14. Методы представления знаний. Фреймы.

Фрейм (англ. frame — каркас или рамка) предложен М.Минским в 70-е гг. как структура знаний для восприятия пространственных сцен. Фрейм (дословно — «рамка») — это единица представ­ления знаний, детали которой могут изменяться в соответствии с текущей ситуацией. Фрейм - это минимально возможное описание сущности какого-либо явления, события, ситуации, процесса или объекта. Фрейм – это абстрактный образ для представления некоего стереотипа восприятия. В психологии и философии известно понятие абстрактного образа. В теории фреймов такой образ называется фреймом. Фреймом называется также и формализованная модель для отображения образа. Структуру фрейма можно представить так: Имя фрейма: (имя 1-го слота: значение 1-го слота) (имя 2-го слота: значение 2-го слота) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . (имя N-го слота: значение N-го слота) В качестве примера рассмотрим фрейм для понятия «взятие»: «Взятие»: (Субъект, X1); (Объект, Х2); (Место, ХЗ); (Время, Х4); (Условие, Х5). В этом фрейме указаны имена слотов (субъект, объект и т.д.), но вместо их значений стоят переменные (XI, Х2 и т.д.). Такой фрейм называется фреймом-прототипом, или протофреймом. Протофреймы хранят знания о самом понятии. Например, понятие «взять» связано с наличием слотов с указанными именами. Взятие осуществляет X1 в месте ХЗ во время Х4, если выполнено условие Х5. Берет X1 нечто, обозначенное как Х2. Подставляя вместо всех переменных конкретные значения, получим конкретный факт-описание: «Взятие»: (Субъект, Робот); (Объект, Деталь); (Место, Приемный бункер); (Время, Х4); (Условие, В бункере есть деталь, а у робота ее нет). Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:

• фреймы-структуры, использующиеся для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);

• фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);

• фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);

• фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств. И во фреймах, и в семантических сетях наследование происходит по АКО-связям (A-Kind-Of = это). Слот АКО указывает на фрейм более высокого уровня иерархии, откуда неявно наследуются, т.е. переносятся, значения аналогичных слотов. Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является способность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность. Специальные языки представления знаний в сетях фреймов FRL (Frame Representation Language)и другие позволяют эффективно строить промышленные ЭС. Широко известны такие фреймо-ориентированные экспертные системы, как ANALYST, МОДИС

15. Методы решения задач. Классификация.

16. Признаки и классификация интеллектуальных информационных систем

Для ИИС характерны следующие признаки:

1. Коммуникативные способности, которые характеризуют способы взаимодействия конечного пользователя с системой. В частности возможности формулирования произвольного запроса.

2. Умение решать сложные плохоформализуемые задачи – это задачи которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации;

3. Способность к самообучению – это возможность автоматического извлечения знаний для решения задач из накопленного опыта конкретных ситуаций

4. Адаптивность – это способность к развитию системы в соответствии с объективными изменениями модели проблемной области

В различных ИИС признаки интеллектуальности развиты в неодинаковой степени и редко когда все 4 признака реализуются одновременно, поэтому каждому из признаков интеллектуальности, соответствует свой класс

Экспертные системы:

• Собственно экспертные системы (ЭС)

• Интерактивные баннеры (web + ЭС)

Вопросно-ответные системы (в некоторых источниках «системы общения») :

• Интеллектуальные поисковики (например, система Старт)

• Виртуальные собеседники

• Виртуальные цифровые помощники

ИИС могут размещаться на каком-либо сайте, где пользователь задает системе вопросы на естественном языке (если это вопросно-ответная система) или, отвечая на вопросы системы, находит необходимую информацию (если это экспертная система). Но, как правило, ЭС в интернете выполняют рекламно-информационные функции (интерактивные баннеры), а серьезные системы (такие, как, например, ЭС диагностики оборудования) используются локально, так как выполняют конкретные специфические задачи. Интеллектуальные поисковики отличаются от виртуальных собеседников тем, что они достаточно безлики и в ответ на вопрос выдают некоторую выжимку из источников знаний (иногда достаточно большого объема), а собеседники обладают «характером», особой манерой общения (могут использовать сленг, ненормативную лексику), и их ответы должны быть предельно лаконичными (иногда даже просто в форме смайликов, если это соответствует контексту).

Для разработки ИИС раньше использовались логические языки (Пролог, Лисп и т. д.), а сейчас используются различные процедурные языки. Логико-математическое обеспечение разрабатывается как для самих модулей систем, так и для состыковки этих модулей. Однако на сегодняшний день не существует универсальной логико-математической системы, которая могла бы удовлетворить потребности любого разработчика ИИС, поэтому приходится либо комбинировать накопленный опыт, либо разрабатывать логику системы самостоятельно. В области лингвистики тоже существует множество проблем, например, для обеспечения работы системы в режиме диалога с пользователем на естественном языке необходимо заложить в систему алгоритмы формализации естественного языка, а эта задача оказалась куда более сложной, чем предполагалось на заре развития интеллектуальных систем. Еще одна проблема — постоянная изменчивость языка, которая обязательно должна быть отражена в системах искусственного интеллекта.