
- •1. Основные понятия курса.
- •Предпосылки развития и понятие искусственного интеллекта (ии)
- •1.2.Понятие экспертной системы (эс) и базы знаний (бз).
- •1.3. Понятия “знание”, ”факт”, “эвристика”, “правило”, “метазнание”.
- •Лекция 2.
- •2.Модели представления знаний.
- •2.1.Проблема представления знаний. Понятие модели.
- •2.2. Представление знаний продукционными правилами.
- •Лекция 3. Семантические сети (сс).
- •Лекция 4.
- •2.4.Представление знаний фреймами.
- •Лекция.5.
- •2.5. Представление знаний и получение выводов с помощью логики предикатов
- •3. Общая структура и схема функционирования
- •Лекция 7
- •4. Управлением функционированием эс.
- •4.1. Классическая схема управления эс.
- •4.2 Стратегии как механизм управления.
- •4.3. Этап выборки.
- •4.4. Этап сопоставления.
- •4.5. Этапы разрешения конфликтов и выполнения.
- •5.2.Управление стратегией вывода с помощью прямой цепочки рассуждений.
- •5.4.Управление стратегией выбора с помощью эвристик
- •Лекция.9.
- •6.Методы поиска решений в эс.
- •6.1. Поиск решения в одном пространстве.
4.2 Стратегии как механизм управления.
Стратегии рассматривают с трех точек зрения:
-как средство разрешения конфликтов;
-как способ представления метазнания;
-как средство повышения эффективности метода, встроенного в интерпретатор.
Первая точка зрения важна в тех случаях, когда размер конфликтного множества достаточно велик. Выбор очень сильно влияет на "интеллектуальность" системы. Во многих системах знания, на основе которых осуществляется указанный выбор, не являются явными. В первом приближении стратегией можно назвать знания о том, какой модуль следует выбрать при наличии нескольких модулей.
Стратегии можно рассматривать как метазнания о том, как и когда использовать различные источники знаний объектного уровня. Метазнания могут выражать знания о разбиении задачи на подзадачи, знания о кооперации источников знания, знания о наличии различных стратегий поиска. Большое значение имеет явное задание метазнаний. Оно обеспечивает гибкое поведение системы.
Например, если в предметной области, содержащей зашумленные данные, на этапе выборки несколько стратегий с высокой степенью определенности указывают на полезность некоторого модуля, но при этом данный модуль отсеивается на этапе сопоставления, то есть серьезные основания для проверки правильности данных. Таким образом, система может быть настроена на работу с учетом степени "шума" в данных.
Наконец, стратегии традиционно рассматриваются как средство повышения эффективности некоторого общего метода. Таковы, например, стратегии, ограничивающие принцип резолюции.
В более общих терминах стратегии можно рассматривать как любые знания о том, как, когда и какие модули использовать, т.е. стратегии можно рассматривать не только как средство оптимизации некоторого метода, но и как средство для выбора метода.
Рассмотрим теперь подробней каждый из этапов работы интерпретатора.
4.3. Этап выборки.
Этап выборки состоит в сокращении количества возможных путей поиска решения за счет того, что в каждом цикле работы интерпретатора рассматриваются не все, а только некоторая часть данных и модулей (правил), называемых активными данными и правилами.
Рассмотрим следующие аспекты выборки:
- вид объекта выборки;
- тип выборки;
- способ задания выбираемых объектов;
- операция, выполняемая при выборке.
На этапе выборки осуществляется отбор объектов следующих видов: данных, правил, метаданных и метаправил. Осуществляя выбор данных, система фокусирует свое внимание на целях (гипотезах), а осуществляя выбор правил, - на способах обработки данных.
Выделяют два типа выборки: простую и иерархическую.
Простая выборка характеризуется тем, что выбираемые сущности рассматриваются как сущности одного уровня. Поясним суть простой выборки на примере выборки правил. При появлении нового элемента в рабочей памяти те правила, которые содержат этот элемент в условии правила (при поиске от данных), помечаются как активные. При удалении элемента из памяти метки у соответствующих правил снимаются. Выборка в данном случае сводится к выбору из всего множества тех правил , которые помечены. В данном случае выборка рассматривается как составная часть сопоставления.
При иерархической выборке объекты (правила, данные) разбиваются на иерархические подмножества (классы). Выборка в данном случае состоит в использовании метаправила для выбора одного из классов.
Рассмотрим пример иерархической системы правил. Здесь метаправила проверяют условия X,Y и на основании их значений выбирают соответствующее подмножество правил (класс). Знак , стоящий перед некоторыми символами, означает утверждение об отсутствии этого символа в рабочей памяти.
Метаправила
P0: X,Y -> P2
X,Y -> P3
X->P1
Правила
P1: C1,C2->A1
C2,C3->A2
P2: C3,C4->A3
C4,C5->A4
P3: C5,C6->A5
C6,C7->A6
Предполагается, что символы в условии правил связаны конъюнктивно.
Объекты, подлежащие выборке на текущем цикле, задаются либо по имени, либо по описанию свойств.
Операции, выполняемые на этапе выборки, характеризуются следующими аспектами:
- способом задания операции (явный, неявный);
- содержанием выполняемой операции.
Явно заданная операция - это, например, метаправило, заданное в явной форме и упорядочивающее соответствующий список правил. Примером неявно заданной операции является образование и модификация в рабочей памяти системы MYСIN контекста, соответствующего некоторому объекту.
На этапе выборки используются довольно простые операции: замена, добавление, устранение, упорядочивание множества активных объектов.