5.2.4.Модель семантической сети

Общепринятого определения семантической сети не существует. Обычно под ней подразумевают систему знаний некоторой предметной области, имеющую определенный смысл в виде целостного образа сети, узлы которой соответствуют понятиям и объектам, а дуги — отношениям между объектами. При построении семантической сети отсутствуют ограничения на число связей и на сложность сети. Для того чтобы формализация оказалась возможной, семантическую сеть необходимо систематизировать. Семантические сети Куиллиана систематизируют функции отношений между понятиями с помощью следующих признаков:

• множество — подмножество (типы отношений «абстрактное —конкретное», «целое — часть», «род — вид»);

• индексы (свойства, имена прилагательные в языке и т.п.);

• конъюнктивные связи (логическое И);

• дизъюнктивные связи (логическое ИЛИ);

• связи по ИСКЛЮЧАЮЩЕМУ ИЛИ;

• отношения «близости»;

• отношения «сходства — различия»;

• отношения «причина — следствие» и др.

При построении семантической сети отсутствуют ограничения на число элементов и связей. Поэтому систематизация отношений между объектами в сети необходима для дальнейшей формализации. Пример семантической сети представлен на рисунке 30.

Систематизация отношений конкретной семантической сети зависит от специфики знаний предметной области и является сложной задачей. Особого внимания заслуживают общезначимые отношения, присутствующие во многих предметных областях. Именно на таких отношениях основана концепция семантической сети. В семантических сетях, так же как при фреймовом представлении знаний, декларативные и процедурные знания не разделены, следовательно, база знаний не отделена от механизма вывода. Процедура логического вывода обычно представляет совокупность процедур обработки сети.

Семантические сети получили широкое применение в системах распознавания речи и экспертных системах.

5.3.Эволюционные аналогии в искусственных интеллектуальных системах

Эволюционное моделирование можно определить как воспроизведение процесса естественной эволюции с помощью специальных компьютерных программ. К факторам, определяющим неизбежность эволюции, относятся:

• наследственная изменчивость как предпосылка эволюции, ее материал;

• борьба за существование как контролирующий и направляющий фактор;

• естественный отбор как преобразующий фактор.

На рисунке 31 приведена конкретизация факторов эволюции, учитывающая многообразие форм их проявления, взаимосвязей и взаимовлияния. Главные факторы выделены пунктиром.

Современная теория эволюции базируется на теории общей и популяционной генетики. Элементарным объектом эволюции является популяция — сообщество свободно скрещивающихся особей. В популяциях происходят микроэволюционные процессы, приводящие к изменению их генофонда. Преобразования генетического состава популяции происходят под действием элементарных эволюционных факторов. Случайные структурные или функциональные изменения в генах, хромосомах и других воспроизводимых единицах называют мутациями, если они приводят к наследственному изменению какого-либо фенотипического признака особи.Хромосомы — это специфические структуры клеточного ядра, которые играют важнейшую роль в процессах деления клеток. Хромосомы состоят из генов.Геном называется реально существующая, независимая, комбинирующаяся и расщепляющаяся при скрещиваниях единица наследственности.

Преобразования генофонда популяции происходят под управлением естественного отбора.

Эволюция —это многоэтапный процесс возникновения органических форм с более высокой степенью организации, который характеризуется изменчивостью самих эволюционных механизмов.

К основным направлениям развития эволюционного моделирования на современном этапе относятся следующие:

• генетические алгоритмы (ГА), предназначенные для оптимизации функций дискретных переменных и использующие аналогии естественных процессов рекомбинации и селекции;

• классифицирующие системы (КС), созданные на основе генетических алгоритмов, которые используются как обучаемые системы управления;

• генетическое программирование (ГП), основанное на использовании эволюционных методов для оптимизации создаваемых компьютерных программ;

• эволюционное программирование (ЭП), ориентированное на оптимизацию непрерывных функций без использования рекомбинаций;

• эволюционные стратегии (ЭвС), ориентированные на оптимизацию непрерывных функций с использованием рекомбинаций.

Эволюционные методы целесообразно использовать в тех случаях, когда прикладную задачу сложно сформулировать в виде, позволяющем найти аналитическое решение, или тогда, когда требуется быстро найти приближенный результат, например, при управлении системами в реальном времени.