Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Кіріспе
Loom - Оңтүстік Калифорния университетінің Ақпараттық ғылымдар институтындағы жасанды интеллект зерттеу тобының зерттеушілері әзірлеген білімді ұсыну тілі. Loom жобасының жетекшісі және Loom-ның негізгі сәулетшісі Роберт Макгрегор болды. Зерттеуді негізінен Қорғаныс ғылыми-зерттеу жобалары агенттігі (DARPA) қаржыландырды. Loom - KL ONE дәстүріндегі фреймдік тіл. KL ONE сияқты, Loom-да декларацияларды жиынтық теориясы мен Бірінші реттік логикадағы мәлімдемелермен сәйкестендіретін формальды семантика бар. Бұл формальды семантика теореманы дәлелдейтін қозғалтқыштың классификатор деп аталатын түрін жүзеге асырады. Классификатор Loom модельдерін (онтологиялар деп аталады) талдап, модель туралы әртүрлі нәрселерді қорытындылай алады. Мысалы, классификатор жаңа сыныптарды таба алады немесе модельдегі кіші сынып/суперсынып қатынастарын өзгерте алады. Классификатор сонымен қатар модельдегі декларациядағы қарама-қайшылықтарды анықтай алады. Бұл өте қуатты және ерекше мүмкіндік, себебі ол көптеген қорытындылау қозғалтқыштары сияқты іске асыру деңгейінде емес, онтология деңгейінде, яғни декларация деңгейінде талдау жасай алады. Loom жобасының мақсаты - жасанды интеллектте білімді ұсыну және ойлау үшін озық құралдарды әзірлеу және пайдалану. Атап айтқанда, дәлелді түрде жарамды домендік модельдерден код жасауға мүмкіндік беру. Loom - интеллектуалды қолданбаларды құруға арналған тіл және орта. Оның негізі - фреймдік тілді автоматты классификатормен біріктіретін білімді ұсыну және ойлау жүйесі. Loom-дағы декларативтік білім анықтамалар, ережелер, фактілер және әдепкі ережелерден тұрады. Классификатор деп аталатын дедуктивтік қозғалтқыш декларативтік білімді желіге жинақтау үшін алға қарай тізбектеу, семантикалық біріктіру және объектіге бағытталған шындықты сақтау технологияларын пайдаланады, бұл желі дедуктивтік сұранысты өңдеуді тиімді қолдауға арналған. Loom жүйесі логикалық үлгі сәйкестендірушіні іске асырады, ол өндіріс ережесін қамтамасыз етеді және нысанға бағытталған әдістерді анықтауға қолдау көрсететін үлгіге бағытталған әдіс жіберу мүмкіндігін қамтамасыз етеді. Loom-ның декларативтік және процедуралық компоненттерінің жоғары интеграциясы бағдарламашыларға логикалық бағдарламалау, өндіріс ережесі және объектіге бағытталған бағдарламалау парадигмаларын бір қолданбада пайдалануға мүмкіндік береді. Loom сонымен қатар кәдімгі CLOS (Common Lisp Object System) желісін жабатын дедуктивтік қабат ретінде де қолданылуы мүмкін. Бұл режимде пайдаланушылар CLOS-қа негізделген қолданбалардың жұмысына немесе өнімділігіне әсер етпей, Loom пайдаланудың көптеген артықшылықтарын ала алады. Жақында Loom-ның орнын PowerLoom басты.
Loom is a knowledge representation language developed by researchers in the artificial intelligence research group at the University of Southern California's Information Sciences Institute. The leader of the Loom project and primary architect for Loom was Robert MacGregor. The research was primarily sponsored by the Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA). Loom is a frame based language in the tradition of KL ONE. As with KL ONE, Loom has a formal semantics that maps declarations in Loom to statements in set theory and First Order Logic. This formal semantics enables a type of theorem prover engine called a classifier. The classifier can analyze Loom models (known as ontologies) and deduce various things about the model. For example, the classifier can discover new classes or change the subclass/superclass relations in the model. The classifier can also detect inconsistencies in the model declaration. This is a very powerful and fairly unusual capability in that it is capable of doing analysis at the ontology level, the level of declarations rather than at the implementation level as most inference engines do. The Loom project's goal is the development and fielding of advanced tools for knowledge representation and reasoning in artificial intelligence. Specifically to enable code to be generated from provably valid domain models. Loom is a language and environment for constructing intelligent applications. At its heart is a knowledge representation and reasoning system that combines a Frame based language with an automatic classifier engine. Declarative knowledge in Loom consists of definitions, rules, facts, and default rules. A deductive engine called a classifier utilizes forward chaining, semantic unification, and object oriented truth maintenance technologies in order to compile the declarative knowledge into a network designed to efficiently support on line deductive query processing. The Loom system implements a logic based pattern matcher that drives a production rule facility and a pattern directed method dispatching facility that supports the definition of object oriented methods. The high degree of integration between Loom's declarative and procedural components permits programmers to utilize logic programming, production rule, and object oriented programming paradigms in a single application. Loom can also be used as a deductive layer that overlays an ordinary CLOS (Common Lisp Object System) network. In this mode, users can obtain many of the benefits of using Loom without impacting the function or performance of their CLOS based applications. Loom has recently been succeeded by PowerLoom.