Читаем Prolog полностью

с силой (N, S);  (b)   логические комбинации отношений.

На рис. 14.15 показан один из способов реализации этого эффекта распространения информации по сети. Часть вычислений производится не над вероятностями, а над шансами. Это удобно, хотя в принципе и не обязательно. Между шансами и вероятностями имеет место простое соотношение:

        шанс = вер / ( 1 - вер)

        вер = шанс / ( 1 + шанс)

Пусть между  E  и  H   существует отношение "мягкой импликации", тогда, в соответствии с рис. 14.15,

        шанс (Н | Е) = М * шанс (H)

где множитель М  определяется априорной и апостериорной вероятностями с учетом силы ( N, S) связи между E  и H.   Предполагается, что правила Prospector'a (рис. 14.15) для вычисления вероятностей логических комбинаций событий (использующие min и max) правильно моделируют поведение человека при оценке субъективной уверенности в таких составных событиях.

14. 6. 3.    Принципы реализации

Давайте сначала расширим правила языка, с тем чтобы получить возможность работать с неопределенностью. К каждому, правилу мы можем добавить "силовой модификатор", определяемый двумя неотрицательными действительными числами  S  и  N.   Вот соответствующий формат:

        Имя Правила:      если

                                              Условие

                                       то

                                              Заключение

                                       с

                                              Сила( N, S).

Примеры правил рис. 14.14 можно изобразить в этой форме так:

        прав1 :         если

                                  не давлоткр и

                                  открклап

                            то

                                  открклрано

                            с

                                  сила( 0.001, 2000).

        прав2 :         если

                                  сепзапвд

                            то

                                  давлоткр

                            с

                                  сила( 0.05, 400).

Для того, чтобы произвести соответствующее расширение оболочки экспертной системы (разд. 14.5), нам понадобится внести изменения в большинство процедур. Давайте сосредоточимся только на одной из них, а именно на процедуре

        рассмотреть( Цель, Трасса, Ответ)

Мы предположим, что утверждение Цель не содержит переменных (как это сделано в Prospector'e и в AL/X). Это сильно упростит дело (особенно в процедуре ответпольз). Таким образом, Цель будет логической комбинацией элементарных утверждений. Например:

        не давлоткр и открклап

Цепочку целей-предков и правил Трасса можно представить таким же способом, как это сделано в разд. 14.5. Однако форму представления объекта Ответ придется модифицировать для того, чтобы включить в нее вероятности. Цель и ее вероятность можно соединить в один терм следующим образом:

        Цель : Вероятность

Получим такой пример объекта Ответ:

        индоткр : 1 было сказано

Смысл ответа: пользователь сообщил системе, что событие индоткр произошло, и что это абсолютно достоверно.

Представление объекта Ответ требует еще одной модификации, в связи с тем, что в одно и то же событие могут вести несколько независимых связей, которые все окажут влияние на вероятность этого события - его шанс будет помножен (рис. 14.15) на все множители. В этом случае Ответ будет содержать список всех ветвей вывода заключения. Приведем пример ответа такого рода для сети рис. 14.14 (для наглядности расположенный на нескольких строках):

        давлоткр : 1 было 'выведено по'

                [ прав2 из сепзапвд : 1 было сказано,

                   прав5 из диагсеп : 1 было сказано ]

Процедура рассмотреть, выдающая ответы в такой форме, показана на рис. 14.16. Она обращается к предикату

        импликация( Р0, Р, Сила, Вер0, Вер)

соответствующему отношению "мягкой импликации" (см. рис. 14.15).  Р0  -   априорная вероятность события  Е,   а  Р  - его апостериорная вероятность. Сила - сила импликации, представленная как

        сила( N, S)

Вер0 и Вер - соответственно априорная и апостериорная вероятности гипотезы   H.

Следует заметить, что наша реализация очень проста, она обеспечивает только изменение вероятностей при распространении информации по сети вывода и иногда ведет себя недостаточно разумно. Никакого внимания не уделяется отбору для анализа наиболее важной в данный момент информации. В более сложной версии следовало бы направлять процесс поиска ответа в сторону наиболее существенных фактов. Кроме того, необходимо стремиться к тому, чтобы пользователю задавалось как можно меньше вопросов.