Искусственный интеллект

Знания: наблюдаемые, выводимы, экспертные

2.В зависимости  от характера использования решения  задач в некоторой предметной  области

-дикларотивные знания- это факты, сведения описательного характера, знания представляются множеством утверждений, не зависящих от того, где они применяются. Их исследование предполагает полное описание пространства состояний моделируемого объекта. Оно носит синтаксический характер. Вывод и поиск решения базируются на процедурах поиска в пространстве состояний. Эти процедуры учитывают специфику предметной области, т.е. ее симатику. При дикларотивной форме представления синтаксические и семантические знания в определенной мере отделены друг от друга. Это придает форме представления знаний высокую общность и универсальность.

Факты- общеизвестные в данной предметной области истины и обстоятельства.

-процедурные знания  - это полное описание пространства состояний моделируемого объекта.

Знания содержат в явном виде описание некоторых процедур. Состояние  объекта представляются  в виде набора процедур, с помощью которых обрабатываются определенный участок базы знаний. В этом случае не требуется хранение всех возможных описаний объекта, т.к. их можно сгенерировать с помощью процедур, используя первоначальное множество состояний.

Семантика объекта включается в  описание элементов базы знаний, что  делает возможным применять эффективные  процедуры поиска решения. Эффективные  потому, что исключается необходимость  обработки полного описания. Процедурные знания обеспечивают более быстрый поиск решения по сравнению с декларативными, но уступают им по возможности накопления и актуализации знаний. Процедуры знаний управления данными.

-метазнания -знание о знаниях. Содержат знания о принципах использования знаний. Метазнания в ИИС- это стратегии управления выбором и применением процедурных знаний.

3.В зависимости  от степени достоверности. В основе деления знаний в этом аспекте лежат понятия присущие знаниям (не -фактор, не-факты). Знания о предметной области (фрагмент) могут быть неполным, неточными(цифры), нечеткими (размытые количественные оценки), неоднозначными и т.д.

Группы знаний:

1-знания с определенной  достоверностью

2-знания с нечеткой  степенью достоверности относятся эвристики, описывающие приемы решения задач и базируются на опыте экспертов в данной предметной области

Эвристики- это эмпирические алгоритмы, основанные на каких-то неформальных соображениях, которые ограничивают разнообразие и обеспечивают целенаправленность поведения решающей системы. Знания основываются на опыте эксперта.

3-глубинные знания  и поверхностные

Пример о родственных  связях: Владимир является отцом Наталии, Сергей –отец Владимира (это факты).

Отец (Владимир, Наталья)

Отец (Сергей, Владимир) –это отношения

Владимир, Наталья, Сергей- константы. Используем отношение или предикат-отец

Отец (Х,У), Отец (Z,X) на основе эмпирических значений получим дед (Z,Y)

Общая закономерность выражения понятие  «дед» через понятие «отец»: дед (Z,Y):-отец(Z,X),отец(X,Y).

Имя «Владимир», взятое в отношении  нам не о чем не говорит. Это может быть любое название и т.д.Если возьмем это данное вместе с отношением, то получим знания.

Знания- это данные, взятые вместе с отношением.

Эвристики являются субъективным представлением знаний в некоторой предметной области. Выявление некоторой эвристической закономерности и включение этих правил в систему (базу) знаний экспертной системы требует выполнить следующие 4 этапа:

1-эксперт должен описать эвристический  прием (сформулировать и описать)

2-для каждой эвристики должна  быть определена сфера применения и условия ее активации в базе знаний, т.е. нужно определить события при которых связанные с эвристикой правила начинают выполняться.

3-требования сформулировать само  эвристическое правило, описав  его с помощью выбранного языка  представления знаний (ЯПЗ)

4-необходимо оценить степень  правдоподобия эвристики, которая  закладывается в базу знаний.

С точки зрения мер  возможной формализации выделяют 3 группы эвристических методов:

1-полностью формализованные (алгоритмы)

2-не формализованные на данном  уровне развития науки (эврисмы)

3-частично формализованные и  частично неформализованные (эвроритмы)

Интенсионал любого понятия- это определение этого понятия через соотнесение его с понятием более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств. Пример: мебель-это стул, шкал, стол и т.д.

Экстаксионал - это определение понятий через перечисление его конкретных приемов, т.е. понятий более низко уровня. Пример: мебель-это предмет для комфортного проживания человека.

 

==Концептуальные  свойства знаний ==

1.Внутренняя  интерпретация -это свойство позволяет соотнести данные, хранящиеся в памяти машины с их смысловым содержанием. Пример: данные хранящиеся в памяти машины могут интерпретироваться программой. Цифра 25 в машине для нас ничего не значит.

Наличие внутренней интерпретации обеспечивает возможность построения процедур, отвечающих от имени ЭВМ на вопросы человека в содержимом памяти.

Избыточность, которая  возникает в результате повторения названия полей, компенсируется за счет использования таблиц, объединяющих однотипные записи. Названия полей общие для всех записей базы указываются в заголовке ее таблицы. В настоящее время этот принцип внутренней интерпретации реализован в традиционной модели данных в реализационной БД,

2.Наличие  внутренних и внешних структур связей- это свойство основывается на структурном подходе к представлению предметной области.

Согласно этому в  объекте предметной области могут  быть выделены его части-элементы, возникает  отношение: часть-целое (вхождение); целое  часть (включение).

Объекты части не являются в обязательном порядке физическими  деталями целого. В общем случае- это качество признака, которые описывают  целое, атрибуты, внутреннюю интерпретацию  и внешнюю структуру связей.

 Эти делители позволяют строить многоуровневые иерархические отношения. Эти части объектов могут интерпретироваться независимо друг от друга, т.е. рассматриваться как элементы множества. Если взаимозависимость частей является существенной, то она должна быть отражена в базе знаний. Для этого вводятся различные систематические отношения, описывающие структуру фрагмента предметной области.

Таким образом, внешняя и внутренняя структура- это 2 компоненты структурного подхода, которые являются естественными для мышления человека.

 3.Шкалирование позволяет сопоставить и упорядочивать качественно одинаковые, но различающиеся количественно отношение объекта в предметной области.

Мера этого различия называется интенсивностью этого свойства (отношения). Шкал может быть построено очень много. Можно определить 3 параметра шкалы:

1-единичный отрезок  (цена деления)

2-начало точки отчета

3-напраление

Особенность семантической  шкалы в том, что на ней требуется  указать только направление, два  других параметра могут быть указаны  или не указаны. В зависимости  от их присутствия, отсутствия получаем целый набор шкал. Пример: температура вчера 6С, днем 8С

Если отсутствует единичный  отрезок то температура вчера 6С, сегодня теплее

Неопределенность единичного отрезка не следует трактовать абсолютно, может быть задана нечеткая метрика в сознании, которая сопровождается различными интенсивностями отношения. Пример: сегодня теплее чем вчера

Для выражения интенсивности  отношений используется специальные слова, которые называются модификаторы или размытые квантификаторы Пример: больше, меньше, выше, ниже и т.п.

Эти квантификаторы могут  быть упорядочены.

Оппозиционные шкалы, которые  выражаются словами антонимами.

Интеграция базовых  оппозиционных шкал образует так  называемое многомерное семантическое  пространство, точки которого соответствуют точным понятиям, а расстояния между ними семантическим дистанциям.

4. активность знаний выражается делением знаний на декларативные и процедурные. Активными знаниями, порождающие новые знания является процедурная составляющая, а декларативная часть используется в качестве хранилища фактических сведений.

Специалисты отмечают, что  такой подход деления является недостатком.

В процессе функционирования ИнтСистем, зан6ия активны  в следующих случаях.

1-при поступлении в  систему новых знаний, при этом должна осуществляться их верификация на предмет согласованности новых знаний с уже имеющейся информацией на предмет непротиворечивости. Если знания противоречат, должны быть сформулированы уточняющие запросы или знания должны быть отвергнуты.

Пример: яблоко (сладкое кислое) но не соленое

2- знания должны быть  активны, когда ищется ответ  на внешний запрос в случае отсутствия в базе знаний соответствующих новых знаний (релевантных), то используется механизм вывода знаний, которое требуется для ответа на вопрос, в которых присутствует обращение к структурам обращения БД.

3-когда знания должны  быть и могут быть активными  – это в ходе автономного  функционирования инт.системы и  выполняется их корректировка

А) когда выявляется устаревание  знания, сведения и выполняется корректировка

Б) когда выполняется  неполнота знаний

С) когда выполняется  сомнительные семантические структуры, производится их предобразование с  целью расширения скрытых в них  прочтений

4-когда осуществляется  оптимизация представлений знаний  в базе знаний

 

База  знаний - основа любой интеллектуальной системы, и вместе с БЗ в системе должен присутствовать механизм вывода решений. Две компоненты оперируют интеллектуальные характеристики системы: способность хранить знания о чем либо, и умение оперировать этими знаниями.

Для более развитых систем необходимая компонента- обучаться, т.е. приобретать новые знания, расширять  их и корректировать их в соответствии с изменяющимися ситуациями.

Прежде чем приступить к реализации и проектированию БЗ, разработчику следует решить ряд проблем, связанных с выделением тех задач, которые будут решаться в процессе корректировки БЗ. В частности нужно решить проблему 3-4-5 стадии данных: определение, концептуализация и определение структуры, и решение вопроса о представлении знаний.

Если вопрос о целесообразности построения интеллектуальной системы в данной предметной области  решен, то должны быть выполнены следующие  действия:

1.изучение предметной  области, определены объекты,  задачи, цели, т.е. другими словами  что представить в предметной области и для чего представить

2.определение понятий  знания в контексте данной  предметной области (логический  вывод)

3.выявление источников  знаний, активная работа с источниками  знаний

Количество  и содержание и последовательность действий может меняться. Это зависит от многих факторов: сложности предметной области, сложности целей, определенность и структурированность знаний.

На основе исследования проблемной области и характера  знаний пространства состояний с  целью выбора метода структуризации знаний и метода поиска решений необходимо провести верификацию (проверку) знаний, которые вводим и предполагаем ввести в систему. далее>

Далее  должны определить способ структуризации знаний.

Знания  могут быть представлены разными  моделями: сетевой, реализационной, иерархической, фреймовой, логической, продукционной

На основе знаний определяют структуру БЗ. далее>

Определение характера  взаимодействия структурных частей БЗ, а также взаимодействие ее с  другими частями интеллектуальной системы в процессе поиска решения. далее>

Идет подготовка к  заложению БЗ. Количество

Разработка БЗ, выбор  ее структуры, способ представления, работа с экспертом является важной задачей  при проектировании систем.

Определение понятия знаний в контексте предметной области.

Знания представляют описания объектов, элементов, явлений, связей, отношений между элементами и между явлениями, кроме того процедуры и операции, которые определяют знания в определенных ситуациях.

При поиске решения задачи и реализации механизма вывода описание знаний нередко представляются в виде правил, которые инициализируются при определенных условиях. Т.к. предметные области, где возможно использовать интеллектуальные системы разнообразны, классифицировать все знания, которые используются по сути дела не предполагается возможным.