- •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
1.7. Организация работы
В процессе функционирования СИИ можно выделить три режима: 1 - приобретения (редактирования) знаний, 2 – консультации и 3 – непосредственного решения задачи. Рассмотрим первые два режима.
В режиме редактирования знаний пользователь формирует и модифицирует базу знаний, т.е. определяет и вводит правила решения задачи (задач) для данной предметной области. Каждое правило характеризуется набором атрибутов, определяющих ее структуру. Так, если, например, атрибутами являются А.В.С....К.Е5, то примерами правил являются следующие:
IF A = a1 & B = b1 & C = c1 & ...
THEN RES = r1
IF A = a2 & B = b2 & C = c2 &
THEN RES = r2
и т.д.
Система ведет диалог, задает вопросы и дает возможные ответы в форме меню. Результат может представлять диалог, совет или некоторое числовое (символьно-числовое) выражение.
Система встроенных окон и меню, используемых в режиме редактирования, упрощает процесс работы с базой знаний. При редактировании базы знаний редактор обеспечивает следующие функции:
вставка и удаление атрибутов;
переименование атрибутов и изменение их значений;
изменение и добавление вопросов и текстов объяснения;
создание правил;
просмотр базы знаний;
поиск атрибутов и правил; и др.
Другой вариант режима редактирования - автоматическое создание базы знаний. Этот вариант характеризуется тем, что специальная программа заменяет инженера знаний с максимально возможным переносом его положительных качеств. Этот режим имеет следующие положительные черты:
в значительной мере устраняются отрицательные факторы, связанные с взаимодействием эксперта и инженера по знаниям;
систематизируется процесс ввода знаний;
появляется возможность редактировать базу знаний неограниченное число раз до тех пор, пока результат не будет удовлетворять и эксперта, и инженера по знаниям;
уменьшаются нежелательные эффекты, связанные с вводом неверной, противоречивой или синтаксически некорректной информации;
программы редактирования знаний организуют мышление эксперта в нужном направлении.
В режиме консультации СИИ осуществляет процесс решения задачи, сформулированной пользователем.
Пример. Познакомимся вкратце с организацией режима консультации в системе ExpеrtPRIZ(позднее в этом пособии эта система будет рассмотрена подробно). Прежде всего пользователь выбирает из предлагаемого меню тему консультации, например, выбирается задача по выбору скорости автомобиля в зависимости от технических и климатических данных.
Далее система задает пользователю вопрос:
"Является ли дорога ... ?"
и указывает список возможных опций-ответов:
- сухой;
- мокрой;
- скользкой.
Если пользователь выбирает опцию "сухая", то система выводит на экран текст очередного вопроса:
"Что можно сказать о видимости ? Является ли она ... ?"
- до 100 м;
- более 100 м.
Если пользователь выбирает опцию "до 100 м", то система выдает ответ:
"Рекомендуется не превышать 80 км/ч".
После завершения консультации можно просмотреть на экране дисплея возможное объяснение полученного решения задачи. Так, на экране в ответ "да" на вопрос:
"Объяснения ? (да/нет)"
будет выведено, например, следующее объяснение:
"При таких условиях длина тормозного пути не превосходит 2 - 3 м"
Процедуры. В режиме консультации системаExpertPRIZпозволяет вычислять значения одних переменных по другим, а также решать уравнения. Например, зная скорость(v)и время(t), можно записать уравнение для расстояния, пройденного за времяt:
S = v t
Процедура используется либо для вычисления объектов, либо для отыскания аналитических выражений для зависимостей между объектами.
Таким образом, в отличии от традиционных программ СИИ в режиме консультации не только исполняет предписанную последовательность операций, но и предварительно формирует задачу, а также предоставляет пользователю:
возможность вмешиваться в процесс решения;
получать объяснения полученного решения.