1626434812-e667f6b6e7e69d3a0798830a58e9075b (844135), страница 26
Текст из файла (страница 26)
Поясним этот принцип на том же примере. Допустим, что цель — это "использовать джип", и исследуем сначала возможность применения правила 1, подтверждающего этот факт. Поскольку образец "намерение — отдых" из условной части правила 1 уке занесен в базу данных, то для достижения цели достаточно подтвердить факт "дорога ухабистая". Однако если принять образец "дорога ухабистая" за новую цель, то потребуется правило, подтверждающее этот факт. Поэтому исследуем возможность применения правила 2.
Условная часть этого правила в данный момент является истинной, поэтому правило 2 можно сразу же применять. При этом база данных пополнится образцом "дорога ухабистая", и в результате возможности применения правила 1 подтверждается цель "использовать джип". Итак, упорядочим сильные и слабые стороны хорошо известных систем продукций. Сильные стороны: простота создания и понимания отдельных правил; ° простота пополнения и модификации; ° простота механизма логического вывода. Слабые стороны: ° неясность взаимных отношений правил; ° сложность оценки целостного образа знаний; ° крайне низкая эффективность обработки; ° отличие от человеческой структуры знаний; ° отсутствие гибкости в логическом выводе.
б.1.5. Фреймовая модель представлении знаний Фреймовая модель, или модель представления знаний, основанная на фреймовой теории М. Минского, представляет собой систематизированную в виде единой теории психологическую модель памяти человека и его сознания. Однако из-за отсутствия конкретных идей, позволяющих создать язык представления знаний только на основе этой теории, она носит довольно абстрактный характер.
Важным моментом в этой теории является понимание фрейма — структуры данных для представления некоторого концептуального объекта, Каждый фрейм описывает один концептуальный объект, а конкретные свойства этого объекта и факты, относящиеся к нему, описываются в слотах — структурных элементах данного фрейма. В общем случае фрейм можно представить в виде следующей структуры. Глава 6. Системы, осиоваииые иа знаниях (Имя фрейма: Имя слота 1 (значение слота 1); Имя слота 2 (значение слота 2); Имя слота И (значение сло~а И)) .
Значением слота может быть практически что угодно: числа, формулы, тексты на естественном языке или программы, правила вывода или ссылки на другие слоты данного фрейма или других фреймов. В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня, что позволяет реализовывать во фреймовых представлениях "принцип матрешки". Например, фрейм служащего выглядит следующим образом: (Служащий: Фамилия (Иванов); Год рождения (1974); Специальность (Программмист)р Стаж (3)). Все фреймы взаимосвязаны и образуют единую фреймовую систему, в которой органически объединены декларативные и процедурные знания. Поскольку концептуальному представлению свойственна иерархичность, целостный образ знаний строится в виде одной фреймовой системы, имеющей иерархическую структуру.
Пример фреймовой системы, описывающей аудиторию, показан на рис. 6.1.2. Механизм управления выводом может быть организован следующим образом. Связи между данным фреймом и другими фреймами задаются при помощи специального слота, значением которого является присоединенная процедура — специфичная процедура вывода в этом фрейме. При осуществлении вывода сначала запускается одна из присоединенных процедур некоторого фрейма. Затем оценивается возвращаемое значение, и в зависимости от него последовательно запускаются присоединенные процедуры друп~х фреймов. В ходе этого процесса происходит генерация и уничтожение слотов, изменение значений слотов и т.п.
Таким образом, происходит постепенное продвижение к получению целевого значения. Язык представления знаний, основанных на фреймовой модели, особенно эффективен для структурного описания сложных понятий и решения задач, в которых в соответствии с ситуацией желательно применять различныс способы вывода. В то же время на таком языке затрудняется управление завершенностью и постоянством целостного образа. В частности, по этой причине существует большая опасность нарушения присоединенной процедуры.
Следует отметить, что фреймовую систему без механизма присоединенных процедур (а следовательно, и механизма пересылки сообщений) часто используют как базу данных системы продукций. Теория фреймов послужила толчком к разработке нескольких языков представления знаний, которые благодаря своим широким возможностям и гибкости получили широкое распространение. Базы данных.
Интеллектуальная обработка информации Рис. 6. 1.2 Пример фреймового представления аудитории 6.1.б. Семантические сети Семантической сетью называется структура данных, имеющая определенный смысл как сеть. Стандартного определения семантической сети не существует, но обычно под ней подразумевают систему знаний, имеющую определенный смысл в виде целостного образа сети, узлы которой соответствуют понятиям и объектам, а дуги — отношениям между объектами. Следовательно, всевозможныс сети можно рассматривать как сети, входящие в состав семантической сети.
Например, если "Петров" и "студент" являются узлами сети, то, установив между этими узлами связь "есть", получим смысловое предложение "Петров есть студент". Аналогичное предложение можно получить, если глагольную Глава 6. Системы, основанные на знанннх связку "есть" принять за отдельный узел и установить связь, имеющую грамматический смысл, из другого узла к этим трем узлам. На рис, 6.1.3 показан пример семантической сети, иллюстрирующей предложение "Петров на протяжении периода времени с 11 по 12 владел автомобилем марки "Святогор". На рисунке показаны дуги з, е, владелец, объект, начало, конец; в и е означают "подмножество" и "элемент" соответственно и показывают иерархические понятия.
Символ Я обозначает конкретную описываемую ситуацию. Рис. 6.1.3 Пример семантической сети Базы данных. Инталлентуальная обработка иифорггации Особенность семантической сети заключается в целоспюсти системы, выполненной наес основе, не позволяющей разделить базу знаний и механизм выводов. Обычно интерпретация семантической сепг определяется с помощью использугощих ее процедур. Эти процедуры основаны на нескольких способах, но наиболее типичный из них — это способ сопоставления частей'сетевой структуры.
Он основан на построении подсети, соответствующей вопросу, и сопоставлении ее с базой данных сети. б.2. Экспертные системы 6.2.1. Определение и базовая структура экспертной системы В повссдневной жизни мы постоянно сталкиваемся с экспертами в самых различных областях человеческой деятельности — это врачи, преподаватели, адвокаты, переводчики, секретари, программисты и т.п. Имея огромный багаж знаний, касающихся конкретной предметной области, а также довольно большой опыт в этой области, они умеют точно сформулировать и правильно решить задачу. В течение последних десятилетий многочисленные попытки исследователей были направлены на создание систем, способных заменить специалиста в конкретной предметной области, т. е.
решать задачи в отсутствие экспертов. Эти системы получили название экспертных систем. В ходе исследований выяснилось, что среди задач, решаемых экспертами, формализованные задачи составляют лишь малую часть, в то время как основная их масса относятся к числу неформализованных. Поэтому процедурный подход к созданию экспсртных систем нашел ограниченное применение, уступив место методам инженерии знаний. Вообще надо сказать, что на сегодняшний день термины "инженерия знаний" и "экспертные системы" используются как синонимы при обозначении направления в ИИ, так же как стали фактическими синонимами термины "экспертная система" и "система, основанная на знаниях". Одним из наиболее популярных определений экспертной системы является следугощее: "Под эксггертногг системой понимается система, объединяющая возможности компьютера со знаниями и опытом эксперта в такой форме, что система может предложить разумный совет или осуществить разумное решение поставленной задачи.
Дополнительно желаемой характеристикой такой системы, которая многими рассматривается как основная, является способность системы пояснять по требованию ход своих рассуждений в понятной для спрашивающего форме" (301. Приведенное определение, а также сформулированные в и. 6.1.!. общие принципы построения систем, основанных на знаниях, позволяют выделить ряд базовых структурных элементов экспертной системы. Глава 6. Сисзнвиы, основанные на знаниях Модуль приобретения знаний Эксперт База знаний Определение, подтверждение, модификация и дополнение знаний Модуль совепюв и объяснений Механизм База донных логических выводов Пользовашельский интерфейс Заключения, советы.
объяснения Ввод данных Рис. 6.2. 1. Пример струкппуры экспертпой системы Как и любая система, основанная на знаниях, экспертная система обязательно содержит в своем составе базу знаний и механизм логических выводов. Зачастую для представления фактических знаний используется отдельный механизм — база данных, а в базе знаний остаются лишь процедурные знания. Кроме того, для ведения базы знаний и дополнения ее при необходимости знаниями, полученными от эксперта, требуется отдельнь1й модуль приобретения знаний. Другим важным компонентом экспертной системы является пользовательский интерфейс„необходимый для правильной передачи ответов пользователю в удобной для пего форме.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
