- •Понятие иис. Направление развития теорий искусственного интеллекта.
- •Общая схема иис. Классификация иис.
- •1 3 2 4 5 6 7 8 9
- •Понятие «знание» в ии. Свойства знаний.
- •Понятие «знание» в ии. Типы знаний. Структура сии.
- •Понятие «знание» в ии. Уровни рассмотрения построения бз.
- •Понятие модели представления данных.
- •Логическая мпз.
- •8. Продукционная мпз.
- •Фреймовая сеть
- •Семантические сети
- •Экспертные системы. Назначение и основные свойства.
- •12. Особенности построения и организации эс. Преимущества эс.
- •Режимы работы эс. Отличия эс от традиционных программ.
- •Классификация эс
- •Технология разработки эс. Принципы разработки.
- •Этапы приобретения и формализации знаний в эс.
- •Понятие нечетких знаний. Основные формулы
- •Понятие нейронной сети. Задачи, решаемые с помощью инс.
- •Принципы организации и функционирования инс. Нейрон
- •Архитектуры искусственных нейронных сетей
- •Простой и однослойный персептроны. Классификация линейно разделимых образов
- •Рекуррентные ассоциативные сети. Энергетическая функция рекуррентной сети.
- •Рекуррентные ассоциативные сети. Сеть Хопфилда.
- •Рекуррентные ассоциативные сети. Двунаправленная ассоциативная память
- •Рекуррентные ассоциативные сети. Машина Больцмана.
- •Сеть Кохонена.
Семантические сети
Термин "семантическая" означает "смысловая", а сама семантика — это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, т. е. наука, определяющая смысл знаков.
Семантическая сеть наиболее близка к тому, как представляются знания в текстах на естественном языке. В ее основе лежит идея о том, что вся необходимая информация может быть описана как совокупность троек ( a r b ), где а и b - два объекта или понятия, а r двоичное отношение между ними.
Графически семантическая сеть представляется в виде помеченного ориентированного графа, в котором вершинам соответствуют объекты (понятия), а дугам - их отношения. Дуги помечаются именами соответствующих отношений.
Семантическая сеть является моделью широкого предназначения. Выделяются различные виды семантических сетей:
+ ситуационные сети, которые описывают временные, постранственные и причинно-следственные (клаузальные) отношения;
+ целевые сети, используемые в системах планирования и синтеза, которые описывают отношения "цель-средства" и "цель-подцель";
+ классификационные сети, использующие отношения "родвид", "класс-подкласс";
+ функциональные сети, использующие отношения "аргумент-функция" и т.д.
Особенность семантической сети как модели представления знаний, которая может одновременно считаться и ее достоинством, и ее недостатком, заключается в невозможности в явном виде разделить БЗ и механизм логического вывода. Поэтому интерпретация семантической сети осуществляется только с помощью использующих ее процедур.
Основным способом интерпретации семантической сети является способ сопоставления частей сетевоструктуры. Он основан на построении подсети (подграфа), соответствующей задаваемому вопросу, и сопоставлении ее с общей сетью, имеющейся в БЗ. Запросная подсеть накладывается на имеющийся в базе знаний фрагмент.
Для поиска отношений между концептуальными объектами используется другой способ перекрестного поиска. Согласно этому способу ответ на вопрос выводится путем обнаружения в имеющейся сети узла, в котором пересекаются дуги, исходящие из различных узлов запросной подсети.
Пример: специальный сетевой язык NET, экспертные системы PROSPECTOR (Геологоразведочная экспертная система), CASNET (диагностирует болезненные состояния, связанные с глаукомой, и строит планы их лечения).
Экспертные системы. Назначение и основные свойства.
В середине 70-х годов появились первые коммерческие системы, основанные на знаниях, получившие название «экспертные системы» (ЭС). Сформировался новый подход к решению интеллектуальных задач – представление и использование знаний. ЭС используются для решения так называемых неформализованных задач, общим для которых является:
- алгоритмическое решение задачи неизвестно или не может быть использовано из-за ограниченности ресурсов ЭВМ;
- задача не может быть определена в числовой форме (требуется символьное представление);
- цели решения задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции;
- большая размерность пространства решения;
- динамически изменяющиеся данные и знания;
- неполнота, неоднозначность и противоречивость исходных данных и знаний о решаемой задаче.
ЭС – это программное средство, использующее экспертные знания для обеспечения высокоэффективного решения неформализованных задач в узкой проблемной области.
Основу ЭС составляет БЗ, которая накапливается в процессе построения и эксплуатации ЭС. Накопление и организация знаний – важнейшее свойство всех ЭС.
Институциональная память – набор знаний, за счет входящей в состав ЭС базы знаний, становится постоянно обновляемым справочником наилучших стратегий и методов, используемых персоналом, таким образом ведущие специалисты уходят, но их опыт остается;
Эксперт – это человек, способный ясно выражать свои мысли и пользующийся репутацией специалиста, умеющего находить правильные решения проблем в конкретной предметной области.
Инженер по знаниям – человек, как правило, имеющий познания в информатике и искусственном интеллекте и знающий, как надо строить ЭС.
Средство построения ЭС – используется инженером по знаниям или программистом для построения ЭС.
Разработчик инструментария – программист, к который обязательно должен быть знаком с основными структурами представления знаний и механизмами вывода, состоянием отечественного и мирового рынка программных продуктов для разработки ЭС и диалоговых интерфейсов.
Пользователь – человек, который использует уже построенную ЭС.