- •Введение
- •Глава 1. Ведение в системы искусственного интеллекта
- •1.1. Архитектура систем искусственного интеллекта
- •1.2. База знаний и данных
- •1.1.1 Понятие модели
- •1.1.2. Логические модели
- •1.1.3 Модели знаний на основе продукций
- •1.1.4 Фреймовая модель знаний
- •1.1.5 Семантические сети
- •1.3. Машина вывода
- •1.3.1. Понятие формальной системы
- •Примеры стратегии вывода
- •Как функционирует машина вывода
- •1.4. Извлечение знаний и обучение
- •1.4.1. Извлечение знаний от многих экспертов
- •1.4.2 Проблема непротиворечивости формализованной базы знаний
- •1.5. Обучение системы
- •1.6. Интерфейс с пользователем
- •1.7. Организация работы
- •1.8. Инструментальные средства создания систем искусственного интеллекта
- •Языки программирования
- •1.8.2. Языки продукционного программирования
- •1. 8. 3. Языки инженерии знаний и инструментальные системы
- •1.8.3.1. Система vpExpert
- •1.8.3.2. Система kas
- •1.8.3.3. Система Expert-Ease
- •Глава 2. База знаний
- •2.1. Методы извлечения знаний
- •2.1.1. Классификация методов извлечения знаний
- •2.1.2. Пассивные методы
- •2.1.2.1. Наблюдения
- •2.1.2.2. Анализ протоколов «мыслей вслух»
- •2.1.2.3. Лекции
- •2.1.3. Активные индивидуальные методы
- •2.1.3.1. Анкетирование
- •2.1.3.2. Интервью
- •2.1.3.3. Свободный диалог
- •2.1.4. Активные групповые методы
- •2.1.4.1. «Круглый стол»
- •2.1.4.2. «Мозговой штурм»
- •2.1.4.3. Экспертные игры
- •2.1.4.3.1. Игры с экспертом
- •2.1.4.3.2. Ролевые игры в группе
- •2.1.4.4. Игры с тренажерами
- •2.1.4.4.1. Компьютерные экспертные игры
- •2.1.5. Текстологические методы
- •2.2.Формальное описание понятий предметной области (по)
- •2.2.1. Методы абстрагирования понятий
- •2.2.1.1.Агрегация и декомпозиция понятий
- •2.2.1.2.Обобщение и специализация понятий
- •2.2.1.3.Типизация и конкретизация понятий
- •2.2.1.4.Ассоциация и индивидуализация понятий
- •2.3.Методы классификации
- •2.3.1. Экстенсиональный и интенсиональный аспекты классификации
- •2.3.2. Таксономия и мерономия
- •2.3.3. Типы классификаций
- •2.3.4. Древовидные классификации
- •2.3.5. Булевы классификации
- •2.3.6. Комбинативные классификации
- •2.4.События и процессы
- •2.4.1. Состояния предметной области
- •2.4.2. Событие
- •2.4.3. Последовательные процессы
- •2.4.4. Рекурсивные процессы
- •2.4.5. Ветвящиеся процессы
- •2.5. Системы продукций: структура, технология, применение
- •2.5.1. Неформальное введение в системы продукций
- •2.5.1.1 Алгоритмические модели
- •2.5.2 Логический вывод
- •2.5.3 Прикладные модели
- •2.5.4. Метамодель систем продукций
- •2.5.4.1. Основные подсистемы
- •2.5.5.2. Метаструктура базы данных и операций
- •2.5.5.2.1. Характер организации данных
- •2.5.5.2.2 Операции над базой данных
- •2.5.5.2.3 Контроль несовместимости
- •2.5.5.2.4 Ассоциативная надстройка
- •2.5.6. Метаструктура модуля правил
- •2.5.6.1 Аппарат активации
- •2.5.6.2 Структура правил
- •2.5.7. Метаструктура модуля управления
- •2.5.8. Технология поддержки разработок продукционных систем
- •2.5.9. Формальные модели систем продукций
- •2.5.9.1. Алгебраическая модель
- •2.5.9.1.1. Основные определения
- •2.5.9.1.2. Операции преобразования ситуации
- •2.5.9.1.3. Условия корректности вычислений над конъюнктивной базой данных
- •2.5.9.1.4. Однозначность вычислений над дизъюнктивной базой
- •2.5.9.2. Управление выводом в системах продукций
- •2.5.9.3. Язык управления применением продукций
- •2.5.9.4. Язык управления выбором данных
- •2.5.9.5. Обзор формальных моделей вычислений
- •2.5.10. Экспериментальные системы продукций
- •2.5.10.1. Система скип
- •2.5.10.2. Система анализа топологических чертежей интегральных схем
- •P(слой) x0, y0 : Dx1, Dy2, .., Dxn-1, Dyn;
- •2.6. Выводы к второй главе
- •3. Машина логического вывода
- •3.1. Формальное определение задачи
- •3.2. Специфика решения задач в сии
- •3.3. Управление процессом решения задачи
- •3.4. Модели эвристического поиска решений
- •3.4.1 Стратегия поиска в глубину
- •3.4.2. Стратегии перебора с отсечениями
- •3.4.2.1. Метод ветвей и границ
- •3.4.2.2. Стратегии поиска на основе эвристической функции оценки
- •3.5. Методы вывода и доказательства теорем
- •3.5.1 Механизм резолюции Робинсона
- •3.5.2. Резолюция в логике высказываний
- •3.5.2.1 Линейная резолюция вL
- •Метод линейного вывода в lЛавленда, Ковальского и Кюнера
- •Эффективная реализация
- •3.5.2.3. Метод поиска в глубину
- •3.5.2.4 Эвристики поиска в дереве
- •3.5.2.5. Семантическая резолюция
- •3.5.3 Резолюция в pl
- •3.6. Методы индуктивного вывода
- •3.6.1. Виды индукции
- •3.6.2. Индукция как вывод и индукция как метод
- •3.6.3. Правила, необходимые для систем автоматического формирования знаний
- •3.7. Дедуктивный вывод на семантических сетях
- •3.7.1. Нерезолютивные методы вывода на семантических сетях
2.2.1.3.Типизация и конкретизация понятий
Типизация -это группировка объектов на основе соответствия их интенсионалов некоторому эталону, полученный при этом класс объектов именуется типом. Процессом, обратным к типизации, является процесспорождения экземпляров.
Понятие-тип обычно выражает то общее, что присуще некоторой совокупности сущностей, причем это общее, в первую очередь, выражает однородность, однотипность сущностей и игнорирует индивидуальное отличие сущностей друг от друга, определяемые значениями признаков.
Идентифицировать определенную сущность внутри типа можно только в том случае, когда заданы значения ее признаков. Набор признаков, единственным образом идентифицирующий сущность внутри интенсионала данного типа, обычно называют ключом.
Понятие-тип можно интерпретировать как отношение эквивалентности,которое задается на экстенсионале данного понятия (отношение "быть эталоном").
Для процесса типизации должны выполняться соотношения:
intSR = intSP = int SQ. (16)
intLR = intLp = intLQ, (17)
shmR = shmP = shm Q (18)
ext R = ext P /_/ ext Q. (19)
Принадлежность сущностей одному типу позволяет переносить знания с одной сущности на другую. Сопоставление абстракции типизации с абстракцией обобщения показывает, что типизация является частным случаем обобщения. Семантически типизация позволяет выразить отношения "есть экземпляр" между понятием-сущностью и понятием-типом и абстрагироваться от различий между описываемыми экземплярами.
2.2.1.4.Ассоциация и индивидуализация понятий
Когда невозможно применить выше описанные методы для определения отношений между понятиями, используется абстракция ассоциации.
Ассоциация -это связь между двумя независимыми понятиями, при которой необходимо учесть соответствие между экземплярами сущностей, принадлежащих экстенсионалам понятий одного или разных типов.
Для ассоциации одним из основных моментов является выделение того обстоятельства, что экстенсионал понятия-ассоциации Rявляется подмножеством декартового произведения экстенсионалов исходных понятий.
ext R = extP ext Q. (21)
Связи между интенсионалами и семами для ассоциации в общем случае не определяются, однако в каждом конкретном приложении они должны быть специфицированы, например, правилами в виде хорновских дизъюнктов. Если от ассоциаций-понятий осуществляется переход к отдельным понятиям, то такой процесс называют индивидуализацией. При этом происходит абстрагирование от имеющихся связей между двумя понятиями, что позволяет рассматривать их независимо друг от друга, и следовательно, значительно упростить представление ПО.
Обычно в ассоциации различают три вида связей между отдельными сущностями 1:1,1:N,M:N.
2.3.Методы классификации
Классификация –одна из простейших регулярных структур взаимосвязей однотипных понятий. Ее значение определяется в первую очередь тем, что она задает на множестве рассматриваемых понятий однородную структуру (семантическую сеть), которая носит глобальный характер в рамках данной предметной области.
Классификация играет фундаментальную роль как логическое средство целостного описания некоторой части реального мира по тому, что предшествует этапу анализа более тонких, а потому и более частных связей между понятиями предметной области, которые должны быть выявлены при решении конкретных прикладных проблем. Она представляет системным аналитикам и разработчикам функциональных задач интеллектуальной системы целостную совокупность инвариантных для данной предметной области понятий, которые выполняют роль естественных координат для описания функциональных задач и тем самым позволяют ограничиться рассмотрением только допустимых классов сущностей без потери информации. Кроме того, увеличение степени абстракции, которое достигается при переходе от одного уровня классификационной схемы к другому, позволяет существенно повысить, выразительность спецификации предметной области, обеспечивала более ясное и более сжатое представление информации. При этом открывается возможность устанавливать связи не только между базовыми понятиями ПО, находящимися на нижнем уровне классификационной схемы, но и между понятиями верхних уровней. Это обстоятельство делает понятия, созданные в рамках классификационной схемы, гибким инструментом анализа ПО в целом.
Классификационные системы, используемые в большинстве прикладных наук, биологии, геологии, медицине, земледелии и т. д., представляют собой не что иное, как иерархию обобщения.
Классификационные структуры совместно с иерархией агрегации обеспечивают рассмотрение сущностей ПО с двух взаимодополняющих точек зрения:
с позиции взаимосвязей понятий, образованных для глобального описания ПО (внешние связи сущностей);
с позиции внутреннего строения сущностей (локальные связи).