27. Основные направления исследований в области искусственного интеллекта. Представление знаний в иис. Понятие об экспертной системе.

Искусственные интеллект (ИИ) - одно из направлений развития информатики, изучающие способы и приемы моделирования и воспроизведения с помощью ЭВМ разумной деятельности человека, связанной с решением задач. Цель - разработка программно-аппаратных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка. Искусственным интеллектом также называют свойство интеллектуальных систем выполнять функции (творческие), которые традиционно считаются прерогативой человека.

Два главных направления: прагматическое и бионическое.

Прагматическое направление: мыслительная деятельность человека – «черный ящик». С точки зрения конечного результата можно выделить три целевые области:

• создание инструментария. Инструментарий – языки для систем искусственного интеллекта; дедуктивные и индуктивные методы автоматического синтеза программ; лингвистические процессоры; системы анализа и синтеза речи; базы знаний; оболочки, прототипы систем; системы когнитивной графики;

• разработка методов представления и обработки знаний;

• интеллектуальное программирование – разбивается на несколько групп. К ним относят игровые программы, естественно-языковые программы, распознающие программы, программы создания произведений живописи и графики.

Бионическое направление: если в искусственной системе воспроизвести структуры и процессы человеческого мозга, то и результаты решения задач такой системой будут подобны результатам, получаемым человеком:

• нейробионический подход. В его основе лежат системы элементов, способные подобно нейронам головного мозга воспроизводить некоторые интеллектуальные функции. Результат - нейронные сети;

• структурно-эвристический подход. В его основе лежат знания о наблюдаемом поведении объекта или группы объектов и соображения о тех структурах, которые могли бы обеспечить реализацию наблюдаемых форм поведения.

• гомеостатический подход. В этом случае решаемая задача формулируется в терминах эволюционирующей популяции организмов. Генетические алгоритмы.

Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства.

Знания - совокупность сведений, образующих целостное описание, соответствующее некоторому уровню осведомленности об описываемом вопросе, предмете, проблеме и т.д. Знания так же выявленные закономерности в предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.

Модель знаний - описание знаний в базе знаний. Четыре типа моделей знаний:

1. логические, в основе которых лежит формальная логическая модель;

2. сетевые, в основе которых лежат семантические сети;

3. фреймовые, основанные на фреймах;

4. продукционные, основанные на продукциях.

Представление знаний в ИИС (ИИС - один из видов информационных систем, иногда ИИС называют системой, основанных на знаниях. ИИС представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи: осуществление поддержки деятельности человека и поиска инф-ции в режиме продвинутого диалога на естест-ном языке).

Формальные логические модели. Система ИИ моделирует интелл-ную деятельность человека и логику его рассуждений.

Язык алгебры позволяет формализовать функциональные зависимости между величинами. Язык алгебры логики позволяет строить формальные логические модели. С помощью алгебры высказываний можно формализовать простые и сложные высказывания, выраженные на естественном языке. Построение логических моделей позволяет решать логические задачи, строить логические модели устройств компьютера (сумматора, триггера) и так далее. ФМ имеют и недостатки, которые заставляют искать иные формы представления. Главный недостаток - это «закрытость» ФМ, их негибкость.

Логические модели. Вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность фактов и утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике. Знания отображаются совокупностью таких формул, а получение новых знаний сводится к реализации процедур логического вывода.

Семантические (смысловые) сети

Семантическая сеть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы. В семантической сети роль вершин выполняют понятия базы знаний, а дуги (причем направленные) задают отношения между ними. Таким образом, семантическая сеть отражает семантику предметной области в виде понятий и отношений.

Продукционная модель

Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие). Используются некоторые элементы логических и сетевых моделей. Из логических моделей заимствована идея правил вывода, которые здесь называются продукциями, а из сетевых моделей - описание знаний в виде семантической сети.

Экспертные системы (ЭС) - это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей. Возможность получать в качестве выходной информации не только решения, но и объяснения.

Технология использования экспертных систем предполагает первоначальное "обучение" системы, а потом уже эксплуатацию. Класс «экспертные системы» сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, решающих разные типы задач: Задачи интерпретации данных, Задача диагностики, Задача мониторинга, Задача проектирования, Задача прогнозирования, Задача планирования, Задачи обучения.

28. Представление о логическом программировании. Представление знаний о предметной области в виде фактов и правил базы знаний. Языки программирования ИИ.

Логическое программирование - программирование, основанное на использовании механизма доказательства теорем в логике, который позволяет выяснить, является ли противоречивым некоторое множество логических формул. При этом программа рассматривается как набор логических формул, описывающих предметную область, совместно с теоремой, которая должна быть доказана.

ПРОЛОГ - язык логического программирования, используемый для представления и манипулирования знаниями в системах ИИ.

Осн. понятия - факты, правила и вопросы. Из фактов и правил образуются описания данных, про­цедур и программы на языке Пролог. Вопросы - это основное сред­ство ведения диалога с базами знаний и программами, имеющимися в памяти ЭВМ. Факты в Прологе служат для описания конкретных данных и простейших сведений. Примеры фактов:

мама (зина, вова); - Зина - мама Вовы

папа (миша, вова); - Миша - папа Вовы

Группы фактов могут образовывать данные. Совокупность дан­ных, размещаемых на дисках, образуют базы данных.

Правила используются для описания определений, процедур принятия решений и обработки данных. Примеры использования правил для описания определения понятия «родитель»:

родитель (х,у) ¬ папа (х,у); - Родитель — это папа или мама

родитель (х,у) ¬ мама (х,у);

Процедуры образуются из некоторых групп правил. Общая форма описания процедур в Прологе:

процедура:

[<факты>] <правило>; [<правило>; ...]

Пример описания рекурсивной процедуры, в которой определя­емое понятие задается через самое себя:

предок (х,у) ¬ родитель (х,у);

предок (x,z) ¬ родитель (х,у), предок (y,z);

Программа на Прологе — это совокупность процедур над опреде­ленными данными:

программа:

<процедуры>; [<данные>;]

Описания баз данных на Прологе образуют совокупность описа­ний данных:

база данных:

<данные>; [<данные>; ... ]

Базы знаний на Прологе описываются наборами фактов и правил определения обобщенных понятий над ними:

база знаний:

<данные>; <правила>;

Вопросы служат запросами к базам данных и знаний, а также обращениями к процедурам и программам. Приме­р: ? мама (х,вова)

Семантика: каждый факт интерпретируется как некоторое истинное утверждение.

Вопросы служат для записи простых или сложносоставных запросов к базам знаний или обращений к процедурам и про­граммам. Ответами на запросы к базам данных и знаний могут быть логические значения ДА (истина) или НЕТ (ложь) либо список кон­кретных данных, отвечающих запросу.

Общая форма записи сложносоставных вопросов:

сложный вопрос:

? <вопрос>[,<вопрос> ...]

В сложносоставных вопросах составляющие его подвопросы раз­деляются запятыми. Любой вопрос в Прологе начинается со знака вопроса «?» и заканчивается знаком «точка с запятой». Пример сложносоставного вопроса: ? папа(х,у), папа (у,вова);

В роли аргументов в вопросах могут указываться как конкретные значения, так и переменные. Если в вопросе указаны только кон­кретные значения, то ответом будет логическое значение ДА или НЕТ. Если же в вопросе указываются переменные, то при положительном ответе дополнительным результатом будет вывод конкретных значе­ний переменных, указанных в исходном вопросе.

В роли переменных в Прологе могут указываться латинские и русские буквы, как строчные, так и прописные. Кроме того, в качестве имен переменных могут употребляться лю­бые слова и словосочетания, заканчивающиеся знаком апострофа.

Примеры имен: дед ', х1', оценка4 ' и т. п.

Кроме того, в вопросах и правилах аргументы могут иметь неопределенные значения. Для этого вместо конкретных значений или имен переменных в вопросе указывается знак подчер­кивания [ _ ].

Пример вопроса с использованием неопределенных значений: ? мама (мать', _ ); Ответом на указанный вопрос будет перечень имен всех матерей, сведения о которых имеются в базе знаний.

Правила в Прологе используются для описания определений, запросов к базам данных, а также обращений к другим правилам и процедурам.

Заголовки правил имеют следующую форму:

заголовок:

<имя>(<парам>[,<парам> ...])

Здесь <имя> - это любое слово или словосочетание. В роли параметров в заголовках правил могут указываться переменные или конкретные значения либо неопределенные значения с помощью знака подчеркивания [ _ ].

Описание заголовка служит образцом записи обращений к правилам и процедурам. Определения в правилах образуются из обращений к другим правилам и процедурам, а также из запросов к данным и встроенным процедурам Пролога. Общая форма записи определений в правилах:

определение:

<заголовок>[,<заголовок> ...]

Запросы и определения отделяются в описаниях правил запятыми и записываются по тем же правилам, что и заголовки.

Результатом выполнения любых процедур и правил в Прологе всегда являются логические значения - ДА либо НЕТ, соответству­ющее успеху или неуспеху их применения.

В Прологе резуль­татом применения правил и процедур может быть конкретизация значений переменных, указанных в обращениях к ним.