А. А. Красилов Отдел интеллектуальных систем




Скачать 185.54 Kb.
НазваниеА. А. Красилов Отдел интеллектуальных систем
страница1/2
Дата публикации19.03.2013
Размер185.54 Kb.
ТипДокументы
vbibl.ru > Химия > Документы
  1   2
Введение в автоматический синтез программ

А.А. Красилов

Отдел интеллектуальных систем

125252, Москва, Волоколамское шоссе, 1 оф. 412

E-mail: krasilov@galaktika.ru

Отдел интеллектуальных систем

125252, Москва, , Волоколамское шоссе, 1 оф. 412

E-mail: krasilov@galaktika.ru
Волоколамское шоссе, д.1, оф 412/1

E-mail: krasilov@galaktika.ru

E-mail: krasilov@galaktika.ru

Отдел интеллектуальных систем

125252, Москва, Волоколамское шоссе, 1 оф. 412

E-mail: krasilov@galaktika.ru

Резюме. Основной вопрос синтеза программ - это вопрос спецификация данных, по которым строится программа. Созданию спецификации программ предшествует работа Интеллсист – интеллектуальной системы общего назначения. Именно, решение запроса пользователя системой составляет спецификацию будущей программы. Рассматривается последовательность действий, приводящая к спецификации программы, а также языковые, логические и технические основы синтеза программ.


  1. ^ Путь к автоматическому синтезу программ


Для реализации синтеза программ необходимо было проделать ряд работ, который приведен ниже. Достаточно подробное описание работ можно увидеть в [1]. Результаты некоторых работ можно отнести к частично новому материалу в информатике. В конечном счете, нам необходимо сформулировать ту спецификацию задачи, которая может служить исходными данными для синтеза программ.


  • Новое определение информатики, где вопросы обработки информации заменены вопросами обработки знаний;

  • Определение понятия знание [2];

  • Выделение семи видов представления знания [2] для приближения к естественному языку (ЕЯ);

  • Представление и внедрение понятия термина вместо понятия идентификатора, что также обеспечивает приближение к ЕЯ;

  • Построена семантическая грамматика русского языка (СеГ), содержащая правила вычисления смысла утверждений [3] (в отличие от известной всем классической синтаксической грамматики (СиГ), содержащей правила построения слов и предложений);

  • Понимание и обобщение понятия логического уравнения;

  • Построение информатической логики как основания для решения логических уравнений [4];

  • Построение методов решения логических уравнений (алгебраический подход в логике);

  • Определение отладки и экологии знания (13 классов ошибок [5], 8 классов известных и 5 классов новых в программировании);

  • Разработка формальных языков (ФЯ) Лейбниц для внутреннего представления знаний и метаязык Марков для представления порождающих грамматик;

  • Разработка основ распознающих грамматик для автоматического построения программ, управляемых ФЯ (трансляторов и интерпретаторов);

  • Уточнение нового понятия интеллектуальной системы, именуемой Интеллсист;

  • Определение понятия интеллектуального программирования (ИП) и критика процедурного программирования;

  • Определение и реализация нового понимания синтеза программ, подпрограмм и пакетов подпрограмм;

  • Конструирование программного комплекса инструментария ИП, доступного любому пользователю;

  • Разработка и развитие методов добычи знаний и построение БЗ [6].

Для разработки метода синтеза программ практически необходимо коснуться каждого пункта показанного пути.
Прежде всего, повышение интеллекта общения с ВМ достигается наилучшим приближением передаваемых ВМ записей знаний к ЕЯ. С формальной точки зрения для обобщения постановки задач вводится понятие логического уравнения (ЛУ), которое обобщает всю классификацию уравнений и неравенств, известных в математике. Для Интеллсист задаются тексты знаний в виде последовательностей равенств, неравенств или логических утверждений с любыми (из 150) операциями над величинами 36 типов, которые представлены на ЕЯ специалиста и образуют базы знаний (БЗ). Аналогично формируются запросы, требующие разрешения. БЗ и запрос образуют после перевода на ФЯ фундаментальное ЛУ, которое решается в Интеллсист. Следует учитывать при этом одно важное обстоятельство. БЗ - это класс решаемых заданий по области знаний, а запрос - конкретное задание на решение конкретной задачи.
Метод решения ЛУ определяется логикой, которая именуется информатической. Она обобщает все существующие логики и содержит более 500 аксиом (без явно заданной аксиомы дедукции) и правил вывода решений. ИЛ определяет основания информатики и технологию (метод решения) обработки знаний [4]. Формально ЛУ записывается так:

N N

& Ki & I или & Ki => I,

i=1 i=1

где Ki - абзац БЗ, I - абзацы запроса, N - размер базы знаний. Каждая запись представляет обобщенное ЛУ. Аксиоматика информатического исчисления полностью определяет метод решения ЛУ путем логического и алгебраического вывода решения обобщенного ЛУ.
Исходный текст знаний и запросов должен соответствовать СеГ русского (или национального) языка [3], содержащей правила вычисления смысла фраз и текстов. Она отличается от СиГ, состоящей из правил формирования слов и предложений. СеГ определяет правила и алгоритмы вычисления смысла фраз и текстов, которые обеспечивают понимание ВМ смысла знаний и запросов. Исходным в СеГ является понятие, представляемое парой имя и смысл, или термин и значение. Термин - это последовательность слов, знаков и лексем, только он имеет или может иметь реализацию конкретного смысла или значения. Последовательность терминов составляет фразы, из которых составляется текст, осмысливаемый Интеллсист. Совокупность текстов, составленных по правилам СеГ (и СиГ), является частью ЕЯ и именуется языком профессиональной прозы (ЯПП).
Основным вопросом в разработках Интеллсист является вопрос представления знаний. В разработках ИИ для представления знаний используются главным образом семантические сети и фреймы, а также специальные ФЯ. В реализации Интеллсист использовано универсальное представление знаний парами <имя, значение>, которая интерпретируется по различному в зависимости от изучаемого объекта. В СеГ она приобретает вид <термин, лексический элемент>, в СиГ - <текст, граф>, в графической информатике - <текст, изображение>. Можно представить и другие варианты интерпретации пары. Например, биологические исследования могут быть связаны с парой <человек, система>, лингвистические - с парой <язык, грамматика>, в автоматическом управлении – с парой <поведение, алгоритм>. Важно то, что пара отражает понятие некоторой области знания, имеющей две главные компоненты: наименование понятия и его смысл. Кроме этой пары каждое понятие имеет еще многие атрибуты, которые играют меньшую роль для пользователя и реже применяются. Примерами атрибутов понятия являются дата появления понятия, характеристика области смысла понятия и др.
Процесс формирования записи ЛУ называется ИП, которое не выдвигает требований к знанию приемов процедурного программирования. ИП можно (не всегда) отнести к ветви логического программирования. Это не всегда возможно, поскольку логическое программирование требует учета дедукции как метода логического вывода.


  1. Представление знаний на ЯПП


Знания выражаются на ЯПП (да и на ЕЯ) в одной из форм:

  1. Факт – указанием имени и текущего значения (Х = 1);

  2. Утверждение относительно фактов или уже известных утверждений (Х = 2 и У = 3);

  3. Правило получения нового факта или утверждения из известных фактов или утверждений (если Х = 0, то sin Х = 0).

Указанных трех форм достаточно для представления любых знаний. При этом необходимо иметь в виду, что таблицы представляют фактический материал, тогда можно столкнуться с фактом СПИСОК ФАМИЛИЙ = [Иванов, Петров] или с утверждением СПИСОК ФАМИЛИЙ [1] = Иванов. Такие же рассуждения касаются массивов и записей.
Формы представления знаний относятся к использованию символов. Графические или предметные представления, можно сказать, не сводятся к символьным. Подобное сведение является отступлением от ЕЯ.
Из семи видов представления знаний ЯПП учитывает представление широко распространенного алгоритмического знания. Такие представления полезны, поскольку некоторые действия можно легко изобразить в форме алгоритма, нежели текстуально через утверждения. Например, построение таблицы простых чисел методом решета Эратосфена легче представить алгоритмом, нежели логической формулировкой. В качестве средств представления алгоритмов в ЯПП использована операция «.^» - следование действий без изменения порядка, и выражение «перейти к» для перехода по метке, которая может помещаться перед любым выражением.
Такие символьные представления используются для записей класса задач – спецификация класса или конкретной задачи спецификация задачи.


  1. ^ Экологическое обеспечение знаний


Процессы формирования текстов знаний и запросов составляют сущность ИП. С помощью ИП можно решать 7 классов задач:

  1. проверка истинности утверждений (или доказательство теорем),

  2. поиск условий истинности (или синтез теорем и получение альтернативных решений, что отличает ИП от ПП),

  3. определение или доопределение понятий,

  4. информационный поиск по смыслу сообщений или по таблицам,

  5. поиск пути логического вывода (или задачи лабиринта и планирования),

  6. синтез алгоритмов или программ,

  7. информационный синтез систем.

Внешне нет различий в изображении задач. Отличие может быть при настройке инструментария. Эти классы охватывают все области деятельности пользователя. Почти каждое задание является композицией указанных задач, поэтому разбиение их на классы условно, чтобы обрамить область применения Интеллсист.
Структура Интеллсист и технология решения заданий представлена в [7]. В процессе анализа текстов и решения задачи выявляется ^ 13 классов ошибок (около 250 конкретных названий). 8 важных и общих классов ошибок (синтаксические, лингвистические, концептуальные, семантические, прагматические, формульные, системные и предметные) широко известны, они обнаруживаются в каждой программной системе переработки текстов. Остальные 5 классов ошибок (смысловые, локальные и глобальные противоречия, независимость и полнота знаний) обнаруживаются в Интеллсист автоматически. Это отличает Интеллсист от экспертных и прологовых систем (ЭС и ПС). Автоматическое обнаружение 13 классов ошибок определяет экологическую чистку или контроль знаний и запросов.
В связи с этим родилась парадигма экологии знаний [5]. Важно определять чистоту знаний в текстах, что означает определить противоречия, независимость и полноту знаний. Независимость знаний обеспечивает фильтрацию данных и утверждений с целью экономии памяти и времени. Полнота знаний необходима для получения окончательного результата решения заданий после прохождения их через Интеллсист. Неполнота знаний также может оказаться полезной для формирования понятий, аналитических выкладок и синтеза программ.
Локальные противоречия помогают проведению чистки знаний, а глобальное противоречие останавливает процесс решения задачи до выяснения причин таких противоречий. Такие проверки знаний отсутствуют в программировании другого сорта. Например, аналогичные проверки отсутствуют в ЭС.


  1. ^ Инструментарий Интеллсист


Разработка инструментария ИП сегодня именуется некоторой версией. Инструментарий инсталлирует (инициирует) работу Интеллсист, которая состоит из следующих частей:

    • ядро (транслятор текстов с ЕЯ на внутренний формальный язык, интерпретатор операций для реализации смешанных вычислений, машина логического вывода решения логического уравнения, оформители ошибок и результатов и др.);

    • интерфейс пользователя с Интеллсист (главная часть инструментария ИП) для обмена данными и знаниями;

    • Фактохран (соединение Интеллсист и СУБД), использование БД;

    • СБЗ (встроенные и стандартные БЗ: Фундаментальные знания - школа+ВУЗ, Физические единицы - учет размерности величин, таблица Менделеева - свойства элементов и др.);

    • Библиотека материалов (анкет, шаблонов, заданий и программ).

    • ПБЗ (прикладные или заказные базы знаний по разделам наук, специальностей, отраслей знания или по специализации),

    • Фактонет (Интеллсист + Интернет для выборки в Фактохран) и справочная подсистема.

Кроме этого инструментарий имеет подсистемы настройки на проблему и на национальный язык, иллюстрации таблиц слов и терминов, справочную подсистему и подсистемы некоторых методов добычи знаний.
Важной особенность инструментария является следующее. ЯПП имеет разделы и некоторые формальные конструкции. Пользователь при наборе или вводе знаний или запроса набирает только термины, лексемы и нажимает на кнопки, а структуры формируются автоматически инструментарием.

  1   2

Добавить документ в свой блог или на сайт


Похожие:

А. А. Красилов Отдел интеллектуальных систем iconА. А. Красилов, В. Л. Лейтес Вопросы сертификации баз знаний и интеллектуальных систем
Предлагаются подходы к решению этих проблем. Приводится рекламная информация об организованном Центре

А. А. Красилов Отдел интеллектуальных систем iconА. А. Красилов Язык и знание
Устанавливается соотношение между классической грамматикой (совокупность правил образования слов и предложений) и семантической....

А. А. Красилов Отдел интеллектуальных систем iconПонятие адаптивных информационных систем. Вопросы нечеткой логики
Особенности и признаки интеллектуальности информационных систем. Классификация интеллектуальных информационных систем

А. А. Красилов Отдел интеллектуальных систем iconСостав
«Языковые процессоры интеллектуальных систем и интеллектуализация case-технологий»

А. А. Красилов Отдел интеллектуальных систем iconV международная конференция
Тема 2012 года Архитектура и стандарты распределенных интеллектуальных систем комплексной безопасности стратегических объектов и...

А. А. Красилов Отдел интеллектуальных систем iconФилиал 1 м. Речной вокзал Адрес
Телефон: (495) 959-22-96 (отдел делопроизводства и кадров); 959-28-71 (отдел работы со страхователями); 959-23-89 (отдел организации...

А. А. Красилов Отдел интеллектуальных систем iconInet центр дистанционных интеллектуальных проектов 8(8352) 375-199 inet21@bk ru inet21. com
Издательский отдел цдип «INet» совместно с филиалом фгбоу впо «Московский государственный университет технологий и управления им....

А. А. Красилов Отдел интеллектуальных систем iconТехнический университет факультет кибернетики кафедра интеллектуальных технологий и систем
Поскольку большинство понятий системного анализа к нам пришло из за рубежа – дадим основные варианты их определений на английском...

А. А. Красилов Отдел интеллектуальных систем iconОтчёт по лабораторной работе №5 по курсу «Графический интерфейс интеллектуальных систем»
Изучить алгоритмы заполнения замкнутых областей. Разработать редактор, позволяющий построение выпуклой области по множеству точек,...

А. А. Красилов Отдел интеллектуальных систем iconСтруктура интеллектуальных систем управления загрязненными стоками
Изучению данных вопросов в настоящее время уделяется недостаточное внимание, а существующая система текущего аналитического контроля...

Вы можете разместить ссылку на наш сайт:
Школьные материалы


При копировании материала укажите ссылку © 2013
контакты
vbibl.ru
Главная страница