Научная статья на тему 'Контекстный подход к реализации интеллектуальных систем'

Контекстный подход к реализации интеллектуальных систем Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

CC BY
132
42
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
КОНТЕКСТ / CONTEXT / ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ / INTELLECTUAL SYSTEMS / ДОПУЩЕНИЕ ОТКРЫТОГО МИРА / OPEN WORLD ASSUMPTION

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Бессмертный Игорь Александрович, Балгайракова Аида Саиновна, Ковбаско Дмитрий Васильевич

Развивается контекстный подход к представлению и извлечению знаний в интеллектуальных системах, обеспечивающий автоматическое расширение контекста во время выполнения поискового запроса.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Context approach to the implementation of intellectual systems

The paper develops a context approach to knowledge representation and acquisition in intellectual systems providing an automatic context extending during the query.

Текст научной работы на тему «Контекстный подход к реализации интеллектуальных систем»

КРАТКИЕ СООБЩЕНИЯ

Дружков Павел Николаевич - Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского, студент, druzhkov.paul@gmail.com

Золотых Николай Юрьевич - Нижегородский государственный университет им. Н. И. Лобачевского, кандидат физ.-мат. наук, доцент, Nikolai.Zolotykh@gmail.com

УДК 004.89

КОНТЕКСТНЫЙ ПОДХОД К РЕАЛИЗАЦИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ СИСТЕМ И.А. Бессмертный, А.С. Балгайракова, Д.В. Ковбаско

Развивается контекстный подход к представлению и извлечению знаний в интеллектуальных системах, обеспечивающий автоматическое расширение контекста во время выполнения поискового запроса. Ключевые слова: контекст, интеллектуальные системы, допущение открытого мира.

Интеллектуальные системы традиционно дискриминируются в зависимости от используемого допущения открытого или замкнутого мира. В замкнутом мире применяется принцип «отрицание как неудача» (negation as failure), часто приводящий к ложным выводам. При допущении открытого мира результат умозаключения, вытекающего из отсутствия факта, порождает состояние «неизвестно». Однако возведение концепции открытого мира в абсолют может привести к тому, что единственный ответ, который сможет дать информационная система - это сократовское «Я знаю, что ничего не знаю». Развитие концепции семантической паутины делает возможным создание глобальной интеллектуальной системы [1], для которой извлечение знаний представляет более сложную проблему, чем наполнение контентом, что делает проблему логического вывода в сложных интеллектуальных системах весьма актуальной.

В настоящей работе предлагается контекстный подход к когнитивным рассуждениям, заключающийся в том, что каждая аксиома в базе знаний привязывается к контексту с, в котором является истинной. Множество контекстов С={с} образует иерархическую структуру. Если факт принадлежит некоторому контексту, то его истинность сохраняется в контекстах нижних уровней, но не наоборот. Подобный подход реализован в проекте CYC компании CyCorp (www.cyc.com) в виде микротеорий. Микротеория объединяет в себе множество знаний, относящихся к данной предметной области, и поисковый запрос ограничивается ею, реализуя тем самым допущение замкнутого мира. Кроме того, необходимость явного указания микротеории в качестве одного из атрибутов поискового запроса делает невозможной автоматическую генерацию запросов интеллектуальным агентом, поскольку только разумный выбор контекста определяет успех поиска решения.

Отличие подхода авторов состоит в том, что семантическая сеть, описывающая базу знаний некоторого контекста, может содержать понятия из других контекстов. Такие понятия оформляются в виде внешних ссылок вида ext(a, c), где a - атом, принадлежащий контексту с. Если в ходе выполнения запроса развертывается вершина семантического графа с внешней ссылкой, происходит переключение контекста, и дальнейшие рассуждения выполняются в новом контексте. Тем самым обеспечивается автоматическое расширение контекста за счет внешних атомов, вовлекаемых в процесс рассуждений. Результатом поискового запроса будет не только установление истинности или ложности проверяемой гипотезы или присвоение значений переменным, но также и уровень контекста, на котором решение найдено.

Таким образом, предлагаемый подход с управляемым контекстом позволяет автоматически расширять пространство поиска решений, делая поиск доступным для интеллектуального агента. Данный подход в настоящее время развивается в программе Semantic, предназначенной для исследования методов онтологического инжиниринга и визуализации знаний, а также в лабораторном практикуме дисциплин «Искусственный интеллект» и «Интеллектуальные системы» [2].

1. Бессмертный И.А. Семантическая паутина и искусственный интеллект // Научно-технический вестник СПбГУ ИТМО. - 2009. - № 6 (64). - С. 77-83.

2. Bessmertny I.A. Knowledge Visualization Based on Semantic Networks // Programming and Computer Software. - М., 2010. - V. 36. - № 4. - P. 197-204.

Бессмертный Игорь Александрович - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, кандидат технических наук, доцент, igor_bessmertny@hotmail.com Балгайракова Аида Саиновна - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, студент, aido4ka@mail.ru

Ковбаско Дмитрий Васильевич - Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики, студент, dimsonkz@yandex.ru

Научно-технический вестник Санкт-Петербургского государственного университета информационных технологий, механики и оптики, 2011, № 6 (76)

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.