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:
- Режим приобретения знаний (определение, модификация, дополнение).
- 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:
- эксперт - специалист в конкретной предметной области
- инженер по знаниям - специалист по разработке экспертных систем
- 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: