Введение к работе
Актуальность темы. Проблема представления и обработки знаний является краеугольным камнем создания систем искусственного интеллекта. Логика может служить подходящим методом представления знаний (ПЗ) в областях математики, САПР и АСУ. Но применение классической логики первого порядка (ЛПП) неадекватно в ситуациях, характеризующихся неполной или противоречивой информацией. К тому же процедура вывода в ней является полуразрепщ-мой.
Преодолеть эти недостатки, повысить эффективность обработки можно, подразумевая альтернативную интерпретацию логических связок, применяя неполную дедуктивную систему, пользуясь дополнительным формализмом (формализмами), что приводит к гибридной оиотеме представления знаний (СИЗ). Каковы варианты для выбора дополнительного формализма? !
В настоящее время все большее признание получает объектно-ориентированный (00-) подход. Несмотря на естественность самого понятия объекта, обычные методы обращения с ним: посылка сообщений, полиморфные функции и т.п. — носят процедурный характер. Поэтому традиционная ОО-парадигма неприемлема для СТО, где-описательные средства должны быть, по возможности, декларативными.'К изъянам фреймового метода ПЗ можно отнести отсутствие понятия согласованности и семантическую неадекватность механизма демонов. Это обуславливает применение более изощренного подхода, например, основанного на ограничениях (constraint-baaed.).
Чтобы претендовать на практическую значимость, модель предметной облаоти((ПО), должна синтезироваться как согласованное описание. Она формируется исходя из спецификации начальных требований, желаемых свойств,, поведения и т.п. Ввиду постепенности, инкрементальнооти процесса ее построения особую важность приобретает вадача идентвіикации противоречий на более ранних этапах. Это обязывает ориентироваться на систему прямого вывода и компонент поддержки расоуждений (reason maintenance system), который бы фиксировал каждый шаг вывода и обеспечивал бы объяснение для производных фактов и выходных значений.
Пели и задачи. Основными задачами диссертации являются разработка гибридного формализма ГО, выразительные средства которого охватывают логический и ОО-явыки, обеспечение тесного
взаимодействия обоих концепций в рамках единого процесса вывода/вычислений на частичной модели. Целевая архитектура СТО должна включать модуль поддержки раооуждений (ШР), обеспечивающий представление 8авиоимоотей между посылками и следствиями, между явно' введенными значениями и результатами вычислений, что необходимо для выдачи объяснения и идентификации источников возникающих противоречий. Программная реализация должна предоставлять1 пользователю возможность выдвижения оуждений на языке, близком по мощности к логико-алгебраическим спецификациям, обладать мобильностью, предусматривать расширение СШ ва счет подключения других средств представления и обработки информации: СУЩ. машинная графика, ППП и др.
^Методы исследования. Диссертационная работа характеризуется применением фундаментальных методов математической логики, теории моделей, теории доказательств, теории решеток, теории булевых функций, теории сложности вичислений, а также современных методологий искусственного интеллекта и, в чаоти реализации, функционального и СО-программирования.
Научная новизна работы заключается в следующем.
Разработана система пропозициональной логики о четырехзначной интерпретацией и полиномиальной процедурой вывода, исследованы овойотва корректности и полноты.
Предложена семантика упорядоченно-сортной логики о расширяемым языком и адекватной трактовкой понятий недоопределенности и противоречивости.
На основе формального анализа даотрибугивной решетки меток (булевых многочленов, которые служат для обоснования имплицитных фактов) предложены принципы реализации операций ЫПР, ио-пользупцего предположения.
Выдвинут метод преобразования логических формул, включая немонотонные зависимости, в систему ограничений; дедукция ове-дена к процессу распространения ограничений; разработаны стратегии взаимодейотвия отого процеооа с поддержкой раооуждений.
Специфицирован и реализован высокоуровневый ябык ограничений, обеспечивающий встроенные структурные отношения между понятими ПО: агрегация (чаоть-целое), обобщение (род-вид, класс-налшасс) и классификация (клаоо-вкземпляр) в рамках иерархии сортов.
Разработана методология описания и решения задач, носящая инкрементальный, интерпретационный характер.
Практическая ценность. Предложенные принципы организации
СГІЗ и тооротичоокио результолі пашіоіцоїм п оиотомо ЛНОач, роп-, лиаовашюй под MS-DOS на IBM PC, доведенной до уровня исследовательского прототипа. Основанная на фреймах ранняя версия системы для ЭВМ типа VAX передана в Отраслевой фонд алгоритмов и программ.
Отдельный интерес может вызвать базовый инструмент Ybisp — система программирования на ОО-расширении языка Коммон Лисп, поддерживающая небезызвестный стандарт Common LISP Object Syatem (CLOS), которая также написана автором. Она внедрена в учебный процосо факультета "Прикладная математико" МЛИ и Лицея информационных технологий при МТУ.
Апробация работы. Основные положения и результаты работы
докладывалиоь и обоуждалиоь на семинарах "Искусственный интел
лект" под руководством профессора Л.Г.Райкова (МАИ,
1987-92ГГ.), Межвузовской конференции "Математическое обеспече
ние систем искусственного интеллекта" (Москва, 1987), Всесоюз
ной конференции "Интеллектуальные системы" (Туапсе, 1991).
Публикации. По тематике диосертации опубликованы 4 печатные работы, не очитая нескольких отчетов по НИР кафедры 802.
Структура и объем работа. Диссертация состоит из введения, пяти глав, заключения, опиока литературы, содержащего 105 наименований, и трех приложений. Машинописных страниц основного текота — 181, рисунков — 16, таблиц — 4, объем приложений — 46 страниц.
