Системы моделирования рассуждений
Информация - Компьютеры, программирование
Другие материалы по предмету Компьютеры, программирование
?азываются ИКС, ориентированные на достаточно узкие предметные области. Именно такие ИКС один из самых привлекательных способов осуществления обмена "профессиональными знаниями". Криминалистика как одна из предметных областей отличается своей неординарностью. Кроме того появляется большое число преступлений, расследования которых отличаются значительной ресурсоемкостью. Возможность же в диалоге с машиной, как правило, не требующем никаких дополнительных навыков владения вычислительной техникой кроме знакомства с клавиатурой, осуществить поэтапный анализ дела обещает серьезные перспективы и подчеркивает целесообразность использования компьютерных средств в этих целях. В то же время необходимость тиражирования криминалистического опыта в значительной мере обусловливается категорией преступлений, навыка в расследовании которых могут не иметь даже опытные следователи со значительным стажем (10 15 лет). Примером системы, созданной на основе приведенных предпосылок, для анализа такой категории преступлений, как серийные сексуальные убийства, может служить ЭС "Маньяк".
- Экспертные системы
Экспертная система это интеллектуальная программа, способная делать логические выводы на основании знаний в конкретной предметной области и обеспечивающая решение специфических задач.
В последнее время наблюдается возрастающий интерес людей к системам, способным давать компетентные советы в различных сферах человеческой жизнедеятельности. Это привело к тому, что программные продукты, созданные для каких - либо потребностей человека, их авторы стали называть “экспертными системами”. Это произошло из-за не достаточно четкого определения функций и задач ЭС. В данном случае лучше выяснить, какие типичные “мыслительные” процедуры выполняет человек-эксперт, а какие - в состоянии выполнить система, претендующая на название экспертной. Чем больше процедур она может выполнить, тем больше у неё оснований называться экспертной системой.
Специалисты, принимающие решения, при выполнении различных задач обычно осуществляют следующие “мыслительные” процедуры и действия для достижения наилучшего результата:
1. делают вывод на основе анализа полных, неполных и ненадежных знаний;
2. объясняют и обосновывают, почему они пришли к тому или иному выводу;
3. пополняют свои знания, заново их систематизируют, обучаются на своем и чужом опыте;
4. делают исключения из правил, используют противоречивую и неправдоподобную информацию;
5. определяют уровень своей компетентности, т.е. определяют, могут ли они принимать решение в данном случае или нет.
Как правило ни одна из экспертных систем не выполняет все эти функции в полной степени, обычно используются первые две, поэтому считается, что главным отличием экспертных систем от других программ, предназначенных для этих же целей, является способность ЭС манипулировать неполными и неточными данными. ЭС обязаны принимать решения, основываясь не только на математической логике, но и на “человеческом мышлении”. Причем система должна уметь объяснять, почему она пришла к тому или иному выводу. Эти функции система сможет выполнить, если будет содержать компоненты, представленные на рис.1. Кратко охарактеризуем функции основных блоков экспертной системы.
База знаний с помощью тех или иных моделей отражает знания эксперта о предметной области, способы анализа поступающих фактов и методы вывода, т.е. порождения новых знаний на основании имеющихся и вновь поступивших. Факты и правила существуют в различных видах знаний человека-эксперта. Наиболее определенными и широко используемыми в современных экспертных системах являются следующие виды знаний:
1. глубинные и поверхностные;
2. качественные и количественные;
3. приближенные (неопределенные) и точные (определенные);
4. конкретные и общие;
5. описательные и предписывающие.
Эти виды знаний с той или иной степенью адекватности могут быть представлены с помощью одной или нескольких семантических моделей. К наиболее распространенным моделям относятся: логические, продукционные, фреймовые и семантические сети. Рассмотрим их :
Логические модели базируются на представлении знаний в системе логики и предикатов первого порядка.
Вывод новых знаний осуществляется на основании силлогизмов. Правила формальной логики постепенно расширяются, приближаясь к “человеческой” логике. Последняя характеризуется нечеткостью, в связи с чем появились модальная, многозначная, немонотонная, псевдофизическая и другие виды логики.
Продукционные модели представляют знания в форме предикатов первого порядка, а правила манипулирования ими - с помощью конструкций “ЕСЛИ - ТО”. База правил состоит из множества фраз типа:
ЕСЛИ РЕНТАБЕЛЬНОСТЬ снизилась
И ПРИБЫЛЬ увеличилась
ТО СЕБЕСТОИМОСТЬ ПРОДУКЦИИ увеличилась.
Фреймовое представление знаний отражает систематизированную в виде единой теории психологическую модель памяти человека. Основной элемент модели - фрейм отражает структуру данных для описания концептуальных (понятийных) объектов. Информация, относящаяся к одному фрейму, содержится в слоте. Все фреймы взаимосвязаны и образуют единую систему, в которой объединены факты (описательные знания) и правила манипулирования ими.
Семантическ