Loom: Язык представления знаний и система рассуждений.
LOOM (ontology)
Loom: язык представления знаний, разработанный в USC/ISI. Основан на фреймах KL-ONE, имеет формальную семантику и связь с теорией множеств и логикой первого порядка.
Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Введение
Loom — это язык представления знаний, разработанный исследователями из исследовательской группы искусственного интеллекта в Институте информационных наук Университета Южной Калифорнии. Руководителем проекта Loom и главным архитектором был Роберт Макгрегор. Исследование финансировалось главным образом Агентством передовых исследовательских проектов Министерства обороны (DARPA). Loom — это язык, основанный на фреймах, в традиции KL ONE. Как и KL ONE, Loom имеет формальную семантику, которая отображает декларации в Loom на утверждения теории множеств и логики первого порядка. Эта формальная семантика позволяет использовать механизм доказательства теорем, называемый классификатором. Классификатор может анализировать модели Loom (известные как онтологии) и выводить различные сведения о модели. Например, классификатор может обнаруживать новые классы или изменять отношения «подкласс/суперкласс» в модели. Классификатор также может выявлять противоречия в декларациях модели. Это очень мощная и довольно необычная возможность, поскольку она позволяет проводить анализ на уровне онтологии, уровне деклараций, а не на уровне реализации, как это делают большинство механизмов логического вывода. Целью проекта Loom является разработка и внедрение передовых инструментов для представления знаний и рассуждений в области искусственного интеллекта, в частности, для обеспечения возможности генерации кода из доказуемо корректных моделей предметной области. Loom — это язык и среда для создания интеллектуальных приложений. В его основе лежит система представления знаний и рассуждений, сочетающая язык, основанный на фреймах, с автоматическим классификатором. Декларативные знания в Loom состоят из определений, правил, фактов и правил по умолчанию. Дедуктивный механизм, называемый классификатором, использует прямой вывод (forward chaining), семантическую унификацию и объектно-ориентированные технологии поддержания непротиворечивости для компиляции декларативных знаний в сеть, предназначенную для эффективной поддержки обработки дедуктивных запросов. Система Loom реализует логический сопоставитель с образцом, который управляет системой производных правил и механизмом направленной диспетчеризации методов, поддерживающим определение объектно-ориентированных методов. Высокая степень интеграции между декларативными и процедурными компонентами Loom позволяет программистам использовать парадигмы логического программирования, производных правил и объектно-ориентированного программирования в одном приложении. Loom также может использоваться в качестве дедуктивного слоя, накладываемого на обычную сеть CLOS (Common Lisp Object System). В этом режиме пользователи могут получить многие преимущества использования Loom, не затрагивая функциональность или производительность своих приложений, основанных на CLOS. В последнее время Loom был заменен PowerLoom.
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.