產生式系統

　　構造知識型系統和建立認知模型時常用的知識表示的形式系統。1943年E.波斯特首先將他提出的一種計算形式體系命名為產生式系統。50年代末期，A.紐厄爾和H.A.西蒙在研究人類問題求解的認知模型時也使用瞭產生式系統這一術語。產生式系統現代已成為研製人工智慧系統時採用的最典型的體系結構之一。

　　產生式規則　簡稱產生式。它是指形如α─→β或IFFαTHENβ或其等價形式的一條規則,其中α稱為產生式的左部或前件；β稱為產生式的右部或後件。①如果α、β分別代表需要註視的一組條件及其成立時需要采取的行動，那麼稱為條件-行動型產生式；②如果α、β分別代表前提及其相應的結論,那麼稱為前提-結論型產生式。人工智能中的推理很多是建立在直觀經驗基礎上的不精確推理，而產生式在表示和運用不精確知識方面具有靈活性，因此許多專傢系統采用產生式系統為體系結構。

　　產生式系統的組成　根據認知心理學對人處理信息的模型研究,產生式系統由產生式集合、全局數據庫（環境數據結構）和控制程序（解釋程序）三個基本部分組成。①產生式集合：模擬人腦的長期記憶(LTM),存放相對穩定的長期知識，構成知識庫。②全局數據庫：或稱環境數據結構，模擬人腦的短期記憶(STM),用來存放表示有關工作環境的動態數據條款。③控制程序：或稱解釋程序，對產生式的選用和整個系統的工作進行控制的子系統。

　　產生式系統的工作方式　產生式是系統的單元程序，它與常規程序不同之處在於，產生式是否執行並不在事前硬性規定，各產生式之間也不能相互直接調用，而完全決定於該產生式的作用條件能否滿足，即能否與全局數據庫的數據條款匹配。因此在人工智能中常將產生式稱為一種守護神(demon),即“伺機而動”之意。另一方面，產生式在執行之後工作環境即發生變化，因而必須對全局數據庫的條款作相應修改，以反映新的環境條件。全部工作是在控制程序作用下進行的。現代產生式系統的一個工作循環通常包含匹配、選優、行動三個階段。匹配通過的產生式組成一個競爭集，必須根據選優策略在其中選用一條,當選的產生式除瞭執行規定動作外,還要修改全局數據庫的有關條款。因此現代產生式系統的控制程序常按功能劃分為若幹程序。

　　產生式系統的推理方向　產生式系統的推理分為正向推理和逆向推理。正向推理指的是從現有條件出發，自底向上地進行推理（條件的綜合），直到預期目標實現。逆向推理則從預期目標出發，自頂向下地進行推理（目標的分析），直到符合當前的條件。運用逆向推理時，後件而不是前件引導產生式的搜索工作，因此按推理方向可將產生式系統分為前件驅動和後件驅動兩種類型。條件－行動型產生式系統采用前件驅動的工作方式。

　　產生式系統的優缺點　產生式系統的優點是：①模塊性,每一產生式可以相對獨立地增加、刪除和修改；②均勻性，每一產生式表示整體知識的一個片段，易於為用戶或系統的其他部分理解；③自然性，能自然地表示直觀知識。它的缺點是執行效率低，此外每一條產生式都是一個獨立的程序單元，一般相互之間不能直接調用也不彼此包含，控制不便，因而不宜用來求解理論性強的問題。

　　

參考書目

　D.A.Waterman and F.Hayes-Roth, Pattern-Directed Inference Systems, Academic Press, New York,1978.

　E.Elock and D.Michie ed., Machine Intelligence, Vol.8, Ellis Horwood, Chichester, England, 1977.