![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Модели представления знанийСтр 1 из 6Следующая ⇒
ПРОБЛЕМНАЯ ОБЛАСТЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА Обзор основных направлений в области интеллектуальных информационных систем
· Системы, основанные на знаниях · Естественно-языковые интерфейсы и машинный перевод · Генерация и распознавание речи · Обработка визуальной информации · Обучение и самообучение · Распознавание образов · Игры и машинное творчество · Интеллектуальные роботы · Программное обеспечение систем ИИ · Разработка компьютеров с не фон-неймановской архитектурой
Основные проблемы ИИС 1. Представление знаний 2. Манипулирование знаниями 3. Общение 4. Восприятие 5. Обучение 6. Поведение
Представление знаний Знания – закономерности предметной области, полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.
Представление знаний – это выражение на некотором формальном языке свойств различных объектов и закономерностей, важных для решения прикладных задач и организации взаимодействия пользователя с ЭВМ.
Система знаний – совокупность знаний, хранящихся в вычислительной системе и необходимых для решения комплекса прикладных задач.
База знаний – основа любой интеллектуальной системы.
ЗНАНИЯ + ВЫВОДЫ = СИСТЕМА
Модели представления знаний Семантические сети Основная идея состоит в том, чтобы рассматривать проблемную среду как совокупность сущностей и связей между ними.
При построении семантической сети отсутствуют ограничения на число связей и на сложность сети.
Семантические сети получили широкое распространение в системах распознавания речи и экспертных системах.
Рис. 1. Семантическая сеть
Фреймы
Фрейм – абстрактный образ для представления некоего стереотипа восприятия путем сопоставления факта с конкретными элементами и значениями в рамках, определенных для объекта, в структуре БЗ.
Модель фрейма отображает все многообразие знаний о мире через: · Фреймы-структуры · Фреймы-роли · Фреймы-сценарии · Фреймы-ситуации
Фрейм – структура, состоящая из имени фрейма, слотов и присоединенных процедур, связанных с фреймом или со слотами.
Слот имеет уникальное в пределах фрейма имя, в качестве которого может выступать любой произвольный текст.
Системные слоты служат для редактирования базы знаний и управления выводом во фреймовой системе.
Фрейм имеет следующую структуру:
Указатели наследования показывают, какую информацию об атрибутах слотов из фрейма верхнего уровня наследуют слоты с одинаковыми именами в данном фрейме.
Значение слота должно соответствовать указанному типу данных и условию наследования.
Во фреймах различают два вида присоединенных процедур – процедуры демоны и процедуры-слуги.
Демоны автоматически запускаются при обращении к соответствующему слоту.
Слуги запускаются явно.
Формальные логические модели
Высказывание – некоторое предложение, смысл которого можно выразить значениями ИСТИНА или ЛОЖЬ.
Символами языка логики являются высказывания, составляющими ее алфавит: · Логические переменные · Логические константы · Логические операции
С помощью элементов алфавита можно построить разнообразные логические формулы.
Формула может быть истинной или ложной.
Значение формулы ИСТИНА говорит о наличии некоторого свойства, ЛОЖЬ – об отсутствии.
Логика предикатов первого порядка является более выразительным средством, чем логика высказываний и представляет знания о среде более компактно.
Предикат – некоторая связь, которая задана на наборе констант или переменных.
Предикат принимает только два значения – ИСТИНА и ЛОЖЬ.
Основные синтаксические единицы логики предикатов – константы, функции, предикаты, кванторы и логические операторы.
Продукционная модель Продукционная модель – модель, основанная на правилах. Эта модель позволяет представлять знания в виде «Если, то».
Любое продукционное правило, содержащееся в базе знаний, состоит из двух частей: антецедента и консеквента.
Правило срабатывает, если при сопоставлении фактов, содержащихся в рабочей памяти, с антецедентом анализируемого правила имеет место совпадение, при этом заключение срабатываемого правила заносится в рабочую память.
Существует два типа продукционных систем: с прямым и обратным выводами.
Прямой вывод реализует стратегию от фактов к заключению.
Обратный вывод – от гипотез вероятных заключений, которые либо подтверждаются, либо нет фактами, поступающими в рабочую память.
Существуют системы с двунаправленными выводами.
Вывод на знаниях Продукционная модель может быть важным механизмом для конструирования экспертных систем и других приложении ИИ.
База знаний в этом случае состоит из набора правил, а сама экспертная система должна содержать три основные компоненты: базу правил, рабочую память и механизм вывода.
База правил – формализованные с помощью правил продукций знания о конкретной предметной области.
Рабочая память – область памяти, в которой хранится множество фактов, описывающих текущую ситуацию, и все пары атрибут – значение, которые установлены к определенному моменту.
Механизм вывода работает циклически, выполняются следующие операции: · Сопоставление · Выбор · Срабатывание · Действие
В ИИС с фреймовым представлением знаний используется три способа управления логическим выводом: демоны, присоединенные процедуры и механизм наследования, который является основным механизмом вывода.
В ИИС с фреймовым представлением знаний невозможно четко отделить процедурные знания от декларативных, поскольку демоны и присоединенные процедуры одновременно являются и знаниями, и средствами управления логическим выводом.
В семантических сетях декларативные и процедурные знания также не разделены. Процедура вывода обычно представляет собой совокупность процедур обработки сети.
Вывод – это получение заключения из групп заданных представлений.
Вывод является формулой, полученной из некоторой группы описанных формул.
В логических моделях действие компоненты вывода основано на применении следующих правил вывода:
· Modus Ponens · Modus Tollens · Modus Ponendo Tollens · Modus Tollendo Ponens · Правило транзитивности · Закон противоречия · Правило конртапозиции (метод резолюции)
|