2.3. Самообучающиеся системы

В случае, если первоначальной априорной информации достаточно лишь для определения словаря признаков , но недостаточно для проведения классификации объектов, используются самообучающиеся системы. На стадии формирования самообучающейся системе предъявляют исходную совокупность объектов ₁,...,_z, заданных значениями своих признаков для ₁ - ; ... ; для _z - . Однако из-за ограниченного объема первоначальной информации система при этом не получает указаний о том, к какому классу объекты исходной совокупности принадлежат. Эти указания заменяются набором правил, в соответствии с которыми на стадии самообучения система распознавания сама вырабатывает классификацию и в дальнейшем ее придерживается. Выбранная системой классификация может отличаться от естественной. Обобщенная структура самообучающейся ИС приведена на рис.2.4.

Рис.2.4. Схема самообучающейся системы

режим самообучения; распознавание неизвестных объектов

В состав самообучающейся системы входят: ОС - объекты для самообучения; ТСИ - технические средства измерения; АИ - априорная информация; БАР - блок алгоритмов распознавания; ПК - правила классификации; ФК - формирователь классов.

Результаты решения задачи распознавания неизвестных объектов следует использовать для уточнения априорного описания классов, поэтому при построении систем распознавания целесообразно использовать принцип обратной связи. Блок априорной информации должен быть снабжен специальными алгоритмами корректировки априорных описаний классов. Разделяющие функции в случае самообучающейся ИС определены лишь структурно, размерность выходного сигнала определяется в процессе самообучения.

Обучающиеся и самообучающиеся системы получают недостающую априорную информацию в процессе обучения или самообучения. Цель обучения и самообучения – выработать такое количество информации, которое необходимо для функционирования системы распознавания. Создание обучающихся и самообучающихся систем распознавания обусловлено тем, что на практике достаточно часто встречаются ситуации, когда отсутствует полная первоначальная априорная информация.

3. Средства и уровни понимания сии

Понимание – постижение смысла текста (или другого вида информации) и значения содержащейся в нем информации [12].

Средства понимания текстов:

• Герменевтика – использование только текста.

• Экзогетика – использование текста и всех сведений о контексте, в рамках которого этот текст создавался.

• Гомелетика – использование общих сведений о морально-этических нормах времени создания текста, мотивы и цели автора, его личностные характеристики.

Элементы средств понимания и их обозначения:

T – текст на естественном языке, предъявленный СИИ;

E – расширенный текст, включающий условия его порождения в некоторой среде (условия применения системы);

P – расширенный текст, включающий его невербальные (неформальные) параметры, относящиеся к субъекту, создавшему текст (устройство системы);

TR – правила пополнения текста, опирающиеся на его структуру;

ER – правила пополнения текста, опирающиеся на знания о среде;

PR – правила пополнения текста, опирающиеся на знания о психологии личности;

A – ответ, формируемый системой;

K – знания в базе знаний;

F – факты, хранящиеся в базе фактов;

FRK – правила порождения знаний из фактов;

KM – метафорические знания (обобщение, ассоциации, интуиция);

KRM – правила порождения знаний метафорического уровня.

СИИ понимает текст, если она дает ответы, правильные с точки зрения человека (эксперта).

Рис.3.1. Общая структура системы понимания

Первый уровень понимания характеризуется схемой “T A”. СИИ этого уровня формирует ответ только на основе прямого содержания введенного текста Т. Лингвистический процессор проводит морфологический, синтаксический и семантический анализ текста и вопросов.

Рис.3.2. Первый уровень понимания (справочная система)

Второй уровень понимания характеризуется схемой “{T,TR} A”. СИИ использует средства логического вывода, то есть порождается информация, которая в явном виде в первоначальном тексте отсутствует. Например, при решении задачи поиска неисправности система способна локализовать положение неисправного элемента.

Рис.3.3. Второй уровень понимания (диагностическая система)

Третий уровень понимания характеризуется схемой “{T,TR,ER} A”. СИИ использует дедуктивный вывод и вывод по сценариям. Например, при решении задачи поиска неисправности система способна сообщить методы устранения выявленной неисправности.

Рис.3.4. Третий уровень понимания (советующая система)

Четвертый уровень понимания характеризуется схемой “{E,TR,ER} A”. СИИ выделяет условия возникновения текста и использует их для решения задачи. Например, при решении задачи поиска неисправности система способна сообщить причины возникновения неисправности.

Рис.3.5. Четвертый уровень понимания (анализ причин неисправностей)

Пятый уровень понимания характеризуется схемой “{P,TR,PR} A”. СИИ использует информацию о конкретном субъекте для коррекции своих ответов.

Рис.3.6. Пятый уровень понимания (анализ состояния системы с учетом персональных данных)

Первый метауровень понимания характеризуется схемой “{F,FRK} K”. СИИ должна обучаться и пополнять свою базу знаний.

Второй метауровень понимания характеризуется схемой “{K,KRM} KM”. СИИ использует методы аналогий и ассоциации.