- •1 Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, адаптивные системы
- •2 Структурная схема и принцип работы интеллектуальной системы
- •3 Фреймы
- •4 Исчисления предикатов
- •5 Системы продукций
- •6 Семантические сети
- •7 Нечеткая логика
- •8 Методы поиска решений в пространстве
- •9 Алгоритм наискорейшего спуска по дереву решений
- •10 Алгоритм оценочных функций
- •11 Алгоритм минимакса
- •12 Альфа-бета-процедура
- •13 Методы поиска решений на основе исчисления предикатов
- •14 Поиск поиска решений в системах продукций
- •15 Общая характеристика задач распознавания образов и их типы
- •16 Основы теории анализа и распознавания изображений
- •17 Актуальные задачи распознавания
- •18 Проблемы понимания естественного языка
- •19 Анализ текстов на естественном языке
- •Семантическая интерпретация
- •Проблемный анализ
- •20 Системы речевого общения
- •21 Экспертные системы: определения и классификация
- •22 Методология построения эс
- •23 Обобщенная типовая структура иис
- •24 Основные составляющие процесса мышления
- •25 Структура и состав системы искусственного интеллекта
- •26 Представление знаний в виде правил
- •Свойства пс
- •Достоинства и недостатки модели
- •27 Представление знаний в виде фреймов
- •Классификация фреймов
- •Плюсы и минусы модели
- •28 Представление знаний с использованием семантических сетей
- •Модель семантические сети
- •Вывод знаний в сетевой модели
- •Виды семантических связей
- •29 Нейронные сети Искусственный нейрон
- •Однослойные искусственные нейронные сети
- •Многослойные искусственные нейронные сети
- •30 Представление знаний в виде нечетких высказываний
Свойства пс
Модульность - отдельные ПП могут быть добавлены, удалены или изменены в БЗ независимо от других. Кроме того, модульный принцип разработки (сборки) продукционных СОЗ позволяет автоматизировать ее проектирование.
Каждое ПП - самостоятельный элемент знаний (локальный источник знаний); отдельные ПП связаны между собой только через поток данных, которые они обрабатывают.
Простота интерпретации - «прозрачная» структура ПП облегчает их смысловую интерпретацию.
Естественность - знания в виде «что делать и когда» являются естественными с точки зрения здравого смысла.
Достоинства и недостатки модели
Недостатки продукционных систем являются:
Когда число правил становится большим и возникают непредсказуемые побочные эффекты от изменения старого и добавления нового правила.
Кроме того, затруднительна оценка целостного образа знаний, содержащихся в системе.
Низкая эффективность обработки знаний.
Для компенсации указанных недостатков вводятся наряду с продукциями и другие представления, вводящие структуру на множестве правил. Это может быть иерархия продукций, фреймовые представления и т.п.
Основные достоинства продукционных систем связаны с простотой представления знаний и организации логического вывода.
При разработке небольших систем, состоящих из нескольких десятков правил, проявляются в основном положительные стороны систем продукций, однако при увеличении объема знаний более заметными становятся слабые стороны.
27 Представление знаний в виде фреймов
Термин фрейм (от английского frame, что означает "каркас" или "рамка") был предложен Марвином Минским [Минский, 1979], одним из пионеров ИИ, в 70-е годы для обозначения структуры знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель представляет собой систематизированную психологическую модель памяти человека и его сознания.
Фрейм — это некоторая структура для представления знаний, которая при ее заполнении соответствующими значениями превращается в описание конкретного факта, события или ситуации.
Фрейм - это абстрактный образ для представления некоего стереотипа восприятия.
В психологии и философии известно понятие абстрактного образа.
Например, произнесение вслух слова "комната" порождает у слушающих образ комнаты: "жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м2".
Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату), но в нем есть "дырки" или "слоты" - это незаполненные значения некоторых атрибутов - например, количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др.
В теории фреймов такой образ комнаты называется фреймом комнаты.
Фреймовую модель можно считать более специализированной по отношению к сетевой. Она основана на принципе кластеризации (фрагментация) знаний.
Основной структурной единицей фрейма является слот.
Традиционно структура фрейма может быть представлена как список свойств:
(ИМЯ ФРЕЙМА:
(имя 1-го слота: значение 1-го слота),
(имя 2-го слота: значение 2-го слота),
. . .
(имя N-го слота: значение N-го слота)).
Ту же запись можно представить в виде таблицы, дополнив ее двумя столбцами.
Пример фрейма: руководитель
Имя слота |
Значение слота |
Тип значения слота |
Имя |
Иванов И. И. |
Строка символов |
Рожден |
01.01.1965 |
Дата |
Возраст |
age(dama, рожден) |
Процедура |
Специальность |
Юрист |
Строка символов |
Отдел |
отдел кадров |
Строка символов |
Зарплата |
8000 |
Строка символов |
Адрес |
дом_адрес |
Фрейм |
Таблица 1.1. Структура фрейма
Имя слота |
Значение слота |
Способ получения значения |
Присоединенная процедура |
Слот может содержать не только конкретное значение, но также имя процедуры, позволяющей вычислить это значение по заданному алгоритму.
Например, слот с именем возраст может содержать имя процедуры, которая вычисляет возраст человека по дате рождения, записанной в другом слоте, и текущей дате.
Процедуры, располагающиеся в слотах, называются связанными или присоединенными процедурами. Вызов связанной процедуры осуществляется при обращении к слоту, в котором она помещена. Процедура, которая запускается автоматически при выполнении некого условия, называется Демоном.
В слоте может содержаться не одно, а несколько значений, то есть в качестве структурных составляющих фреймов могут использоваться данные сложных типов, а именно: массивы, списки, множества, фреймы и т. д. Например, в слоте с именем брат может содержаться список имен, если объект, описываемый данным фреймом, имеет нескольких братьев. Значение слота может представлять собой некоторый диапазон или перечень возможных значений, арифметическое выражение, фрагмент текста и т.д.
В общем случае структура данных фрейма может содержать более широкий набор информации, в который входят следующие атрибуты. Имя фрейма служит для идентификации фрейма в системе и должно быть уникальным. Фрейм представляет собой совокупность слотов, число которых может быть произвольным. Число слотов в каждом фрейме устанавливается проектировщиком системы, при этом часть слотов определяется самой системой (системные слоты) для выполнения специфических функций, примерами которых являются:
слот-указатель родителя данного фрейма (is-a);
слот-указатель дочерних фреймов;
слот для ввода имени пользователя;
слот для ввода даты определения фрейма;
слот для ввода даты изменения фрейма и т.д.
Имя слота должно быть уникальным в пределах фрейма.
Пример сети фреймов приведен на рис. 7. На нём понятие ученик наследует свойства фреймов ребенок и человек, которые находятся на более высоких уровнях иерархии. Если будет задан вопрос «Любят ли ученики сладкое?», то следует ответ «да», так как этим свойством обладают все дети, что указано во фрейме ребенок. Наследование свойств может быть частичным, например «возраст» для учеников не наследуется из фрейма «ребенок», так как явно указан в собственном фрейме.
Рис. 7. Пример иерархии фреймов.