- •1. Определение и 2 направления развития искусственного интеллекта
- •2. Основные направления исследований в области ии
- •3)Моделирования биологических систем.
- •4. Условия для разработки и внедрения экспертных систем. Задачи, подходящие для создания экспертной системы.
- •Различие прототипов эс.
- •3. Интеллектуальные системы и признак структурированности задач.
- •Этапы проектирования эс: выбор проблемы. Коллектив разработчиков эс.
- •7. Основные программные блоки экспертной системы.
- •8. Этапы проектирования эс: оценка, стыковка и поддержка.
- •9. Различия бд и баз знаний
- •10. Продукционная модель знаний
- •11. Диагностические эс байесовского типа.
- •12. Семантические сети.
- •13. Фреймы.
- •14. Схема машины логического вывода. Особенности вывода на знаниях.
- •Стратегии получения знаний (извлечение, приобретение и формирование знаний).
- •Психологический аспект извлечения знаний.
- •Контактный слой:
- •Процедурный слой:
- •Когнитивный слой:
- •Лингвистический аспект извлечения знаний, общий код.
- •Проблема общего кода
- •Понятийная структура
- •Словарь пользователя
- •Текстологические и пассивные методы извлечения знаний.
- •Гносеологический аспект извлечения знаний, проблемы применения критериев научного знания.
- •Активные групповые методы извлечения знаний.
- •Активные индивидуальные методы извлечения знаний.
- •22. Структурирование знаний. Объектно–структурный подход и его свойства. Объектно-структурный анализ знаний о предметной области.
- •23. Алгоритм формирования поля знаний.
- •Уровни реализации моделей нейронных сетей (нс). Нейрокомпьютер. Сравнение архитектуры фон Неймана и архитектуры нейрокомпьютера.
- •Структура и свойства искусственного нейрона.
- •26. Типы нейронных сетей и типы нейронов в многослойной нс. Оценка числа нейронов в скрытых слоях.
- •27. Классы задач, решаемые нс. Примеры использования нс в различных предметных областях.
- •28. Определение и схема процесса обучения нс. От чего зависит качество обучения нс?
- •29. Алгоритм обратного распространения ошибки.
- •30. Обучение без учителя. Алгоритм Хебба.
- •Понятие самоорганизующейся нс. Настройка числа нейронов в скрытых слоях многослойной нс в процессе обучения.
- •1. Алгоритмы сокращения.
- •2. Конструктивные алгоритмы.
- •32. Нс с обратными связями (сеть Хопфилда и сеть Хемминга).
- •33. Когнитрон. Неокогнитрон.
- •34. Генетические алгоритмы. Отжиг.
- •35. Нечеткая логика. Лингвистическая переменная.
- •Основные понятия теории нечетких множеств: функция принадлежности, нечеткая переменная, нечеткое число.
Гносеологический аспект извлечения знаний, проблемы применения критериев научного знания.
Гносис – «знания» от лат. Гносеология - это раздел философии, связанный с теорией познания.
Действительность сначала отражается в сознании эксперта, а затем деятельность и опыт эксперта интерпретируются сознанием инженера по знаниям, что служит уже основой для построения поля знаний экспертной системы. Процесс познания направлен на создание внутреннего представления окружающего мира в сознании человека.
На рис. представлен гносеологический аспект извлечения знаний.
Критерии научного знания (основные критерии научности, позволяющие считать научным и само новое знание, и способ его получения):
1) Внутренняя согласованность и непротиворечивость знаний,
2) Системность,3) Объективность,4) Историзм.
1-Знания эксперта, полученные из практического опыта не могут обладать внутренней согласованностью и непротиворечивостью. Поэтому инженеру по знаниям приходится применять специальные приемы для сглаживания противоречия. Приемы: 1) ввести ряд ограничений на предметную область, 2) вводить различные категории существования: так должно происходить, так обязательно происходит, 3) учитывать диалектику развития.
2-Предметная область рассматривается инженером по знаниям с позиции закономерностей системного целого и взаимодействия составляющих его частей.
3-Процесс познания глубоко субъективен (т.е. он существенно зависит oт особенностей самого познающего субъекта) и предметная область как объект истолковывается с точки зрения эксперта как субъект.
4- Этот критерий связан с развитием. Инженер по знаниям должен всегда рассматривать процессы с учетом временных изменений. Структура поля знаний и БЗ в процессе проектирования, а также во время эксплуатации экспертной системы должна допускать возможность корректировки.
Структура познания
Структура познания может быть представлена как последовательность этапов.
Ступени структуры познания:
1)описание и обобщение; (Это самое важное из бесед аналитика с экспертом. На этом этапе происходит сбор фактов).
2)Установление связей и закономерностей; В голове эксперта связи установлены, хотя часто и неявно; задача инженера - выявить каркас умозаключений эксперта.
Организация поля знаний имеет тенденцию быть настолько простой и ясной, насколько позволяет данные условия.
3)Построение модели. Для построения модели, отражающей представление субъекта о предметной области, необходим специализированный язык, с помощью которого можно описывать и конструировать те идеализированные модели мира, которые возникают в процессе мышления.
4)Объяснение и предсказание явлений. Этот завершающий этап структуры познания является одновременно и частичным критерием истинности полученного знания. Если выявленная система знаний эксперта полна и объективна, то на ее основании можно делать прогнозы и объяснять любые явления из данной предметной области.
Активные групповые методы извлечения знаний.
Коммуникативные методы можно разделить на две группы: активные и пассивные. Пассивные и активные методы различаются по роли инженера по знаниям.
Пассивные методы подразумевают, что ведущая роль в процедуре извлечения знаний передается эксперту, в активных методах, напротив, инициатива полностью в руках инженера по знаниям.
Индивидуальные методы предназначены для одного эксперта, а групповые предполагают одновременное участие группы экспертов.
К групповым методам извлечения знаний относятся: ролевые игры; дискуссии за круглым столом с участием нескольких экспертов;мозговой штурм.
Основное достоинство групповых методов - это возможность одновременного извлечения знаний от нескольких экспертов.
Метод круглого стола предусматривает обсуждение какой-либо проблемы из выбранной предметной области, в котором принимают участие с равными правами несколько экспертов. Обычно вначале участники высказываются в определенном порядке, а затем переходят к живой свободной дискуссии.
Мозговой штурм. Участникам (до 10 человек) предлагается высказывать любые идеи (шутливые, фантастические, ошибочные) на заданную тему (критика запрещена). Обычно высказывается более 50 идей. При последующем анализе всего лишь 10 - 15% идей оказываются разумными, но среди них бывают весьма оригинальные. Оценивает результаты обычно группа экспертов, не участвовавшая в генерации.
Ролевые игры. Игры с экспертами проводятся в целях извлечения знаний.
Групповые игры предусматривают участие в игре нескольких экспертов. К такой игре обычно заранее составляется сценарий, распределяются роли, к каждой роли готовится портрет-описание. Существует несколько способов проведения ролевых игр. В одних играх игроки придумывают себе новые имена и играют под ними; в других - игроки переходят на "ты"; в третьих роли выбирают игроки, в четвертых роли вытягивают по жребию. Роль - это комплекс образцов поведения. Роль связана с другими ролями. Инженеру по знаниям предоставляется полная свобода в выборе формы проведения игры.
Создание игровой обстановки потребует немало фантазии и творческой выдумки от инженера по знаниям. Главное, чтобы эксперты в игре действительно "заиграли", раскрепостились и "раскрыли свои карты".