AI-2010 Day 06 - part 2(2) (Лекции 2010 года (rtf))
Описание файла
Файл "AI-2010 Day 06 - part 2(2)" внутри архива находится в папке "Лекции 2010 года (rtf)". Документ из архива "Лекции 2010 года (rtf)", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "искусственный интеллект" из 7 семестр, которые можно найти в файловом архиве МГУ им. Ломоносова. Не смотря на прямую связь этого архива с МГУ им. Ломоносова, его также можно найти и в других разделах. .
Онлайн просмотр документа "AI-2010 Day 06 - part 2(2)"
Текст из документа "AI-2010 Day 06 - part 2(2)"
Искусственный интеллект – IV курс – День 06, лекции № 11, № 12 12.10.2010.
Проблема знаний
В данном разделе курса речь идет о проблемах формирования, хранения и использования «знаний» (пока мы считаем, что «знания» – любая информация о системе и ее окружении) на всех этапах жизненного цикла системы искусственного интеллекта (системы ИИ)/интеллектуальной системы (ИС).
1.Терминологические замечания:
а) Предметная область (ПО) – «срез» действительности, со своими объектами, отношениями.
Проблемная область (ПО) – Предметная область + характерные задачи.
Примеры:
Предметная область – Лисп как язык для обработки списков
Проблемные области: автоматический синтез программ на Лиспе,
автоматизированное обучение приемам программирования на Лиспе.
б)Из психологии и педагогики нам известна триада: знания – умения – навыки.
Знания – усвоенные Понятия.
Умения – способность выполнять новые действия в новых условиях.
Навыки – действия, автоматизировавшиеся в процессе их усвоения и выполнения.
В работах по ИИ знаниями обычно называют и собственно знания, и умения, и навыки.
Поэтому говорят о: базах понятий, базах фактов, базах правил и т.п.
Вот, например, два определения из Интернет-ресурса «Тематическая служба толковых словарей» – http://www.glossary.ru.
Знания (в информатике) – вид информации, отражающей опыт специалиста (эксперта) в определенной ПО, его понимание множества текущих ситуаций и способы перехода от одного описания объекта к другому.
Знания о ПО подразделяются на:
-факты, относящиеся к ПО;
-закономерности, характерные для ПО;
-гипотезы о возможных связях между явлениями, процессами и фактами;
-процедуры для решения типовых задач в данной ПО.
Чтобы не вступать в противоречие с литературными источниками, мы согласимся с такой трактовкой (расширенной) термина знания.
в)Базы знаний (БЗ) в работах по ИИ часто не совсем корректно противопоставляются базам данных (утверждается, например, что базы знаний в отличие от баз данных имеют встроенный дедуктивный механизм вывода следствий из известных фактов и т.п.).
Для нас это феномены разноплановых уровней:
База знаний – (у нас) – совокупность «знаний» системы ИИ в компьютерном представлении. Средством представления «знаний» может быть, в частности, та или иная штатная база данных (в обычном смысле).
2.Некоторые острые аспекты проблемы знаний:
Проблема извлечения знаний
Извлечение знаний – процесс взаимодействия инженера по знаниям с источником знаний (экспертом), в результате которого становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области.
Проблема приобретения знаний
Приобретение знаний – автоматизированное построение базы знаний посредством диалога эксперта и/или инженера знаний со специальной программой формирования БЗ.
Экспертные знания – знания, которыми располагает специалист в некоторой проблемной области.
Эксперт – специалист в некоторой проблемной области.
Инженер знаний/Инженер по знаниям/Когнитолог – специалист по искусственному интеллекту, проектирующий и создающий базу знаний системы ИИ. Обычно инженер по знаниям выступает в роли «посредника» между экспертом и базой знаний
Проблема открытости знаний
Совокупность «знаний» системы ИИ неизбежно должна быть открыта для включения в нее новой информации, отражающей динамику проблемной среды и динамику поручаемых системе ИИ заданий.
Открытость может быть реализована по-разному:
- пополнение БЗ «хирургическим путем» (программист/администратор вносят изменения в тексты БЗ),
- обучение системы пользователем в рабочем режиме,
- самообучение системы (приспособление ее к новым условиям/задачам).
2
Проблема знаний