___________ (Лекции 2010 года (rtf)), страница 4

Психологическое развитие мыслительных операций (учение о Стадиальном развитии интеллекта):

1.Сенсо-моторный период (ребенок в возрасте 0-2 года): действия еще не перенесены во внутренний план, начинают формироваться представления о константности предмета.

2.Дооперациональный период (2-7 лет): появляются язык (→ возможность интериоризации действия в мысли), осознание прошлого, способность мысленного разделения объекта на части и т.п.; отсутствует представление о законах сохранения (эксперименты с переливанием жидкости и др.).

3.Период конкретных операций (7-11 лет): появляются формальные операции (классификация: орел < птица < животное и др.); операции еще не объединены в единое целое; формируются представления о законах сохранения: вещества (7-8 лет), массы (8-9 лет), объема (9-11 лет) – эксперименты с глиняной колбаской.

4.Период формирования операций (11-15 лет) гипотетико-дедуктивные рассуждения (могут выдвинуть гипотезу, обосновать ее), формальные рассуждения (тест Белларда), операции начинают объединяться в целостные структуры.

Проблема знаний - центральная проблема ИИ

Логические методы (язык предикатов)

Знания, необходимые для решения задач и организации взаимодействия с пользователем, – факты (утверждения).

Факт – формула в некоторой логике.

Система знаний – совокупность формул.

База знаний – система знаний в компьютерном представлении.

Основные операции: логический вывод (доказательство теорем)

Примеры:

иметь (Саша, книга) «Саша имеет книгу»

иметь (Саша, книги)  иметь (Саша, книга) «Если Саша имеет книги, то он имеет книгу»

(x) [человек (x)  иметь (x, книга)] «Каждый человек имеет книгу»

(x) [свободен (x)  (y) (на (y,x))] «Если кубик x свободен, то нет такого кубика y,

который находится на кубике x»

Достоинства:

• формальный аппарат вывода (новых фактов/знаний из известных фактов/знаний),

• возможность контроля целостности,

• простая и ясная нотация.

Недостатки:

• знания трудно структурировать,

• при большом количестве формул вывод идет очень долго,

• при большом количестве формул их совокупность трудно обозрима.

Семантические сети

Знания, необходимые для решения задач и организации взаимодействия с пользователем, – объекты/события и связи между ними.

Статические семантические сети - сети с объектами.

Динамические семантические сети (сценарии) - сети с событиями.

Система знаний – совокупность сетей (или одна общая сеть).

База знаний – система знаний в компьютерном представлении.

Для представления семантических сетей используются графы:

вершина - атомарный объект (событие),

подграф - структурно сложный объект (событие),

дуга - отношение или действие.

Примеры отношений:

род-вид («компьютер» – «персональный_компьютер»)

целое-часть («компьютер» – «память»)

понятие-пример («компьютер» – «конкретный компьютер . . . »)

Основные операции: сопоставление с образцом, поиск, замена, взятие копии

Пример сети:

<описание компьютера>

Достоинства:

• знания хорошо структурированы, структура понятна человеку.

Недостатки:

• при большом объеме сети очень долго выполняются все операции,

• при большом объеме сети она трудно обозрима.

Фреймы

Знания, необходимые для решения задач и организации взаимодействия с пользователем, – фреймы.

Фрейм-понятие – отношение/действие + связанные этим отношением/участвующие в этом действии объекты.

Фрейм-пример – конкретный экземпляр отношения/действия + конкретные объекты (связанные этим отношением/участвующие в этом действии).

Система знаний – совокупность фреймов-понятий и фреймов-примеров.

База знаний – система знаний в компьютерном представлении.

Фрейм: ИМЯ - отношение/действие

СЛОТЫ - объекты или другие фреймы

С каждым слотом может быть связана такая информация:

УСЛОВИЕ НА ЗАПОЛНЕНИЕ (тип, «по умолчанию», связь с другими слотами)

АССОЦИИРОВАННЫЕ ПРОЦЕДУРЫ (действия, выполняемые, например, при заполнении этого слота)

Основные операции: поиск фрейма/слота, замена значения слота, взятие копии фрейма-понятия

Примеры:

Фрейм-понятие «Перемещать»

ПЕРЕМЕЩАТЬ (кто?, что?, откуда?, куда?, когда?, . . .)

Условия: кто? – человек, робот, . . .

откуда? – место

. . .

Фрейм-пример

ПЕРЕМЕЩАТЬ (Саша, Саша, Главное_Здание_МГУ, Факультет_ВМК, вчера в 15-30, . . .)

Фрейм-понятие «Персональный_компьютер»

ПЕРСОНАЛЬНЫЙ_КОМПЬЮТЕР (процессор?, тактовая_частота?, память?, монитор?, . . .)

Фрейм-пример

ПЕРСОНАЛЬНЫЙ_КОМПЬЮТЕР (Pentium-IV, 5 ГГц, 512Мб, SONY, . . .)

Достоинства:

• знания хорошо структурированы, структура понятна человеку.

Недостатки:

• при большом количестве фреймов долго выполняются все операции,

• при большом количестве фреймов знания трудно обозримы.

Продукции

Знания, необходимые для решения задач и организации взаимодействия с пользователем, – продукции (продукционные правила).

Продукция – правило вида: p:  (где: p – предусловие,  - антецедент,  - консеквент).

Система знаний – система продукционных правил + стратегия выбора правил.

База знаний – система знаний в компьютерном представлении.

Основные операции: вывод (применение правила, определение правила-преемника и т.д.)

Примеры:

True: T > 200C & P > 5 кПа  открыть клапан № 3

True: Х - башня  Х имеет_часть У1 & У1 есть КРЫША & . . .

Достоинства:

• простая и ясная нотация.

Недостатки:

• при большом количестве правил вывод идет очень долго,

• при большом количестве правил их совокупность трудно обозрима.

Генетические алгоритмы (ГА) - это стохастические, эвристические оптимизационные методы, впервые предложенные Холландом (1975). Они основываются на идее эволюции с помощью естественного отбора, выдвинутой Дарвином.

ГА работают с совокупностью "особей" - популяцией, каждая из которых представляет возможное решение данной проблемы. Каждая особь оценивается мерой ее "приспособленности" согласно тому, насколько "хорошо" соответствующее ей решение задачи. В природе это эквивалентно оценке того, насколько эффективен организм при конкуренции за ресурсы. Наиболее приспособленные особи получают возможность "воспроизводить" потомство с помощью "перекрестного скрещивания" с другими особями популяции. Это приводит к появлению новых особей, которые сочетают в себе некоторые характеристики, наследуемые ими от родителей. Наименее приспособленные особи с меньшей вероятностью смогут воспроизвести потомков, так что те свойства, которыми они обладали, будут постепенно исчезать из популяции в процессе эволюции. Иногда происходят мутации, или спонтанные изменения в генах.

Таким образом, из поколения в поколение, хорошие характеристики распространяются по всей популяции. Скрещивание наиболее приспособленных особей приводит к тому, что исследуются наиболее перспективные участки пространства поиска. В конечном итоге популяция будет сходиться к оптимальному решению задачи. Преимущество ГА состоит в том, что он находит приблизительные оптимальные решения за относительно короткое время.

ГА состоит из следующих компонентов: 1) Хромосома (Решение рассматриваемой проблемы. Состоит из генов); 2) Начальная популяция хромосом; 3) Набор операторов для генерации новых решений из предыдущей популяции; 4) Целевая функция для оценки приспособленности (fitness) решений.

Чтобы применять ГА к задаче, сначала выбирается метод кодирования решений в виде строки. Фиксированная длина (l-бит) двоичной кодировки означает, что любая из 2^l возможных бинарных строк представляет возможное решение задачи.

Стандартные операторы для всех типов генетических алгоритмов это: селекция, скрещивание и мутация.

Селекция

Оператор селекции (reproduction, selection) осуществляет отбор хромосом в соответствии со значениями их функции приспособленности. Существуют как минимум два популярных типа оператора селекции: рулетка и турнир.

Метод рулетки (roulette-wheel selection) - отбирает особей с помощью n "запусков" рулетки. Колесо рулетки содержит по одному сектору для каждого члена популяции. Размер i-ого сектора пропорционален некоторой величине вычисляемой по формуле.

При таком отборе члены популяции с более высокой приспособленностью с большей вероятностью будут чаще выбираться, чем особи с низкой приспособленностью.

Турнирный отбор (tournament selection) реализует n турниров, чтобы выбрать n особей. Каждый турнир построен на выборке k элементов из популяции, и выбора лучшей особи среди них. Наиболее распространен турнирный отбор с k=2.

Скрещивание

Оператор скрещивания (crossover) осуществляет обмен частями хромосом между двумя (может быть и больше) хромосомами в популяции. Может быть одноточечным или многоточечным. Одноточечный кроссовер работает следующим образом. Сначала, случайным образом выбирается одна из l-1 точек разрыва. Точка разрыва - участок между соседними битами в строке. Обе родительские структуры разрываются на два сегмента по этой точке. Затем, соответствующие сегменты различных родителей склеиваются и получаются два генотипа потомков.

Одноточечный оператор скрещивания (точка разрыва равна трем)

Мутация

Мутация (mutation) - стохастическое изменение части хромосом. Каждый ген строки, которая подвергается мутации, с вероятностью P_mut (обычно очень маленькой) меняется на другой ген.

Схема работы ГА

Работа ГА представляет собой итерационный процесс, который продолжается до тех пор, пока не выполнятся заданное число поколений или какой-либо иной критерий останова. На каждом поколении ГА реализуется отбор пропорционально приспособленности, кроссовер и мутация.

Схема работы простого ГА выглядит следующим образом:

Почему интеллект высшая форма психического отражения? Что такое анализ через синтез? Привести конкретный пример этой операции. Какие др. интеллектуальные операции столь же высокого уровня абстракции Вы знаете.

Психическое Отражение – информационное отражение, важную роль в котором играет субъективный фактор.

Формы Психического Отражения (эмоции, ощущения, мышление, чувства, воля, память)

Ощущения, чувства, эмоции, память – проявления адаптации. Интеллект "продолжает и завершает совокупность адаптивных процессов". Органическая адаптация "обеспечивает лишь мгновенное, реализующееся в данном месте, а потому и весьма ограниченное равновесие". Простейшие когнитивные функции (восприятие, память и др.) "продолжают это равновесие как в пространстве, так и во времени". Но лишь один интеллект "тяготеет к тотальному равновесию, стремясь к тому, чтобы ассимилировать всю совокупность действительности и чтобы аккомодировать к ней действие, которое он освобождает от рабского подчинения изначальным 'здесь' и' теперь'".

Мышление – процесс, использующий механизмы анализа, синтеза, обобщения, абстракции; применение знаний зависит от хода мыслительного процесса.

Анализ через синтез (один из главных механизмов продуктивного мышления) – объект в процессе мышления включается в новые системы отношений (синтез), выступает в новых качествах, что дает возможность узнать его новые свойства, фиксируемые в новых понятиях (анализ); "из объекта как бы вычерпывается все новое содержание" (Примеры: опыты Секкея, урезанная шахматная доска).

Задача обучения – формирование продуктивного мышления.

Идея интериоризации: "предметное действие переносится во внутренний, умственный план, а затем … во внутреннюю речь"; умственная деятельность – последовательное, поэтапное отражение во все более сокращенном виде материальной деятельности человека.

Мышление – система (и процесс ее функционирования) интериоризованных операций.

Теория мышления – теория о поэтапном формировании умственных действий и методах обучения им.

Что такое метазнания? В каких ситуациях и для каких видов интеллектуальных систем они необходимы? Примеры правил и описаний метауровня, используемых в экспертных системах.

Метазнания – средства разрешения конфликта между наличными С-знаниями Адаптивных диалоговых систем ИИ и входной информацией.

Примеры конфликтов:

- не удается завершить анализ текста условия задачи, т.к. в нем встретилось незнакомое АДИС слово;

- не удается продолжить планирование решения, т.к. ни один оператор к очередной вершине дерева поиска неприменим;

- новый факт формально противоречит одному из ранее известных.

Разрешение конфликта:

• поиск возможных причин (незнакомое слово – это либо действительно новое слово, либо слово с орфографической ошибкой);

• их динамическое (в текущем С-сеансе) упорядочение;

• выбор наилучшего способа устранения конфликта;

• необходимая коррекция С-знаний (С-адаптация) или изменение входных данных (исправление орфографической ошибки);

• С-обучение (факультативно), например, запись в словарь системы нового слова.

ВЫБОР ПРАВИЛ:

П1: утечка серной кислоты  использовать анион-обменник

(стоимость: дорого, источник информации: доктор Грин, степень опасности: невелика)

П2: утечка серной кислоты  использовать уксусную кислоту

(стоимость: дешево, источник информации: практикант Грун, степень опасности: велика)

П3: прежде всего использовать правило, требующее минимальных затрат

П4: прежде всего использовать правило, внесенное в БЗ специалистом

П5: прежде всего использовать правило с минимальной степенью опасности

17