Системы искусственного интеллекта

Информация - Компьютеры, программирование

Другие материалы по предмету Компьютеры, программирование

оставляют 50 - 60% всех экспертных систем. Трудозатраты по созданию на них конкретных систем минимальны, так как они представляют собой пустую экспертную систему. Необходимо, чтобы область знаний подходила к данной оболочке.

 

2.5 СТРУКТУРА ИДЕАЛЬНОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

 

 

База знаний включает в себя правила и общие факты.

Механизм логического вывода включает в себя рабочую память и механизм логического вывода.

Рабочая память (база данных) используется для хранения промежуточных результатов.

Экспертная система работает в двух режимах:

  1. Режим приобретения знаний (определение, модификация, дополнение).
  2. Режим решения задач. Используются пользователем экспертные системы. В этом режиме данные о задаче обрабатываются пользовательским интерфейсом и после соответствующей кодировки передаются в блоки экспертной системы.

Результаты обработки полученных данных поступают в модуль советов и объяснений и после перекодировки на язык, близкий к естественному, выдаются в виде советов, объяснений и замечаний. Если ответ не понятен пользователю, он может потребовать от экспертной системы объяснения его получения.

В разработке экспертной системы участвуют представители следующих специальностей:

  1. эксперт - специалист в конкретной предметной области
  2. инженер по знаниям - специалист по разработке экспертных систем
  3. программист - специалист по разработке инструментальных средств создания экспертной системы.

Эксперт определяет соответствующий круг знаний, обеспечивает их полноту и правильность введения экспертной системы.

Инженер по знаниям выявляет совместно с экспертом структурированность знаний, выбор инструментального средства, программирует стандартные функции, которые будут использоваться в правилах экспертной системы.

Программист разрабатывает инструментальные средства, содержащие все компоненты создания экспертных систем. Осуществляет сопряжение экспертных систем с пользователем. В использовании экспертных систем участвуют специалисты:

. Конечный пользователь, имеет возможность только использования экспертных систем.

. Клерк, может добавлять, модифицировать базу знаний экспертной системы.

2.6 СПОСОБЫ ОПИСАНИЯ ЗНАНИЙ

 

При разработке экспертных систем наибольшее применение нашли следующие способы описания знаний:

  • логические модели
  • сетевые модели
  • продукционные модели
  • фреймовые модели

Логические модели. В основе их описания лежит формальная система с четырьмя элементами:

 

М= ,

 

где Т - множество базовых элементов различной природы с соответствующими процедурами,

Р - множество синтаксических правил. С их помощью из элементов Т образуют синтаксически правильные совокупности. Процедура П(Р) определяет, является ли эта совокупность правильной.

А - подмножество множества Р, называемых аксиомами. Процедура П(А) дает ответ на вопрос о принадлежности к множеству А.

В - множество правил вывода. Применяя их к элементам А, можно получить новые синтаксически правильные совокупности, к которым можно применить эти правила снова. Процедура П(В) определяет для каждой синтаксически правильной совокупности, является ли она выводимой. Наиболее приемлем данный тип моделей для знаний типа геометрии.

В данной системе множество А вводится в базу знаний. В базу знаний вводятся также правила вывода. Используя данные базы знаний и условия поставленной задачи, можно определить, является ли поставленная задача синтаксически правильной совокупностью, то есть является ли она выводимой из данной базы знаний.

Сетевые модели. К сетевым моделям относятся знания, формально задаваемые в следующем виде:

 

H= ,

 

где I - множество единиц информации,1,……Cn - множество типов связи между информационными единицами,

G - задание связи из данного набора.

В зависимости от типа связи семантические сети подразделяют на:

  • классифицирующие,
  • функциональные,
  • сценарии.

В классифицирующие сети вводят различные иерархические отношения между единицами информации. Такие отношения используются в биологии. Функциональные сети описывают процедуры вывода одних информационных единиц через другие. В сценариях используют казуальные отношения, то есть типа средства - результат, орудие - действие.

Продукционные модели. Данный тип модели является промежуточным между логическими и сетевыми моделями. Из логических моделей здесь заимствована идея правил вывода, которая называется продукцией, из сетевых - описание знаний в виде семантической сети. Данный тип представления знаний является сейчас наиболее широко используемым. При работе продукционные модели в результате применения правил вывода происходит трансформация семантической сети за счет смены фрагментов и исключения добавления элементов.

Фреймовые модели. Во фреймовых моделях жестко фиксируется структура представления информации, называемая протофреймом. Протофрейм - структурная единица информации, из которой порождаются другие типы информации. Он состоит из:

Имя фрейма

Имя слота ( значение слота)

.

.

.

Имя слота ( значение слота ).

3. ПРОДУКЦИОННЫЕ МОДЕЛИ

 

Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: