Системы искусственного интеллекта

Информация - Компьютеры, программирование

Другие материалы по предмету Компьютеры, программирование

?рмализованные (неточные).

Неформализованные знания являются результатом обобщения многолетнего опыта работы и интуиции специалистов. Они обычно представляют собой многообразие эвристических приемов и правил, не отражаемых в книгах.

Традиционно программирование в качестве основы для разработки программ используют алгоритм, то есть формализованные знания. Экспертные системы обладают следующими особенностями:

  1. Алгоритм решения неизвестен заранее. Он строится самой экспертной системой в процессе решения.
  2. Ясность получаемых решений, то есть способность экспертной системы объяснять получаемое решение.
  3. Способность экспертной системы к анализу и объяснению своих действий.
  4. Способность приобретения новых знаний от пользователя - эксперта, незнающего программирования.
  5. Обеспечения дружественного естественного языка при общении с пользователем, благодаря которому экспертная система позволяет не только решать поставленные задачи, но и обучать решению соответствующих задач.

2.3 ЗНАНИЯ И ИХ ПРЕДСТАВЛЕНИЕ

 

При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос - что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых ЭВМ.

Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы явления в предметной области, а также их свойства.

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

  • данные как результат измерений и наблюдений;
  • данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники):
  • модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;
  • данные в компьютере на языке описания данных;
  • базы данных на машинных носителях.

Знания связаны с данными, основываются на них, но представляют результат мыслительной деятельности человека, обобщают его опыт, полученный в ходе выполнения какой-либо практической деятельности. Они получаются эмпирическим путем.

Знания - это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным:

  • знания в памяти человека как результат мышления;
  • материальные носители знаний (учебники, методические пособия);
  • поле знаний - условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;
  • знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы);
  • базы знаний.

Если рассматривать знания с точки зрения решения задач, их удобно разделить на две большие категории: факты и эвристику.

Факты - это хорошо известные для данной предметной области обстоятельства, освещенные в учебниках и литературе.

Эвристика основывается на опыте специалиста. Сюда входят способы комплектования знаний, способы удаления бесполезных знаний, способы использования нечеткой информации.

Знания, кроме того, можно разбить на факты и правила. В данном случае под фактами понимаются значения типа: А это А - определение. Они хранятся в базах данных. Под правилами подразумеваются знания типа: Если…, то ….. Кроме них существуют так называемые метазнания (знания о знаниях). Это понятие необходимо для управления базой знаний, логическим выводом и обучением. Знания обычно имеют классификацию, характерную не только для фактов, но и для правил. Обобщая знания, используемые в науке, их можно представить в следующей последовательности:

Процедурные (закрытые).

  1. Конечный автомат.
  2. Программа.
  3. Скрипт (сценарий).
  4. Сематическая сеть.
  5. Фрейм (прототип).
  6. Графы.
  7. Формальная спецификация.
  8. Исчисления предикатов.
  9. Теоремы, правила записи.
  10. Продукционные системы.
  11. Предложения на естественном языке.

Декларативные (открытые).

Скрипт - описание стереотипного сценария с участием определенных объектов. Обладает большими возможностями для описания динамических аспектов знаний.

Семантическая сеть - граф, объединяющий программы, скрипты и связи между ними. Имеет много общего с реляционными базами данных.

 

2.4 ИНСТРУМЕНТЫ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

 

В настоящее время существует очень много средств для построения экспертных систем. Они отличаются:

  1. Способом представления знаний.
  2. Механизмами получения решений.
  3. Интерфейсами общения с пользователями.
  4. Размерами разрабатываемых баз знаний.
  5. Используемым оборудованием и его стоимостью.

Из средств, которые сейчас нашли применение, можно создать классификацию:

  1. Символьные языки, ориентированные на создание экспертных систем и систем искусственного интеллекта (LISP, SMALLTALK). Содержит минимальные специальные средства для создания экспертных систем. С помощью них можно проводить обычное программирование.
  2. Языки инженерных знаний (языки высокого уровня, ориентированные на построение экспертных систем: PROLOG, OPS -5). Данные языки включают в себя, кроме способов представления знаний, встроенный механизм поиска и вывода. Требует привлечения инженера по знаниям и программиста.
  3. Системы автоматической разработки экспертных систем, ориентированные на знания: ART, TIMM. Содержит несколько разнородных средств представления знаний, богатый набор организации интерфейсов, встроенный механизм вывода.
  4. Оболочки экспертных систем: EMYCIN, ЭКСПЕРТ. Они с