Представление знаний в интеллектуальных системах

Представление знаний 
в интеллектуальных системах 

Лекция 10

АХТП

Гаврилов А.В.                                        НГТУ, каф. АППМ 

2  

• Корпоративные  информационные системы

ERP- и CRM-  системы 
 

1.1 Учет

1..2. Планирование

1.3. Прогноз

1.4. Анализ  данных

1.5.Диагностика

1.6.Оценка

1.7.Безопасночть

1.8. Управление  знаниями (хранилища данных и  знаний)

1.9.Документо-оборот

1.10. Моделирование  бизнес-процессов 
 
 

2.1.Диагностика

2.2.Управление

2.3.Мониторинг

2.4.Безопасность 
 

3.Роботы 
 

2.Управление  технологическими процессами  
 

3.1.Зрение

3.2.Распознавание  речи и ЕЯ

3.3.Другие сенсорные  подсистемы

3.4.Навигация

3.5.Взаимодействие  роботов между собой

3.6.Планирование

3.7.Диагностика

3.8.Синтез речи

3.9.Управление  приводами 
 

4.Советующие  системы 
 

5.Извлечение  данных и знаний 
 

6.Проектирование 
 

4.1.Идентификация  ситуации/ объекта

4.2.Диагностика

4.3.Прогноз

4.4.Мониторинг

4.5.Оценка (риска,  стоимости и т.п.) 
 

5.1.Анализ данных

5.2.Анализ документов

5.3.Поиск по  смыслу в документах

5.4.Поиск по  смыслу в Internet

5.5.Доступ к  БД на ЕЯ

5.6.Распознавание  текста (OCR)

5.7.Перевод 

0. Инструментарий

• Языки программирования
• Средства для создания экспертных систем
• Средства для создания хранилищ данных и знаний
• Средства для создания нейронных сетей и включения их в приложения
• Средства для экспериментов
• С нейронными сетями
• С роботами

 
 
 

7.Игры и обучающие  программы 

7.1.Стратегии

7.2.Имитаторы

7.3.Action

7.4.Тесты и  тренажеры

7.5.Электронные.учебники

7.6. Электронный  собеседник,

виртуальная  личность 

Классификация  задач, использующих  ИИ 

Это - попытка  классификации всех задач

информатизации, в которых применяются

или могут  применяться технологии ИИ.

0-й раздел  - задачи, решаемые не для  конечных

пользователей, а для разработчиков интеллектуальных

систем.

Таблица создана  на основе анализа существующих

на рынке программных  продуктов. 
 

6.1.Конфигури-рование

6.2.Выбор комплектации

6.3.Оценка проекта 

Гаврилов А.В.                                        НГТУ, каф. АППМ 

3  

Представление знаний в системах искусственного интеллекта 

Основной  особенностью интеллектуальных  систем является то, что они основаны на знаниях, а вернее, на некотором их представлении.

Знания здесь понимаются как хранимая информация, формализованная в соответствии с некоторыми правилами, которую ЭВМ может использовать при логическом выводе по определенным алгоритмам.

Наиболее  фундаментальной и важной проблемой  является описание смыслового  содержания проблем самого широкого  диапазона, т.е. должна использоваться  такая форма описания знаний, которая гарантировала бы правильную  обработку их содержимого по  некоторым формальным правилам. Эта проблема называется проблемой представления знаний.

Гаврилов А.В.                                        НГТУ, каф. АППМ 

4  

Методы представления знаний 

В настоящее  время наиболее используемые  подходы к представлению знаний в интеллектуальных системах:

• Методы инженерии знаний, ориентированные на формализацию знаний:
• логические модели, в том числе продукционные;
• семантические сети;
• фреймы;
• Методы, ориентированные на обучение:
• нейронные сети;
• байесовские сети (условные вероятности)

Гаврилов А.В.                                        НГТУ, каф. АППМ 

5  

Другая классификация методов представления знаний 

• Логические
• Эвристические
• Нейронные сети
• Вероятностные

Гаврилов А.В.                                        НГТУ, каф. АППМ 

6  

Логические 

• Логика  предикатов 1-го порядка
• Модальные логики
• Нечеткие логики
• Псевдофизические логики
• Дескрипторная логика

Гаврилов А.В.                                        НГТУ, каф. АППМ 

7  

Эвристические 

• Правила-продукции
• Семантические сети
• Фреймы

Гаврилов А.В.                                        НГТУ, каф. АППМ 

8  

Продукционная модель 

Продукционные  правила - наиболее простой способ, представления знаний. Он основан на представлении знаний в форме правил, структурированных в соответствии с образцом «ЕСЛИ - ТО». Часть правила «ЕСЛИ» называется посылкой, а «ТО» - выводом или действием. Правило в общем виде записывается так:

ЕСЛИ  A1, A2, ...,An, ТО В.

Такая  запись означает, что «если все  условия от A1 до Аn являются истинными, то В также истинно» или «когда все условия от А1 до Аn выполняются, то следует выполнить действие В».

Рассмотрим  правило

ЕСЛИ   (1)   у является отцом х

          (2)   z является братом у

ТО    z является дядей х

Гаврилов А.В.                                        НГТУ, каф. АППМ 

9  

Продукционная модель (2) 

Знания, представленные в интеллектуальной  системе, образуют базу знаний.

В интеллектуальную  систему входит также механизм выводов, который позволяет на основе знаний, имеющихся в базе знаний, решать задачи, для которых построена система, и получать новые знания.

Гаврилов А.В.                                        НГТУ, каф. АППМ 

10  

Продукционная модель (пример) 

Положим, что в базе знаний вместе  с описанным выше правилом  содержатся и такие знания:

ЕСЛИ   (1)  z является отцом х

          (2)  z является отцом у

          (3)  х и у не являются одним и тем же человеком

ТО   х и у являются братьями  

Иван  является отцом Сергея 

Иван  является отцом Павла 

Сергей  является отцом Николая

Следовательно  Павел является дядей Николая  

Гаврилов А.В.                                        НГТУ, каф. АППМ