Выводы по индукции позволяют на основе обобщения частных фактов получить общие (для некоторого множества объектов) закономерности. В процессе индуктивного обучения формируются новые правила, теории и структуры.
Пусть Р — множество известных фактов, имеющихся в БЗ, а Н — некоторая гипотеза (направленная на обобщение этих фактов). Если Р выводится из Н, то будем считать гипотезу Н истинной. Это можно записать в виде
Рассмотрим пример. Пусть множество Р включает факты:
Предикатимеет интерпретацию «Объект X имеет дом». На основе заданного множества фактов Р выдвигаем гипотезукоторая соответствует обобщению следующего вида: «Любой объект X имеет дом». Гипотеза //является истинной для любого факта из множества Р, следовательно, Р выводимо из Я, и мы вправе считать гипотезу Н истинной. Замена констант «Иванов», «петров» и «сидоров» обобщающей переменной (УХ) расширяет область действия предиката ДОМ(Х) за пределы множества Р. Например, при появлении нового объекта «березкин» можно получить вывод ДОМ(березкин), хотя из Р этого не следует. Следовательно, диапазон объектов расширился по сравнению с исходным, а гипотеза Н может быть помещена в БЗ как новый элемент знаний.
что можно интерпретировать фразой «гипотеза Н истинна, если подмножество Р2 множества Р можно вывести из гипотезы Ни оставшегося подмножества Р{». Допустим, подмножества Р\ и Р2 имеют вид:
На основании нового множества Р можно выдвинуть другую гипотезукоторая накладывает ограничение на область подстановки объектов в переменную X, так как в данном случае этот объект должен быть человеком. Теперь при появлении объекта «березкин» можно вывести факт , но при появлении объекта «береза» значением предиката ЧЕЛОВЕК(6ереза) будет «ложь» и, следовательно, факт не будет выведен.
Если в множество Р добавить информацию о существовании людей, не имеющих дома, т.е. в множество Рх добавить формулу
то при подстановке объекта «березкин» не сможем вывести предикат ДОМ березкин), так как принадлежность к роду человеческому в данном случае не является достаточным условием для владения недвижимостью. Следовательно, диапазон объектов подстановки необходимо сделать еще уже. Модифицируем подмножество Р1, добавив еще одно условие:
Выдвинем новую гипотезу Н2:
Теперь будем получать правдоподобные выводы, так как множество объектов для возможных подстановок в приведенные формулы ограничено людьми — владельцами домов.
Традиционный метод обобщения состоит в выборе гипотезы минимального обобщения среди большого числа возможных гипотез, в которых объекты из заданного множества фактов (Р2) заменяются переменной и которые расширяют диапазон применения исходных логических формул.
Если такие правила сформулированы в системе, то процесс замены констант на переменные не представляет особых трудностей. Удаление из БЗ фактов, противоречащих установленным правилам, обычно не вызывает осложнений. Трудной проблемой является создание новых предикатов, поскольку эта операция неформализуема.
Таким образом, индуктивный вывод — это построение объясняющего правила на основе заданных данных. В системах с индуктивными выводами на каждом шаге необходимо объяснять все данные, полученные к заданному моменту времени. Данные, полученные на последующих шагах, могут не удовлетворять ранее полученным объяснениям. В этом случае следует корректировать полученные ранее объясняющие правила (гипотезы). Следовательно, процесс индуктивного обучения может оказаться весьма длительным, что вполне согласуется с процессом обучения человека.
Для реализации индуктивного вывода необходимо:
- сформулировать множество правил — объектов вывода;
- выбрать формальный метод представления правил;
- определить способ получения информации извне (показ примеров);
- задать формальный метод вывода;
- сформулировать критерий правильности вывода.
Индуктивные выводы выполняются в процессе бесконечного повторения цикла, включающего процедуры запроса входных данных, формирования гипотез, получения и проверки результатов.
В настоящее время индуктивные выводы часто используются для порождения объясняющих гипотез в системах с правдоподобными рассуждениями абдуктивного типа, в которых могут быть построены различные обобщения базовой теории, соответствующие наблюдаемым фактам.