Типы символьных структур

Символы в логике и математике обычно организованы в виде множеств или последовательностей.

Множество — это неупорядоченный набор элементов, в то время как физические символы в структуре должны занимать определенное положение (это положение может быть скрытым от программиста, и он может рассматривать структуру как неупорядоченное множество, но это уже относится к особенностям реализации).

Последовательность, как структура, позволяет говорить о месте символа в этой последовательности, но абстрактная последовательность может быть бесконечной.

Хорошим кандидатом на место базисной структуры в физической символической системе является список — элементы в списке занимают совершенно определенное место и его можно однозначно связать с каждым отдельным элементом. С помощью списка можно представить и множество, и последовательность, хотя размерность последней и ограничена физическими характеристиками среды реализации.

Одним из первых языков обработки списков был LISP.

Отличие LISP отличается от прочих языков программирования следующими свойствами:

• основной структурой данных в нем является список;
• программы на этом языке также имеют списочную структуру;
• его базовыми операциями являются операции над списками.

Сейчас большинство языков программирования общего назначения тем или иным образом поддерживает операции над списочными структурами. Базовым блоком в структуре данных языка LISP является символическое выражение. Простое символическое выражение использует атомарные символы, или атомы — строки буквенно-цифровых символов, которые начинаются с буквы, например WOMBAT. (Допустимая длина строки варьируется в зависимости от версии исполняющей системы.) Во внутренней структуре данных атом представлен ячейкой памяти. Отдельным атомом является символ Т, которым представляется константа " True" — истина. Другой специальный атом, NIL, представляет, с одной стороны, константу " False" —ложь, а с другой — пустой список.

Составные выражения объединяются в древовидной структуре, при этом используется очевидное соответствие между символическими выражениями и представлением конечных деревьев.

Списки представляют собой довольно гибкие структуры данных, поскольку могут объединять элементы разных типов и иметь произвольную длину и размерность (вложенность). Например, в LISP возможен такой список:

(" а" (9) () N (? (WOMBAT)) (A. В) NIL 0.9)

Этот список содержит элементы разных типов — строки, числа с фиксированной и плавающей точкой, атомы, булевы значения, точечные пары и другие списки.

Но списки имеют и определенные недостатки, из-за которых в LISP были включены и другие структуры данных. Списки в LISP представляют собой стеки, т.е. доступ к ним возможен только с одного конца списка. Манипулируя только таким списком, невозможно обратиться к элементу списка по его позиции, как это делается с элементом массива. Поэтому для представления больших совокупностей относительно постоянных или редко меняющихся данных в LISP были включены другие типы структур. В современных версиях LISP поддерживаются массивы, хэш-таблицы и структуры, подобный записям, которые позволяют эффективнее использовать пространство памяти и повысить скорость доступа.

Список — это удобная, но иногда неэффективная в работе структура данных, но он не имеет никаких преимуществ с точки зрения представления знаний по сравнению с массивом в языке FORTRAN и менее удобен, чем класс в языке C++. Утверждение о широких возможностях LISP имеет скорее отношение к тому, что для опытного программиста довольно легко создать на его основе производный язык по своему выбору. Но такой специализированный интерпретатор, функционирующий в среде LISP, оказывается очень непроизводительным, и в этом его основной недостаток.

Совершенно ясно, что среда символических вычислений весьма подходит для реализации структур, необходимых для представления знаний, но символический уровень анализа ничего не говорит нам о том, чем должны быть такие структуры. Нужен еще один уровень анализа, расположенный выше символического, который будет ограничивать набор возможных представлений при решении некоторой проблемы. Ньюэлл в работе назвал его уровнем знаний и предположил, что знания должны быть охарактеризованы функционально, т.е. в терминах действия, а не в терминах структурной организации.

Нельзя адекватно представлять знания, не располагая сведениями о том, как они могут быть использованы. Возможно, это одна из причин, которая побуждает нас разделить факты и знания.

Если вы работаете в определенной предметной области — технической, издательском деле или сфере управления, — то вид проблемы, которую потребуется решить, будет изменяться не только от проекта к проекту, но и на разных стадиях работы над проектом, по мере того как будут уточняться концепции проекта и его цели. Относительно постоянными остаются только " обитатели" предметной области — машины, процессы, неживые объекты или люди. Представление этих сущностей, которое может быть воспринято машиной и обработано программой, формируется таким образом, чтобы его можно было использовать в самых разнообразных проектах.

В самом общем виде разница между представлением знаний и объектно-ориентированным подходом состоит в том, что в первом случае стремятся представить не только сущности в определенной предметной области, но и знания об этих сущностях, которыми обладают эксперты в данной области. Например, экспертам известны различные способы классификации, упорядочивания, обозрения и манипулирования такими сущностями, которые позволяют эффективно решать разнообразные задачи.

Если рассматривать в этом свете проблематику представления знаний, то ее можно сформулировать следующим образом: " Существует ли способ, пользуясь которым можно закодировать знания о предметной области таким образом, чтобы поддерживать приложение этих знаний к решению различных проблем в разных проектах? " Ответом на этот вопрос является проектирование независящих от приложения " банков знаний".