ЛМвИИ (1086253), страница 2
Текст из файла (страница 2)
Структура системы немонотонного вывода.Система поддержки рассуждений...............................................................1374.2.3. Графическое представление.........................................................................1424.2.4. Реализация процессора логического вывода..............................................1464.2.5.
Исключение зацикливаний...........................................................................1474.2.6. Селективный возврат....................................................................................1484.3. Система немонотонного вывода с стратегией поиска в ширину...............................1494.3.1. Особенности стратегии поиска в ширину.Определения..................................................................................................1494.3.2. Управление возвратом в системе СПР1......................................................1584.4. Пример применения метода немонотонного логического вывода............................160ГЛАВА 5. ЭЛЕМЕНТЫ НЕЧЕТКОЙ ЛОГИКИ...............................................................................1685.1.
Введение..........................................................................................................................1685.2. Основные понятия..........................................................................................................1695.3. Нечеткие высказывания и операции над ними............................................................1715.4.
Нечеткие логические формулы.....................................................................................1735.5. Нечеткие предикаты и кванторы...................................................................................1785.6. Операции над нечеткими множествами.......................................................................1795.7. Основные свойства операций над нечеткими множествами.....................................1825.8. Нечеткие отношения......................................................................................................1865.9. Нечеткие выводы............................................................................................................1895.10. Построение функции принадлежности......................................................................1965.11.
Принцип резолюции для нечеткой логики.................................................................199Упражнения..........................................................................................................................................206Ответы и решения..............................................................................................................................208ЛИТЕРАТУРА......................................................................................................................................215ПРЕДМЕТНЫЙ УКАЗАТЕЛЬ............................................................................................................219При написании книги, которая охватывала бы проблемы искусственного интеллекта(ИИ), возникает целый ряд трудностей. Несмотря на относительную новизну этих проблем,число работ, так или иначе связанных с ними, довольно велико, и составление даже краткогообзора этих работ заняло бы много места и потребовало бы большого времени.
Следует учесть иеще одно важное обстоятельство. Для решения одних и тех же задач создаются различныеметоды, которые с течением времени либо забываются, либо сосуществуют. Кроме того,различные методы, использованные в решении одних и тех же задач, привлекают теории изсмежных областей знаний. Если учесть еще, что самих задач также немало, то можнопредставить состояние специалиста, пытающегося разобраться в проблемах ИИ.Вряд ли существует общепринятое "канонизированное" определение ИИ.
Нобесспорным является ясность в понимании предмета исследования - любая интеллектуальнаядеятельность человека, подчиняющаяся заранее неизвестным законам. Если предметоминформатики является обработка информации, то к области ИИ относятся такие случаиобработки, которые не могут быть выполнены с помощью простых и точных алгоритмическихметодов. Лаконичное определение, сделанное французским исследователем в области ИИ Ж.-Л.Лорьером, обобщает сказанное: "Всякая задача, для которой неизвестен алгоритм решения,априорно относится к ИИ" [23] (Прим.: Определение Лорьера требует уточнения: "отсутствиеалгоритма” решения означает лишь необходимость выбора между возможными вариантами впространстве решений). Отсюда и диапазон практически важных задач, которые входят вкомпетенцию ИИ: обработка и понимание естественного языка, распознавание речи и ееосмысление, экспертные системы различного назначения, в том числе обучающие системы, вкоторые включается механизмы понимания предмета, а не запоминания, системы распознаванияизображений, доказательство теорем, анализ журнальных статей и т.д.
Как видим, к сфере ИИотносятся те весьма различные области, где мы действуем, не имея абсолютно точного методарешения проблем, обладающих двумя особенностями:• информация используется в символьной форме;• наличие выбора решения.Для решения перечисленных выше задач разнообразные методы. Вместо рассмотренияодних и тех же задач различными методами в настоящей публикации делается попыткарассмотреть различные задачи с позиций одного, логического подхода.
Логика обладает точной,простой и декларативной семантикой, поскольку она не является системой программирования.Более того, как показывает пример силлогизмов, логические рассуждения относительно близкик обычным рассуждениям человека. С другой стороны, процессор вывода на базе другихформализмов может извлекать заключения, которые иногда не могут интерпретироватьсялогикой. Такие случаи характерны для продукционных систем, особенно при наличии вправилах отрицания, когда процессор вывода может порождать необоснованные с точки зрениялогики результаты [39].Центральная проблема ИИ - проблема представления знаний - может пониматься какпоследовательность задач переводов: перевод с естественного языка ( в том числе и разговорнойречи) и формальных языков приводит к представлению знаний в языке формальной логики споследующим переводом на понятный для ЭВМ формализм, т.е.
язык программирования.Предполагается, что в ИИ представление знаний должно быть активным процессом, который нетолько должен обладать способностью к запоминанию, но и должен располагать механизмом,позволяющим извлекать запомненные знания, и проводить рассуждения на их основе. Языкпрограммирования, расположенный на последнем месте в предложенной схемепоследовательных переводов, является языком, на котором представляются прикладныепрограммы.Определив направляющей линией логику в изучении концепций и методов ИИ прииспользовании их в приложениях, мы базируемся на языке программирования Пролог, наиболееадекватно отражающем формальную логику и рассуждения, выступающим интерфейсом междупромежуточной логической формой представления смысла естественного языка иприложениями. Такой подход оказывается плодотворным в описании и использованииреляционных баз данных и определении интерфейса между естественным языком и базойданных.
Декларативный формализм Пролога в представлении знаний выгоден для точнойхарактеризации базы знаний. В самом деле, содержимое базы знаний определяется логическойтеорией, аксиомы которой получаются с помощью синтаксических преобразований правил базызнаний, в то же время ответы, выводимые процессором логического вывода, сутьпоследовательные следствия.Однако большинство актуальных практических задач, например, создание экспертныхсистем, вряд ли может быть успешно решено с помощью существующих версий языка Пролог.При всех его достоинствах необходимо включить в него элементы объектного ифункционального языков (Прим.: Не задолго до выхода в свет настоящею второго изданияобнародована объектно-ориентированная версия Пролога), в частности, возможностьнаследования свойств объектов и их атрибутов, представления понятия множества, важного внечетких системах.
Кроме того, известная своей неэффективностью процедура возвратов, можетбыть также улучшена за счет введения так называемой системы поддержки рассуждений,запоминающей промежуточные выводы для последующего их использования при аналогичныхвопросах к системе.Настоящая публикация автором задумана как учебное пособие для студентовтехнических вузов специальностей группы 22, по курсу "Системы искусственного интеллекта".При многообразии публикаций на эту тему учебное пособие требует отбора материала и выбораспособов его изложения.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
