RichardWerner Frameworkprotvorbudiagnostickéhoznalostn´ıhosystému Bakaláˇrskápráce

(1)

Ing. Karel Klouda, Ph.D.

vedoucí katedry doc. RNDr. Ing. Marcel Jiřina, Ph.D.

děkan

ZADÁNÍ BAKALÁŘSKÉ PRÁCE

Název: Framework pro tvorbu diagnostického znalostního systému

Student: Richard Werner

Vedoucí: Ing. Magda Friedjungová Studijní program: Informatika

Studijní obor: Znalostní inženýrství

Katedra: Katedra aplikované matematiky Platnost zadání: Do konce zimního semestru 2019/20

Pokyny pro vypracování

Student provede rešerši v oblasti znalostních (tj. expertních) systémů, zejména diagnostických. Na základě získaných teoretických znalostí student navrhne framework pro tvorbu znalostních systémů, který bude sloužit jako podpora pro výuku předmětu Znalostní systémy na FIT ČVUT (BI-ZNS). Framework se bude skládat ze šablon tříd a grafického rozhraní. Framework umožní implementaci jednotlivých slotů jako je reprezentace znalostí, inferenční mechanismus, neurčitost a vysvětlovací modul. Student návrh implementuje v jazyce Java a demonstruje jeho použití na vhodném problému.

Seznam odborné literatury

Dodá vedoucí práce.

(2)

(3)

Bakal´ aˇrsk´ a pr´ ace

Framework pro tvorbu diagnostick´ eho znalostn´ıho syst´ emu

Richard Werner

Katedra aplikovan´e matematiky

Vedouc´ı pr´ace: Ing. Magda Friedjungov´a

(4)

(5)

Podˇ ekov´ an´ı

Chtˇel bych podˇekovat své vedouc´ı Ing. Magdˇe Friedjungové za trpˇelivost a cenné rady v pr˚ubˇehu veden´ı této práce. Také dˇekuji Ing. Zdeˇnku Balákovi za konzultace a rady týkaj´ıc´ı se zejména implementace.

Dále dˇekuji své rodinˇe a pˇrátel˚um za veˇskerou podporu bˇehem mého ba-

(6)

(7)

Prohl´ aˇ sen´ı

Prohlaˇsuji, ˇze jsem pˇredloˇzenou práci vypracoval(a) samostatnˇe a ˇze jsem uvedl(a) veˇskeré pouˇzité informaˇcn´ı zdroje v souladu s Metodickým pokynem o etické pˇr´ıpravˇe vysokoˇskolských závˇereˇcných prac´ı.

Beru na vˇedom´ı, ˇze se na moji práci vztahuj´ı práva a povinnosti vyplývaj´ıc´ı ze zákona ˇc. 121/2000 Sb., autorského zákona, ve znˇen´ı pozdˇejˇs´ıch pˇredpis˚u.

V souladu s ust.§46 odst. 6 tohoto zákona t´ımto udˇeluji nevýhradn´ı oprávnˇen´ı (licenci) k uˇzit´ı této moj´ı práce, a to vˇcetnˇe vˇsech poˇc´ıtaˇcových program˚u, jeˇz jsou jej´ı souˇcást´ı ˇci pˇr´ılohou, a veˇskeré jejich dokumentace (dále souhrnnˇe jen

”D´ılo“), a to vˇsem osobám, které si pˇrej´ı D´ılo uˇz´ıt. Tyto osoby jsou oprávnˇeny D´ılo uˇz´ıt jakýmkoli zp˚usobem, který nesniˇzuje hodnotu D´ıla, a za jakýmkoli

´

uˇcelem (vˇcetnˇe uˇzit´ı k výdˇeleˇcným úˇcel˚um). Toto oprávnˇen´ı je ˇcasovˇe, teri- toriálnˇe i mnoˇzstevnˇe neomezené. Kaˇzdá osoba, která vyuˇzije výˇse uvedenou licenci, se vˇsak zavazuje udˇelit ke kaˇzdému d´ılu, které vznikne (byt’ jen zˇcásti) na základˇe D´ıla, úpravou D´ıla, spojen´ım D´ıla s jiným d´ılem, zaˇrazen´ım D´ıla do d´ıla souborného ˇci zpracován´ım D´ıla (vˇcetnˇe pˇrekladu), licenci alespoˇn ve výˇse uvedeném rozsahu a zároveˇn zpˇr´ıstupnit zdrojový kód takového d´ıla ale- spoˇn srovnatelným zp˚usobem a ve srovnatelném rozsahu, jako je zpˇr´ıstupnˇen zdrojový kód D´ıla.

(8)

Cesk´ˇ e vysok´e uˇcen´ı technick´e v Praze Fakulta informaˇcn´ıch technologi´ı

c 2018 Richard Werner. Vˇsechna pr´ava vyhrazena.

Tato práce vznikla jako ˇskoln´ı d´ılo na ˇCeském vysokém uˇcen´ı technickém v Praze, Fakultˇe informaˇcn´ıch technologi´ı. Práce je chránˇena právn´ımi pˇredpisy a mezinárodn´ımi úmluvami o právu autorském a právech souvisej´ıc´ıch s právem autorským. K jej´ımu uˇzit´ı, s výjimkou bezúplatných zákonných licenc´ı a nad rámec oprávnˇen´ı uvedených v Prohláˇsen´ı na pˇredchoz´ı stranˇe, je nezbytný sou- hlas autora.

Odkaz na tuto pr´aci

Werner, Richard. Framework pro tvorbu diagnostick´eho znalostn´ıho syst´emu.

Bakaláˇrská práce. Praha: ˇCeské vysoké uˇcen´ı technické v Praze, Fakulta in- formaˇcn´ıch technologi´ı, 2018.

(9)

Abstrakt

Tato práce ˇreˇs´ı návrh a implementaci frameworku pro tvorbu znalostn´ıch di- agnostických systém˚u. Pro framework je pouˇzit Java projekt s knihovnami JavaFX pro GUI. Vytvoˇrené ˇreˇsen´ı poskytuje rozhran´ı pro znalostn´ı systém, ve kterém lze jednotlivé moduly vytvoˇrit nezávisle na sobˇe. Je tak zajiˇstˇeno správné fungován´ı systému s pˇredem nespecifikovanou implementac´ı. Pro vˇet- ˇsinu modul˚u jsou vypracovány ukázkové implementace, které je moˇzné v sys- tému vyuˇz´ıt, nebo se jimi inspirovat ve vlastn´ı tvorbˇe. Úˇcelem této práce je zkvalitnˇen´ı výuky student˚um bakaláˇrského pˇredmˇetu Znalostn´ı systémy na FIT ˇCVUT a zjednoduˇsen´ı pr˚ubˇehu výuky samotným vyuˇcuj´ıc´ım.

Kl´ıˇcová slova framework, znalostn´ı systém, Java, výuka, BI-ZNS

(10)

(11)

Abstract

This thesis deals with the design and implementation of a framework for creating knowledge-based diagnostic systems. The framework is designed as a Java project with the JavaFX libraries for the GUI. The solution provides an interface for a knowledge-based system in which the individual modules can be implemented independently on each other. This ensures the proper functioning of the system with a previously unspecified implementation. There are implementations for most of the modules, which may be used in the system or serve as an inspiration. The goal of this thesis is to improve the way students are taught at BI-ZNS lectures at FIT CTU in Prague and to simplify the teaching process for the teachers themselves.

Keywords framework, knowledge-based system, Java, lectures, BI-ZNS

(12)

(13)

Obsah

Uvod´ 1

I Teoretick´a ˇc´ast 3

1 Znalostn´ı syst´emy 5

1.1 Charakteristika ES . . . 5

1.2 Klasifikace a aplikace typick´ych ES . . . 6

1.3 Struktura ES . . . 8

1.3.1 B´aze znalost´ı . . . 8

1.3.2 Reprezentace znalost´ı . . . 9

1.3.3 B´aze dat . . . 12

1.3.4 Inferenˇcn´ı mechanismus . . . 12

1.3.5 Vysvˇetlovac´ı modul . . . 16

1.4 Tvorba ES . . . 16

1.5 Reˇserˇse bl´ızk´ych ˇreˇsen´ı . . . 17

II Praktická ˇcást 19 2 Návrh 21 2.1 Modul báze znalost´ı . . . 22

2.2 Modul b´aze dat . . . 22

2.3 Modul inferenˇcn´ıho mechanismu . . . 22

2.4 Modul neurˇcitosti . . . 23

2.5 Modul uˇzivatelsk´eho rozhran´ı . . . 23

3 Implementace 25 3.1 Pomocn´e datov´e struktury . . . 25

3.1.1 Element interface a jeho implementace . . . 25

(14)

3.1.2 Relation enum . . . 26

3.1.3 Tˇr´ıda Answer . . . 27

3.2 Rozhran´ı b´aze znalost´ı . . . 28

3.2.1 S´emantick´a s´ıt’ . . . 29

3.2.2 Predik´atov´a logika . . . 31

3.2.3 Pravidla . . . 32

3.3 Rozhran´ı b´aze dat . . . 33

3.4 Rozhran´ı inferenˇcn´ıho mechanismu . . . 34

3.5 Rozhran´ı modulu neurˇcitosti . . . 35

3.5.1 Form´at souboru . . . 36

3.6 Uˇzivatelsk´e rozhran´ı . . . 36

4 Testován´ı 39 4.1 Testován´ı báze znalost´ı . . . 39

4.2 Testov´an´ı inferenˇcn´ıho mechanismu . . . 41

4.3 Testov´an´ı uˇzivatelsk´eho rozhran´ı . . . 41

Z´avˇer 43

Literatura 45

A Seznam pouˇzit´ych zkratek 47

B Obsah pˇriloˇzen´eho CD 49

xii

(15)

Seznam obr´ azk˚ u

1.1 Ukázka jednoduché sémantické s´ıtˇe . . . 11

1.2 Znalostn´ı inˇzen´yr jako ”tlumoˇcn´ık“ . . . 17

2.1 Komunikace modul˚u . . . 21

3.1 Element a jeho implementace . . . 26

3.2 V´yˇctov´y typ Relation . . . 27

3.3 Tˇr´ıda Answer . . . 27

3.4 Rozhran´ı BZ a jeho implementace . . . 28

3.5 Pˇr´ıklad sémantické s´ıtˇe z ukázkového souboru . . . 30

3.6 Rozhran´ı b´aze dat . . . 33

3.7 Rozhran´ı inferenˇcn´ıho mechanismu . . . 34

3.8 Rozhran´ı modulu neurˇcitosti . . . 35

3.9 Rozhran´ı UI . . . 36

(16)

(17)

Seznam tabulek

1.1 Implikace . . . 12 1.2 Dedukce . . . 13

(18)

(19)

Uvod ´

Znalostn´ı systémy jsou takové systémy, které poskytuj´ı rady, rozhodnut´ı a doporuˇcuj´ı ˇreˇsen´ı v konkrétn´ıch situac´ıch. Jejich zp˚usob výpoˇctu a podáván´ı výsledk˚u je oproti bˇeˇzným program˚um velice konstruktivn´ı a problémy ˇreˇs´ı z nˇekolika úhl˚u pohledu experta. V ideáln´ım pˇr´ıpadˇe je znalostn´ı systém schopný své kroky k vyvozen´ı právˇe takového výsledku vypsat a od˚uvodnit.

Výsledek práce je urˇcen student˚um FIT ˇCVUT v Praze jako uˇcebn´ı pom˚uc- ka na cviˇcen´ıch pˇredmˇetu Znalostn´ı systémy. Slouˇz´ı jako ˇsablona pro vytváˇren´ı znalostn´ıch (tj. expertn´ıch) systém˚u a je moˇzné si v n´ı vyzkouˇset tvorbu základn´ıch stavebn´ıch kamen˚u, ze kterých se znalostn´ı systém skládá.

Jelikoˇz jsem t´ımto pˇredmˇetem sám proˇsel, motivac´ı pro výbˇer tohoto té- matu bylo m´ıt moˇznost sjednotit a zefektivnit zp˚usob, jakým se studenti uˇc´ı o znalostn´ıch systémech. Práce pom˚uˇze nejen student˚um, ale i samotným vyuˇcuj´ıc´ım, kterým zjednoduˇsˇs´ı pr˚ubˇeh celého semestru.

V této práci se tedy zabývám návrhem a implementac´ı frameworku a GUI pro tvorbu znalostn´ıch systém˚u, pro které vyuˇz´ıvám jazyk Java. Ten je vhodný pro úˇcely výuky student˚u FIT ˇCVUT a nebude pˇr´ıliˇs nároˇcné navázat na tento framework studentovou vlastn´ı prac´ı na cviˇcen´ıch.

Práce se skládá ze dvou ˇcást´ı. Prvn´ı je teoretická ˇcást, která ˇctenáˇre seznám´ı s problematikou expertn´ıch systém˚u a to od obecných informac´ı, pˇres rozebrán´ı jednotlivých ˇcást´ı expertn´ıho systému, aˇz po aplikaci a tvorbu.

Druhá je praktická ˇcást, která se zabývá návrhem, implementac´ı a testován´ım samotného frameworku. V práci budu pro pojem

”znalostn´ı systém“ vyuˇz´ıvat zkratku ES (tzn. expertn´ı systém), která je v bˇeˇzné praxi zakotvená.

C´ıl pr´ ace

C´ılem práce je návrh frameworku pro výuku pˇredmˇetu BI-ZNS na FIT ˇCVUT.

Ten bude slouˇzit jako ˇsablona pro tvorbu expertn´ıho diagnostick´eho syst´emu.

Po dohodˇe s vedouc´ım práce se bude framework skládat ze ˇsablon tˇr´ıd, které

(20)

Uvod´

umoˇzn´ı implementaci základn´ıch souˇcást´ı expertn´ıho systému, jako jsou: báze znalost´ı, inferenˇcn´ı mechanismus, neurˇcitost, uˇzivatelské rozhran´ı a vysvˇelovac´ı ˇcinnost.

Podm´ınkou je, aby byl framework pochopitelný. Nesm´ı být pˇr´ıliˇs nároˇcné pro studenty tuto ˇsablonu uchopit a implementovat potˇrebné souˇcásti. Z tohoto d˚uvodu bude celá práce v jazyce Java, který je pro studenty dobˇre sro- zumitelný, protoˇze maj´ı ve stejném semestru pˇredmˇet zamˇeˇrený na progra- mován´ı v Javˇe. Tento jazyk patˇr´ı do seznamu dovednost´ı absolventa oboru Znalostn´ı inˇzenýrstv´ı, pro který je pˇredmˇet BI-ZNS povinný.

D´ılˇc´ım c´ılem je veˇskerý zdrojový kód ˇrádnˇe zdokumentovat a poskytnout tak budouc´ım uˇzivatel˚um tohoto frameworku dostateˇcnou oporu pˇri vyuˇz´ıván´ı.

2

(21)

C´ ˇ ast I

Teoretick´ a ˇ c´ ast

(22)

(23)

Kapitola 1

Znalostn´ı syst´ emy

Expertn´ı systémy jsou poˇc´ıtaˇcové programy zpracovávaj´ıc´ı a interpretuj´ıc´ı informace od experta, které podávaj´ı konstruktivn´ı výsledky na základˇe tˇechto znalost´ı a poznatk˚u o dané problematice. Patˇr´ı mezi jedny z nejrozˇs´ıˇrenˇejˇs´ıch aplikac´ı umˇelé inteligence. Jejich ˇcinnost spoˇc´ıvá v analýze, návrhu a diagnóze nejr˚uznˇejˇs´ıch problém˚u, k jejichˇz vyˇreˇsen´ı jsou nutné rozsáhlé znalosti z mnoha obor˚u. Rozd´ıl oproti bˇeˇzným poˇc´ıtaˇcovým program˚um tedy spoˇc´ıvá v proje- vován´ı právˇe tˇechto znalost´ı a vyhodnocován´ı výsledk˚u na základˇe mnoha r˚uzných faktor˚u a kritéri´ı. V souˇcasnosti jsou pouˇz´ıvány v mnoha oblastech lidské ˇcinnosti, jako napˇr´ıklad: v technice, ve vˇedˇe, výrobˇe, v obchodu apod.

[1, 2]

1.1 Charakteristika ES

Charakteristika ES se vyznaˇcuje n´asleduj´ıc´ımi body [3]:

Oddˇelen´ı BZ a IM Znalosti experta jsou uloˇzeny v bázi znalost´ı oddˇelenˇe od inferenˇcn´ıho mechanismu, aby bylo moˇzné tento inferenˇcn´ı mechanismus nasadit na jinou, libovolnou bázi znalost´ı. Umoˇzˇnuje to také tvoˇrit tzv. prázdné expertn´ı systémy (expert system shells), u kterých nen´ı pˇredem dáno, s jakými informacemi bude infereˇcn´ı mechanismus pracovat.

Neurˇcitost v bázi znalost´ı V bázi znalost´ı jsou zachyceny nejen pˇresné a jisté informace, ale také nejr˚uznˇejˇs´ı heuristiky, které expert pˇri své práci sám vyuˇz´ıvá. V bázi se pak objevuj´ı výrazy, jako napˇr´ıklad

”vˇetˇsinou“

nebo ”ˇcasto“, které je nutné nˇejakým zp˚usobem kvantifikovat.

Neurˇcitost v datech Data o konkrétn´ım pˇr´ıpadu mohou být zat´ıˇzena neurˇci- tost´ı, kterou mohou zp˚usobit nepˇresná mˇeˇren´ı, nejisté výsledky nebo subjektivn´ı pohled (napˇr´ıklad odpovˇed’

”nejsp´ıˇs ano“ na ot´azku, zda m´a pacient teplotu).

(24)

1. Znalostn´ı syst´emy

Dialogový reˇzim Nejˇcastˇeji jsou expertn´ı systémy konstruovány jako tzv.

”konzultaˇcn´ı syst´emy“. Prob´ıh´a dialog mezi uˇzivatelem a poˇc´ıtaˇcem zp˚u- sobem

”dotaz syst´emu – odpovˇed’ uˇzivatele“ podobnˇe, jako s lidsk´ym expertem.

Vysvˇetlovac´ı ˇcinnost V rámci zvýˇsen´ı d˚uvˇery v rozhodovac´ı ˇcinnost expertn´ıho systému by mˇel systém poskytovat vysvˇetlen´ı svého uvaˇzován´ı.

Vysvˇetlována je nejˇcastˇeji právˇe poloˇzená otázka, znalost relevatn´ı k nˇe- jakému tvrzen´ı nebo právˇe zkoumaná hypotéza.

Modularita a transparentnost BZ Pro úˇcinnost expertn´ıho systému je nut- ná vysoká kvalita báze znalost´ı. Modularita umoˇzˇnuje snadnou úpravu a aktualizaci báze znalost´ı a transparentnost jej´ı snadnou ˇcitelnost a sro- zumitelnost. Samotná tvorba báze znalost´ı prob´ıhá iterativnˇe pˇri konzul- tac´ıch s expertem z dané oblasti problematiky, dokud chován´ı expertn´ıho systému neodpov´ıdá pˇredstavám experta.

1.2 Klasifikace a aplikace typick´ ych ES

Pro n´asleduj´ıc´ı podkapitolu bylo ˇcerp´ano z [2].

Rozmanité poˇzadavky na ˇreˇsen´ı problém˚u vyˇzaduj´ı r˚uzné zp˚usoby reprezentace znalost´ı a inference. Toto plat´ı hlavnˇe pokud chceme vytvoˇrit expertn´ı systém pomoc´ınástroje prázdný expertn´ı systém. V ideáln´ım pˇr´ıpadˇe staˇc´ı ta- kový prázdný expertn´ı systém

”naplnit“ danými znalostmi, abychom vytvoˇrili funkˇcn´ı systém. Taková tvorba ale m˚uˇze fungovat jen tehdy, kdy byl prázdný systém vytvoˇrený pro stejnou tˇr´ıdu informac´ı a znalost´ı jako ta, kterou chceme pouˇz´ıt. Ale ani v takovém pˇr´ıpadˇe nen´ı garantované, ˇze vˇse bude fungovat tak, jak si pˇredstavujeme.

Následuj´ı definice základn´ıch typ˚u expertn´ıch systém˚u, které mohou slouˇzit jako základn´ı rozdˇelen´ı pro prázdné ES a znalosti, které vyuˇz´ıvaj´ı:

Informativn´ı systémy sb´ıraj´ı data od uˇzivatele o daném pˇr´ıpadu pomoc´ı dialogu. Tyto informace jsou jeˇstˇe s pomoc´ı znalost´ı samotného systému vyuˇzity k pˇredán´ı speciáln´ıch informac´ı uˇzivateli. Systémy takového typu pokrývaj´ı rozsáhlý výˇcet aplikac´ı, napˇr´ıklad: výbˇer nejvhodnˇejˇs´ı a nej- kratˇs´ı trasy pˇri cestován´ı, nejlepˇs´ı nab´ıdka dovolené, analýzy ekono- mických indikátor˚u, nebo výbˇer mezi r˚uznými technickými procesy.

Diagnostické systémy jsou rozsáhlejˇs´ı systémy, které vyˇzaduj´ı v´ıce (druh˚u) informac´ı (at’ uˇz v bázi znalost´ı, nebo pˇr´ımo od uˇzivatele), a které se daj´ı vyuˇz´ıt v medic´ınˇe ˇci technice k diagnóze pˇr´ıˇciny nˇejakého problému na základˇe namˇeˇrených hodnot, symptom˚u nebo chován´ı a dalˇs´ıch rele- vantn´ıch informac´ı. Rozd´ıl meziinformativn´ımi a diagnostickými systé- my nen´ı na prvn´ı pohled tak zˇrejmý. Základn´ı charakteristika diagnózy oproti jednoduché informacinen´ı jen v objemu pravidel a informac´ı, ale 6

(25)

1.2. Klasifikace a aplikace typických ES sp´ıˇse v m´ıˇre zastoupen´ı neurˇcitosti/nejistoty. Z toho d˚uvodu mus´ı takové systémy obsahovat mechanismus (modul), který právˇe takovou nejistotu bude zpracovávat a v˚ubec zohledˇnovat.

Opravné systémy jsou rozˇs´ıˇren´ım diagnostických systém˚u. Mus´ı pracovat nejen se znalostmi potˇrebnými k detekován´ı nˇejakého defektu, ale také s informacemi, jak tento defekt

”opravit“. Jsou typicky vyuˇz´ıvány ú- drˇzbáˇri, kteˇr´ı maj´ı na starost opravy sloˇzitˇejˇs´ıch systém˚u/mechanism˚u, pˇr´ıpadnˇe pro automatizované opravy na vesm´ırných zaˇr´ızen´ıch, nebo v nebezpeˇcných prostˇred´ıch, jako jsou jaderné elektrárny. Bˇeˇznˇejˇs´ı vyuˇzit´ı si najdou v komerˇcn´ım prostˇred´ı, napˇr´ıklad opravy automobil˚u, letadel, systém˚u dopravy, poˇc´ıtaˇc˚u, nebo dalˇs´ıch mechanických zaˇr´ızen´ı.

Lad´ıc´ı systémy (debugging systems) jsou speciáln´ı podtˇr´ıdou diagnostických a opravných systém˚u, které slouˇz´ı k hledán´ı a eliminaci chyb v soft- warových systémech. Tˇechto systém˚u neexistuje pˇr´ıliˇs mnoho. Jedn´ım pˇr´ıkladem je systém generuj´ıc´ı testy pro UNIXové implementace.

Interpretaˇcn´ı systémy jsou vyuˇz´ıvány k analýze ˇreˇci nebo obrázk˚u, vyhod- nocován´ı signál˚u a monitorován´ı meˇr´ıc´ıch technik. Interpretuj´ı vstupn´ı data jako symbolický význam pro danou situaci/vstup. Pokud do této skupiny expertn´ıch sytém˚u budeme poˇc´ıtat systémy pro pˇreklady pˇriro- zeného jazyka, bude tato skupina nejsp´ıˇs tou nejstarˇs´ı. Nav´ıc jsou takové aplikace jedny z nejproblematiˇctˇejˇs´ıch, protoˇze maj´ı obrovské nároky na znalosti samotného systému.

Prediktivn´ı systémy se snaˇz´ı pˇredv´ıdat vývoj v (bl´ızké) budoucnoti na základˇe dat z pˇr´ıtomných a minulých okolnost´ı a událost´ı. Prognóza m˚uˇze být zaloˇzena na matematických, statistických, nebo

”experimen- táln´ıch“ pravidlech. Aplikaci si pak takové systémy najdou napˇr´ıklad v pˇredpovˇedi poˇcas´ı, skliznˇe, pˇri ekonomických odhadech a také pˇri pˇred- povˇedi vývoje dopravy, spotˇreby energi´ı atd. Tyto systémy jsou pak spe- cifické simulovaným, parametrickým a dynamickým modelem systému, v jakém maj´ı pˇredv´ıdat daný vývoj. Parametry jsou dány právˇe zkou- maným pˇr´ıpadem. S´ıla (nebo slabost) takového systému je dána právˇe v modelu, který pouˇz´ıvá, protoˇze

”reálný svˇet“ je pˇr´ıliˇs komplexn´ı na to, aby z nˇeho ˇsel vytvoˇrit model. Mus´ı být vˇzdy do urˇcité m´ıry abstraktn´ı, aby bylo moˇzné tento model implementovat. Právˇe tato abstrakce je pak d˚uvodem nepˇresnosti systému.

Plánovac´ı systémy se pouˇz´ıvaj´ı pˇri plánován´ı sloˇzitých úkon˚u, zejména ve vojenském a ekonomickém sektoru. Jsou pak také vyuˇz´ıvány ve vˇedˇe pˇri plánován´ı experiment˚u. Pˇr´ıkladem vˇedeckého vyuˇzit´ı je expertn´ı systém Molgen, kter´y se pouˇz´ıvá k pˇr´ıpravˇe molekulárn´ıch genetických experiment˚u.

(26)

Konfiguraˇcn´ı systémy jsou speciáln´ım pˇr´ıpadem plánovac´ıch systém˚u. U- moˇzˇnuj´ı technickou konstrukci a konfiguraci výrobk˚u (napˇr. výpoˇcetn´ı technika a instalace) z modulárn´ıch komponent, nebo uspoˇrádán´ı ob- vod˚u na desce ploˇsných spoj˚u. Tyto systémy jsou charakteristické pravidly v bázi znalost´ı, které udávaj´ı hranice a omezen´ı moˇzných výsledk˚u.

D˚uleˇzitou ˇcást´ı jsou pak pravidla umoˇzˇnuj´ıc´ı optimizaci v urˇcitém smˇeru, napˇr´ıklad minimalizace výrobn´ıch náklad˚u, ˇcasu potˇrebného k výrobˇe, nebo rozmˇer˚u výsledného výrobku.

Monitorovac´ı systémy porovnávaj´ı data od uˇzivatele nebo z mˇeˇr´ıc´ıch technik s referenˇcn´ımi hodnotami a podávaj´ı informace o stavu daného procesu, o pˇr´ıpadných výkyvech oproti bˇeˇzným hodnotám a v nˇekterých systémech také varován´ı pˇred nebezpeˇcným vývojem. Podtˇr´ıdou monitorovac´ıch systém˚u jsou tzv. systémy asistenˇcn´ı, kter´e sleduj´ı vstup nˇejakého bˇeˇzného data-zpracuj´ıc´ıho procesu (napˇr´ıklad textového pro- cesoru) a v pˇr´ıpadˇe

”potˇreby“ d´avaj´ı uˇzivateli

”inteligentn´ı“ rady. Pˇr´ı- kladem je kontrola pravopisu nebo napov´ıd´an´ı slov.

Kontroln´ı systémy jsou rozˇs´ıˇren´ım monitorovac´ıch systém˚u. Tvoˇr´ı uzavˇrený kontroln´ı cyklus, který automaticky provád´ı opravné akce v pˇr´ıpadˇe, ˇze detekuje neoptimáln´ı stav.

ˇSkol´ıc´ı systémy jsou implementovatelné nad jakýmkoliv z výˇse zm´ınˇených typ˚u systém˚u. Jejich úkolem je simulovat uˇzivateli (napˇr´ıklad studentovi nebo budouc´ımu expertovi v oboru) konkrétn´ı problém zaloˇzený na konkrétn´ıch datech a poté asistovat tomuto uˇzivateli pˇri ˇreˇsen´ı daného problému. V pˇr´ıpadˇe potˇreby m˚uˇze být uˇzivatel informován o pˇr´ıpadných dopadech jeho rozhodnut´ı. Typickým ˇskol´ıc´ım systémem je systém

”STE- AMER“, vyvinutý BBN pro americké námoˇrnictvo pro výcvik inˇzenýr˚u v provozu lodn´ıch motor˚u. Takový systém si i ukládá souˇcasný stav znalost´ı jednotlivých uˇzivatel˚u a podle toho jim poskytuje vhodné ukázky a vysvˇetlen´ı v pr˚ubˇehu výuky.

Dále se ve své práci vˇenuji zejména diagnostickým systém˚um, na které jsou cviˇcen´ı pˇredmˇetu BI-ZNS zamˇeˇrena.

1.3 Struktura ES

V následuj´ıc´ı sekci budou probrány základn´ı souˇcásti ES a jejich funkce v rámci systému.

1.3.1 B´aze znalost´ı

Veˇskeré znalosti experta o dané problematice jsou uloˇzeny v bázi znalost´ı.

Jsou v n´ı informace od velmi obecných, po úzce odborné. Speciáln´ı kategori´ı 8

(27)

1.3. Struktura ES jsou tzv. soukromé znalosti (také oznaˇcovány jako heuristiky, ˇci nejisté znalosti). Jde o exaktnˇe nedokázané znalosti, které expert z´ıskává bˇehem jeho praxe. Tyto znalosti pomáhaj´ı ˇreˇsit urˇcité problémy, ale nezajiˇst’uj´ı nalezen´ı správného ˇreˇsen´ı. Právˇe t´ımto druhem znalost´ı se odliˇsuj´ı znalosti experta v oboru od bˇeˇzného pracovn´ıka (laika).

Nejnovˇejˇs´ı expertn´ı systémy nepracuj´ı pouze s jednou báz´ı znalost´ı, ale pra- cuj´ı s nˇekolika bázemi najedou – s tzv.zdroji znalost´ı[4]. Závˇery z jednotlivých báz´ı jsou zapisovány na spoleˇcnou

”tabuli“, tedy sd´ılenou datovou strukturu.

Tato ˇcinnost je zaloˇzena na reálné pˇredstavˇe, ˇze v´ıce expert˚u s r˚uznou speci- alizac´ı pracuje dohromady na jednom problému a kaˇzdý z nich ˇreˇs´ı problémy bl´ızké jejich specializaci.

Vzhledem ke stále se vyv´ıjej´ıc´ım znalostem expert˚u je nutné, aby byla báze znalost´ı dostateˇcnˇe modulárn´ı, tedy aby ji bylo moˇzné kdykoliv aktualizovat nebo doplnit. ES mus´ı být také schopen vyuˇz´ıvat nejisté znalosti, kterým jsou v bázi znalost´ı pˇriˇrazeny r˚uzné váhy, stupnˇe, nebo m´ıry d˚uvˇery stejnˇe tak, jako mus´ı zvládat zpracovávat nejisté odpovˇedi uˇzivatele (tedy nejisté záznamy v bázi dat).[4]

1.3.2 Reprezentace znalost´ı

Pˇri reprezentaci znalost´ı je nejd˚uleˇzitˇejˇs´ı vlastnost efektivn´ı reprezentace. Po- ˇ

zadavky na reprezentaci jsou [5]:

• dostateˇcnˇe pˇrirozen´a reprezentace pro danou oblast problematiky a jej´ı expresivita (zp˚usoby vyj´adˇren´ı),

• umoˇznˇen´ı aplikace efektivn´ıch deduktivn´ıch prostˇredk˚u,

• rychlý pˇr´ıstup k bázi znalost´ı a k bázi dat.

1.3.2.1 Predik´atov´a logika

Predikátová logika je velice dobˇre prozkoumaný systém pro reprezentaci a zpracován´ı znalost´ı. P˚uvodnˇe byla zkoumána pro potˇreby matematiky, ale pro jej´ı univerzálnost se uplatnila v reprezentaci znalost´ı. Je vhodná pro studium odvoditelnosti (inference) mezi tvrzen´ımi a z tˇechto d˚uvod˚u slouˇz´ı predikátová logika prvn´ıho ˇrádu jako základ pro symbolické programovac´ı jazyky (napˇr.

Prolog) [5].

Jazyk predik´atov´e logiky obsahuje [3]:

Individuové promˇenné: skupiny, do kterých spadaj´ı funkˇcn´ı symboly a konstanty.

Predikátové symboly: symboly, vymezuj´ıc´ı vztahy mezi jednotlivými indi- vidui.

(28)

Kvantifikátory: nejvýznamnˇejˇs´ı kvantifikátory jsou ∀ (

”pro vˇsechny“) a ∃ (”existuje alespoˇn jeden“).

Logick´e spojky: konjunkce, disjunkce, negace, implikace a ekvivalence.

Funkˇcn´ı symboly a konstanty: symboly, odkazuj´ıc´ı ke konkr´etn´ım individu´ım a slouˇz´ıc´ı k tvorbˇe jejich jmen.

Konkrétn´ı jazyk pak obsahuje vˇzdy alespoˇn jeden predikátový symbol.

Konstanty s funkˇcn´ımi symboly nejsou povinn´e, jsou vˇsak dobrou pom˚uckou ke zlepˇsen´ı srozumitelnosti a efektivitˇe inference. [5]

Pˇr´ıkladem výroku v predikátové logice m˚uˇze být napˇr´ıklad:

∀x: (B(x)∧Z(x)) =⇒ R(x),

kde x je promˇenná ovoce, predikátové symboly B,Z a R oznaˇcuj´ı popoˇradˇe

”je ban´an“,

”je ˇzlut´y“ a

”je zralý“. V pˇrekladu do pˇrirozeného jazyka by pak tento výrok znamenal:

”Pro kaˇzdé ovoce plat´ı, ˇze kdyˇz je banánem a souˇcasnˇe je ˇzluté, pak je zralé.“

1.3.2.2 Pravidla

Pravidla v souˇcasn´e dobˇe pˇredstavuj´ı nejˇcastˇejˇs´ı zp˚usob reprezentace znalost´ı.

Jeˇstˇe spolu s predikátovou logikou je tato reprezentace pouˇz´ıvána v pravi- dlových expertn´ıch systémech. Kaˇzdé pravidlo má svoji podm´ınkovou a d˚u- sledkovou ˇcást. Pravidlem chápeme výraz typu

IF a T HEN b,

kde ˇcást pravidla zaIF se nazýváantecedenta ˇcást pravidla zaT HEN se nazývákonsekvent. Levá strana pravidla je sloˇzena z individuáln´ıch podm´ınek a pˇredstavuje tedy podm´ınkovou ˇcást pravidla. Pravá strana potom m˚uˇze obsahovat akce ˇci závˇery a pˇredstavuje tedy d˚usledkovou ˇcást pravidla. Souˇcást´ı zápisu pravidla m˚uˇze také být kontextová ˇcást, která vyjadˇruje za jakých podm´ınek m˚uˇze být pravidlo pouˇzito. Pravidlo IF −T HEN je ˇcasto zapi- sováno ve tvaru E → H, kde E je pˇredpoklad (evidence) a H je závˇer (hy- potéza). [6]

Pravidla bývaj´ı interpretovaná ve v´ıce podobách, z nichˇz nejˇcastˇejˇs´ı jsou následuj´ıc´ı:

• IF situace T HEN akce;

• IF pˇredpoklad T HEN z´avˇer;

• IF podm´inka T HEN d˚usledek A ELSE d˚usledek B.

10

(29)

1.3. Struktura ES V prvn´ım pˇr´ıpadˇe je pravidlo interpretováno procedurálnˇe, v druh´em pak deklarativnˇe. Procedur´aln´ı zp˚usob chápán´ı pravidla (jestliˇze nastane urˇcitá situace, systém provede akci) je typický sp´ıˇse pro plánovac´ı expertn´ı systémy.

Naopak deklarativn´ı zp˚usob (jestliˇze je splnˇen urˇcitý pˇredpoklad, systém uˇcin´ı pˇr´ısluˇsný závˇer) odpov´ıdá sp´ıˇse diagnostickým systém˚um. Ve tˇret´ım pˇr´ıpadˇe doˇslo k rozˇs´ıˇren´ı pravidla oELSE ˇcást. [6]

1.3.2.3 S´emantick´e s´ıtˇe

”Sémantické s´ıtˇe byly vyvinuty koncem 60. let. V roce 1968 pouˇzil tento po- jem ve své disertaˇcn´ı práci americký vˇedec Quillian k reprezentaci anglických slov. Sémantické s´ıtˇe p˚uvodnˇe slouˇzily k vyjádˇren´ı významu r˚uzných výraz˚u v pˇrirozeném jazyce, postupem ˇcasu se vˇsak staly obecnˇejˇs´ım grafickým nástro- jem pro reprezentaci znalost´ı.“([6], Reprezentace znalost´ı; S´emantické s´ıtˇe)

Na sémantickou s´ıt’ lze pohl´ıˇzet jako na orientovaný graf tvoˇrený uzly a hranami, kde uzly reprezentuj´ı jednotliv´e objekty a hrany pak vztahy (relace) mezi tˇemito objekty. Velmi ˇcasté vztahy jsou IS-AN-IN ST AN CE-OF (ISA), A-KIN D-OF (AKO), neboA-P ART-OF (AP O). Vztah ISAslouˇz´ı k vyjádˇren´ı, ˇze konkrétn´ı objekt je instanc´ı urˇcité tˇr´ıdy. VztahAKOvyjadˇruje, ˇ

ze daná tˇr´ıda je podtˇr´ıdou jiné tˇr´ıdy. Posledn´ı vztahAP Oˇr´ıká, ˇze urˇcitá tˇr´ıda objekt˚u je sloˇzena z v´ıce ˇcást´ı. [3]

Na obrázku 1.1 je ukázka, jak by mohla vypadat jednoduchá sémantická s´ıt’, kde jsou pouˇzity vˇsechny tˇri druhy relac´ı zm´ınˇené výˇse.

Dopravní prostředek

Auto

Moje auto

Benzín

Bordó Červená

Já Osoba

ako

isa isa

vlastník barva isa

typ_motoru apo

5

Dveře počet

Obrázek 1.1: Ukázka jednoduché sémantické s´ıtˇe

(30)

1.3.3 B´aze dat

Pˇri ˇreˇsen´ı konkrétn´ıho problému je potˇreba do systému ukládat zjiˇstˇená data.

Tato data se ukládaj´ı do báze dat, tedy do mnoˇziny údaj˚u k danému pˇr´ıpadu, která se pak dosazuje do báze znalost´ı k vyhodnocován´ı výsledku. Konkrétn´ı data jsou z´ıskávána v dialogovém reˇzimu s uˇzivatelem. Systém se zde pokouˇs´ı dotazovat se co nejefektivnˇeji, analyzovat odpovˇedi uˇzivatele a na základˇe tˇechto informac´ı zkonstruovat závˇer, nebo navrhnout ˇreˇsen´ı. [4]

1.3.4 Inferenˇcn´ı mechanismus

Inferenˇcn´ı mechanismus je programový modul, který pˇredem udává, jakým zp˚usobem bude vyuˇz´ıvat data z báze znalost´ı a jakým zp˚usobem bude zpros- tˇredkovávat komunikaci mezi báz´ı znalost´ı a báz´ı dat.

Podle [7, 3] jsou typy inference, ze kter´ych si vˇetˇsina z nich naˇsla uplatnˇen´ı v expertn´ıch syst´emech, tyto:

Dedukce: logické usuzován´ı, pˇri kterém mus´ı závˇer plynout z pˇredpoklad˚u (modus ponens, modus tollens).

Indukce: zobecnˇen´ı konkr´etn´ıch pˇr´ıpad˚u.

Abdukce: usuzován´ı ze závˇeru k pˇredpoklad˚um, které mohly tento závˇer splnit.

Heuristiky: pravidla nebo odhady, kter´e jsou zaloˇzeny na zkuˇsenosti.

Analogie: odvozen´ı závˇeru na základˇe podobnosti s jinou situac´ı/problémem.

Defaultn´ı inference: pˇri absenci speci´aln´ıch znalost´ı se usuzuje z obecn´ych znalost´ı.

Nemonotonn´ı: pˇredcházej´ıc´ı znalosti se mohou upravovat na základˇe novˇe z´ıskaných poznatk˚u.

Generován´ı a testován´ı: generuj´ı se výsledky a testuje se, zda sed´ı na danou situaci (metoda pokusu a omylu).

A B A =⇒ B

0 0 1

0 1 1

1 0 0

1 1 1

Tabulka 1.1: Implikace [8]

12

(31)

1.3. Struktura ES Prvn´ı tˇri typy (dedukce, indukce a abdukce) vycházej´ı z pojmu implikace z výrokové logiky (tabulka 1.1). Zde bych rád definoval, ˇze v kontextu logiky znamená ˇc´ıslice

”0“ nepravdu a ˇc´ıslice

”1“ pravdu.

Udedukcepˇredpokládáme, ˇze plat´ı implikace (tedy pravidlo) a pˇredpoklad, z ˇcehoˇz se dá jednoduˇse odvodit, ˇze plat´ı závˇer (modus ponens). Analogicky pˇri pˇredpokladu, ˇze plat´ı implikace a neplat´ı závˇer, m˚uˇzeme jednoznaˇcnˇe odvodit nepravdivost pˇredpokladu (modus tollens – obˇe pravidla jsou znázornˇena v tabulce 1.2). Dedukce je tedy zp˚usob usuzován´ı, který zachovává pravdu (truth preserving reasoning).

A =⇒ B A =⇒ B

A B

A ¬B

modus ponens modus tollens Tabulka 1.2: Dedukce [8]

Pˇri abdukci pˇredpokládáme pravdivost implikace a závˇeru. Z tabulky 1.1 je vidˇet, ˇze pˇredpoklad m˚uˇze a nemus´ı platit, takˇze se lze jen domn´ıvat, ˇze m˚uˇze platit. Nˇekdy je abdukce oznaˇcována za nejlepˇs´ı vysvˇetlen´ı v rámci po- zorovaných fakt˚u. Abdukce tedy zachovává nepravdu (falsity preserving reasoning). Kdyˇz budeme pˇredpokládat, ˇze plat´ı implikace a neplat´ı závˇer, m˚uˇzeme jednoznaˇcnˇe ˇr´ıct, ˇze neplat´ı pˇredpoklad.

Indukce z opakovaného souˇcasného výskytu A a B vyvozuje, ˇze je mezi touto dvojic´ı implikace. Je to metoda vyuˇz´ıvaná pro strojové uˇcen´ı a automa- tizované z´ıskáván´ı znalost´ı z dat.

Heuristikaje oznaˇcen´ı pro druh informac´ı pouˇz´ıvaných v expertn´ıch systé- mech. Jsou zaloˇzené na zkuˇsenostech experta a na zobecnˇen´ı situac´ı, ve kterých se expert musel rozhodovat.

Analogiese pouˇz´ıvá napˇr´ıklad pˇri pˇr´ıpadovém usuzován´ı(Case-Based Re- asoning). Znalosti nemaj´ı podobu obecných pravidel z´ıskaných od experta, ale jsou tvoˇreny souborem dˇr´ıve vyˇreˇsených (typických) pˇr´ıpad˚u. Má-li systém poskytnout doporuˇcen´ı, projde svoji knihovnu dˇr´ıve ˇreˇsených pˇr´ıpad˚u a hledá ten nejpodobnˇejˇs´ı tomu aktuáln´ımu. Výhodou je snadnˇejˇs´ı vývoj aplikace, jelikoˇz nen´ı nutné nároˇcné z´ıskáván´ı pravidel od experta, ale staˇc´ı

”pouze“ dostatek reprezentativn´ıch pˇr´ıpad˚u.

Usuzován´ı za pouˇzit´ıdefault˚u (default reasoning) bývá sp´ıˇse doplnˇen´ım usuzován´ı na základˇe pravidel. Vyuˇz´ıvá se, kdyˇz nen´ı pro danou situaci vyuˇzi- telné ˇzádné pravidlo. Napˇr´ıklad v ˇCesku se dá pˇredpokládat, ˇze chˇripka bude mnohem ˇcastˇejˇs´ı onemocnˇen´ı, neˇz ˇzlutá zimnice. Tedy bez jakýchkoliv otázek na pacienta je moˇzné pˇredpokládat, ˇze má sp´ıˇse chˇripku, neˇz ˇzlutou zimnici a pokud nám nezodpov´ı ˇzádné otázky, poˇsleme ho s diagnózou chˇripky dom˚u.

(32)

Nemonotónn´ı usuzován´ı je zaloˇzeno na skuteˇcnosti, ˇze pˇredchoz´ı z´ıskané informace je moˇzné

”zahodit“ pro novˇe z´ıskan´e znalosti.

Pˇri generován´ı a testován´ı se opakovanˇe generuje nové

”náhodné“ ˇreˇsen´ı a testuje se, zda vyhovuje vˇsem pˇredpoklad˚um. Pokud se najde takové, které vyhovuje, cyklus konˇc´ı a systém pˇredloˇz´ı vygenerované ˇreˇsen´ı.

1.3.4.1 Pˇr´ım´e ˇretˇezen´ı U tzv.

”odvozován´ı ˇr´ızeném daty“ se zaˇc´ıná známými fakty (daty), od kterých se postupuje pˇres aplikovatelná pravidla na danou situaci, aˇz k závˇer˚um.

Pˇri pˇr´ımém ˇretˇezen´ı se tedy postupuje báz´ı znalost´ı od pˇredpoklad˚u pravidel k jejich závˇer˚um. Tento zp˚usob odvozován´ı je vhodný pro plánovac´ı typy expertn´ıch úloh. [6]

Podle [9] spoˇc´ıvá pˇr´ımé ˇretˇezen´ı v opakován´ı následuj´ıc´ıch krok˚u:

Porovnán´ı (matching): Pravidla z báze znalost´ı jsou porovnána se známými fakty, aby se zjistilo, která pravidla maj´ı splnˇené pˇredpoklady.

Reˇˇ sen´ı konfliktu (conflict resolution): Z mnoˇziny pravidel se splnˇenými pˇredpoklady se vyb´ırá pravidlo podle priority a v pˇr´ıpadˇe konfliktu podle nˇejaké strategie. Pˇr´ıklady strategie pro ˇreˇsen´ı konflikt˚u:

• Strategie hledán´ı do hloubky (depth search), kde jsou preferována pravidla, pouˇz´ıvaj´ıc´ı aktuálnˇejˇs´ı data – tedy data, která se v bázi znalost´ı vyskytuj´ı kratˇs´ı dobu.

• Strategie hled´an´ı do ˇs´ıˇrky (breath strategy), pˇri n´ıˇz jsou naopak preferov´ana pravidla pouˇz´ıvaj´ıc´ı starˇs´ı data.

• Strategie sloˇzitosti, resp. specifiˇcnosti (complexity strategy), kde jsou preferov´ana pravidla maj´ıc´ı v´ıce podm´ınek.

• Strategie jednoduchosti, kter´a zase naopak preferuje jednoduˇsˇs´ı pravidla – tedy ta s m´enˇe podm´ınkami.

Proveden´ı (execution): Provede se pravidlo vybran´e v pˇredchoz´ım kroku.

D˚usledkem proveden´ı m˚uˇze být pˇridán´ı pravidla do báze dat, odebrán´ı pravidla z báze dat, nebo tˇreba pˇr´ıdán´ı pravidla do báze znalost´ı atp.

Obvykle je pˇri tomto postupu uplatˇnována podm´ınka, ˇze kaˇzdé pravidlo m˚uˇze být

”aktivov´ano“ pouze jednou pro stejnou mnoˇzinu dat (fakt˚u).

Vhodnými aplikacemi pro dopˇredné (pˇr´ımé) ˇretˇezen´ı jsou:

• Monitorován´ı a diagnostika ˇr´ıd´ıc´ıch systém˚u pro ˇr´ızen´ı proces˚u v reálném ˇcase, kde jsou data kontinuálnˇe pˇridávána a mˇenˇena a kde existuje málo dopˇredu daných vztah˚u mezi vstupn´ımi daty a závˇery.

14

(33)

1.3. Struktura ES

• Problémy zahrnuj´ıc´ı syntézu (navrhován´ı, konfigurace, plánován´ı, rozvrhován´ı, . . . ). V tˇechto aplikac´ıch existuje mnoho moˇzných ˇreˇsen´ı a pravidla proto vyjadˇruj´ı znalosti jako obecné vzory. Pˇresné vztahy (inferenˇcn´ı ˇretˇezce) proto nemohou b´yt pˇredem pˇresnˇe ur- ˇ

ceny a musej´ı být pouˇzity systémy pro porovnáván´ı se vzorem.

1.3.4.2 Zpˇetn´e ˇretˇezen´ı

Inference ˇr´ızená c´ıli (tedy zpˇetné ˇretˇezen´ı) je zaloˇzena na hledán´ı informac´ı podporuj´ıc´ıch urˇcitý závˇer. Pˇri tomto druhu inference se zaˇc´ıná u c´ıle, který chceme odvodit, tud´ıˇz je báze znalost´ı procházena smˇerem zpˇetnˇe od c´ıl˚u k pˇredpoklad˚um. Poˇrad´ı vyhodnocován´ı m˚uˇze být zase stejnˇe jako u pˇr´ımého ˇretˇezen´ı dáno prioritami nebo poˇrad´ım v bázi znalost´ı. Zpˇetné ˇretˇezen´ı je pouˇz´ıváno sp´ıˇse u diagnostických typ˚u úloh, které maj´ı malý poˇcet c´ılových hypotéz. [6]

Dle [9] docház´ı pˇri zpˇetném ˇretˇezen´ı k opakován´ı následuj´ıc´ıch krok˚u:

1. Vytvoˇren´ı a naplnˇen´ı z´asobn´ıku vˇsemi koncov´ymi c´ıli.

2. Shromáˇzdˇen´ı vˇsech pravidel schopných splnit c´ıl na vrcholu zásobn´ıku.

Pokud je zásobn´ık prázdný, inference je ukonˇcena.

3. Zkoum´an´ı pravidel a platnosti jejich pˇredpoklad˚u z pˇredchoz´ıho kroku.

a) Pokud jsou splnˇeny vˇsechny pˇredpoklady, odvod´ı se závˇer (pouˇzije se pravidlo) a samotné pravidlo se doˇcasnˇe odloˇz´ı. Jestliˇze zkou- maný c´ıl byl koncový, pak je odstranˇen ze zásobn´ıku a vrac´ıme se ke kroku 2. Pokud to byl pouze podc´ıl, je odstranˇen ze zásobn´ıku a je zpracováváno pˇredchoz´ı pravidlo, které bylo odloˇzeno.

b) Jestliˇze fakta nalezená v bázi dat (fakt˚u) nesplˇnuj´ı pˇredpoklady pravidla, je zkoumán´ı pravidla ukonˇceno.

c) Pokud pro nˇekterý pˇredpoklad chyb´ı informace v bázi dat, zjiˇst’uje se, zda se tato informace nedá z nˇejakého pravidla odvodit. Po- kud ano, vloˇz´ı se do zásobn´ıku jako podc´ıl, zkoumané pravidlo se doˇcasnˇe odloˇz´ı a pokraˇcuje se krokem 2. V opaˇcném pˇr´ıpadˇe se informace zjist´ı od uˇzivatele a pokraˇcuje se krokem 3 a) zkoumán´ım dalˇs´ıho pˇredpokladu.

4. Jestliˇze pomoc´ı ˇzádného ze zkoumaných pravidel nebylo moˇzné odvodit c´ıl, pak tento c´ıl z˚ustává neurˇcen. Je odstranˇen ze zásobn´ıku a pokraˇcuje se krokem 2.

(34)

1.3.5 Vysvˇetlovac´ı modul

Máme-li moˇznost s expertem pˇri ˇreˇsen´ı problému komunikovat, oˇcekáváme od nˇeho, ˇze své rozhodnut´ı a postup bude schopen zd˚uvodnit a vysvˇetlit. Funkce vysvˇetlovac´ıho modulu má tedy za úkol vysvˇetlit rozhodnut´ı expertn´ıho sys- tému a pr˚ubˇeh tohoto rozhodován´ı na m´ısto ˇclovˇeka. Tento modul nen´ı pod- m´ınkou kaˇzdého expertn´ıho systému, nˇekdy je dokonce neˇzádouc´ı.[10]

Podle [10] by v tom nejjednoduˇsˇs´ım proveden´ı mˇel b´yt vysvˇetlovac´ı modul schopen odpov´ıdat na dva n´asleduj´ıc´ı typy dotaz˚u:

• Proˇc

– poˇzaduje danou informaci od uˇzivatele?

– vol´ı dan´y zp˚usob odvozov´an´ı?

– odvozuje dan´y fakt?

• Jak

– dospˇel k odvozen´ı urˇcit´eho faktu?

– dospˇel k urˇcit´emu zp˚usobu odvozov´an´ı?

– dospˇel k urˇcit´emu v´ysledku?

V pˇr´ıpadˇe typu ot´azky

”Proˇc?“ bude vysvˇetlovac´ı modul vysvˇetlovat, co se dˇeje, nebo co se pˇredpokládá, ˇze se bude d´ıt v následuj´ıc´ım procesu inference.

V pˇr´ıpadˇe typu ot´azky

”Jak?“ bude vysvˇetlovac´ı modul vysvˇetlovat, jak dospˇel k urˇcit´emu z´avˇeru.

1.4 Tvorba ES

Tvorbou expertn´ıch systém˚u se zabývá vˇedn´ı obor znalostn´ı inˇzenýrstv´ı. Jeho základn´ım úkolem je z´ıskán´ı znalost´ı potˇrebných k ˇreˇsen´ı problém˚u z dané oblasti, coˇz zahrnuje nejen vytvoˇren´ı metod pro z´ıskáván´ı a modelován´ı znalost´ı, ale také nalezen´ı vhodného inferenˇcn´ıho mechanismu. Protoˇze jsou tyto znalosti ˇcasto ˇspatnˇe definovány a nav´ıc zat´ıˇzeny neurˇcitost´ı, je vývoj ES do- provázen ˇcetnými pot´ıˇzemi.

Tvorba ES je sloˇzitý proces dˇel´ıc´ı se do nˇekolika vývojových fáz´ı. Jedn´ım z prvn´ıch a nejtˇeˇzˇs´ıch rozhodnut´ı je, zda se v˚ubec do velice ˇcasovˇe (a finanˇcnˇe) nároˇcného vývoje pustit. [6]

Podle [2] by se kaˇzdý návrh softwaru s umˇelou inteligenc´ı mˇel ˇr´ıdit násle- duj´ıc´ımi metodologickými kroky:

1. identifikace probl´emu,

2. v´ybˇer nebo implementace vhodn´e reprezentace (znalost´ı), 16

(35)

1.5. Reˇserˇse bl´ızkých ˇreˇsen´ı 3. snaha o nalezen´ı pˇrirozených omezen´ı, zákon˚u a heuristik, pomoc´ı kte-

rých se budou ˇreˇsit dané problémy, 4. formulace procedur ˇreˇsen´ı problém˚u, 5. ovˇeˇren´ı a testován´ı daného ˇreˇsen´ı.

Celý proces tvorby ES vyˇzaduje spolupracuj´ıc´ı tým odborn´ık˚u a velké mnoˇzstv´ı ˇcasu. Procesu z´ıskáván´ı znalost´ı a tvorby báze znalost´ı se úˇcastn´ı hlavnˇe experti ze zvolené oblasti problematiky, znalostn´ı inˇzenýˇri a koncov´ı uˇzivatelé. Významné postaven´ı zde maj´ı právˇe znalostn´ı inˇzenýˇri. Jejich prv- n´ım úkolem je posoudit úˇcelnost a vhodnost ES jeˇstˇe pˇred zaˇcátkem vlastn´ı tvorby. Mus´ı se tedy jednat o osobu s analytickými a komunikaˇcn´ımi schop- nostmi, s velkým nadhledem a rozvinutou schopnost´ı proniknout do podstaty vˇeci. Práce znalostn´ıho inˇzenýra m˚uˇze pˇripom´ınat práci tlumoˇcn´ıka. Stejnˇe jako tlumoˇcn´ık umoˇzˇnuje komunikaci mezi dvˇema stranami, umoˇzˇnuje znalostn´ı inˇzenýr komunikaci mezi expertem a báz´ı znalost´ı. Také je zapojen do procesu z´ıskáván´ı znalost´ı, pˇri kterém pomáhá expertovi strukturovat znalosti a následnˇe je zodpovˇedný za kódován´ı znalost´ı do báze znalost´ı (proces zná- zornˇen na obrázku 1.2). Poté mus´ı také ovˇeˇrit, zda systém simuluje pˇrevzaté znalosti správnˇe. [6]

Expert

Znalostní inženýr

„tlumočník“

Expertní systém

získávání znalostí kódování znalostí

Obr´azek 1.2: Znalostn´ı inˇzen´yr jako

”tlumoˇcn´ık“ [6]

1.5 Reˇ serˇ se bl´ızk´ ych ˇ reˇ sen´ı

Vzhledem k výukové povaze této práce, a t´ım pádem specifiˇctˇejˇs´ım nárok˚um na proveden´ı, nen´ı moˇzné ˇzádné nasazen´ı tohoto frameworku do jakékoliv jiné praxe, neˇz výuky na FIT ˇCVUT, nebo jiné ˇskole. Z tohoto d˚uvodu je porovnán´ı se souˇcasným ˇreˇsen´ım problému obt´ıˇzné.

Nejbl´ıˇz tomuto probl´emu jsou tzv.

”prázdné expertn´ı systémy“ (napˇr´ıklad o nich mluv´ı [3], 3. ˇcást skript), které nemaj´ı pˇredem urˇcené, jakou problémovou oblast znalost´ı budou ˇreˇsit. Maj´ı pouze implementovaný zp˚usob, jak informace z báze znalost´ı z´ıkávaj´ı (tedy inferenˇcn´ı mechanismus), ale tuto bázi znalost´ı maj´ı prázdnou. Vyuˇzitelné pro výuku by tedy byly pouze v naplnˇen´ı báze znalost´ı, ale student by si nevyzkouˇsel implementaci ˇzádné jiné ˇcásti. Pˇr´ıkladem prázdného expertn´ıho systému je FEL Expert [11], který se pouˇz´ıvá pro výuku na ˇskole FEL ˇCVUT, ale ten jen dovoluje plnˇen´ı báze znalost´ı pravidly a pouze

(36)

do urˇcité m´ıry úpravu inferenˇcn´ıho mechanismu. To je pro úˇcely této práce nedostateˇcné.

Z analýzy vyplývá, ˇze nelze navázat na dostupnou práci a je nutné navrhnout vlastn´ı zp˚usob ˇreˇsen´ı.

18

(37)

C´ ˇ ast II

Praktick´ a ˇ c´ ast

(38)

(39)

Kapitola 2

N´ avrh

Celý framework je navrˇzen jako pˇet navzájem komunikuj´ıc´ıch modul˚u. Pro kaˇzdý z modul˚u je pˇripraveno rozhran´ı (interface nebo abstraktn´ı tˇr´ıda), které urˇcuje základn´ı vstupy a výstupy kaˇzdého z nich. D´ıky tˇemto rozhran´ım je zajiˇstˇena modularita celého systému a tento systém bude tud´ıˇz fungovat správnˇe se kterýmikoliv implementacemi jednotlivých rozhran´ı.

Ve frameworku jsou pˇripraveny rozhran´ı n´asleduj´ıc´ıch modul˚u:

• B´aze znalost´ı (BZ)

• B´aze dat

• Inferenˇcn´ı mechanismus (IM)

• Modul neurˇcitosti

• Uˇzivatelsk´e rozhran´ı (UI)

Inferenční mechanismus Uživatelské rozhraní

Báze dat Báze znalostí

Modul neurčitosti

Obr´azek 2.1: Komunikace modul˚u

(40)

2. N´avrh

Na obrázku 2.1 je znázornˇena komunikace mezi moduly. Inferenˇcn´ı mechanismus se chová jako mozek celého systému a moduly báze znalost´ı, neurˇcitosti a báze dat vyuˇz´ıvá pouze jako datové struktury. Modul IM a UI jsou imple- mentovány podle návrhového vzoru Observer a Observable. Komunikace a moˇznosti jednotlivých modul˚u jsou podrobnˇeji popsány v kapitole 3.

2.1 Modul b´ aze znalost´ı

Modul báze znalost´ı má za úkol uchovávat zakódované informace o dané problematice. Souˇcasnˇe mus´ı zvládat tyto informace naˇc´ıtat a parsovat ze souboru, protoˇze student bude vyplˇnovat BZ pomoc´ı textového souboru v pˇresnˇe dané formˇe. Tento zp˚usob

”plnˇen´ı“ BZ bude pro studenta nejpohodlnˇejˇs´ı, je- likoˇz psát pravidla pomoc´ı kódu pˇr´ımo v projektu by pˇri rozsáhlejˇs´ı BZ bylo velice nepˇrehledné. Tyto soubory pro jednotlivé formy BZ jsou souˇcást´ı projektu a je moˇzné je upravovat v rámci IDE bez nutnosti otev´ırat extern´ı tex- tový editor. Formy, které báze znalost´ı podporuje jsou:

• predik´atov´a logika,

• pravidla,

• s´emantick´a s´ıt’.

Dále je nutné, aby byla BZ schopna odpov´ıdat, zda je konkrétn´ı výrok pravdivý, aby byl na základˇe toho IM schopen usuzovat. Posledn´ı podm´ınkou pro fungován´ı IM je, aby bylo moˇzné z´ıskat seznam predikát˚u (vlastnost´ı, na které se bude IM dotazovat uˇzivatele), závˇer˚u (tedy c´ıl˚u, ke kterým systém smˇeˇruje) a pro zjednoduˇsen´ı i seznam predikát˚u souvisej´ıc´ıch s daným závˇerem (tedy predikáty, které maj´ı v kontextu daného závˇeru smysl – takové, které pro daný závˇer plat´ı).

2.2 Modul b´ aze dat

Uloha b´´ aze dat spoˇc´ıvá v ukládán´ı informac´ı o daném pˇr´ıpadu, tedy v evi- dován´ı odpovˇed´ı uˇzivatele. Jedinými funkcemi tohoto modulu jsou: uloˇzen´ı nové odpovˇedi, vrácen´ı dané odpovˇedi a vrácen´ı (pˇr´ıpadnˇe chronologicky se- ˇrazeného) seznamu vˇsech odpovˇed´ı pro vysvˇetlovac´ı ˇcinnost.

2.3 Modul inferenˇ cn´ıho mechanismu

Jelikoˇz je inferenˇcn´ı mechanismus mozkem celého systému, je v nˇem naim- plementovaný algoritmus, který vyuˇz´ıvá vˇsechny ostatn´ı moduly ke své práci.

Vyuˇz´ıv´a tedy funkce ostatn´ıch modul˚u nez´avisle na jejich implementaci ke 22

(41)

2.4. Modul neurˇcitosti komunikaci s uˇzivatelem a k z´ıskáván´ı nebo ukládán´ı informac´ı o dané problematice. Nab´ızej´ı se dvˇe implementace tohoto modulu: dopˇredné ˇretˇezen´ı a zpˇetné ˇretˇezen´ı.

2.4 Modul neurˇ citosti

Stejnˇe jako báze znalost´ı, i modul neurˇcitosti naˇc´ıtá data ze souboru. Nejis- tota ze strany experta, tedy nejistota v BZ, se urˇcuje pro kaˇzdou kombinaci predikátu a závˇeru zvláˇst’. Tud´ıˇz modul nejistoty vrac´ı hodnotu pro kaˇzdou dvojici z mnoˇziny uspoˇrádaných dvojic (predikát, závˇer).

2.5 Modul uˇ zivatelsk´ eho rozhran´ı

Od kaˇzdé implementace uˇzivatelského rozhran´ı se oˇcekává, ˇze se bude schopna uˇzivatele dotázat na urˇcitou informaci (na predikát) a ˇze bude umˇet nˇejakým zp˚usobem vypsat výsledky ES. Dále je nutné, aby bylo moˇzné z UI zastavit a popˇr´ıpadˇe i spustit inferenci. Posledn´ım poˇzadavkem je schopnost vysvˇetlovac´ı ˇ

cinnosti, tedy aby bylo UI schopn´e uˇzivateli interpretovat vysvˇetlen´ı z infe- renˇcn´ıho mechanismu.

(42)

(43)

Kapitola 3

Implementace

Tato kapitola se zabývá konkrétn´ımi implementacemi jednotlivých rozhran´ı a zp˚usoby jejich vyuˇzit´ı.

3.1 Pomocn´ e datov´ e struktury

V této sekci pˇredstav´ım pomocné datové struktury, které jsou vyuˇz´ıvány vˇetˇsinou modul˚u a slouˇz´ı pˇreváˇznˇe ke zpˇrehlednˇen´ı kódu a t´ım i ke zjed- noduˇsen´ı orientace v nˇem.

3.1.1 Element interface a jeho implementace

Element je interface, kter´y implementuj´ı tˇr´ıdy Conclusion a Predicate (popˇr.

SemPredicate pro sémantickou s´ıt’), které slouˇz´ı k reprezentaci predikát˚u a závˇer˚u skrze celý systém. Zp˚usob dˇedˇen´ı a implementace tˇr´ıd je znázornˇena na obrázku 3.1.

Element je tedy interface, který má pouze ˇclenskou promˇennouString name, která uchovává jméno predikátu nebo závˇeru.

Conclusion je prvn´ı z implementac´ı a slouˇz´ı k ukládán´ı závˇer˚u (c´ıl˚u). Je to malá struktura, která um´ı oproti nadtˇr´ıdˇe vracet své jméno.

Predicate slouˇz´ı k ukládán´ı predikát˚u a jej´ı implementace je prakticky to- toˇzná se tˇr´ıdou Conclusion.

SemPredicate pak reprezentuje predik´at pro s´emantickou s´ıt’ a rozˇsiˇruje tˇr´ıdu Predicate o promˇennou typu Relation, kterou popisuji v sekci 3.1.2.

(44)

3. Implementace

<<interface>>

Element + String getName()

Conclusion

- String name

+ Conclusion(String name) + String getName()

+ toString(), hashCode(), equals()

<<implements>>

Predicate

# String name

+ Predicate(String name) + String getName()

<<implements>>

SemPredicate

- Relation relation

+ SemPredicate(String name, Relation relation) + Relation getRelation()

<<extends>>

Obr´azek 3.1: Element a jeho implementace

3.1.2 Relation enum

Výˇctový typ Relation (viz obrázek 3.2) je pomocná

”tˇr´ıda“ pro sémantickou s´ıt’, ale jelikoˇz je vyuˇz´ıvána v dalˇs´ıch pomocných strukturách (viz sekce 3.1.1 – Element), pop´ıˇsi ji zde.

Tento výˇctový typ udává typy relac´ı, které m˚uˇze sémantická s´ıt’ zpra- covávat. Název kaˇzdého prvku je úzce spjatý s názvem pˇr´ımo v sémantické s´ıti (ale case-insensitive – nezáleˇz´ı na velikosti p´ısmen), takˇze se v souboru pro bázi znalost´ı typu sémantická s´ıt’ mus´ı dodrˇzet název. Dále má kaˇzdý z prvk˚u dvˇe vlastnosti:

• boolean transitive, která udává, zda je daná relace tranzitivn´ı, tedy jestli se pˇres tuto relaci (hranu v teorii graf˚u) pˇrenáˇs´ı vlastnosti do dalˇs´ıho uzlu.

• String translationje pˇreklad relace do pˇrirozeného jazyka. Slouˇz´ı pˇri komunikaci s uˇzivatelem tak, aby otázka, ve které tato relace figuruje, byla srozumitelná.

26

(45)

3.1. Pomocn´e datov´e struktury

<<enumeration>>

Relation

△ is_a

△ does

△ has_property

△ a_kind_of

- Relation(boolean transitive, String translation)

Obrázek 3.2: Výˇctový typ Relation

Na studentovi pˇri jeho práci bude, aby si pˇr´ıpadné dalˇs´ı relace do této tˇr´ıdy doplnil podle jeho potˇreb a urˇcil jim tranzitivitu a jejich pˇreklad. Na obrázku 3.2 jsou ˇctyˇri ukázkové prvky i s konstruktorem, který má právˇe dva zm´ınˇené atributy.

3.1.3 Tˇr´ıda Answer

Answer - Predicate predicate - Double answer

+ Answer(Predicate predicate, Double answer) + Predicate getPredicate()

+ void setPredicate(Predicate predicate) + Double getAnswer()

+ void setAnswer(Double answer) + boolean isTrue()

+ boolean isFalse()

Obr´azek 3.3: Tˇr´ıda Answer

Tˇr´ıda Answer (viz obrázek 3.3) je struktura ukládaj´ıc´ı odpovˇedi od uˇzivatele a je vyuˇz´ıvána zejména v bázi dat. Skládá se ze dvou promˇenných a to:

(46)

3. Implementace

• Predicate predicate, která ˇr´ıká, ke kterému predikátu se uˇzivatel vy- jádˇril,

• Double answer, která drˇz´ı hodnotu jeho odpovˇedi (tedy desetinné ˇc´ıslo v rozmez´ı od 0 do 1, kde 0 znamená NE a 1 ANO).

Tˇr´ıda má metodyisTrue()aisFalse(), které vrac´ıbooleanpodle hod- noty promˇennéanswer. Pokud je hodnota promˇenné 1,isTrue()vrac´ıtrue, pokud je 0, isFalse() vrac´ıtrue. V ostatn´ıch pˇr´ıpadech vrac´ı obˇe metody false.

3.2 Rozhran´ı b´ aze znalost´ı

<<interface>>

KnowledgeBaseInterface

~ void loadFile()

~ Set<Conclusion> getAllConclusions()

~ Set<Predicate> getAllPredicates()

~ Set<Predicate> getPredicates(Conclusion conclusion)

~ boolean query(Predicate predicate, Conclusion conclusion)

SemanticKnowledgeBase - SemanticNetwork knowledgeBase

FOLKnowledgeBase - FirstOrderLogic knowledgeBase

RulesKnowledgeBase - Rules knowledgeBase

<<implements>>

Obr´azek 3.4: Rozhran´ı BZ a jeho implementace

Jak jiˇz bylo naznaˇceno v sekci 2.1, kaˇzdá z implementac´ı BZ mus´ı m´ıt implementováno pˇet metod (viz obrázek 3.4) a to:

• void loadFile(), která podle typu BZ naˇcte jeden ze soubor˚u, který slouˇz´ı k plnˇen´ı BZ a podle nˇej vytvoˇr´ı tuto bázi. Relativn´ı cesta k soubor˚um v˚uˇci projektu je

”src; expertsystemfw; KnowledgeBase; Files“.

Tato metoda je u vˇsech implementac´ı BZ pouˇzita v konstruktoru, takˇze se nemus´ı explicitnˇe volat pˇri vytv´aˇren´ı instance.

28

(47)

3.2. Rozhran´ı b´aze znalost´ı

• Set<Conclusion> getAllConclusions() vrac´ı mnoˇzinu vˇsech z´avˇer˚u z dan´e BZ ve formˇe strukturConclusion.

• Set<Predicate> getAllPredicates() vrac´ı mnoˇzinu vˇsech predik´at˚u z dan´e BZ ve formˇe strukturPredicate.

• Set<Predicate> getPredicates(Conclusion conslusion)zase vrac´ı mnoˇzinu predikát˚u, tentokrát ale pouze tˇech, které jsou pravdivé pro zadaný závˇerconclusion.

• boolean query(Predicate p, Conclusion c)vrac´ıbooleanpodle toho, zda je zadaný predikát pravdivý pro daný závˇer. Pokud ano, vrac´ı true, jinakfalse.

Pro toto rozhran´ı jsou jiˇz ve frameworku implementovány tˇri typy báze znalost´ı a to: sémantická s´ıt’, predikátová logika a pravidla. Na studentovi pˇri výuce bude, aby správnˇe vyplnil soubory, ze kterých se jednotlivé BZ vytváˇr´ı.

V následuj´ıc´ıch ˇcástech pˇredstav´ım jednotlivé druhy BZ a jejich pouˇzit´ı.

Vnitˇrn´ı implementace by standardnˇe nemˇely být mˇenˇeny, a proto bude jejich popis ménˇe obsáhlý. D˚uleˇzitými sekcemi je formát soubor˚u, které implementace BZ vyuˇz´ıvaj´ı.

3.2.1 S´emantick´a s´ıt’

Sémantická s´ıt’ je vnitˇrnˇe reprezentována jako orientovaný graf, ve kterém uzly reprezentuj´ı predikáty a závˇery. Hrany pak jednotlivé relace mezi nimi.

Závˇer je kaˇzdý uzel, který nemá ˇzádné vstupn´ı hrany (je tedy zdroj v teorii graf˚u) a ostatn´ı jsou predikáty. Tˇr´ıda SemanticNetwork, která reprezentuje orientovaný graf, vyuˇz´ıvá dvˇe tˇr´ıdy a to:

• public class Node pro reprezentaci uzl˚u a

• public class Edge pro reprezentaci hran.

Tˇr´ıda Nodev sobˇe nese název uzlu a seznam hran, které z nˇeho vycházej´ı.

Metody této tˇr´ıdy pak umoˇzˇnuj´ı vrátit seznam hran a také seznam uzl˚u, na které daný uzel

”ukazuje“, tedy s jak´ymi uzly je v relaci.

Tˇr´ıda Edge nese informaci o tom, z jakého uzlu vycház´ı, do jakého uzlu vede a jakým typem relace je. Typ relace je urˇcen pomoc´ı výˇctového typu Relation, který je popsán v sekci 3.1.2.

Souˇcást´ı tˇr´ıdy jsou metody pro zpracováván´ı (parsován´ı) souboru, ze kte- rého sémantická s´ıt’ naˇc´ıtá uzly a hrany. Formát tohoto souboru je popsán v následuj´ıc´ı sekci.

(48)

3. Implementace

3.2.1.1 Vytv´aˇren´ı b´aze ze souboru

Sémantická báze znalost´ı se vytváˇr´ı ze souboru SemanticNetworkKnowledge- Base. Soubor se nach´az´ı v bal´ıˇcku expertsystemfw.KnowledgeBase.Files a má pˇredepsaný formát, který vypadá následovnˇe:

#comment

edge_from, relation_name, edge_to edge_from; relation_name; edge_to

a kde plat´ı, ˇze:

edge from je název uzlu, ze kterého hrana vycház´ı, relation name je název relace mezi uzly (sekce 3.2) a edge to je uzel, do kterého hrana smˇeˇruje.

Jako oddˇelovaˇc mezi ˇretˇezci funguje ˇcárka (,) nebo stˇredn´ık (;). Mezery na zaˇcátku a na konci ˇrádku jsou ignorovány a mezery kolem ˇretˇezc˚u téˇz. Prázdné ˇrádky jsou ignorovány. ˇRádky zaˇc´ınaj´ıc´ı znakem

”#“ slouˇz´ı jako komentáˇre a jsou také ignorovány. Dále plat´ı, ˇze parser mus´ı detekovat právˇe tˇri ˇretˇezce pˇri rozdˇelen´ı ˇrádku podle jednoho z oddˇelovaˇc˚u, tud´ıˇz jeden ˇrádek mus´ı vˇzdy obsahovat právˇe dva stejné oddˇelovaˇce.

S tˇemito pravidly by se z n´asleduj´ıc´ıho souboru:

#Ukazkovy soubor

jablko, a_kind_of, ovoce broskev, a_kind_of, ovoce ovoce, has_property, sladke

vytvoˇrila sémantická s´ıt’ v podobˇe obrázku 3.5.

jablko

broskev

ovoce sladke

a_kind_of

has_property

Obrázek 3.5: Pˇr´ıklad sémantické s´ıtˇe z ukázkového souboru

30

(49)

3.2. Rozhran´ı báze znalost´ı 3.2.2 Predikátová logika

Vnitˇrn´ı reprezentace predikátové logiky je zaloˇzena na extern´ıch knihovnách od Tweety [12]. Pro reprezentaci jazyka slouˇz´ı tˇr´ıda FolBeliefSet.

K dotazován´ı se na bázi znalost´ı slouˇz´ı tˇr´ıda FolTheoremProver, která vyuˇz´ıvá extern´ı binárn´ı soubor k vyhodnocován´ı tvrzen´ı. Pˇri spouˇstˇen´ı projektu z OS Windows i z UNIX-based OS se vyuˇz´ıvá program

”Eprover“ [13].

Windows varianta pak nav´ıc ke své práci potˇrebuje dynamicky linkovanou knihovnu (DLL)cygwin1.dll [14], která je souˇcást´ı projektu.

Pro tvorbu BZ ze souboru je pak vyuˇz´ıv´ana tˇr´ıda FolParser.

3.2.2.1 Vytv´aˇren´ı b´aze ze souboru

BZ pro predikátovou logiku se vytváˇr´ı ze souboru FOLKnowledgeBase, kter´y se nacház´ı v bal´ıˇckuexpertsystemfw.KnowledgeBase.Files. Jeho formát je podle BNF (Backusova-Naurova forma) následovný:

KB ::== SORTSDEC DECLAR FORMULAS DECLAR ::== (PREDDEC)*

SORTSDEC ::==

( SORTNAME "=" "{" (CONSTANTNAME ("," CONSTANTNAME)*)? "}" "\n" )*

PREDDEC ::==

"type" "(" PREDICATENAME ("(" SORTNAME ("," SORTNAME)* ")")? ")" "\n"

FORMULAS ::== ( "\n" FORMULA)*

FORMULA ::== ATOM | "forall" VARIABLENAME ":" "(" FORMULA ")" |

"exists" VARIABLENAME ":" "(" FORMULA ")" |

"(" FORMULA ")" | FORMULA "&&" FORMULA |

FORMULA "||" FORMULA | "!" FORMULA | "+" | "-"

ATOM ::== PREDICATENAME ("(" TERM ("," TERM)* ")")?

TERM ::== VARIABLENAME | CONSTANTNAME

kdeSORTNAME(název skupiny konstant),PREDICATENAME(název predikátu), CONSTANTNAME (název konstanty) aVARIABLENAME (název promˇenné) jsou al- fanumerické ˇretˇezce zaˇc´ınaj´ıc´ı p´ısmenem a KB je startovn´ım symbolem. Tento BNF formát souboru byl pˇrevzat z Tweety technické API dokumentace ([15], net.sf.tweety.logics.fol.parser; FolParser) a byla z nˇej odebrána definice funk- tor˚u, které nemaj´ı v bázi znalost´ı tohoto frameworku upotˇreben´ı.

(50)

3. Implementace

Pro lepˇs´ı pochopen´ı, jak se podle výˇse uvedeného pˇredpisu báze vytváˇr´ı, uvedu ukázkový soubor:

Plody={jablko, broskev, okurka}

type (sladke(Plody)) type (zdrave(Plody))

type (barva_zelena(Plody)) type (barva_cervena(Plody)) type (ovoce(Plody))

type (zelenina(Plody))

forall Plody: (zdrave(Plody)) barva_zelena(okurka)

barva_zelena(jablko) barva_cervena(jablko) ovoce(broskev)

ovoce(jablko) zelenina(okurka)

Soubor se dˇel´ı na tˇri ˇc´asti:

1. Definice skupin konstant, které se v dalˇs´ıch ˇcástech pouˇz´ıvaj´ı jako pro- mˇenné. Pro tyto skupiny plat´ı, ˇze jedna konstanta nem˚uˇze být ve dvou skupinách najednou, tedy skupiny mus´ı být disjunktn´ı.

2. Definice predikát˚u, které budou vyuˇz´ıvány v tvrzen´ıch. V tomto návrhu frameworku budou správnˇe fungovat pouze unárn´ı predikáty, takˇze ne- jdou definovat vztahy mezi jednotlivými konstantami.

3. Seznam tvrzen´ı, která plat´ı o jednotlivých konstantách a promˇenných.

Daj´ı se vyuˇz´ıt predik´aty, kvantifik´atory (foralla exists), negace (!), konjunkce (&&), disjunkce (||), popˇr. tautologie (+) a kontradikce (-).

Je potˇreba si uvˇedomit, ˇze systém je v souˇcasném návrhu schopný se dotazovat uˇzivatele pouze na jednoduché predikáty (s výjimkou sémantické s´ıtˇe, kde je v potaz brána relace, coˇz je ale v pojet´ı sém. s´ıtˇe jediná moˇznost), tud´ıˇz nemaj´ı smysl ne-unárn´ı predikáty v bázi znalost´ı (binárn´ı, ternárn´ı atp.).

3.2.3 Pravidla

Vnitˇrn´ı reprezentace pravidel také z ˇcásti spoléhá na knihovny Tweety [12], d´ıky kterým tentokrát ukládá jednotlivé výroky a dotazuje se na jejich pravdˇe- podobnost. K reprezentaci formul´ı jsou vyuˇzity dvˇe knihovn´ı tˇr´ıdyFormulaa PropositionalFormula. Pro vytvoˇren´ı formule z ˇretˇezce je pak vyuˇzita tˇr´ıda PlParser.

32