CLIPS 编程语言深度解析

 

CLIPS (C Language Integrated Production System) 是一种专家系统开发工具，由 NASA (美国国家航空航天局) 的 Johnson Space Center (约翰逊航天中心) 在 20 世纪 80 年代中期 开发。它的主要目的是为专家系统提供一个高效的、可移植的、低成本的开发和部署环境。CLIPS 不仅仅是一种编程语言，它是一个完整的生产系统 (Production System)，包含了推理引擎、知识表示机制和开发工具。它基于规则 (Rules) 进行推理，非常适合用于解决那些需要基于大量事实和规则进行决策和问题解决的复杂问题。

历史背景与设计哲学

在 20 世纪 80 年代，人工智能 (AI) 领域正经历着“专家系统”的黄金时代。专家系统是 AI 的一个分支，旨在模拟人类专家的决策过程，通过从人类专家那里获取知识并将其编码成计算机程序来解决特定领域的复杂问题。当时，许多专家系统都是用 Lisp 语言开发的，例如著名的 MYCIN 和 XCON (R1)。虽然 Lisp 在符号处理方面表现出色，但其高昂的硬件成本和在非 Lisp 环境中的移植性问题，对 NASA 这样的组织构成了挑战。

为了解决这些问题，NASA 的高级计算机科学研究人员 Chris Culbert 及其团队于 1985 年 开始开发 CLIPS。他们的目标是创建一个：

1. 高性能：能够高效地执行规则推理。

2. 高可移植性：可以在多种硬件平台和操作系统上运行。

3. 低成本：相对于商业专家系统工具而言。

4. 易于集成：可以方便地嵌入到其他应用程序中。

CLIPS 最初用 C 语言编写，这也是其名称的由来 (C Language Integrated Production System)。选择 C 语言是为了实现上述目标，因为它具有编译为原生代码、高效运行和广泛的平台支持等优势。

CLIPS 的设计哲学围绕着 生产系统模型 和 正向链 (Forward Chaining) 推理机制。一个生产系统主要由三部分组成：

1. 事实库 (Fact List / Working Memory)：存储关于当前问题的已知事实（数据）。

2. 规则库 (Rule Base / Production Memory)：存储专家知识，以“如果-那么”规则的形式表示。

3. 推理引擎 (Inference Engine)：根据事实库中的事实和规则库中的规则，选择并执行合适的规则来推导出新的事实或采取行动。

CLIPS 旨在提供一个强大且灵活的框架，用于构建这类基于规则的系统。它强调模块化、可解释性和可维护性。

核心组件与工作原理

CLIPS 作为一个完整的专家系统工具，包含以下几个核心组件：

1. 事实 (Facts)

事实是 CLIPS 中表示领域知识的基本单元。它们是关于特定实体或属性的断言。CLIPS 支持两种主要类型的事实：

a. 有序事实 (Ordered Facts)

这是最简单的事实形式，类似于列表中的元素。

示例：

(red apple)
(animal dog)
(temperature 25 celsius)

其中 red, animal, temperature 是事实的关系名 (relation name) 或 主语 (predicate)，后面的元素是其参数 (arguments)。

b. 模板事实 (Deftemplate Facts)

模板事实提供了更结构化、更像对象的事实表示。它允许你定义一个事实的结构，包括其字段（槽位/slots）和默认值。这使得事实的表达更清晰、更具有描述性。

示例：

; 定义一个名为 'person' 的模板
(deftemplate person
   (slot name)         ; 姓名槽位
   (slot age (type INTEGER)) ; 年龄槽位，类型为整数
   (slot occupation (default "Unknown"))) ; 职业槽位，默认值为"Unknown"

; 创建一个 'person' 事实
(assert (person (name "Alice") (age 30) (occupation "Engineer")))
(assert (person (name "Bob") (age 25)