- •Понятие искусственного интеллекта. Направления развития исследований в области искусственного интеллекта
- •Классификация семантических сетей.
- •Стадии разработки и существования экспертной систем.
- •Фреймы как модель представления знаний
- •Знания в системах искусственного интеллекта (сии). Отличие сии от традиционных программ
- •Интеллектуальный интерфейс.
- •Логические системы представления знаний
- •Описание фреймов. Встроенные механизмы фреймов
- •Области применения фреймов. Применение фреймов в объектно-ориентированном программировании.
- •Семантические сети как модель представления знаний.
- •Понятие системы и модели представления знаний. Классификация моделей представления знаний.
Стадии разработки и существования экспертной систем.
Стадия существования характеризует степень проработанности и отлаженности экспертной системы. Обычно выделяют следующие стадии: исследовательский прототип; действующий прототип; промышленная система; коммерческая система.
Исследовательским прототипом называют систему, которая решает представительный класс задач приложения, но может быть неустойчива в работе и не полностью проверена. При наличии развитых инструментальных средств для разработки исследовательского прототипа требуется примерно 2-4 месяца. Исследовательский прототип обычно имеет в базе знаний не больше 50 исполняемых утверждений; при использовании только частных утверждений их количество возрастает в 3-10 раз.
Действующий прототип надежно решает все задачи, но для решения сложных задач может требовать чрезмерно много времени и (или) памяти. Доведение системы от начала разработки до стадии действующего прототипа требует примерно 6-9 месяцев, при этом количество исполняемых утверждений в базе знаний увеличивается до 100.
Экспертная система, достигшая стадии промышленной системы, обеспечивает высокое качество решений всех задач при минимуме времени и памяти. Обычно процесс преобразования действующего прототипа в промышленную систему состоит в расширении базы знаний (до 150 исполняемых утверждений) и ее тщательной отладки. Доведение экспертной системы от начала разработки до стадии промышленной системы на развитых инструментальных средствах требует примерно 12-18 месяцев.
Обобщение задач, решаемых экспертной системой на стадии промышленной системы, позволяет перейти к стадии коммерческой системы, то есть к системе, пригодной не только для собственного использования, но и для продажи различным потребителям. Доведение системы до коммерческой стадии требует примерно 1.5-2 года. Приведенные выше сроки справедливы для экспертных систем средней сложности.
Фреймы как модель представления знаний
Фрейм — способ представления знаний в искусственном интеллекте, Различают фреймы-образцы, фреймы-экземпляры, фреймы-структуры, фреймы-роли, фреймы-сценарии, фреймы-ситуации.
Фрейм имеет почти однородную структуру и состоит из стандартных единиц, называемых слотами. Каждая такая единица — слот — содержит название и свое значение. Изображается фрейм в виде цепочки: Фрейм=<слот 1> <слот 2>... <слот N>.
В качестве примера рассмотрим фрейм для понятия «взятие»:
«Взятие»: (Субъект, XI); (Объект, Х2); (Место, ХЗ); (Время, Х4); (Условие, Х5).
В этом фрейме указаны имена слотов (субъект, объект и т.д.), но вместо их значений стоят переменные (XI, Х2 и т.д.). Такой фрейм называется фреймом-прототипом, или протофреймом. Протофреймы хранят знания о самом понятии. Например, понятие «взять» связано с наличием слотов с указанными именами. Взятие осуществляет XI в месте ХЗ во время Х4, если выполнено условие Х5. Берет XI нечто, обозначенное как Х2. Подставляя вместо всех переменных конкретные значения, получим конкретный факт-описание:
«Взятие»:
(Субъект, Робот);
(Объект, Деталь);
(Место, Приемный бункер);
(Время, Х4);
(Условие, В бункере есть деталь, а у робота ее нет).
В искусственном интеллекте фреймы, в которых обозначены все основные слоты (они каким-либо образом помечаются в описании фрейма), называются фреймами-экземплярами, или экзофреймами. В нашем примере, наверное, основными для фрейма «взятие» можно считать слоты с именами «субъект» и «объект». Поскольку в состав фрейма могут входить слоты с именами действий, фреймы годятся для представления как декларативных, так и процедурных знаний.
Чтобы представить семантическую сеть в виде совокупности фреймов, надо уметь представлять отношения между вершинами сети. Для этого также используются слоты фреймов. Эти слоты могут иметь имена вида «Связь Y» , где Y — имя того отношения (его тип), которое устанавливает данный фрейм-вершина с другим фреймом-вершиной.
В качестве значения слота может выступать новый фрейм, что позволяет на множестве фреймов осуществлять иерархическую классификацию. Это очень удобное свойство фреймов, так как человеческие знания, как правило, упорядочены по общности.