- •Федеральное агентство по образованию
- •Оглавление
- •Глава 1. Основные понятия искусственного интеллекта
- •§ 1.1. Основные термины и определения
- •§ 1.2. История развития систем ии
- •§ 1.3. Направления развития искусственного интеллекта
- •§ 1.4. Основные направления развития и применения
- •Вопросы для самоконтроля
- •Глава 2. Положения теории нечетких множеств
- •§ 2.1. Нечеткое множество. Операции над нечеткими множествами
- •§ 2.1.1. Основные операции над нечеткими множествами.
- •§ 2.2. Построение функции принадлежности
- •§ 2.2.1. Некоторые методы построения функции принадлежности.
- •§ 2.3. Нечеткие числа
- •§ 2.4. Операции с нечеткими числами (l-r)-типа
- •§ 2.5. Нечеткая и лингвистическая переменные
- •§ 2.6. Нечеткие отношения
- •§ 2.7. Нечеткая логика
- •§ 2.8. Нечеткие выводы
- •§ 2.9. Автоматизация обработки информации с использованием
- •Вопросы для самоконтроля
- •Глава 3. Основные интеллектуальные системы
- •§ 3.1. Данные и знания
- •§ 3.2. Модели представления знаний
- •Представление знаний
- •Классификация знаний
- •§ 3.3.1. Продукционные правила.
- •§ 3.3.2. Фреймы.
- •§ 3.3.3. Семантические сети.
- •Вопросы для самоконтроля
- •§ 3.4. Экспертные системы. Предметные области
- •§ 3.5. Назначение и область применения экспертных систем
- •§ 3.6. Методология разработки экспертных систем
- •§ 3.7. Основные экспертные системы
- •§ 3.8. Трудности в разработке экспертных систем и пути их
- •Вопросы для самоконтроля
- •§ 3.9. Назначение, классификация роботов
- •§ 3.10. Примеры роботов и робототехнических систем
- •§ 3.10.1. Домашние (бытовые) роботы.
- •§ 3.10.2. Роботы спасатели и исследовательские роботы.
- •§ 3.10.3. Роботы для промышленности и медицины.
- •§ 3.10.4. Военные роботы и робототехнические системы.
- •§ 3.10.5. Мозг как аналого-цифровое устройство.
- •§ 3.10.6. Роботы – игрушки.
- •§ 3.11. Проблемы технической реализации роботов
- •Вопросы для самоконтроля
- •§ 3.12. Адаптивные промышленные роботы
- •§ 3.12.1. Адаптация и обучение.
- •§ 3.12.2. Классификация адаптивных систем управления
- •§ 3.12.3. Примеры адаптивных систем управления роботами.
- •§ 3.12.4. Проблемы в создании промышленных роботов.
- •Вопросы для самоконтроля
- •§ 3.13. Нейросетевые и нейрокомпьютерные технологии
- •§ 3.13.1. Общая характеристика направления.
- •§ 3.13.2. Нейропакеты.
- •Вопросы для самоконтроля
- •§ 3.14. Нейронные сети
- •§ 3.14.1. Персептрон и его развитие.
- •3.14.1.1. Математический нейрон Мак-Каллока-Питтса.
- •3.14.1.2. Персептрон Розенблатта и правило Хебба.
- •3.14.1.3. Дельта-правило и распознавание букв.
- •3.14.1.4. Адалайн, мадалайн и обобщенное дельта-правило.
- •§ 3.14.2. Многослойный персептрон и алгоритм обратного
- •§ 3.14.3. Виды активационных функций.
- •Вопросы для самоконтроля
- •Список литературы
- •Основы искусственного интеллекта
§ 3.3.2. Фреймы.
В психологии и философии используется понятие абстрактного образа. Например, слово «автомобиль» вызывает у слушающих образ устройства, способного перемещаться, имеющего четыре колеса, салон для шофера и пассажиров, двигатель, руль. Приведенное описание абстрактного образа «автомобиль» является минимальным и из него ничего нельзя убрать без потери его сущности.
Фрейм — это модель абстрактного образа, минимально возможное описание сущности какого-либо объекта, явления, события, ситуации, процесса.
Согласно определению создателя теории М.Минского, под фреймом понимается минимальная структура информации, необходимая для представления класса объектов, явлений и процессов. Основными структурными единицами фрейма являются заполненные или незаполненные его части, называемые слотами.
Фреймы с незаполненными слотами называют фреймами-прототипами (протофреймами), а с заполненными слотами – фреймами-экземплярами (экзфреймами). В общем случае структуру фрейма можно представить в следующем виде: {x,(b1,k1,p1),(b2,k2,p2),…,(bm,km,pm)}, где x - имя фрейма; bi - имя слота; ki - значение слота; pi - процедура. Процедура не является обязательной составляющей слота, и при построении описаний элементов структурных моделей она может отсутствовать. В качестве слотов могут вступать имена других фреймов. Это позволяет организовать связи между фреймами путем декомпозиции фрейма высокого уровня на фреймы менее высокого уровня, которые называются подфреймами или субфреймами.
Использование сети иерархически организованных и связанных отношениями узлов, каждый из которых представляет собой концепцию, которая может быть описана атрибутами и значениями, связанными с этим узлом, обеспечивает естественный и эффективный путь классификации и построения баз знаний с большим количеством данных и знаний. При этом еще одним преимуществом этой модели является то, что узлы, которые занимают более низкое положение в иерархии (подфреймы), автоматически наследуют свойства узлов, занимающих более высокое положение. Имеются некоторые трудности, в сравнении с предыдущей моделью, по получению объяснения своих действий и требуют больших затрат, чем предыдущая модель.
Итак, фрейм состоит из имени и отдельных единиц, называемых слотами. Он имеет однородную структуру:
ИМЯ ФРЕЙМА
Имя 1-го слота: значение 1-го слота
Имя 2-го слота: значение 2-го слота
…………………………………………
Имя N-то слота: значение N-то слота.
В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма. Таким образом фреймы объединяются в сеть. Свойства фреймов наследуются сверху вниз, т.е. от вышестоящих к нижестоящим через АКО-связи (начальные буквы английских слов «A Kind Of», что можно перевести как «это»). Слот с именем АКО указывает на имя фрейма более высокого уровня иерархии.
Например, на рис.3.4 фрейм «Студент» имеет ссылки на вышестоящие фреймы: «Человек» и «Млекопитающее». Поэтому на вопрос: «Может ли студент мыслить?» — ответ будет положительным, так как этим свойством обладает вышестоящий фрейм «Человек».
Если одно и тоже свойство указывается в нескольких связанных между собой фреймах, то приоритет отдается нижестоящему фрейму. Так, возраст фрейма «Студент» не наследуется из вышестоящих фреймов.
Основным преимуществом фреймов как способа представления знаний является наглядность и гибкость в употреблении. Кроме того, фреймовая структура согласуется с современными представлениями о хранении информации в памяти человека.
Имя
Значение слота
слота
Рис. 3.4. Сеть фреймов