А.В.ТИМОФЕЕВ - Адаптивные роботехнические комплексы
хождением кратчайшего пути на графе, наталкивается на значительные трудности. Поэтому разработано много эвристических стратегий, позволяющих сокращать число резольвент, необходимых для решения задачи. Например, при наличии в формуле (7.3) одночленных дизъюнктов целесообразно строить резольвенты именно с них (стратегия предпочтения одночленов [133]). Весьма эффективными могут быть также разного рода семантические и адаптивные стратегии [108, 133].
В некоторых интеллектуальных задачах факт выводимости заданной формулы В (трактуемой как задание или вопрос) из системы формул j/l¿}tLi (трактуемых как аксиоматическое описание знаний и накопленного опыта) оказывается недостаточным. Примером может служить задача планирования поведения робота. В подобного рода задачах нужно знать тот ответный терм т, при котором данная формула В (со) логически выводима из системы аксиом \А; (<й)\^=1. Иными словйми, нужно выяснить, следует ли логически формула 3 со В (со) из заданной системы аксиом и, если следует, то при каком значении переменной со = т это достигается.
Заметим, что именно умение отыскивать такие значения (ответный терм) для переменной, связанной квантором существования, позволяет ставить роботу вопросы весьма общего характера и осуществлять диалог с ним. Например, если спросить у робота: «Какие действия и в какой последовательности нужно совершить, чтобы собрать из имеющихся деталей определенную конструкцию?», то ответом на этот вопрос должна быть не просто констатация факта, что сборка данной конструкции возможна; робот должен предложить еще и развернутый план (технологический маршрут) сборки.
Методы извлечения ответного терма в процессе поиска логического вывода хорошо известны [133].
Описанные язык исчисления предикатов и методы поиска логического вывода представляют собой эффективное средство для автоматического решения широкого класса интеллектуальных задач. Этот логический язык, а также связанный с ним метод резолюций позволяют ЭВМ логически рассуждать и самообучаться. Остановимся на этом подробнее.
Первым этапом автоматического решения задач, требующих логического анализа, является формулировка этих задач в терминах исчисления предикатов. Для этого нужно прежде всего задать предметную область, т. е. совокупность относящихся к решаемой задаче объектов, и выделить их существенные свойства. Далее нужно, присвоив определенный содержательный (семантический) смысл предикатным и функциональным символам, формализовать данные и условия задачи в виде правильно построенных формул, удовлетворяющих рассматриваемой интерпретации. Эти формулы, описывающие условия задачи, называются аксиомами.
239
