8. Языки программирования для ии и языки представления знаний

Для разработки прикладных систем, ориентированных на знания, необходи­мо использование средств автоматизации программирования таких систем. Средства поддержки разработки интеллектуальных систем в своем разви­тии прошли основные стадии, характерные для систем автоматизации про­граммирования: автокоды — языки высокого уровня — языки сверхвысокого уровня — языки спецификаций. Условно эту тенденцию можно назвать вос­ходящей стратегией в области создания средств автоматизации разработки интеллектуальных систем. Вторая тенденция, нисходящая, связывается со специальными средствами, уже изначально ориентированными на опреде­ленные классы задач и методов ИИ. В настоящее время ведутся работы в следующих направлениях:

• разработка систем представления знаний путем прямого использования широко распространенных языков обработки символьной информации

и, все чаще, языков программирования общего назначения;

• расширение базисных языков ИИ до систем представления знаний за счет специализированных библиотек и пакетов;

• создание языков представления знаний, специально ориентированных на поддержку определенных формализмов, и реализация соответствующих трансляторов с этих языков.

На начальном этапе развития искусственного интеллекта были разра­ботаны языки и системы обработки символьной информации, которые на несколько десятилетий стали основным инструментом программирования

интеллектуальных систем. До недавнего времени наиболее популярным ба­зовым языком реализации систем искусственного интеллекта вообще и экс­пертных систем в частности был LISP. Язык LISP был разработан в Стэн­форде под руководством Дж. Маккарти в начале 1960-х годов на основе сле­дующих принципов: использование единого спискового представления для программ и данных; применение выражений для определения функций; ско­бочный синтаксис языка.

В 1971 г. в Марсельском университете был разработан язык PROLOG. PROLOG предлагает такую парадигму мышления, в рамках которой описа­ние решаемой задачи представляется в виде слабо структурированной сово­купности отношений. Это удобно, если число отношений не слишком велико и каждое отношение описывается небольшим числом альтернатив. В против­ном случае PROLOG-программа становится весьма сложной для понимания и модификации.

В 70-х годах в программировании вообще и программировании задач ис­кусственного интеллекта в частности центр тяжести стал смещаться от про­цедурных к декларативным описаниям. К этому же времени сформирова­лись и концепции представления знаний на основе семантических сетей и фреймов. Естественно, что появились и специальные языки программирова­ния, ориентированные на поддержку этих концепций. Характерными черта­ми этих языков представления знаний были: двухуровневое представление данных (абстрактная модель предметной области в виде иерархии множеств понятий и конкретная модель ситуации как совокупность взаимосвязанных экземпляров этих понятий); представление связей между понятиями и зако­номерностей предметной области в виде присоединенных процедур; семан­тический подход к сопоставлению образцов и поиску по образцу.