Имя материала: Методика преподавания информатики

Автор: М.П.ЛАПЧИК

10.5. моделирование знаний в курсе информатики

 

Изучаемые вопросы:

ª Что такое база знаний.

ª Различные типы моделей знаний.

ª Логическая модель знаний и Пролог.

Впервые в школьной информатике тема моделирования знаний нашла отражение в учебнике [23], где рассматриваются базы знаний, основанные на применении логической модели, реализуемые на языке Пролог. В учебнике [31] разговор о базах знаний ведется в контексте знакомства с искусственным интеллектом — разделом современной информатики. В будущем в школьной информатике, несомненно, предстоит развитие линии искусственного интеллекта. Материал на эту тему, изложенный в доступной форме, содержится в пособии [12] в разделе «Искусственный интеллект».

Среди разнообразных систем искусственного интеллекта наиболее распространенными являются экспертные системы. В основе экспертной системы лежит база знаний — модель знаний в определенной предметной области, представленная в формализованном виде и сохраненная в памяти компьютера.

Существуют различные типы моделей знаний. Наиболее известные из них — продукционная модель, семантическая сеть, фреймы, логическая модель.

Продукционная модель знаний построена на правилах (они нарываются продукциями), представляемыми в форме:

 

ЕСЛИ выполняется некоторое условие ТО выполняется некоторое действие

 

На основе поступающих данных экспертная система, анализируя имеющиеся правила, принимает решение о необходимых действиях. Например:

 

ЕСЛИ температура в помещении < 15° ТО включить отопление

 

Продукционные модели часто используются в промышленных (экспертных системах.

Семантические сети. Семантической сетью называется система [понятий и отношений между ними, представленная в форме ориен-|тированного графа. Это одна из наиболее гибких и универсальных |форм моделей знаний. На рис. 10.3 приведен пример, представляющий в форме графа сведения, заключенные в предложении: «Петух Петя является птицей, и он умеет кукарекать».

 

             

 

Рис. 10.3. Пример семантической сети

 

Фреймы. Фрейм — это некоторый абстрактный образ, относящийся к определенному типу объектов, понятий. Фрейм объединяет в себе атрибуты (характеристики), свойственные данному объекту. Фрейм имеет имя и состоит из частей, которые называются слотами. Изображается фрейм в виде цепочки:

 

Имя фрейма = <слот 1><слот 2>...<слот N>

 

Вот пример фрейма под названием «Битва»:

 

Битва = <кто?><с кем?><когда?><где?><результат>

 

Такое представление называется прототипом фрейма. Если же в слоты подставить конкретные значения, то получится экземпляр фрейма. Например:

 

Битва = <Царевич><Кощей Бессмёртный><утром><в чистом поле><победил>

 

Слоты сами могут быть фреймами. Таким образом, возможны иерархии фреймов, сети фреймов. К фреймам применимо понятие наследования свойств. Для реализации моделей знаний с использованием фреймов хорошо подходит технология объектно-ориенированного программирования.

Логическая модель знаний представляет собой совокупность утверждений. О каждом утверждении можно сказать: истинно оно или ложно. Утверждения делятся на факты и правила. Совокупность фактов представляет собой базу данных, лежащую в основе базы знаний. Правила имеют форму «ЕСЛИ А, ТО Б» (здесь есть сходство с продукционной моделью). Механизм вывода основан на аппарате математической логики (он называется исчислением предикатов первого порядка). Прикладные возможности этой модели весьма ограничены. Логическая модель знаний лежит в основе языка ПРОЛОГ.

ПРОЛОГ является языком логического программирования. Как известно, в программировании для ЭВМ существует несколько различных направлений (парадигм): процедурное программирование, функциональное программирование, логическое программирование, объектно-ориентированное программирование. В языке Пролог реализована логическая парадигма. Однако в рамках базового курса информатики использование Пролога очень ограничено и о программировании, в полном смысле этого слова, здесь речи не идет. Пролог рассматривается лишь как средство построения несложных баз знаний логического типа. При таком подходе систему Пролог можно рассматривать как своеобразную систему управления базами знаний (по аналогии с СУБД). Она позволяет создавать базу знаний и обращаться к ней с запросами.

Реализации Пролога существуют для большинства компьютеров, доступных школам. Поэтому представляется возможным предлагать Пролог в качестве средства для практической работы по теме «Искусственный интеллект и моделирование знаний». Материал на эту тему содержится во второй части учебника [30]. В качестве дополнительной литературы по Прологу можно рекомендовать пособия [3, 5, 27].

 

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 |