Кроме того, знания можно разделить на процедурные и декларативные.
первичными были процедурные знания, т.е. знания, растворенные в алгоритмах. Они управляли данными. Для их изменения требовалось изменять программы.
Рассмотрим, например, фрагмент программы на Паскале.
Pi:= 3.14
R:= 20
S:= Pi * R * R
WRITELN (‘Площадь круга S=’, S)
Первые два оператора представляют собой данные, третий оператор – знание. Оно является результатом интеллектуальной деятельности древних геометров и представляет собой закон, выражающий площадь круга через его радиус.
Способы представления декларативных знаний Классам:
продукционные;
фреймы;
семантические сети.
Методы представления знаний
Продукционная система состоит из трех основных компонентов, схематично изображенных на рис. 2.1. Первый из них – это база знаний, состоящих из правил типа: Если (условие), то (действие). «Если» холодно, «то» одеть шубу. «Если» идет дождь, «то» взять зонтик. И т.п.
Следующим компонентом является рабочая память, в которой хранятся исходные данные к задаче и выводы, полученные в ходе работы системы.
Третьим компонентом является механизм логического вывода, использующий правила в соответствии с содержимым рабочей памяти.
Рассмотрим конкретный пример.
В базе правил экспертной системы имеются два правила:
Правило 1.
ЕСЛИ «намерение – отдых» и
«дорога ухабистая»
ТО «использовать джип»
Правило 2.
ЕСЛИ «место отдыха – горы»
ТО «дорога ухабистая»
|
|
|
Допустим, что в рабочую память поступили исходные данные:
«намерения – отдых»
«место отдыха – горы»
Правило 3.
ЕСЛИ «намерение – отдых»
ТО «нужна скорость»
Кроме того, введем условие останова системы: появление в рабочей памяти образца «использовать джип».
Фреймы
Фрейм – это модель абстрактного образа, минимально возможное описание сущности какого-либо объекта, явления, события, ситуации, процесса. Фрейм состоит из имени и отдельных единиц, называемых слотами, и имеет однородную структуру:
ИМЯ ФРЕЙМА
Имя 1-го слота: значение 1-го слота.
Имя 2-го слота: значение 2-го слота.
Имя N-го слота: значение N-го слота.
Например, на схеме рис. 2.2 фрейм «Студент» имеет ссылки на вышестоящие фреймы: «Человек» и «Млекопитающее». Поэтому, на вопрос: «Может ли студент мыслить ?», ответ будет положительным, так как этим свойством обладает вышестоящий фрейм «Человек».
Основным преимуществом фреймов, как способа представления знаний, является наглядность и гибкость в употреблении. Кроме того, фреймовая структура согласуется с современными представлениями о хранении информации в памяти человека.
Семантические сети
В основе этого способа представления знаний лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности понятий (объектов) и отношений (связей). Семантическая сеть представляет собой ориентированный граф, вершинами которого являются понятия, а дугами – отношения между ними. Сам термин семантическая означает смысловая.
|
|
|
На рис. 2.3 приведен пример семантической сети.
Основным преимуществом этой модели является наглядность представления знаний, а также соответствие современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток – сложность поиска вывода, а также сложность корректировки: удаление и дополнение сети новыми знаниями.
Экспертные системы и их области применения.
Диапазон областей применения ЭС очень широк. И образование не является исключением. В последнее время сформировалось и развивается направление в исследованиях – искусственный интеллект в обучении, под которым понимается новая методология психологических, дидактических и педагогических исследований по моделированию поведения человека в процессе обучения, опирающаяся на методы инженерии знаний.
в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.
|
|
|
Преимущества и недостатки технологии экспертных систем по отношению к нейросетевым технологиям.
Машинное обучение может включать два совершенно разных способа обработки информации: индуктивный (inductive) и дедуктивный (deductive). При индуктивной обработке информации общие шаблоны и правила создаются на основании практического опыта и потоков данных. При дедуктивной обработке информации для определения конкретных фактов используются общие правила.
сравнить модели нейронных сетей с символьными системами искусственного интеллекта.
1. Уровень объяснения Классические системы искусственного интеллекта основаны на символьном представлении.
С точки зрения познания AI предполагает существование ментального представления, в котором познание осуществляется как последовательная обработка символьной информации.
|
|
|
В центре внимания нейронных сетей находятся модели параллельной распределенной обработки предполагается, что обработка информации происходит за счет взаимодействия большого количества нейронов, каждый из которых передает сигналы возбуждения и торможения другим нейронам сети
2. Стиль обработки. В классических системах искусственного интеллекта обработка происходит последовательно как и в традиционном программировании. операции все равно выполняются пошагово.
В нейронных сетях принцип параллелизма, который является источником их гибкости. Кроме того, можно дополнительно повысить робастность сети, представляя каждое свойство группой нейронов.
3. Структура представления. В классических системах искусственного интеллекта в качестве модели выступает язык мышления, поэтому символьное представление имеет структуру подобно фразам обычного в нейронных сетях природа и структура представления являются ключевыми проблемами. нейронные сети не удовлетворяют двум основным критериям процесса познания: природе мысленного представления и мыслительных процессом.
символьные модели искусственного интеллекта — это формальные системы, основанные на использовании языка алгоритмов и представлении данных по принципу "сверху вниз" (top-down), а нейронные сети — это параллельные распределенные процессоры, обладающие естественной способностью к обучению и работающие по принципу "снизу вверх" (bottom-up).
Поэтому при решении когнитивных задач целесообразно создавать структурированные модели на основе связей или гибридные системы, объединяющие оба подхода. Это обеспечит сочетание свойств адаптивности, робастности и единообразия, присущих нейронным сетям, с представлениями, умозаключениями и универсальностью систем искусственного интеллекта
Дата добавления: 2020-01-07; просмотров: 237; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!