Базы знаний и экспертные системы

БАЗЫ ЗНАНИЙ И
ЭКСПЕРТНЫЕ
СИСТЕМЫ
ПРЕДПОСЫЛКИ РАЗВИТИЯ И
ПОНЯТИЕ ИСКУССТВЕННОГО
ИНТЕЛЛЕКТА
В реальном мире возникают самые разнообразные
проблемы.
Современным
ЭВМ
соответствуют
проблемы
со
сравнительно простым жизненным циклом решения:
o описание проблемы;
o формализация;
o анализ;
o применение средств обработки;
o получение искомого результата.
Недетерминированные проблемы
– проблемы, которые не
ограничиваются однократным процессом обработки.
Такие проблемы характеризуются:
o нечеткая постановка или неполные исходные данные;
o отсутствие точного алгоритма решения задачи;
o огромное число возможных исходов, подлежащих анализу;
o невозможность формализации задачи;
o существенное
использование механизмов индукции и
других нетрадиционных логических исчислений.
Понятие ИИ подразумевает научный анализ и
автоматизацию интелектуальных функций человека.
Начало развития науки об ИИ может быть датировано
1956г - годом создания первой экспертной системы
"Логик-Теоретик" Аллена Ньюэлла.
Классическое толкование понятия интеллекта было
предложено Тьюрингом.
СТИМУЛ
Система восприятия
Органы
чувств
Познавательная обработка
информации
Буферная
зона
Долговременная
память
Система
управления
Кратковременная
память
Исполнительная система
Буферная
зона
Мышцы
РЕАКЦИЯ
ПОНЯТИЕ ЭКСПЕРТНОЙ
СИСТЕМЫ И БАЗЫ ЗНАНИЙ
Экспертная система
- это компьютерная программа,
которая моделирует рассуждения человека - эксперта в
некоторой определенной области и использует для этого
БЗ, содержащую факты и правила об этой области и
некоторую процедуру логического вывода.
Компонентами ЭС являются: база знаний и механизм
вывода.
База знаний - это совокупность знаний, описанных с
использованием выбранной формы их представления. Для
представления знаний используется та или иная модель
знаний, зависящая от особенностей решаемой задачи.
Механизм вывода - это способ манипулирования знаниями
при решении прикладных проблем. Стратегия, реализуемая
механизмом вывода, связана с используемой моделью
знаний. Эта стратегия достаточно универсальная и часто
базируется на эвристических правилах и эмпирических
(почерпнутых из опыта) принципах решения, используемых
специалистами.
Для реализации ЭС необходимо:
 определить область задач, возлагаемых на систему;
 получить знания у экспертов;
 формализовать знания эксперта в виде компьютерных
описаний и правил;
 разработать программный интерфейс с пользователем ЭС;
 разработать механизм приобретения знаний;
 организовать систему объяснений.
С функциональной точки зрения все множество ЭС
можно разделить на категории:
• системы интерпретации;
• системы диагностики и ремонта;
• системы планирования и проектирования;
• системы управления и контроля;
• прогнозирующие ЭС;
• ЭС обучения.
ПОНЯТИЯ «ЗНАНИЕ»,
«ФАКТ», «ПРАВИЛО»,
«МЕТАЗНАНИЯ»
Знаниями
называют хранимую (в компьютере)
информацию, формализованную в соответствии с
определенными структурными правилами, которую
компьютер может автономно использовать при решении
проблем с помощью логических выводов.
Отличием знаний от данных является наличие у
знаний избыточных возможностей по сравнению с
данными.
Перечислим свойства "знаний", которые отличают их
от "данных":
• внутренняя интерпретируемость;
• рекурсивная структурированность;
• взаимосвязь единиц (связность);
• знания
образуют семантические пространства с
метрикой;
• активность знаний;
• функциональная целостность;
• независимость;
Знания
Факты
Правила
Метазнания