Знания

Модели знаний и экспертные системы

Лекция №1

Основные понятия 2

1.1. Знания 2

1.2. Модели представления знаний 3

1.2.1. Исчисления предикатов первого порядка 4

1.2.2. Продукционные правила 5

1.2.3. Программы 7

1.2.4. Семантические сети 8

1.2.5. Фреймы 10

Вопросы 12

Лекция №2

Функциональная структура 13

Вывод в прямом направлении 16

Вывод в обратном направлении 17

Вопросы 20

Лекция №3

Программные языки, среды и инструментальные средства разработки экспертных систем 21

Разработка экспертных систем 24

Вопросы 27

Лекция №4

Проблемы приобретения (извлечения) знаний 28

Основные типы экспертных систем 29

Вопросы 33

Лекция № 1

Основные понятия

Знания.

Термин «знание» столь же привычен для работ в области Искусственного интеллекта, как термин «данные» для работ в области программирования. Последовательное развитие структур данных привело к их качественному изменению, позволившему перейти от данных к знаниям. Этот переход знаменует определенный этап развития математического обеспечения ЭВМ. Можно отметить, по крайней мере, три особенности знаний, которыми они отличаются от данных:

- интерпретируемость - содержательная интерпретация данных, помещенных в ячейку памяти, невозможна и реализуется лишь при работе программы с этими данными. В отличие от данных всегда имеется возможность интерпретации знаний, т. е. в них явном виде указаны связи единиц информации и ЭВМ может сформулировать необходимые ответы на любые вопросы, в которых в явной форме говорится об отношениях, зафиксированных во введенной в память информации;

- наличие классифицирующих связей, т. е. возможность установить связь между отдельными единицами знаний, которые отражают характер их взаимоотношений, что невозможно между данными. Например: можно устанавливать связи между знаниями, относящимися к элементу некоторого множества, и знаниями об этом множестве которые позволяют хранить информацию, одинаковую для всех элементов этого множества, записанную однократно. При необходимости, эта информация передается описанию любого элемента множества. Существует несколько видов классифицирующих связей: родовидовые, элемент-класс, класс-подкласс, тип-подтип, ситуация - подситуация и т. п. При этом наследование информации между знаниями, связанными классифицирующими отношениями, происходит за счет самой формы представления информации в памяти;

- наличие ситуативных отношений, т. е. связей определяющих ситуативную совместимость тех или иных знаний, хранимых в памяти. С помощью этих связей определяются самые разнообразные отношения типа: одновременно быть в одной области пространства, быть в аварийной ситуации и т. п., что позволяет строить процедуры, выявляя при этом противоречивые или несовместимые в рамках одного описания знаний. Подробные процедуры невозможно или очень трудно реализовать при хранении массивов данных.

Кроме этих трех основных отличий знаний от данных можно указать еще на возможность построения специальных процедур пополнения, имеющихся в системе знаний, процедур обобщения, позволяющих вводить классифицирующие связи и ряда других процедур.

Подобно данным, хранящимся в базе данных, знания хранятся в базе знаний (БЗ). Для БЗ можно рассматривать такие составляющие, как способ описания знаний в БЗ, способ преобразования знаний в БЗ за счет специальных процедур, как бы встроенных в БЗ, и способ общения пользователя с БЗ, опирающийся на специальные процедуры преобразования концептуальных описаний пользователя во внутренние представления БЗ. В связи с этим говорят о моделях представления знаний, моделях преобразования знаний и моделях общения с базами знаний.

Поиск по сайту: