![]() Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Пример 1. Понятие «персональный компьютер»
Понятие «персональный компьютер». Его интенсионал: «Персональный компьютер — это дружественная ЭВМ, которую можно поставить на стол и купить менее чем за $1000». Экстенсионал этого понятия: «Персональный компьютер — это IBM PC, Macintosh, Compaq…» Для хранения данных используются базы данных (для них характерны большой объем и относительно небольшая удельная стоимость информации), для хранения знаний — базы данных (небольшого объема, но исключительно дорогие информационные массивы). Базы знаний — основа любой интеллектуальной системы. Знания могут быть классифицированы по следующим категориям: Поверхностные — знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области. Глубинные — абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов. Пример 2 Поверхностные знания: «Если нажать на кнопку, раздастся звук. Если болит голова, то следует принять аспирин». Глубинные знания: «Принципиальная электрическая схема звонка и проводки. Знания физиологов и врачей высокой квалификации о причинах, видах головных болей и методах их лечения». Современные экспертные системы работают в основном с поверхностными знаниями. Это связано с тем, что на данный момент нет универсальных методик, позволяющих выявлять глубинные структуры знаний и работать с ними. Кроме того, в учебниках по ИИ знания традиционно делят на процедурные и декларативные. Исторически первичными были процедурные знания, то есть знания, «растворенные» в алгоритмах. Они управляли данными. Для их изменения требовалось изменять программы. Однако с развитием искусственного интеллекта приоритет данных постепенно изменялся, и все большая часть знаний сосредоточивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типы данных), то есть увеличивалась роль декларативных знаний. Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму, то есть знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному и понятных неспециалистам. Модели представления знаний Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам: - продукционные модели; - семантические сети; - фреймы; - формальные логические модели.
|