Конструкторы

В CLIPS определены следующие конструкторы: defmodule, defrule, deffacts, deftemplate, defglobal, deffunction, defclass, definstances, defmessage-handler, defgeneric и defmethod. Вызовы всех конструкторов заключаются в круглые скобки. Конструкторы отличаются от встроенных функций по выполняемым ими действиям. Как правило, функции не меняют состояние базы знаний среды CLIPS (за некоторым исключением, например, функций, очищающих среду или загружающих на выполнение некоторый файл). Конструкторы, наоборот, предназначены для добавления в базу знаний новых элементов. Кроме того, в отличие от функций, конструкторы не возвращают никаких значений.

1. Объектно-ориентированные возможности языка CLIPS. Отличия COOL от других объектно-ориентированных языков.
2. Основные команды CLIPS и их применение.
3. Команды для работы с правилами
4. Команды для работы с фактами
5. Команды для работы с глобальными переменными

1. Автоматизированная переработка текста (АПТ). Автоматический анализ текста (ААТ). Задачи лексического (словарного) анализа текста. Стилистический анализ текста.

Как показывает опыт использования ЭС в различных предметных областях эти системы оказываются наиболее эффективными при решении прикладных задач. Применительно к историографии речь может идти о вспомогательных исторических дисциплинах, исторической демографии, археологии и т.д.

ЭС например вобравшая в себя знания опытного палеографа, может стать незаменимым помощником для историка работающего со средневековыми рукописями.

1. Интересную экспертную систему для проведения историко-топонимических исследований разработал Ю Е Храмов. Эта система получившая название ГИДРОНИМИКОН, предназначена для анализа происхождения гидронимов Восточной Европы (Беларуси, Украины и Европейской России). В качестве программной оболочки было использовано средство создания экспертных систем ЛОTА, включающее блок распознавания образов и процедуры дедуктивного вывода. (Основные функции реализованные в ГИДРОНИМИКОНе — это анализ гидронимов с подготовкой текстового материала обосновывающего выводы подбор и картографирование примеров лингвистических явлений, наблюдаемых в гидронимии выдача подробных справок по источникам и по сопредельным областям науки — истории археологии исторической лингвистике

Принципиально важное значение при этом имеет то что все используемые в процессе работы системы правила вывода образы и выдаваемые справки снабжены ссылками на источники. Исследователь может предварительно указать те из них которым он по каким-либо причинам не доверяет и тогда основанные на этих источниках правша и образы не будут использоваться для выдвижения и анализа гипотез.

Первая реализация ГИДРОНИМИКОНа была предназначена для анализа гидронимов на территории Восточной Европы очень разнообразной по топонимическому ландшафту и в то же время связанной общностью происходивших здесь исторических процессов. Помимо славянских балтийских тюркских и финно-угорских гидронимов, на этой территории обнаруживаются также иранские протоевропейские и даже балкано-иллирийские глоссы Гидронимическое исследование ее далеко не закончено, и применение ГИДРОНИМИКОНа может дать весьма полезный материал.[1]

2. Гибкость языка PROLOG используемого для реализации процедур искусственного интеллекта позволила португальскому ученому Ж. Карвалью разработав экспертную систему воплощающую опыт специалистов по восстановлению истории семей (ВИС).^[2]

В исторической демографии хорошо известны проблемы возникающие при идентификации имен и фамилий людей зафиксированных в различных средневековых источниках. В результате исследовательской практики сформировались эвристические приемы позволяющие подтверждать или отвергать гипотезы об их идентичности в условиях совладения имен и фамилий различных людей ("homonomy") или вариаций в их написании, относящихся к различным людям Конкретный вид этих правил (известных под названием record linkage^[3]) зависит от периода времени и региона, к которым относятся анализируемые данные.

Элементы искусственного интеллекта использовались ранее при работе с просопографическими базами данных — для реализации частных методик record linkage преимуществом экспертной системы, разработанной Ж Карвалью, является ее общность возможность использовать для реализации различных методик ВИС При этом в каждом отдельном случае требуется лишь изменение конкретных правил "связывания" записей структура же системы остается неизменной Кроме этого, данная ЭС дает возможность проводить генеалогический анализ, а также исследовать "сети" т е отношения родства территориальной или социальной близости, которые (в опосредованном или явном виде) содержатся в большой базе данных демографического характера.

Процедура record linkage в рассматриваемой системе осуществляется на основе целого набора правил вывода формализующих исследовательский опыт специалистов. Пусть, например, в базе данных есть две следующих записи "Джон Смит умер в 1756 г" и "5-го октября 1665 г Мэри, жена Роберта Смита родила сына Джона". Одно из правил ЭС, используемых для связывания записей, имеет следующую формулировку "Люди не живут обычно более 90 лет". Ясно, что такое правило отвергает гипотезу о связи этих записей.

3. Возможность "подключения" к ЭС более гибких правил, основанных на концепциях теории нечетких множеств, или теории вероятностей была реализована в процедуре обучения предложенной Л.И. Бородкиным при разработке распознающей системы АМСОР[4]. Она дала положительный результат при решении задач аграрной типологизации Европейской России конца XIX — начала XX вв.[5]

Использование диалоговых языковых средств персонального компьютера делает эту систему, включающую программу FuzzyClass1[6], гибким инструментом при решении многомерных классификацион­ных задач, позволяющим учитывать знания эксперта.

4. Идеи о привлекательности археологии как области приложения методов искусственного интеллекта высказывались еще в 70-е гг.. Используя возможности экспертной оболочки SNARK, французский археолог Ж.К.Гарден и его коллеги с успехом провели исследование шести проблем древней и средневековой истории:

· связи Древней Греции и государств Центральной Азии (на керамическом материале);

· производство металлов в Бактрии;

· происхождение кипрских статуэток (конец Бронзового века);

· происхождение древнеримских амфор;

· идентификация средневековых фортификаций;

· анализ иконографического материала седжукского периода (SUPERIKON).

Оценивая итоги использования ЭС в этой работе. Гарден отмечал, что, во-первых, полученные результаты доказывают полезность ЭС в гуманитарных приложениях, где (справедливо или нет) искусство аргументации считается обычно свободным; во-вторых, применение ЭС требует более четкого определения компонентов процедуры аргументации в "естественной" логике исследователя-гуманитария. Работа с ЭС заставляет глубже задуматься о проблемах соотношения гносеологического уровня исследования с конкретными аналитическими про-цедурами, о необходимости конструирования эксплицитных правил логического вывода при работе с эмпирическим материалом. Разработка экспертных систем, содержащих базы данных, базы знаний и правила вывода, построенные Ж..-К. Гардеиом и его коллегами, потребовала четкой формулировки "эмпирико-индуктивньгх и гипотетико-дедуктивных" процедур аргументации, которые могут использоваться при решении широкого крута историко-археологических задач.