
- •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.
1.3. Понятия “знание”, ”факт”, “эвристика”, “правило”, “метазнание”.
Переход от данных к знаниям в ЭС обусловлен прежде всего областью использования ЭС. ЭС используются для решения трудно формализуемых задач или задач, не имеющих алгоритмического решения в узкоспециализированных предметных областях деятельности человека.
Знаниями называют хранимую (в компьютере) информацию, формализованную в соответствии с определенными структурными правилами, которую компьютер может автономно использовать при решении проблем с помощью логических выводов.
Другими словами, знания - это формализованная информация, которая используется в процессе логического вывода.
Отличием знаний от данных является наличие у знаний избыточных возможностей по сравнению с данными.
Перечислим свойства "знаний", которые отличают их от "данных".
1.Внутренняя интерпретируемость - наличие возможности хранения в памяти совместно с элементом данных "избыточной" системы имен. Система имен включает в себя индивидуальное имя, которое присвоено данной информационной единице, а также последовательность имен тех множеств, в которые это данное входит. Это свойство позволяет ЭС "знать" что хранится в ее базе знаний.
2.Рекурсивная структурированность - наличие возможности информационной единицы расчленяться и объединяться по принципу матрешки. Это свойство позволяет ЭС устанавливать отношения принадлежности элементов к множеству и родово-видовые отношения типа "часть-целое".
3.Взаимосвязь единиц (связность) - возможность установления между информационными единицами самых разнообразных отношений, определяющих смысл системы в целом. Это свойство позволяет ЭС определять причинно-следственные отношения между фактами.
4.Знания образуют семантические пространства с метрикой. Это свойство знаний связано с возможностью их измерения в системе оценок (метрики) [истинно, ложь]. В системе с неопределенностями используется бесконечное множество оценок истинности знания. Следовательно имеется возможность определить близость, удаленность информационных единиц. Таким образом знания не могут быть бессистемным "сборищем" отдельных информационных единиц, они должны быть взаимозависимыми в некотором семантическом пространстве.
5.Активность знаний - наличие возможности формировать мотивы, ставить цели, строить процедуры. Это свойство знаний “адаптироваться” под изменяющиеся факты. Активность знаний это принципиальное отличие знаний от данных. Традиционное программирование предполагает первичность процедур и вторичность данных. Для человека же характерна познавательная активность; т.е. он использует ту или иную процедуру, потому что в его знаниях возникла определенная ситуация.
6.Функциональная целостность – непротиворечивость, независимость исходных посылок и разрешимость. Непротиворечивость знаний означает невозможность появления в базе знаний двух взаимоисключающих фактов. Требование разрешимости заключается в том, что любое истинное знание, формализуемое в базе знаний системы, может быть выведено в ней с помощью машины вывода.
7.Независимость означает невозможность вывода одного знания из другого формальным способом.
8.Ситуативность. Наличие ситуативных связей определяет совместимость тех или иных знаний, хранимых в памяти. В качестве таких связей могут выступать отношения времени, места, действия, причины и др.
Если рассматривать знания с точки зрения решения задач в некоторой предметной области, то их удобно разделить на две большие категории - факты и эвристику. Первая категория указывает обычно на хорошо известные в данной предметной области обстоятельства (знания имеющиеся в литературе). Вторая категория знаний основывается на собственном опыте специалиста в данной предметной области, накопленном в результате многолетней практики ( эти знания включают: способы сосредоточения, способы удаления бесполезных идей, способы использования нечеткой информации; т.е. знания позволяющие с большей эффективностью решать задачи).
Знания, кроме того, можно разделить на факты (фактические знания) и правила (знания для принятия решения). Под фактами подразумеваются знания "А - это А", они характерны для баз данных и сетевых моделей. Под правилами подразумеваются знания вида "ЕСЛИ - ТО".
Кроме них существуют так называемые метазнания (знания о знаниях). Это знания, касающиеся способов использования знаний и свойств знаний. Они необходимы для управления базой знаний.
Контрольные вопросы 1.
1.Что явилось предпосылками развития ИИ?
2.Классическое толкование ИИ.
3.Схема обработки информации человеком и организация хранения информации в человеческой памяти.
4.Определение и базовая структура ЭС.
5.классификация ЭС.
6.Что такое база знаний?
7.Что отличает знания от данных?