Лекции 2013 / 16_02_13_Lektsia_2

bla-bla-bla

2) знания, описанные на языках представления знаний, помещенные в компьютер; базы знаний;

3) знания существуют в памяти человека как результат обучения, воспитания и мышления;

Пример:

public double CircleA ()

{

const d

double S

return S;

}

Шум – отсутствие видимых признаков инф-ции.

Данные – потенциальный источник информации.

Информация – потенциальный источник знаний.

Знания – способность использовать информацию.

Метазнания – знания о знании.

Методы представления знаний

К настоящему времени предложен целый ряд различных методов представления знаний. К ним относятся продукционные правила, семантические сети, фреймы, сценарии, логика, концептуальные схемы и др. Также представлено достаточно много языков представления знаний, но основные KL-ONE и CLASSIC. Существует 2 основных типа методов представления знаний: неформальный и формальный. В основе формальных моделей лежит некоторая строгая математическая теория, в неформальных моделях такой модели не придерживаются. Логический вывод в формальных системах строг и корректен, поскольку подчинён жёстким аксиоматическим правилам. Вывод в неформальных системах во многом определяется самим исследователям, который отвечает за его корректность.

Пример: у пациента высокая температура; что делать? дать ему жаропонижающее

у пациента высокая температура – антецендент;

дать ему жаропонижающее – консеквент.

(Ri): Q; P; A => B; N.

Ri – имя продукции, с помощью которого данная продукция выделяется из всего множества продуцкции;

Q – характеризует сферу применения продукции;

P – условие применимости ядра продукции, обычно представляет собой матем. выражение, правило, предикат;

A => B – если А, то В; из А следует В; ядро

N – постусловие, действие которое вып. после того, как исполнилось ядро;

Пример:

R1:

Q: Медицина.Общая_терапия

P: Противопозаний.по_лекарственным_средствам.Нет

Ещё один вид записи продукционных правил – форма IF-THEN. Если у пациента высокая температура, то пациенту нужно дать жаропонижающее и зарегистрировать выдачу лекарств.

R2:

IF “У пациента головная боль” AND “Нет противопоказаний по лекарственным средствам нет” AND “Высокая температура”

THEN “Сделать укол лекарственного средства №3”

Такой способ работы со знаниями наз. прямым логическим выводом. Система с прямым логическим выводом начинает свою работу с известных начальных фактов и продолжает работу для вывода новых заключений и выполнения определенных действий.

R3:

IF “Температура > 38.5” THEN “Высокая температура”

Дано: пациент, головная боль, высокая температура

R2, R3 (+), R2 (+)

R4: IF “Лекарственный тест пройден” THEN “Противопоказаний нет”

R5: IF “Пациент говорит БОЛИТ ГОЛОВА” THEN “Сильная головная боль”

Робот-уколист

Цель: «Сделать укол лекарственным средством №3»

(+) “высокая температура”, (+) “противопоказаний по лек. ср. нет”, (+) “головная боль”

R2, R3 (+), R2, R4 (+), R5 (+), R2 (+) !!!  называется ОБРАТНЫЙ ВЫВОД

Семантическая сеть

В основе этого способа представления знаний лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности понятий (объектов) и знаний. Семантическая сеть представляет собой ориентированный граф, вершинами которого являются понятия, а дугами – отношения между ними. Сам термин «семантическая сеть» означает смысловая. Основным преимуществом этой модели является наглядность, а также представление об организации долговременной памяти человека.

(-): сложность поиска, а также сложность корректировки, дополнения и удаления знаниями

Такие знания позволяют восстанавливать информацию, пропущенную в описании ситуации, предсказывать появление новых фактов, которых можно ожидать в данной ситуации, устанавливают смысл происхождения ситуации с точки зрения более общего ситуативного контекста.

Логические модели

Система искусственного интеллекта в определенном смысле моделирует интеллектуальную деятельность человека, в частности – логику его рассуждений (из одной или неск. посылок, которые считаются истинными делается логический вывод). В обычной жизни – логический язык, В математике – язык определенных формул. Наличие языка такого предполагает во-первых: наличие алфавита (словаря), отображающего в символьной форме весь набор базовых понятий (элементов, с которыми придётся иметь дело). Во-вторых: набор синтаксических правил, на основе которых пользуясь алфавитом можно построить определенные логические выражения. Логические выражения, построенные на данном языке могут быть истинными или ложными. Те, которые всегда истины наз. аксиомами, они составляют ту базовую систему посылок, исходя из которой и пользуясь определёнными правилами вывода можно получить заключение в виде новых выражений также являющихся истинными

A – алфавит

V – синтаксические правила

Формальная теория должна удовлетворять следующему определению F = (A, V, W, R)

W – множество аксиом

R – множество правил вывода

Формальные системы прекрасно разработаны, имеют … модели вывода. Строгая формализация и строгость вывода гарантирует их корректность для неизвестных предметных областей.

(-) формальных систем: закрытость и негибкость