- •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
2.4.3. Последовательные процессы
События отличаются от других понятий мгновенным характером свершения и привязкой к моменту времени. Употребление временных меток для событий позволяет ввести специфичные только для событий отношения.
Пусть событие evпринадлежит множеству Ev,а момент времени t –множеству Т, тогда между событиями и моментами времени можно установить соответствие: Ev Т, состоящее в приписывании событиюev Ev момента времени tТ. Так как для элементов множества Т определено отношение полного порядка, то с помощью соответствия оно может быть задано и для элементов множества Ev.При таком способе определения порядка для событийev Evмы имеем дело с так называемой абсолютной временной шкалой. Но кроме абсолютных шкал могут использоваться относительные шкалы, когда за начальную точку отсчета принимается момент времени наступления некоторого события, используемого в описании данного фрагмента действительности. В этом случае можно определить взаимный порядок событий без привлечения конкретных значений моментов времениt. Так, в предложении «После того как студент Петров пришел домой с занятий в институте, он отправился в кино» можно выделить события:
ev1– событие, заключающееся в том, что студент Петров приходит домой с занятий в институте,
ev2– событие, заключающееся в том, что студент Петров идет в кино, и явное указание на относительный порядок этих событий с помощью операции ПОСЛЕ, которую можно определить выражением
ПОСЛЕ (U, V) ВРЕМЯ (U) & ВРЕМЯ (V) & БОЛЬШЕ (U, V),
где переменные U, V -события.
Аналогично могут быть определены на событиях отношения
ОДНОВРЕМЕННО (U, V) ВРЕМЯ (U) & ВРЕМЯ (V) & РАВНО (U, V),
ДО (U, V) ВРЕМЯ (U) & ВРЕМЯ (V) & МЕНЬШЕ (U, V).
Таким образом, для событий кроме отношений агрегации и обобщения могут быть введены дополнительные отношения ОДНОВРЕМЕННО, ДО и ПОСЛЕ и т. д., связанные с привязкой событий к временной шкале.
Некоторая упорядоченная во времени совокупность событий называется процессом.Последовательное использование относительной упорядоченности событий позволяет, в частности, формально ввести логический вывод на событиях.
Можно выделить три класса процессов: последовательные, рекурсивные и ветвящиеся.
Если ev –событие, а –процесс, то, следуя системе обозначений, предложенной Ч. Хоаром в работе, можно записать выражение(ev ), которое описывает тот факт, что сначала наступает событие ev,а затем выполняется процесс, т.е. операция отражает отношение следования между некоторым событием и процессом. Событие evназывается префиксом.
Пусть процесс определен выражением (ev1ev2 ) =(ev ).
Событие ev,заключающееся в том, что сначала наступает событие ev1,а затем событиеev2, назовемследованиеми будем обозначать выражениемev=seq(ev1, ev2).Тогда семантика следования определяется тем, что вначале осуществляется отображение, определяемое интенсионалом события ev1
intsev1 : D D1.
а затем отображение, определяемое интенсионалом события ev2,
intsev2: D1 D2,
т. е. при последовательном наступлении событий интенсионал результирующего события evопределяется композицией интенсионалов событий ev1и ev2
intsseq (ev1, ev2) = intsev1 intsev2.
Если интенсионалы событий ev1 и ev2 определить логическими формулами
intLev1 = Рrе (ev1) Post (ev1),
intLev2 = Рrе (ev2) Post (ev2) и учесть, что для последовательных событий справедливо соотношение
Рrе (ev2) = Post (ev1), то для интенсионала события ev = seq (ev1, ev2) будем иметь
intLseq (ev1, ev2) = Рrе (ev1) – Post (ev2).
Конструкцией, моделирующей последовательные процессы в языках программирования, является выполнение операторов.