- •Лекция 4
- •Системы когнитивной графики.
- •Системы когнитивной графики.
- •Системы когнитивной графики.
- •Системы когнитивной графики.
- •Системы контекстной помощи.
- •Программное обеспечение систем
- •Программное обеспечение систем
- •Признаки ИИС
- •Признаки ИИС
- •Напряжем воображение и постараемся представить себе следующую картину: пользователь вводит запрос в поисковую
- •Только одна подобная система, CADUCEUS, содержит одних голых фактов больше, чем 80% мировой
- •Возникшее в середине 60-х годов прошлого века новое направление в искусственном интеллекте с
- •Обязательными частями любой ЭС являются также модуль приобретения знаний и модуль отображения и
- •Все началось в далеких шестидесятых. В то время в космос отправился первый человек,
- •Он считал, что ответ удастся получить, только сконструировав такую "мыслящую" систему. Но какое
- •В 1965 году в Стэндфордском университете (Stanford University) Эдвард Фейгенбаум, Джошуа Ледерберг и
- •Для этого разработчикам DENDRAL пришлось опросить как можно больше экспертов. Приобретение знаний -
- •С 70-х годов ЭС стали ведущим направлением в области искусственного интеллекта. В этот
- •Первая версия ЭС MYCIN была построена в уже знакомом нам Стэндфордском университете в
- •Исследования работы ЭС MYCIN, проведенные в Стэндфордском университете, показали, что система для диагностики
- •Экспертная система PROSPECTOR разрабатывалась SRI International с 1974 по 1983 год. Как уже
- •В качестве современных ЭС можно назвать быстродействующую систему OMEGAMON (фирма Candle, с 2004
- •На этом рисунке показана ситуация, определяющая критическое количество сообщений в очередях транспортной системы
- •Разработка ЭС связана с определенными трудностями, которые необходимо хорошо знать, так же как
- ••Проблема формализации знаний экспертов. Эксперты -специалисты в определенной области, как правило, не в
- •Правила, формализованные экспертом, не дают необходимой точности. Проблему можно избежать, если решать вместе
- •Модели представления знаний
- •Трактовки знаний
- •Трактовки знаний
- •Классификация знаний
- •Классификация знаний
- •Классификация знаний
- •Классификация знаний
- •Классификация знаний
- •Классификация знаний
- •Классификация знаний
- •Классификация знаний
- •Классификация знаний
- •Классификация знаний
- •Классификация знаний
- •Классификация знаний
- •10. Процессуальные, алгоритмические, процедурные знания. Являются основными в практической деятельности. Овладение этими знаниями
- •11. Технологические знания. Эти знания представляют собой особый вид знаний, проявляющихся на разных
- •12. Вероятностные знания. Такие знания нужны в случаях неопределенности, нехватки имеющихся знаний, неточности
- •13. Абстрактные знания. Эти особый вид знаний, при котором оперируют идеализованными понятиями и
- •13. Метазнания - знания о знании, о том, как оно устроено и структурировано;
- •Конечно, между видами знаний нет непроходимой границы . Более того, иногда бывает так,
- •По степени научности
- •Вненаучные знания могут быть:
- •Вненаучные знания могут быть:
- •Всовременной практике термин «паранаука» применяется в разнообразных контекстах:
- •По отношению к комплексу практического познания мира, для которого не обязателен идеал научной
- •По отношению к концепциям и учениям, преувеличивающим роль определенных природных закономерностей или постулирующим
- •Псевдонаучные знания:
- •Псевдонаучные знания:
- •Квазинаучные знания
- •Выдвинул концепцию наследственности, изменчивости и видообразования, которую назвал "мичуринским учением". Считал, что искусственным
- •Обыденно-практические знания — доставляют элементарные сведения о природе и окружающей действительности. Люди, как
- •Классификация знаний
- •Концептуальные свойства знаний
- •Внутренняя интерпретация знаний
- •Внутренняя интерпретация знаний
- •Наличие внутренней и внешней структур связей
- •Шкалирование знаний
- •Шкалирование знаний
- •Шкалирование знаний
- •Шкалирование знаний
- •Многомерное семантическое пространство
- •Многомерное семантическое пространство
- •Активность знаний
- •Классификация по степени использования различных видов знаний
- •1. Если в программной системе используются только фактографические
- •2. Если в программной системе используются главным образом алгоритмические знания, то
- •3. Если в программной системе в той
- •Классификация по виду ответа при решении задач
- •2.Процедурный ответ; решая задачу, система может создать и запустить процедуру (система синтеза программ,
- •Приведем примеры ответов разных уровней, используя модельный пример с сортировкой чисел из параграфа
- •На уровне 0 мы предъявляем последовательность, а система только проверяет, отсортирована она или
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
- •ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
101
ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
Переменные, находящиеся в сфере действия кванторов, называют связанными, остальные переменные в логических формулах называются свободными. Для того чтобы можно было говорить об истинности какого- либо утверждения без подстановки значений в переменные, все входящие в него переменные должны быть связаны кванторами.
102
ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
К недостаткам логики предикатов как метода представления знаний можно отнести следующее:
монотонность логического вывода, т.е. невозможность пересмотра полученных промежуточных результатов (они считаются фактами, а не гипотезами);
103
ЛОГИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
невозможность применения в качестве параметров предикатов других предикатов, т.е. невозможность формулирования знаний о знаниях;
детерминированность логического вывода, т.е. отсутствие возможности оперирования с нечеткими знаниями.
Но логику предикатов можно использовать как основу для конструирования более сложных и удобных логических методов представления знаний.
104
