Cтраница 3
Если два и более слов удовлетворяют заданному признаку, то получается так называемый многозначный ответ. При многозначном ответе выборку слов осуществляют по вторичным признакам или в порядке физических номеров ячеек. Поиск слов по равенству Р и Р3 называется простым поиском, а все другие виды поиска называются сложными. [31]
Из этих средств пять ( EMYCIN, KAS, EXPERT, OPS5 и ROSIE) являются развитием известных систем, основанных на правилах, и, следовательно, используют правило ЕСЛИ - ТО как основную строительную конструкцию. Из этих систем EMYCIN, KAS и EXPERT представляют собой специализированные диагностические системы с довольно жесткой структурой управления ( особенно у EMYCIN), но и весьма развитыми возможностями для диалога и объяснений. Поэтому модели, разработанные с помощью этих инструментальных систем, испытывали трудности при осуществлении даже простого поиска на дренажной сети с древовидной структурой, но предоставляли выразительные и полезные способы взаимодействия с пользователем, в частности, развитые методы для объяснения того, как были достигнуты результаты. Модель EMYCIN с ее крайне ограниченной структурой обратных рассуждений использует специальный вызов к Лисп-функции, чтобы осуществить поиск на дренажной сети, в то время как менее ограниченная система EXPERT обращается к функции на языке Фортран, решающей эту же задачу. В системе KAS не решается задача поиска на дереве в силу выбора в качестве цели определения наилучшей стратегии локализации источника. Эти три модели используют также вероятностный вывод, так как системы EMYCIN, KAS и EXPERT предоставляют средства для присвоения факторов уверенности и работы с ними. [32]
Описанный выше вид локального запоминания не позволяет осуществлять динамическое управление мемо-таблицами, при котором по мере добавления новых элементов таблицы устаревшие и ненужные элементы удаляются из нее, причем полного разрушения таблицы при этом не происходит. Это позволяет сохранять размер мемо-таблиц в разумных контролируемых пределах; во многих случаях это небольшое фиксированное число элементов. Мы сосредоточим наше внимание главным образом на локальном запоминании, при котором мемо-таблица создается для каждого применения верхнего уровня мемо-функ-ции, а запоминание происходит лишь для применений этих функций, входящих в описывающие ее уравнения, а также в уравнения других функций, вызываемые из них. Некоторая ограниченность подобного подхода проявляется, например, в том, что два применения верхнего уровня функции fib ( 20) будут выполняться за линейное время каждая при локальном запоминании в то время, как второе применение может быть выполнено за постоянное время при простом поиске и нахождении своего результата в мемо-таблице первой функции, если эта таблица не была разрушена. Далее мы увидим, что при этом ограничении компилятор способен во многих случаях автоматически определять стратегию динамического удаления путем простого грамматического анализа выражения, описывающего мемо-функцию. [33]
При усложнении эвристических программ нахождение необходимой информации становится серьезной проблемой. Доказательства гипотез и предложений приходится извлекать из больших массивов утверждений как относительно специальной области, к которой принадлежит рассматриваемая задача, так и общих методов, - применяемых при решении. Основной проблемой является поиск утверждений, относящихся к поставленному вопросу. При большой библиотеке данных даже простой поиск становится весьма трудным делом, и при последовательном просмотре нет надежды охватить какую-либо заметную часть всех разделов. Хотя в некоторых специальных областях возможности эвристических программ уже приближаются к способностям человека, при работе с большими массивами данных, по-видимому, нет аналогичных достижений. Люди же хорошо справляются с такими задачами, и было бы весьма ценно выяснить, какие механизмы при этом ими используются. [34]