- •Экспертные системы Введение.
- •Основные характеристики (свойства) человеческого разума.
- •«Горячие точки» искусственного интеллекта.
- •Данные и Знания.
- •Основные отличия знаний от данных.
- •Логики знаний, веры (убеждений), умолчаний, темпоральные знания.
- •Норм. Модальная система.
- •Развитие искусственного интеллекта.
- •Классификация эс как приложений.
- •Обработка плохо определенной информации
- •Теоретико – вероятностный подход к обработке неопределенностей (плохо определенной информации)
- •Недостатки схемы Байеса
- •Байесовские сети доверия
- •Метод субъективных коэффициентов уверенности.
- •Методы обработки плохо определенной информации в системе guru.
- •Поиск решения в условиях неопределенности с использованием дерева решения.
- •Теория свидетельств Демпстера – Шефера
- •Правило объединения свидетельств
- •Правило объединения свидетельств Демпстера
- •Конструирование экспертных систем.
- •Этапы конструирования эс
- •Структура современных инструментальных средств
- •Классификация инструментальных средств конструирования экспертных систем
- •Формальные системы оперирования временем
- •Модальные временные логики
- •Тенденции развития инструментальных средств ис (эс, соз)
- •Извлечение знаний
- •Приобретение знаний
- •Формирование знаний
Этапы конструирования эс
Идентификация
Концептуализация
Формализация
Реализация
Тестирование и отладка
Апробация
Модификация
Оценка
+
–
ЭС
Идентификация
ЛПР, Э, ИЗ
Основные понятия, сроки, финансирование, исполнители
Концептуализация
Э, ИЗ
Уточнение основных понятий
Формализация
ИЗ, СП
Выбор модели представления знаний и метода логики обработки неопределенностей
Реализация
Э, ИЗ
1ый прототип ЭС
Тестирование и отладка
Э, ИЗ, ЛПР
Апробация
ЛПР
Структура современных инструментальных средств
Интегрируемость + внешний интерфейс
Активная графика + анимация
ОО технологии
Средства вывода в реальном времени
Поддержка процедур
Инкрементная разработка приложений
Повторное исправление
ЕЯ средства
Клиент-сервер
Масштабируемость
Открытость и переносимость
Средства моделирования
Поддержка спец. и общих утверждений
Поддержка формул
III II I I II IIII – ядро
II – программные средства
III – интерфейсный уровень
Классификация инструментальных средств конструирования экспертных систем
Уровень использования языка
Традиционные языки программирования (C, C++, Java, Visual Basic)
Символьные языки ИИ (Lisp, FRL, KRL, Prolog, CLIPS)
Инструментальные средства типа TOOLS (OPS 5, KEE, ART, CLIPS (COOL))
Инструментальные средства типа Shells (1st Class,GURU, EXSYS, Nexpert Obj); статические ЭС
Инструментальные средства конструирования динамических ЭС (реального времени) (G2, Condale, RTworks)
Проблемно- и предметно-ориентированные среды
GDA моделирование производственных процессов
G 2 NeurOnline
ReThink бизнес-процессы
Способ (парадигма) программирования
Традиционное (процедурное) программирование
Программирование, ориентированное на данные (DataFlow)
f(x)=y
ПЭx
y
f(x1, … , xn)
DCBL
Программирование на основе правил (rule-based progr.)
Способ представления знаний
Логические модели ПЗ
ИЛПП Prolog
От классических логик к неклассическим (логики знаний и мнений, логики с использованием умолчаний, индуктивные)
Продукционные модели ПЗ
Структурированные МПЗ (семантические сети, фреймы)
Объектно-ориентированные МПЗ
Использование методов (средств) поиска решения и моделирования
Ориентация на статические ЭС
Раздел. решений: 1.формирование модели
2.консультация
а) по структуре построения знаний (с/без построения дерева решений(сети решений))
б) по стратегии поиска решений:
Полный перебор
Сокращенный перебор (эвристический метод)
Ориентация на динамические ЭС
а) по структуре использования знаний (компиляция/генерация дерева решений)
б) по средствам получения результата при ограниченных ресурсах
Система согласования ограничений (удовлетворения ограничений)
Средства поддержки истинности
Средства планирования решения задач
По средствам моделирования
Стандартные средства моделирования (ориентированы на марковские процессы)
Средства приобретения знаний
Уровень использования языка
Формализованный язык
Естественный язык, ЕЯ ограниченный
Язык пиктограмм и изображений
ЕЯ + изображения (графика)
Тип приобретения знаний
Простые (поверхностные) знания денотативные
<объект. {<атрибут, значение, k>}
Структурированные (глубинные) конотативные знания
Технология разработки приложений
Поверхностные/ глубинные знания
Неструктурированные/ структурированные знания
