Навигация
Различные представления знаний в существующих системах
29685
знаков
0
таблиц
1
изображение
2.2. Различные представления знаний в существующих системах.
Приведем краткий список наиболее распространенных в настоящее время методов. Фундаментальное различие между ними состоит в простоте модификации знания. В таблице ниже они приведены в порядке от наиболее процедурного (наиболее застывшего, структурированного) до наиболее декларативного (наиболее открытого, свободного, неупорядоченного) Такая классификация является несколько грубой, но правильно: отражает идею.
Напомним, что конечные автоматы, программы, исчисление предикатов и системы с продукционными правилами с теоретической точки зрения эквивалентны друг другу, поскольку их в принципе можно свести к универсальной машине Тьюринга, хотя их "эксплуатационные характеристики" сильно различаются.
Такие формальные понятия, как фреймы; скрипты, семантические сети, возникли из реальных потребностей искусственного интеллекта и приносят большую помощь в понимании языка.
Фреймы предложены Минским в 1975 г. и представляют собой сложные структуры данных, описывающих какую-либо типичную ситуацию, например ожидание в аэропорту или участие в семейном обеде. Фрейм состоит из позиций для размещения объектов, характеризующих данную ситуацию. Позиция может быть передана другому фрейму. Кроме того, он содержит информацию о выполняемых действиях, о том, как следует поступать в типичных и нетипичных случаях, о влиянии соседних фреймов.
Скрипт или схема представляет собой описание стереотипного сценария действий с участием определенных объектов. Скрипты связаны с текущей культурой и необходимым для понимания таких предложений, как "Я вошел в ресторан, официантка принесла мне меню". Они могут вызывать
другие скрипты и обладают большими, чем фреймы, возможностями для описания динамических аспектов знания.
Семантические сети - это графы, которые часто представляют собой объединение двух предыдущих понятий и объектом описания которых являются элементы окружающего мира и связи между ними. Они имеют много общего с реляционными моделями баз данных.
Изображения и графы эффективно используются для доказательства теорем. Они оказывают большую помощь в проверке отсутствия зацикливания этапов, в полном и эффективном хранении задачи в памяти, в организации ввода новых элементов.
2.3. Способы использования знаний и доступ к ним.
Имеются четыре способа использования простой информации в форме pÉq. Примером этого может служить "каждый человек ошибается".
Самый непосредственный способ состоит в прямом использовании его смысла в формулировках типа:
"Нечто ошибается, и я могу доказать, что это нечто - человек". Второй способ, использующий метазнание и обратный ход мыслей, состоит в следующем:
"Если я хочу доказать, что нечто ошибается, то возможная подцель состоит в том, чтобы показать, что это нечто - человек". Оба первых способа используют модус поненс, два следующих используют отрицание предложения q и модус толенс:
а) "Если нечто не ошибается, оно не может быть человеком". Б) "Если я хочу доказать, что нечто не является человеком, то я могу попытаться показать, что оно не ошибается".
Отметим, что принцип решения и, в частности, использующий его язык
Пролог применяют единый формальный подход к описанию этих способов вывода.
С практической точки зрения использование информации зависит от параметров, которые характеризуют ее правдоподобие. Каждая система
обработки информации должна быть в состоянии ответить на такие вопросы как:
• Какая часть утверждения А является истиной?
• С какой степенью уверенности эксперт согласен с заключением?
• Какова средняя вероятность достижения цели с использованием А?
• В какой мере следует оказать предпочтение А перед другими?
Некоторые системы, основанные на продукционных правилах, используют процессы приближенного вывода, учитывающие эти обстоятельства. Системы, применяющие продукционные правила, описаны выше. В следующем разделе показано возможное различие между этими системами и подходом к решению тех же проблем с помощью логики первого порядка, отмечены также преимущества и недостатки подобного моделирования знаний.
2.4. Преимущества и недостатки продукционных системНачнем с недостатков. Выделим из них три главных, с которыми связаны определенные ограничения, лежащие в основе используемого формализма. Они относятся к концепции, формулировке и использованию правил.
1. Трудность составления продукционного правила, соответствующего элементу знания. Нужно, чтобы рассматриваемая область
уже была достаточно изучена и установлены хорошие примитивы и
чтобы уровень детализации не был излишне подробным, иначе по
требовалось бы иметь по одному правилу на каждую ситуацию
и неясно, как: человек смог бы разобраться в таком обилии информации.
2. Трудность записи правила. Единый формат записи ЕСЛИТО-
приводит к громоздким выражениям в левой части и повторению
тех же посылок в схожих ситуациях; с его помощью трудно вы
разить сложные правила. Но мы видели, что жесткий синтаксис,
громоздкие записи представляют и определенные преимущества.
Во всех случаях проблема «поймать знания» остается главной при
написании экспертной системы. Трудности использования. Связаны не с самими правилами, а с единой системой их связи. При этом база фактов играет роль кратковременной памяти, которая реально смоделирована в разработанной
Ньюэллом (Newell, ( 1975) системе «познавательной психологии» PSC. В
ней запрещен взаимный прямой вызов одного правила из другого, и она неудобна для выполнения алгоритмов в обычном смысле слова. Однако именно благодаря ей система в каждый момент времени точно знает, что она делает и что она знает
К преимуществам относится следующее.
1. Модульность. Системы устроены так, чтакаждая единица информации. может быть удалена, изменена или добавлена независимо от всех остальных. Знания вводятся неупорядоченно, как в словаре или энциклопедии. Практика показывает, что это является естественным способом пополнения своих знаний для эксперта.
Как ни странно, многочисленные американские авторы (Дэвис, Ньюэлл, Куинлан, Стэфик) нарушают это правило, т. е. проблема реорганизации решается у них довольно плохо.
2. Модифицируемость. Если добавляется или модифицируется какое-либо правило, то все, что было уже сделано ранее, остается в силе и к новому правилу не относится. Таким образом, каждое изменение обладает свойством аддитивности и локальности.
В отличие от этого в процедурных программах подобные взаимодействия ограниченны, любая модификация является ерундой и может привести к непредсказуемым последствиям.
Похожие работы
... специализированных проблем, основываясь на записях БЗ и на пользовательском описании ситуации. Создание и использование систем искусственного интеллекта потребует огромных баз знаний. 2. Интеллектуальная информационная система Интеллектуальная информационная система (ИИС) — это один из видов автоматизированных информационных систем, иногда ИИС называют системой, основанных на знаниях. ИИС ...
... на міні- та суперміні- ЕОМ (VAX, micro- VAX і т.д.); - ЕС на персональних комп’ютерах (IBM PC, MAC II та ініш). Класифікація за ступенем інтеграції з іншими програмами: - Автономні ЕС працюють безпосередньо в режимі консультації з користувачем для вирішення специфічних «експертних» завдань, при чому немає необхідності залучати традиційні методи опрацювання даних, моделювання, тощо. - Гі ...
... відповіді, які поділяються на коефіцієнт впевненості та ймовірність, формат показу результатів, класифікацію результатів та інше. Опис програми «Редактор баз знань» Важливою перевагою програми «Мала Експертна Система» є можливість створення та використання власної бази знань. Щоб полегшити це завдання, був написаний спеціальний редактор, за допомогою якого можна створити власну або ...
... операция для этого поля укажите функцию Avg. 6. Для отображения результирующего набора записей перейдите в режим таблицы. Создание форм: Нажимаем создать-Форму-Другие Формы-Мастер форм. 1. В окне базы данных откройте вкладку Форма и нажмите кнопку Создать. Появится окно Новая форма. Выделите в списке строку Мастер форм. 2. Щелкните на стрелке поля Выберите в качестве источника данных ...
0 комментариев