Введение к работе
Актуальность темы. Одной из самых важных проблем искусственного интеллекта является поиск адекватной модели представления даввых и знаний человека о предметной области в системах, базирующихся ва електронних вычислительных машинах. Известно, что данные и знания о предметной области редко бывают вполне достоверными и точными. Неопределенность, присущая им, является следствием ряда причин: свойств объектов предметной области, недостаточной ее изученности, невербализуемости, неточности методов исследования и проч. Лля описания различных видов неопределенности применяется широкий спектр формализмов, связи которых с традициовными математическим теориями не всегда установлены и зачастую носят интуитивный характер. Это затрудняет исследование свойств Саз знаний (ВЗ) и методов манипулирования со званиями (непротиворечивости ВЗ, обоснование корректности и сопоставление различных алгоритмов, соответствующих разным стратегиям вывода на знаниях), создает трудности при оценке качества функционирования систем, основанных ва званиях.
В связи с этим продолжает оставаться актуальным направление теории искусственного интеллекта, связанное с изучением видов неопределенности данных и знаний о предметной области и методов работы с ними в интеллектуальных системах. В рамках этого направления к числу важных задач относятся поиск новых методов представления и манипулирования неопределенностью в базах знаний, опираюшихся на строгую математическую базу, и в то же время адекватно представляющих неопределенность званий и методы рассуждений человека на их основе.
Представляется, что к настоящему времени еще не исчерпаны все возможности вероятностных моделей неопределенности знаний и вероятностного логического вывода как средства формальной модели рассуждений эксперта. Об этом свидетельствует и возрастание интереса к вероятностным моделям неопределенности со стороны исследователей искусственного интеллекта, отмеченные последние несколько лет.
Цель работы состоит в развитии модели иеопределевности знаний на основе теории алгебраических байесовских сетей (АБС) для создания теоретической базы построения систем, основанных на знаниях с неопределенностью, в частности, для представления знаний с неопределенностью, поддержания непротиворечивости БЗ и вывода заключений (рассуждений) на основе свидетельств.
Методы исследования. В диссертации используются методы теории вероятностей, математической логики, теории множеств, комбинаторного анализа, абстрактной алгебры (теории структур), линейного программирования.
Научная новизна. В работе получены следующие новые научные результаты:
дано формальное описание алгебраических байесовских сетей (АБС) как структуры для представления знаний с вероятностной моделью неопре-
делеввости и определено ее место в контексте существующих моделей неопределенности ва основе вероятностных структур;
разработаны теоретические основы и схемы алгоритмов оценивания я поддержания непротиворечивости баз знаний с неопределенностью, представленных структурой АБС;
предложены стратегии и схеми алгоритмов априорного вывода в БЗ (вывода званий, не содержащихся явно в БЗ);
разработаны схемы алгоритмов апостериорного вывода ва основе детерминированных и недетерминированных свидетельств;
показано, что выразительные возможности АБС как структуры представления знаний шире, чей выразительные возможности байесовских сетей доверия.
Полученные результаты в целом образуют новый метод представления и манипулирования званиями с неопределенностью в интеллектуальных системах, основывающийся ва строгом теоретико-вероятностном подходе.
Практическая ценность. Разработанные в диссертации методы и алгоритмы могут быть использованы для:
построения инструментария разработки баз знаний с неопределенностью и их верификации;
формализации рассуждений, использующих качественные оценки ва основе линейно уаорядоченных шкал и интервальные оценки неопределенности;
строгой формализации, в рамках вероятностной модели, рассуждений ва основе аргументации.
Реализация результатов работы. Разработано несколько программ в среде Mathcmaiica для анализа свойств алгоритмов априорного вывода и поддержания непротиворечивости АБС и апостериорного вывода на основе свидетельств.
Апробация работы. Главные результаты работы были представлены ва конференциях:
Четвертая международная конференция "Региональная ивфорыатика-95", г. Санкт-Петербург,
Международная конференция "KDS-95", г. Ялта, Украина,
Всероссийская конференция "Эливф-95", г. Москва,
Международная конференция "Эволюция инфосферы-95", г. Москва,
а также на расширенном семинаре лаборатории прикладной информатики СПИИРАН в ноябре 1995 г.
Публикации. Основное содержание диссертации изложено в 15 публикациях.
Объем и структура диссертации. Диссертация состоит из Введено*, четырех глав, Заключения, списка литературы, списка принятых сокращений и обозначений и грех приложений. Общий объем работы — 260 страниц (рисунки, список литературы, список принятых сокращений и обозначений и три приложения занимают 115 страниц.)