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:
- Алгоритм решения неизвестен заранее. Он строится самой экспертной системой в процессе решения.
- Ясность получаемых решений, то есть способность экспертной системы объяснять получаемое решение.
- Способность экспертной системы к анализу и объяснению своих действий.
- Способность приобретения новых знаний от пользователя - эксперта, незнающего программирования.
- 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).
- Конечный автомат.
- Программа.
- Скрипт (сценарий).
- Сематическая сеть.
- Фрейм (прототип).
- Графы.
- Формальная спецификация.
- Исчисления предикатов.
- Теоремы, правила записи.
- Продукционные системы.
- 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:
- Способом представления знаний.
- Механизмами получения решений.
- Интерфейсами общения с пользователями.
- Размерами разрабатываемых баз знаний.
- Используемым оборудованием и его стоимостью.
Из средств, которые сейчас нашли применение, можно создать классификацию:
- 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.
- 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.
- Системы автоматической разработки экспертных систем, ориентированные на знания: ART, TIMM. Содержит несколько разнородных средств представления знаний, богатый набор организации интерфейсов, встроенный механизм вывода.
- Оболочки экспертных систем: EMYCIN, ЭКСПЕРТ. Они с