Тенденция развития систем искусственного интеллекта

3.4 Тестирование логики приложения и ограничений (по времени и памяти)

Блок  динамического моделирования позволяет  при тестировании воссоздать различные  ситуации, адекватные внешнему миру. Таким  образом, логика приложения будет проверяться в тех условиях, для которых она создавалась. Конечный пользователь может принять непосредственное участие в тестировании благодаря управлению цветом (т.е. изменение цвета при наступлении заданного состояния или выполнения условия) и анимации (т.е. перемещение/вращение сущности при наступлении состояния/условия). Благодаря этому он сможет понять и оценить логику работы приложения, не анализируя правила и процедуры, а рассматривая графическое изображение управляемого процесса, технического сооружения и т.п. Для проверки выполнения ограничений используется возможность "Meters", вычисляющая статистику по производительности и используемой памяти. Полученное приложение полностью переносимо на различные платформы в среду UNIX (SUN, DEC, HP, IBM и т.д.), VMS (DEC VAX) и Windows NT (Intel, DEC Alpha). База знаний сохраняется в обычном ASCII-файле, который однозначно интерпретируется на любой из поддерживаемых платформ. Перенос приложения не требует его перекомпиляции и заключается в простом перемещении файлов. Функциональные возможности и внешний вид приложения не претерпевают при этом никаких изменений. Приложение может работать как в "полной" (т.е. предназначенной для разработки) среде, так и под runtime, которая не позволяет модифицировать базу знаний.

Глава 4 Базы знаний

Все знания в G2 хранятся в двух типах файлов: базы знаний и библиотеки знаний. В файлах первого типа хранятся знания о приложениях: определения всех объектов, объекты, правила, процедуры и т.п. В файлах библиотек хранятся общие знания, которые могут быть использованы более, чем в одном приложении, например, определение стандартных объектов. Файлы баз знаний могут преобразоваться в библиотеки знаний и обратно. В целях обеспечения повторной используемости приложений реализовано средство, позволяющее объединять с текущим приложением ранее созданные базы и библиотеки знаний. При этом конфликты в объединяемых знаниях выявляются и отображаются на дисплее. Знания структурируются: предусмотрены иерархия классов, иерархия модулей, иерархия рабочих пространств. Каждую из них можно показать на дисплее.

4.1 Сущности и иерархия классов

Класс, базовое понятие объектно-ориентированной  технологии, - основа представления  знаний в G2. Данный подход составляет основную тенденцию в программировании вообще, поскольку он уменьшает избыточность и упрощает определение классов (определяется не весь класс, а только его отличия от суперкласса), позволяет использовать общие правила, процедуры, формулы, уменьшает их число, да и является естественным для человека способом описания сущностей. При таком подходе структуры данных представляются в виде классов объектов (или определений объектов), имеющих определенные атрибуты. Классы наследуют атрибуты от суперклассов и передают свои атрибуты подклассам. Каждый класс (исключая корневой) может иметь конкретные экземпляры класса. Все, что хранится в базе знаний и с чем оперирует система, является экземпляром того или иного класса. Более того, все синтаксические конструкции G2 являются классами. Для сохранения общности даже базовые типы данных - символьные, числовые, булевы и истинностные значения нечеткой логики - представлены соответствующими классами. Описание класса включает ссылку на суперкласс и содержит перечень атрибутов, специфичных для класса.

4.2 Иерархия модулей и рабочих пространств

Для структуризации G2-приложений используются "модули" и "рабочие пространства". Несмотря на то, что функции этих конструкций схожи, между ними есть существенные различия. Приложение может быть организовано в виде одной или нескольких баз знаний, называемых модулями. В последнем случае говорят, что приложение представлено структурой (иерархией) модулей. На верхнем уровне - один модуль верхнего уровня. Модули следующего уровня состоят из тех модулей, без которых не может работать модуль предыдущего уровня. Структурирование приложений позволяет разрабатывать приложение одновременно нескольким группам разработчиков, упрощает разработку, отладку и тестирование, позволяет изменять модули независимо друг от друга, упрощает повторное использование знаний. Рабочие пространства являются контейнерным классом, в котором размещаются другие классы и их экземпляры, например, объекты, связи, правила, процедуры и т.д. Каждый модуль (база знаний) может содержать любое число рабочих пространств. Рабочие пространства образуют одну или несколько древовидных иерархий с отношением "is-а-part-of" ("является частью"). С каждым модулем ассоциируется одно или несколько рабочих пространств верхнего (нулевого) уровня; каждое из них - корень соответствующей иерархии. В свою очередь, с каждым объектом (определением объекта или связи), расположенным в нулевом уровне, может ассоциироваться рабочее пространство первого уровня, "являющееся его частью" и т.д. Различие между "модулями" и "рабочими пространствами" состоит в следующем. Модули разделяют приложение на отдельные базы знаний, совместно используемые в различных приложениях. Они полезны в процессе разработки приложения, а не его исполнения. Рабочие пространства, наоборот, выполняют свою роль при исполнении приложения. Они содержат в себе различные сущности и обеспечивают разбиение приложения на небольшие части, которые легче понять и обрабатывать. Рабочие пространства можно устанавливать (вручную или действием в правиле/процедуре) в активное или неактивное состояние (при этом сущности, находящиеся в этом пространстве и в его подпространствах, становятся невидимыми для механизма вывода). Данный механизм используется, например, при наличии альтернативных групп правил, когда активной должна быть только одна из них. Кроме того, рабочие пространства используются для определения пользовательских ограничений, определяющих разное поведение приложения для различных категорий пользователей.

4.3 Структуры данных

Сущности  в базе знаний с точки зрения их использования можно разделить на структуры данных и выполняемые утверждения. Примерами первых являются объекты и их классы, связи (connection), отношения (relation), переменные, параметры, списки, массивы, рабочие пространства. Примерами вторых - правила, процедуры, формулы, функции. Выделяют объекты (и классы), встроенные в систему и вводимые пользователем. При разработке приложения, как правило, создаются подклассы, отражающие специфику данного приложения. Среди встроенных подклассов объектов наибольший интерес представляет подкласс данных, включающий подклассы переменных, параметров, списков и массивов. Особая роль отводится переменным. В отличие от статических систем переменные делятся на три вида: собственно переменные, параметры и простые атрибуты. Параметры получают значения в результате работы машины вывода или выполнения какой-либо процедуры. Переменные представляют измеряемые характеристики объектов реального мира и поэтому имеют специфические черты: время жизни значения и источник данных. Время жизни значения переменной определяет промежуток времени, в течение которого это значение актуально, по истечении этого промежутка переменная считается не имеющей значения.

Заключение

Рассмотренные в статье тенденции развития искусственного интеллекта позволяют утверждать, что одним из основных направлений в этой области являются экспертные системы реального времени. Рассмотрение проведено на примере оболочки экспертных систем реального времени G2, представляющей собой самодостаточную среду для разработки, внедрения и сопровождения приложений в широком диапазоне отраслей. G2 объединяет в себе как универсальные технологии построения современных информационных систем (стандарты открытых систем, архитектура клиент/сервер, объектно-ориентированное программирование, использование ОС, обеспечивающих параллельное выполнение в реальном времени многих независимых процессов), так и специализированные методы (рассуждения, основанные на правилах, рассуждения, основанные на динамических моделях, или имитационное моделирование, процедурные рассуждения, активная объектная графика, структурированный естественный язык для представления базы знаний), а также интегрирует технологии систем, основанных на знаниях с технологией традиционного программирования (с пакетами программ, с СУБД, с контроллерами и концентраторами данных и т.д.).

Все это  позволяет с помощью данной оболочки создавать практически любые  большие приложения значительно  быстрее, чем с использованием традиционных методов программирования, и снизить  трудозатраты на сопровождение готовых приложений и их перенос на другие платформы.

Список  Литературы

[1] F. Hayes-Roth, N. Jacobstein. The State of Enowledge-Based Systems. Communications of the АСМ, March, 1994, v.37, n.3, рр.27-39.

[2] Р. Harmon. The Size of the Commercial AI Market in the US. Intelligent Software Strategies. 1994, v.10, n.1, рр. 1-6.

[3] Expert system saves 20 million L on pipeline management. C&I July, 1994, р.31.

[4] Р. Harmon. The Market for Intelligent Software Products. Intelligent Sopware Strategies 1992, v.8, n.2, рр.5-12.

[5] D.R Perley. Migrating to Open Systems: Taming he Tiger. McGraw-Hill, 1993, р.252.

[6] Р. Harmon. The AI Tools Market The Market for Intelligent Software Building Tools. Part I. Intelligent Softwane Strategies, 1994, v 10, n.2, pp.1-14.

[7] Р. Harmon. The market for intelligent software pnducts Intelligent Software Strategies, 1992, v.8, n.2, рр.5-12.

[8] B.R. Clements and F. Preto. Evaluating Commencial Real Time Expert System Software for Use in the Process Industries. C&I, 1993, рр. 107-114.

[9] В.  Мооге et al. Questions and Answers about G2. 1993. Gensym Corporation. рр.26-28.

[10] B. Moore. Memorandum. 1993, April. Gensym Corparation.