РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ И ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ

Решение задач (60-е), Представление знаний (70-е), Проблема знания (начало 80-х).

Три вида деятельности:

1. креативный (творческий) уровень (проблема "шевеления" проблемной сферы и адекватного взгляда на поставленные задачи);

2. комбинаторный (четко поставленная задача, необходимо спланировать решение);

3. рабочий (выполнение ранее спланированного решения, хотя может оказаться, что невозможно, тогда - откат).

Основные используемые методы:

1. логический вывод (вычисление предикатов);

2. вывод на знаниях (может рассматривать проблемную среду как некоторую формальную систему в некотором состоянии, существуют правила перехода из состояния в состояние, описаны исходные сост. /аксиомы/, методы /теоремы/);

3. немонотонные рассуждения (в процессе вывода некоторые из ранее выведенных фактов могут перестать быть истинными);

4. аргументация на знаниях (вывод на знаниях с мультипликативной оценкой достоверности пути /распознавание слов/)

Концепция аргументации на знаниях: отказ от мультипликативной оценки - сущность нескольких "оракулов", высказывающих свои соображения, на основе которых принимается решение. - Нужна новая теория вероятностей (классическая. и нечетких множеств - провал).

Поиск решения в пространстве состояний.

Методы поиска: полные и неполные (отказ от некоторых альтернатив), слепые (не учитывается на каком расстоянии от цели мы находимся) и эвристические ("холодно-горячо", аппарат оценочных функций). Слепые + полные: методы поиска вширь и методы поиска вглубь. Слепые неполные: на глубину N. Ключевые операторы - догадываемся, что необходимо применить какую-то операцию в процессе решения => смотрим его предусловие и рассматриваем его как состояние, через которое нам надо пройти - ключевое состояние.

Метод поиска вширь

Переменные: Open – список вершин, подготовленных к "открытию", Closed - список закрытых вершин, Counter - счетчик вершин, (...) - список ­представление состояния, Current - очередная вершина, Dlist - список дочерних вершин, Reflist - список указателей. Алгоритм в приложении.

Редукция задач - использование ключевых операторов.

Система GPS

Существует некоторая проблемная среда, в ней - объекты, они являются элементами проблемной среды; операторы - способы преобразования объектов; различия - между объектами; цели (целевые состояния). Между операторами и различиями существует связь: какой оператор какое различие ликвидирует.

Методы:

1. A->B (переход из состояния в состояние): ср. A и B, найти D=A-B, если D=0, то return =успех=, иначе подцель: уменьшить D, если не удается - =неуспех=, удается - A': A'->B нет различий, подцель: A'->B – неудача - =неуспех=, удача - =успех=;

2. Уменьшить D:

1. найти некоторый оператор Q, подходящий для уменьшения / снятия различия D - неудача => =неуспех=; иначе

2. предварительная проверка применимости;

3. подцель Q(A) -> A' - достижима - =успех=;

1. Применить оператор Q(A):

а) D = (prec Q-A) если = 0, то =успех=, а Q(A)=A''

b) подцель - уменьшить D (вызов (2)) - неуд => =неуспех=

c) подцель: применить Q(A') (A' - где D уменьшенное).

Обратное планирование, комбинированные методы планирования. Но существуют задачи, в которых метод обратного планирования не применим (выч. неопр. инт.).

РОБОТ - такая система в ИИ, которая имеет возможность получать информацию о проблемной среде и воздействовать на проблемную среду.

Системы ИИ реального времени.

Особенности:

1. проблема немонотонности (в процессе функционирования системы происходит постоянное обновление данных => изменяется истинность утверждений);

2. "рассуждение" с учетом времени (каждому факту, который обрабатывается системой, должна быть сопоставлена некоторая временная характеристика => система должна уметь рассуждать о прошлом и планировать свои действия с учетом времени);

3. реактивность по отношению к асинхронным событиям (реакция на события, и принять их во внимание в решении задачи);

4. "концентрация внимания" (умение выделить то, что наиболее значимо в данном контексте);

5. внешний интерфейс (система должна уметь принимать информацию, приходящую по разным каналам, и должна уметь отправлять информацию по разным каналам);

6. ненадежность и неполнота знаний (не всегда существует возможность дать полное описание проблемной среды => необходимо выявлять и уничтожать противоречия);

7. интеграция с традиционными программными системами (архивация, счет и т.д.);

8. высокая скорость работы.

Продукционные системы:

(p: a -> b (альфа, бета) - один из способов представления знаний - если a, то b). Существует некоторая группа таких правил, правило их просмотра зависит от алгоритма => существует некий управляющий процесс, осуществляющий выбор следующего правила. (Существуют реальные такие системы).

Этапы исполнения:

1. сопоставление (выбор правил с уд. предусловием p);

2. разрешение конфликта (если ни одно не подходит, то (1));

3. выполнение;

4. зацикливание на (1).

С учетом того, что реального времени, то:

1a) этап коммуникации (внести все происшедшие изменения (внешние) в БД и послать необходимую информацию во внешний мир - реакции на внешние события);

1b) внести "отложенные" события в БД (для которых "пришло время истинности" - реакция на внутренние события в соответствии с внешним миром);

1. <без изменений>;

2. переход в режим "ожидания" (если не одно из правил не применимо);

3. <без изменений>;

4. цикл.

Игры 2-х лиц с противоположными интересами (крестики-нолики).

Идея: продвинемся по дереву поиска и посмотрим по оценочной функции ситуацию через несколько ходов. Альфа-отсечение - "так плохо нам уже было", Бета-отсечение - "так хорошо нам быть не может (не будет)".

Представление знаний (знания, умения, навыки) –

центральная проблема ИИ. БД - некоторый аппарат, здесь речь идет о форме представления информации; БЗ - здесь главное содержание, все из БЗ можно представить в БД.

БЗ (целостная и независимая модель проблемной сферы):

1. база фактов;

2. база правил;

3. база понятий;

4. база процедур (автоматизированные механизмы решения - умения);

5. база закономерностей;

6. база целей;

7. база метазнаний (знаний системы о себе - навыки).

Предметная область - некоторый кусок действительности, выделяемый по каким-то критериям. Проблемная область - берется предметная область и на нее накладывается некоторый круг задач.

Адаптивные СИИ:

1. адаптируемость с режимом администратора (есть ядро системы и его можно приспосабливать к проблемным областям);

2. адаптация в рабочем режиме по инициативе пользователя (обучение системы пользователем - в рабочем режиме получать новые факты о предметной области);

3. адаптация по инициативе системы (система сама способна разобраться в тупиковой ситуации – может быть добавляя новые факты).

Адаптация - некоторое сиюминутное приспособление к новому; Обучение - система запомнила, то что сделала.

С-знания (относящиеся к системе ИИ):

1а) базовые (знания разработчиков);

1б) открытые (знания пользователей);

2а) общие (требуются в работе с разными проблемными средами);

2б) проблемно-ориентированные (только в одной ПО);

2в) личностно-ориентированные (о пользователях);

3а) предметные;

3б) лингвистические (язык общения);

3в) коммуникативные (о специфике общения):

4а) метазнания;

4б) все остальные.

Способы представления данных –

декларативные и процедурные. База данных системы должна отображать динамически изменяющуюся понятийную модель системы и ее окружения. Существует рабочая область - место, куда "закачиваются" прототипы, и с помощью информации из ПО, сопоставляется с конкретными объектами.

Настройка на сеанс.

Сеанс Cij - работа i-го пользователя с j-й ПО. С-объекты (=стол=, =человек= и т.д.), С-предикаты (=находится_на= и т.д.), С-актанты - объекты, которые объединены конкретным С-предикатом. С-предикат с актантами соответствует некоторой С-ситуации = С-предикат + заполненные С-актанты + С-модификаторы (некоторые характеристики всей ситуации в целом). Модификатор Модальность Действия - выполнено действие или нет (достоверность = 75%). Предусловие и постусловие записывается С-предикатами. С-подстановка - может связывать между собой С-предикаты. Из С-ситуаций можно собирать более крупные образования - С-факты. Например, пара <Т, Ц>. С-метазнания - разрешение конфликтов:

1. нет связи (между объектами БЗ);

2. "пучок альтернатив" (слишком много);

3. противоречия (общих знаний и конкретных фактов);

4. тупик в дереве поиска. => метазнания должны содержать: информацию о причине конфликта, информацию о способах разрешения конфликта, информацию о степени полномочий системы (какого рода конфликты система может разрешить сама и что для этого запоминать, или система должна обращаться к пользователю).

Проблемы адаптации:

1. родители и учителя (каков должен быть объем "врожденных" знаний; если система способна самообучаться, то должны быть серьезно проработаны метазнания, "предварительное обучение" - в системах распознавания речи, например);

2. Метазнания (эти знания управляют ходом обучения);

3. Источник и инициатор (напр. инициатором и источником новой информации может быть пользователь или источником может быть задача + какой-то механизм, заставит ее учиться);

4. Результаты обучения. Результатами обучения могут быть:

1. новая структурная единица (описание нового С-объекта);

2. изменение структурной единицы;

3. добавление новой связи;

4. изменение некоторой управляющей информации (например, метазнаний).

Методы обучения

Индуктивные методы (из некоторых частных приемов решения задач собирается некое общее правило), Дедуктивные методы (из общего правила - частное решение), Обучение по аналогии (попытка применить уже известный способ, если задача по каким-то критериям похожа на ранее решенную).

Методы представления знаний (ПЗ):

1. Логические методы (знания - совокупность формул некоторой логики);

2. Семантические сети (БЗ - некоторая модель действительности: если в Проблемной Среде можно выделить объекты и связи между ними - "сеть");

3. Фреймы;

4. Продукции (правило "если ..., то ..." - можно описать все, но это описание в какой-то степени процедурно - трудно описать структурно сложные объекты).

Язык ПЗ - некоторый формальный язык, используется для ПЗ. Метод ПЗ - это совокупность взаимосвязей средств описаний знаний и оперирование этими описаниями.

1) Логический метод. Знания = совокупность фактов. Факт = формула в некоторой логике (обычно, несложной). Система знаний - совокупность взаимосвязей формул, отражающая проблемную среду. Плюсы: существует формальный аппарат вывода новых фактов из уже изв. (напр., метод резолюций); средства контроля целостности; способ описания прост для понимания человеком. Минусы: процедуры контроля целостности просматривают всю совокупность аксиом и ищут противоречия => сложно представлять противоречивые данные и неполные знания.

2) Семантические сети. Знания = совокупность описаний объектов и их связей. Формально - раскрашенный (различные типы связей) граф, вершины - атомы или подграфы. Проблемная среда - совокупность описаний объектов и связей. Минусы: в хорошем случае она просто необозрима (потенциально - бесконечна). Плюсы: Хорошая структура. (Динамические сети - сетевые грамматики). Выделяются три типа объектов: обобщенный (=С-понятие), агрегатный (состоит из нескольких), конкретный (например, настоящий момент времени). Типы связей: Р-В (родо-видовое соотношение - относится к понятиям), Р-В-<вверх> (дуга, например от родового понятия к видовому), Р-В-<вниз>, Ч-Ц (часть - целое - вверх/вниз), П-О (понятие - объект - вверх/вниз). Операции:

1. операция сопоставления с образом (наложение графов);

2. поиск/замена фрагмента;

3. взятие копии;

4. раскрытие/свертка вершины (точка <-> подграф).

3) Фреймовый метод - ...

4) ПЗ с помощью продукций. Это скорее способ представления навыков системы и знаний типа закономерностей. p: a->b (альфа, бета). (Если T > 200 C и p > 5 кПа, то открыть ...)

Экспертные системы.

Это некоторая попытка выйти на уровень решения задач. Хотя отдельные ЭС получили некоторое распространение и принесли пользу, широкого применения нет. ЭС - это вычислительная система, в которой представлены знания специалистов в некоторой конкретной узкоспециальной Проблемной Области (ПО) и которая в пределах этой проблемной области способна принимать решения на уровне экспертов-профессионалов (внимание: не о предметной, а о проблемной (узкой) области). Комментарии:

1. ЭС ориентированы на практические задачи, например, медицинская диагностика;

2. узкоспециализированные проблемные области;

3. результат должен .быть сравним с результатом, полученным от человека-эксперта;

4. существует требование: "прозрачность" решения (это влияет даже на архитектуру), т.е. чтобы даже не квалифицированный пользователь мог пользоваться - реализуется в ЭС посредством Подсистемы объяснения (объяснения могут быть разными - например, со ссылками на источник).

Существуют проблемы "достоверности решения" и "ответственности за решение" (юридическое) - ЭС считается только советчиком. Классические области применения: интерпретация (классификация), прогноз, диагностика, отладка, планирование, обучение, управление и т.д.