Особенности систем, основанных на знаниях
Наличие расширяемой базы знанийСпособность к объяснению своих действий
(выводов)
Способность к рефлексии (самооценке,
самоанализу)
Способность к расширению набора
собственных знаний
Способность к нечетким рассуждениям
(fuzzy reasoning – prof. Lofti Zadeh)
(C) Сафонов В.О. 2012
Схема работы системы, основанной на знаниях
Цель (goal) или набор целей – ставятся
пользователемДва режима работы: консультация
(consulting) и приобретение (пополнение) знанийРабота системы – последовательность
шагов продукционного (или фреймового, или основанного на семантической сети)
вывода
Результат работы – как правило,
совокупность результирующих выводов (заключений), сопровождаемых
коэффициентами уверенности
(C) Сафонов В.О. 2012
Знания, категории знаний
Фактуальные (факты) – factualКонцептуальные (conceptual) – понятия и
связи между ними
Эвристические (heuristic) – неформальные
правила рассуждения, поведения и т.д.Процедурные (procedural) – алгоритмы,
типовые процедуры поведения и др.
(C) Сафонов В.О. 2012
Способы представления знаний
Продукции, или правила (E.Post) – productions, or rules: формальные выражения вида: A S (CF)
Фреймы (frames, M.Minsky) –
формальные выражения вида: <F <N1 S1> … <Nk Sk> R1 R2>
Семантические сети (semantic nets,
R.Quillian, Г.С.Цейтин и др.) –
нагруженные ориентированные мультиграфы, содержащие имена дуг, демоны, неявные процедуды и др.
Логические средства (J.Robinson, E.Colmerauer etc(C) Сафонов.) – Виспользование.О. 2012 логики
Вопросы и домашнее задание к лекции 24
Изучите новые концепции в области ИИ с
использованием указанных Web-сайтовСкачайте, инсталлируйте и используйте самую
новую версию системы Visual Prolog
Изучите системы JESS – Java Expert Systems ShellИзучите книгу: М. Минский. Фреймы для
представления знаний. – М. 1979. В чем, по- Вашему, отличие в трактовке (реализации) фреймов в современных фреймовых системах? Чего им не хватает, по сравнению с общей моделью Мински?
Изучите концепцию онтологий (ontologies, ksl.stanford.edu)
(C) Сафонов В.О. 2012