11
Интеллектуальная система, основанная на знаниях включает в себя:
- Базу
знаний:
- Формализованные
знания, упорядоченные и закреплённые
на материальном носителе
- Формализованные
метазнания, включая знания о достоверности
источников знаний
- Программное
обеспечение,
обеспечивающее:
- доступ к
знаниям
- пополнение
знаний (обучение)
- использование
знаний для решения практических задач
Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ
12
Семантическая сеть
Семантическая
сеть - иной подход к представлению знаний,
который основан на изображении понятий
(сущностей) с помощью точек (узлов) и отношений
между ними с помощью дуг на плоскости.
Семантические
сети способны отображать структуру
знаний во всей сложности их
взаимосвязей, увязать в единое
целое объекты и их свойства.
В качестве
примера может быть приведена
часть семантической сети, относящейся
к понятию «фрукты».
Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ
13
Семантическая сеть (пример)
Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ
14
Фреймы
Фреймовая
система имеет все свойства, присущие
языку представления знаний, и одновременно
являет собой новый способ обработки информации.
Слово
«фрейм» в переводе с английского
языка означает «рамка».
Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ
15
Фреймы (2)
Фрейм
является единицей представления
знаний об объекте, которую можно
описать некоторой совокупностью
понятий и сущностей.
Фрейм
имеет определенную внутреннюю
структуру, состоящую из множества
элементов, называемых
слотами.
Каждый
слот, в свою очередь, представляется
определенной структурой данных,
процедурой, или может быть связан
с другим фреймом.
Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ
16
Фреймы (пример)
Обезьяна
:
Фрейм аналогии
Нет
:
Хвост
1 - 200 кг
:
Масса
30-220 см
:
Рост
Голова, шея, руки,
ноги,...
:
Структурный
элемент
Животное
:
Класс
Фрейм:
человек
Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ
17
Особенности машинного представления знаний
- Внутренняя
интерпретируемость. Обеспечивается
наличием у каждой информационной единицы
своего уникального имени, по которому
система находит ее для ответа на запросы,
в которых это имя упомянуто.
- Структурированность.
Информационные единицы должны обладать
гибкой структурой, для них должен выполняться
«принцип матрешки», т.е. вложенности одних
информационных единиц в другие, должна
существовать возможность установления
соотношений типа «часть - целое», «род
- вид», «элемент - класс» между отдельными
информационными единицами.
- Связность.
Должна быть предусмотрена возможность
установления связей различного типа
между информационными единицами, которые
бы характеризовали отношения между информационными
единицами. Эти отношения могут быть как
декларативными (описательными), так и
процедурными (функциональными).
Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ
18
Особенности машинного представления знаний (2)
- Семантическая
метрика. Позволяет устанавливать ситуационную
близость информационных единиц, т.е. величину
ассоциативной связи между ними. Такая
близость позволяет выделять в знаниях
некоторые типовые ситуации, строить аналогии.
- Активность.
Выполнение действий в интеллектуальной
системе должно инициироваться не какими-либо
внешними причинами, а текущим состоянием
представленных в системе знаний. Появление
новых фактов или описание событий, установление
связей должны стать источником активности
системы.
Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ
19
Формализм как средство представления знаний
- Формализм
– это формальная система, используемая
в качестве средства представления знаний
- Формализм
включает:
- языковой
(изобразительный) компонент
- процедурный
(алгоритмический, вычислительный) компонент
- аксиоматика
и продукционные правила, модели рассуждений
над знаниями
Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ
20
Моделирование рассуждений
Рассуждение
- один из важнейших видов мыслительной
деятельности человека, в результате которого
он формулирует на основе некоторых предложений,
высказываний, суждений новые предложения,
высказывания, суждения.
Действительный
механизм рассуждений человека
остается пока недостаточно исследованным.
Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ
21
Моделирование рассуждений (2)
Человеческим
рассуждениям присущи:
- неформальность,
- нечеткость,
- нелогичность,
- широкое использование
образов, эмоций и чувств, что делает чрезвычайно
трудными их исследование и моделирование.
К настоящему
времени лучше всего изучены
логические рассуждения и разработано
много механизмов дедуктивных
выводов, реализованных в различных
интеллектуальных системах, основанных
на представлении знаний с
помощью логики предикатов 1-го
порядка
Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ
22
- Исчисление
предикатов первого порядка
- применяется
- в диагностических
и советующих экспертных системах (ЭС)
- в системах
компьютерного перевода текстов
- для реализации
символьных преобразований
- аналитическое
решение уравнений
- аналитическое
упрощение выражений
- аналитическое
интегрирование и дифференцирование и
т.п.
- в качестве
метаязыка
- в системах,
требующих определения специализированных
формальных систем для представления
специфических знаний
- программная
реализация
- непроцедурный
язык программирования Prolog
- оболочки
ЭС
- автоматизация
обучения проблематична
- как правило,
формализация знаний выполняется человеком
– инженером по знаниям