><типов ><таким ><образом, ><чтобы ><иерархия ><превратилась ><в ><>решетку<. ><Может ><ли ><эта ><иерархия ><быть ><выражена ><с ><помощью ><дерева ><наследования? ><Какие

><проблемы ><могут ><возникнуть ><при ><этом?>

<Каждая ><из ><следующих ><последовательностей ><символов ><генерируется ><в ><соответствии ><с

><некоторым ><правилом. ><Опишите ><представление ><правил ><или ><отношений, ><необходимых

><для ><продолжения ><каждой ><последовательности:>

<а) ><2, ><4, ><6, ><8,... ><6)1,2,4,8,16,... ><в)1, ><1,2,3,5,8,><...>

<г)>< ><1,а, ><2, ><с, ><3, ><...>

<д)>< ><о, ><...>

<16.>< ><В ><разделе ><6.3 ><было ><представлено ><два ><примера ><рассуждений ><по ><аналогии. ><Опишите

><соответствующее ><представление ><и ><стратегию ><поиска, ><позволяющие ><сделать ><>оптимальный< ><выбор. ><Приведите ><несколько ><примеров ><аналогий, ><которые ><можно ><>реализовать< ><на ><основе ><предложенного ><вами ><представления.>

<а)>< ><(горячий) ><и ><(холодный); ><(высокий) ><и ><(стена), ><(короткий),

><(мокрый), ><(крепость)>

<б)>< ><(медведь) ><и ><(свинья); ><(стул) ><и ><(ножка), ><(стол), >

><(кофе), ><(земляника)>

<Опишите ><представление, ><которое ><могло ><бы ><использоваться ><в ><программе ><решения ><по

><аналогии ><проблем, ><подобных ><показанным ><на ><рис. ><6.30. ><Этот ><класс ><задач ><изучался ><в

><работе ><[Evans, ><1968]. ><Представление ><должно ><учитывать ><такие ><существенные ><>признаки<, ><как ><размер, ><форма ><и ><относительное ><местоположение.>

<В ><статье ><[Brooks, ><1991a] ><содержится ><обсуждение ><роли ><представления ><в ><>традиционном< ><ИИ. ><Прочтите ><эту ><статью ><и ><прокомментируйте ><ограничения ><явной ><и ><>общецелевой< ><схем ><представления.>

<В ><конце ><подраздела ><6.3.1 ><содержится ><пять ><вопросов, ><которые ><должны ><быть ><решены ><для

><успешного ><решения ><задач ><на ><основе ><категориальной ><архитектуры ><[Brooks, ><1991a].

><Прокомментируйте ><хотя ><бы ><один ><из ><этих ><вопросов.>

<Определите ><пять ><свойств, ><которые ><должен ><иметь ><язык ><для ><реализации ><агентно-

><ориентированной ><службы ><Прокомментируйте ><роль ><языка ><как ><общеце-

271>

<<левого ><агентного ><языка ><для ><разработки ><служб ><Согласны ><ли ><вы, ><что ><>подобную< ><роль ><выполняет ><и ><язык ><Почему? ><Изобилие ><информации ><по ><этому ><>вопросу< ><находится ><в ><самой >

<>

<Рис. ><6.30. ><Пример ><задачи, ><решаемой ><по ><аналогии>

<Ряд ><важных ><вопросов, ><относящихся ><к ><агентно-ориентированному ><решению ><задач,

><был ><представлен ><почти ><в ><самом ><конце ><раздела ><6.4. ><Обсудите ><один ><из ><них.>

<Предположим, ><вы ><разработали ><агентную ><систему ><для ><представления ><командной ><игры

><в ><американский ><футбол. ><Для ><взаимодействия ><агентов ><в ><защите ><или ><нападении ><они

><должны ><иметь ><представление ><о ><планах ><других ><агентов ><и ><возможных ><ответах ><на ><>создавшуюся< ><ситуацию. ><Как ><бы ><вы ><построили ><модель ><целей ><и ><планов ><других ><>взаимодействующих< ><агентов?>

<Выберите ><одну ><из ><прикладных ><областей ><для ><агентных ><архитектур, ><описанных ><в ><>главе< ><6.4. ><Выберите ><статью ><исследовательского ><или ><прикладного ><характера ><из ><этой ><>области<. ><Разработайте ><структуру ><агентов, ><которые ><могли ><бы ><решать ><задачу. ><Разбейте ><проблему ><так, ><чтобы ><определить ><ответственность ><каждого ><агента. ><Составьте ><список ><соответствующих ><процедур ><взаимодействия.>

272

Глава 7.Сильные методы решения задач

Основным принципом инженерии знаний является то, что возможности решателя задач интеллектуального агента в первую очередь определяются его информационной базой и лишь во вторую - используемым методом вывода. Экспертные системы должны быть сильны знаниями, даже если они слабы методами. Это важный вывод, который лишь недавно по достоинству оценили исследователи ИИ. Долгое время они занимались почти исключительно разработкой различных методов вывода. Но можно использовать

почти любой метод. Сила заключается в знаниях.

- Эдвард Фейгенбаум (Edward Feigenbaum), Стэндфордский университет

Nam et ipsa scientia potestas est (Знание - сила). - Фрэнсис Бэкон (Francis Bacon)

7.0. Введение

Продолжая изучать вопросы представления и интеллекта, рассмотрим важный компонент ИИ - сильные методы решения задач, или методы, основанные на знаниях.

Человек-эксперт способен действовать на высоком уровне, так как много знает об области своей деятельности. Это простое наблюдение является главным обоснованием для разработки сильных методов, или решателей проблем, основанных на знаниях (см. введение к части III). Экспертные системы используют знания специфичной предметной области. Обычно разработчики экспертной системы приобретают эти знания с помощью экспертов, методологию и деятельность которых затем эмулирует система. Так же, как опытные люди, экспертные системы являются "специалистами" по узкому кругу проблем. Подобно людям, они обладают как теоретическими, так и практическими знаниями: человек-эксперт, обеспечивающий систему знаниями, обычно привносит собственное теоретическое понимание предметной области, а также снабжает систему "хитростями", кратчайшими путями решения и эвристиками, полученными из опыта решения проблем.

Экспертные системы обычно предоставляют следующие возможности.

Отслеживают свои процессы рассуждения, выводя промежуточные результаты и

отвечая на вопросы о процессе решения.

Позволяют несколько модифицировать базу знаний (добавлять и удалять информацию).

Рассуждают эвристически, используя для получения полезных решений во многом

несовершенные знания.

273

Процесс рассуждения экспертной системы должен быть открыт для проверки, обеспечивая информацию о состоянии решения проблемы и объясняя выборы и решения, которые делает программа. Объяснения важны для человека-эксперта, например врача или инженера, если он должен принять рекомендацию компьютера. В самом деле, мало кто из экспертов будет принимать советы других людей, не говоря уже о том, чтобы следовать совету машины, не учитывая ее аргументацию. Как и любые программные средства, экспертные системы должны обеспечивать простоту прототипирования, тестирования и изменения. Для поддержки итеративной методологии разработки используются языки и средства программирования задач ИИ. В чисто продукционной системе, например, модификация одного правила не имеет глобальных синтаксических побочных эффектов. Правила могут добавляться или удаляться без необходимости дальнейших изменений всей программы. Разработчики экспертной системы часто объясняют, что легкость модификации базы знаний является главным фактором производства успешных программ.

Следующей особенностью экспертных систем является использование эвристических методов решения проблем. Разработчики экспертных систем установили, что неформальные "трюки" и "интуитивные правила" являются существенным дополнением к стандартной теории, предоставляемой учебниками и курсами. Иногда эти правила усиливают теоретические знания с учетом здравого смысла, а зачастую они просто дают кратчайший путь к решению.

Экспертные системы строятся для решения широкого круга проблем в таких областях, как медицина, математика, машиностроение, химия, геология, вычислительная техника, бизнес, законодательство, оборона и образование. Эти программы решают разнообразные проблемы. Следующий список из работы [Waterman, 1986] является полезным конспектом общих задач экспертных систем.

Интерпретация - формирование высокоуровневых выводов из наборов строк

данных.

Прогнозирование - проектирование возможных последствий данной ситуации.

Диагностика - определение причин неисправностей в сложных ситуациях на основе наблюдаемых симптомов.

Проектирование- нахождение конфигурации компонентов системы, которая

удовлетворяет целевым условиям и множеству проектных ограничений.

Планирование- разработка последовательности действий для достижения множества целей при данных начальных условиях и временных ограничениях.

Мониторинг - сравнение наблюдаемого поведения системы с ее ожидаемым поведением.

Инструктирование - помощь в образовательном процессе по изучению технической области.

Управление - управление поведением сложной среды.

В этой главе мы сначала рассмотрим технологию, которая дает возможность решать проблемы на основе знаний. Успешная инженерия знаний должна обеспечивать решение широкого круга проблем: от выбора соответствующей прикладной области до извлечения и формализации знаний по решению задач. В разделе 7.2 будут рассмотрены системы, основанные на правилах. При этом продукционная система будет представлена как программная архитектура для реализации процессов решения и анализа. В разделе 7.3 рассматриваются приемы

274

рассуждений на основе моделей и опыта. Раздел 7.4 посвящен планированию - процессу организации частей знаний в непротиворечивую последовательность действий по достижению цели. Приемы рассуждения в неопределенных ситуациях, описанные в главе 8, также важны для разработки решателей задач на основе сильных методов.

7.1. Обзор технологии экспертных систем

7.1.1. Разработка экспертных систем, основанных на правилах

На рис. 7.1 показаны модули, которые составляют типичную экспертную систему. Пользователь взаимодействует с системой через пользовательский интерфейс, который скрывает многие сложности, в том числе внутреннюю структуру базы правил. При разработке интерфейса экспертной системы используют разнообразие стилей, включая "вопрос-ответ", меню управления или графический интерфейс. Тип интерфейса определяется потребностями пользователя и требованиями базы знаний и системы вывода. Ядром экспертной системы является база знаний, которая содержит знание из частной прикладной области. В экспертной системе, основанной на правилах, это знание представляется в форме правил если..., то..., как в примерах из раздела 7.2. База знаний содержит как общие знания, так и информацию о частных случаях.

Механизм вывода применяет знания при решении реальных задач. По существу, он является интерпретатором базы знаний. В продукционной системе механизм вывода совершает цикл распознавание-действие. Процедуры, которые выполняют этот управляющий цикл, отделены от самих продукционных правил. Такое разделение механизма вывода и базы знаний важно поддерживать по нескольким причинам.

Оно дает возможность представить знания более естественным образом. Напри

мер, правила если..., то... точнее описывают навыки человека по решению задач,

чем компьютерный код более низкого уровня.

В связи с тем, что база знаний отделяется от программных управляющих структур

более низкого уровня, разработчики экспертной системы могут сосредоточиться на

накоплении и организации знаний, а не на деталях их компьютерной реализации.

В идеале разделение знаний и управления позволяет вносить изменения в одну

часть базы знаний без создания побочных эффектов в других.

Разделение знаний и управляющих элементов программы позволяет использовать

в различных системах одни и те же модули управления и интерфейса пользователя.

Оболочка экспертной системы включает все компоненты, показанные на рис. 7.1,

а база знаний и данные о частных случаях могут пополняться для новых приложе

ний. Штриховые линии на рис. 7.1 ограничивают модули оболочки.

Экспертная система должна сохранять информацию о частных случаях, в том числе факты и выводы. Сюда включаются данные, полученные в отдельном случае решения задачи, частные заключения, степени доверия к заключениям и тупики в процессе поиска. Эта информация отделяется от общей базы знаний.

Подсистема объяснений позволяет программе пояснить свое рассуждение пользователю. Она обеспечивает обоснования заключений системы в ответ на вопросы "как?" (раздел 7.2), объяснение необходимости конкретных данных, а также ответы на вопросы "почему?" (раздел 7.2).

Глава 7. Сильные методы решения задач 275

Многие системы включают также редактор базы знаний. Редакторы баз знаний помогают программистам локализовать и откорректировать сбои в действиях программы, используя информацию, обеспечиваемую подсистемой объяснений. Кроме того, они могут помочь в пополнении новых знаний, поддержке корректности синтаксиса правил и в проверке на непротиворечивость при изменениях в базе знаний.

Важной причиной сокращения времени разработки и настройки современных экспертных систем является наличие оболочек. В Internet можно найти оболочки CLIPS, JASS, а в части VI предлагаются оболочки для LISP и PROLOG. К сожалению, программные оболочки не решают всех проблем, возникающих при разработке экспертных систем. Хотя разделение знаний и уровня управления, модульность архитектуры продукционной системы и использование соответствующего языка представления знаний помогают при построении экспертной системы, извлечение и формализация знаний для конкретной области остаются пока очень трудными задачами.

7.1.2. Выбор задачи и процесс инженерии знаний

Экспертные системы привлекают значительные денежные инвестиции и человеческие усилия. Попытки решить слишком сложную, малопонятную или, другими словами, не соответствующую имеющейся технологии проблему могут привести к дорогостоящим и постыдным неудачам. Поэтому были выработаны критерии оправданности решения данной задачи с помощью экспертной системы.

Необходимость решения оправдывает стоимость и усилия по разработке экспертной системы. Многие экспертные системы были построены в таких областях,

как разведка минералов, бизнес, оборона и медицина, где существует большой потенциал для экономии денег, времени и защиты человеческой жизни.

Отсутствие человеческого опыта в ситуациях, где он необходим. В геологии,

например, существует необходимость удаленной экспертизы минирования и бурения. Геологи и инженеры часто сами проходят большие расстояния, что связано с

большими затратами и потерями времени. При использовании экспертной системы

многие проблемы удаленных районов могут быть решены без их посещения.

Проблема может быть решена с использованием символьных рассуждений. Решение проблемы не требует физической ловкости или конкретных

276

навыков. Современным роботам и системам зрения не хватает ума и гибкости, присущих человеку.

Проблемная область является хорошо структурированной и не требует рас

суждений на основе здравого смысла. Высокотехнологичные области очень

удобны для изучения и формализации: для них четко определена терминология и

построены ясные и конкретные концептуальные модели. Рассуждения на основе

здравого смысла трудно автоматизировать.

Проблема не может быть решена традиционными вычислительными методами. Технология экспертных систем не должна использоваться там, где это не является необходимостью. Если проблема может быть удовлетворительно решена более традиционными методами, она не должна рассматриваться как кандидат для решения экспертными системами.

Известны эксперты, способные взаимодействовать между собой и четко выражать свои мысли. Знания, используемые экспертными системами, формируются из опыта и суждений людей, работающих в данной области. Важно, чтобы эти эксперты не только хотели, но и были способны поделиться знаниями.

Проблема имеет приемлемые размеры и границы. Например, программа, пытающаяся воплотить весь опыт врача, нереальна. Программа, подсказывающая медицинские решения по использованию конкретного медицинского оборудования или конкретного множества диагнозов, более практична.

К разработке экспертной системы необходимо привлекать инженеров по знаниям, экспертов в данной предметной области и конечных пользователей. Инженер по знаниям является экспертом по языку ИИ и представлению. Его главная задача - выбрать программный и аппаратный инструментарий для проекта, помочь эксперту в данной области членораздельно сформулировать необходимую информацию, а также реализовать ее в корректной и эффективной базе знаний. Часто инженер по знаниям изначально не знаком с прикладной областью.

Знания о предметной области обеспечивает эксперт. Экспертом предметной области обычно является тот человек, который работал в этой области и понимает принципы решения ее задач, знает приемы решения, может обеспечить управление неточными данными, оценку частичных решений и имеет другие навыки, делающие его экспертом. Эксперт в предметной области отвечает за передачу этих навыков инженеру по знаниям.

В большинстве приложений основные проектные ограничения определяет конечный пользователь. Обычно разработка продолжается до тех пор, пока пользователь не будет удовлетворен. Навыки и потребности пользователя учитываются в течение всего цикла разработки. Постоянно отслеживаются следующие вопросы. Делает ли программа работу пользователя более легкой, быстрой, удобной? Какой уровень объяснения необходим пользователю? Может ли пользователь предоставить системе корректную информацию? Является ли адекватным интерфейс? Соответствует ли рабочая среда пользователя ограничениям на использование программ? Например, интерфейс, требующий ввода данных с клавиатуры, не подходит для использования в кабине истребителя.

Так же, как и большинство разработок ИИ, экспертные системы требуют нетрадиционного жизненного цикла разработки, основанного на раннем прототипировании и постепенной модификации кода. Обычно работа с системой начинается с попытки инженера по знаниям описать процессы, происходящие в данной предметной области. Этому

277

помогает взаимодействие с экспертом в данной области. Адекватность описания достигается с помощью предварительных интервью с экспертами и наблюдения за ними в процессе работы. Далее инженер по знаниям и эксперт начинают процесс извлечения знаний по решению проблем. Для этого эксперту задается ряд простых задач, которые он пытается решить, объясняя используемые при этом приемы. Зачастую этот процесс записывают на видео- и аудиокассеты.

Иногда полезно, чтобы инженер по знаниям был новичком в предметной области. Общеизвестно, что человек-эксперт не всегда может точно объяснить ход решения сложной проблемы. Часто он забывает упомянуть шаги, которые за годы работы в этой области стали для него вполне очевидными или даже автоматическими. В силу своего относительно слабого знакомства с предметной областью инженеры по знаниям могут заметить эти концептуальные разрывы и попросить о помощи. Когда инженер по знаниям получит общее представление о предметной области и проведет несколько сеансов решения задач с экспертом, он сможет приступить к разработке системы: выбрать способ представления знаний (например, правила или фреймы), определить стратегию поиска (прямой, обратный, в глубину, в ширину и т.п.), разработать пользовательский интерфейс. После выполнения этих обязательных этапов инженер по знаниям строит прототип.

Этот прототип должен быть способен решить проблемы из данной предметной области и обеспечить испытательный стенд для проверки предварительных проектных решений. Когда прототип готов, инженер по знаниям и эксперт в предметной области испытывают и уточняют знания путем решения конкретных задач и устранения дефектов. Если предположения, сделанные при проектировании прототипа, оказываются корректными, прототип можно поступательно расширять до тех пор, пока он не превратится в окончательную систему.

Экспертные системы строятся методом последовательных приближений. Выявляемые ошибки приводят к коррекции и наращиванию базы знаний. В этом смысле база знаний скорее "растет", чем конструируется. На рис. 7.2 представлена блок-схема, описывающая исследовательский цикл разработки программы. Этот подход к программированию был изучен Сеймуром Папертом (Seymour Papert) с помощью его языка LOGO [Papert, 1980], а также Аланом Кэем (Alan Key). Согласно философии LOGO отслеживание откликов компьютера на некорректное представление идей в программном коде приводит к коррекции кода (отладке) и преобразованию в более точный код. Этот процесс проб и корректировки проектов-кандидатов является общепринятым в разработке экспертных систем и кардинально отличается от таких проработанных иерархических процессов, как проектирование сверху вниз.

Если прототип стал слишком громоздким, или проектировщики решили изменить подход к проблеме, прототип можно просто выбросить. Прототип позволяет разработчикам исследовать проблему и ее важные взаимосвязи посредством реального конструирования программы для ее решения. После завершения постепенной модификации зачастую создается более прозрачная версия, обычно с меньшим количеством правил.

Другой важной особенностью экспертных систем является то, что программа никогда не должна рассматриваться как законченная. Эвристическая база знаний всегда будет иметь ограниченные возможности. Модульность модели продукционной системы позволяет естественным образом добавить новые правила или в любое время подкорректировать существующую базу правил.

278 Часть III. Представление и разум в ракурсе искусственного интеллекта

7.1.3. Концептуальные модели и их роль в приобретении знаний

На рис. 7.3 представлена упрощенная модель процесса извлечения знаний, которая могла бы служить первой аппроксимацией для понимания задач приобретения и формализации человеческого опыта. Человек-эксперт, работая в прикладной области, оперирует знанием, мастерством и практическими навыками. Это знание часто является неопределенным и неточным. Инженер по знаниям должен транслировать этот неформальный опыт в формальный язык вычислительной системы. В процессе формализации практической деятельности человека возникает ряд важных вопросов.

1. Человеческое мастерство часто недоступно для осознания разумом. Как отмечает Аристотель в своей "Этике": "Все, чему мы должны научиться, мы изучаем на собственном опыте". Навыки врача формируются за годы обучения в интернатуре и в процессе работы с пациентами. После многолетней работы эти навыки становятся интегрированными и существуют в основном на уровне подсознания. Эксперты могут затрудняться точно описать то, что они делают при решении проблем.

Глава 7. Сильные методы решения задач 279

Человеческий опыт часто принимает форму знания о том, как справиться с ситуацией, а не о том, каковы рациональные характеристики этой ситуации. Мы вырабатываем сложные механизмы действия, а не формируем фундаментальное понимание этих механизмов. Наглядным примером этого является уникальная последовательность действий при верховой езде: опытный наездник для поддержания равновесия не решает в реальном времени многочисленные системы дифференциальных уравнений, а использует интуитивное ощущение гравитации, момента и инерции для формирования адекватной управляющей процедуры.

Приобретение знаний часто рассматривается как получение фактических знаний об объективной реальности так называемого "реального мира". Как показано в теории и на практике, человеческий опыт представляет модели мира, формируемые отдельным человеком или группой людей. Такие модели создаются под воздействием социальных процессов, скрытых закономерностей и эмпирических методологий.

Опыт накапливается. Люди не только получают новые знания, но и перерабатывают существующие, что сопровождается продолжительными дебатами в науке.

Следовательно, инженерия знаний является сложной задачей, связанной с жизненным циклом любой экспертной системы. Чтобы упростить эту задачу, полезно создать концептуальную модель - прослойку между человеческим опытом и реализованной программой (рис. 7.4). Под концептуальной моделью понимается концепция знаний о данной области, построенная инженером по знаниям. Несомненно, отличаясь от модели эксперта в данной области, концептуальная модель действительно определяет структуру формальной базы знаний.

Из-за сложности большинства интересных областей этот промежуточный результат нельзя рассматривать как окончательный. Инженеры по знаниям должны задокументировать и передать свое представление о предметной области с помощью общих методов проектирования программ. При разработке экспертной системы необходимо описать требования к системе. Однако из-за специфики жизненного цикла разработки требования к экспертной системе должны развиваться вместе с прототипом. Словари терминов, графические представления пространства состояний и комментарии в коде сами являются частью этой модели. Публикуя эти проектные решения, мы уменьшаем количество ошибок как при реализации, так и при сопровождении программы.

280 Часть III. Представление и разум в ракурсе искусственного интеллекта

Инженеры по знаниям должны сохранять записи своих интервью с экспертами по предметной области. Часто по мере улучшения понимания проблемной области инженеры по знаниям формируют новые интерпретации или открывают новую информацию. Записи наряду с документированием данных и интерпретаций играют важную роль при рассмотрении проектных решений и тестировании прототипов. Наконец, эта модель играет промежуточную роль при формализации знаний. Выбор языка представления оказывает значительное влияние на модель предметной области, создаваемую инженером по знаниям.

Концептуальная модель не является формальной или исполняемой на компьютере. Это промежуточное проектное решение, шаблон для начала процесса кодирования человеческого опыта. Если инженер по знаниям использует модель исчисления предикатов, она может быть представлена в виде набора простых сетей, определяющих состояния рассуждений посредством типичных способов решения проблем. Лишь после дальнейших уточнений эта сеть превратится в набор правил "если..., то...".

При создании концептуальной модели рассматриваются следующие вопросы. Является ли решение проблемы детерминированным или оно основано на поиске? Как выполняется рассуждение: на основе данных (возможно, с генерацией и тестированием) или на основе цели (с учетом некоторого множества вероятных гипотез)? Существуют ли стадии рассуждения? Хорошо ли изучена область и может ли она обеспечить глубокие прогнозирующие модели, или все знание существенно эвристично? Можно ли для решения новых проблем использовать примеры прежних задач и их решений, или сначала необходимо преобразовать эти примеры в общее правило? Является ли знание точным, или оно "размытое" и приближенное, и для него используются численные оценки определенности (глава 8)? Позволяют стратегии рассуждений делать стабильные выводы или внутренняя неопределенность системы требует немонотонного рассуждения, возможности формулировать утверждения, которые впоследствии могут модифицироваться или отменяться (раздел 8.1)? И, наконец, требует ли структура знаний о данной области отказаться от вывода на основе

Глава 7. Сильные методы решения задач 281

назад содержание далее




ПОИСК:




© FILOSOF.HISTORIC.RU 2001–2021
Все права на тексты книг принадлежат их авторам!

При копировании страниц проекта обязательно ставить ссылку:
'Электронная библиотека по философии - http://filosof.historic.ru'
Сайт создан при помощи Богданова В.В. (ТТИ ЮФУ в г.Таганроге)


Поможем с курсовой, контрольной, дипломной
1500+ квалифицированных специалистов готовы вам помочь