Файл: Макарова_Информатика_2000.doc

Идея создания роботов исключительно древняя. Само слово появилось в 20-х гг. Его автор – чешский писатель Карел Чапек. Со времени создания сменилось несколько поколений роботов.

Роботы с жесткой схемой управления. Практически все современные промышленные роботы принадлежат к первому поколению. Фактически это программируемые манипуляторы.

Адаптивные роботы с сенсорными устройствами. Есть образцы таких роботов, но в промышленности они пока не используются.

Самоорганизующиеся, или интеллектуальные, роботы. Это конечная цель развития робототехники. Основная проблема при создании интеллектуальных роботов – проблема машинного зрения.

В настоящее время в мире изготавливается более 60 тыс. роботов в год.

Специальное программное обеспечение

В рамках этого направления разрабатываются специальные языки для решения задач невычислительного плана. Эти языки ориентированы на символьную обработку информации – LISP, PROLOG, SMALLTALK, РЕФАЛ и др. Помимо этого создаются пакеты прикладных программ, ориентированные на промышленную разработку интеллектуальных систем, или программные инструментарии искусственного интеллекта, например KEE, ARTS[10]. Достаточно популярно создание так называемых пустых экспертных систем, или "оболочек", – EXSYS, M1 и др., в которых можно наполнять базы знаний, создавая различные системы.

Обучение и самообучение

Активно развивающаяся область искусственного интеллекта. Включает модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения данных. Включает обучение по примерам (или индуктивное), а также традиционные подходы распознавания образов.

ДАННЫЕ И ЗНАНИЯ

При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос – что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых ЭВМ. Можно предложить несколько рабочих определений, в рамках которых это становится очевидным.

Данные – это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства.

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

данные как результат измерений и наблюдений;

данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);

модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

данные в компьютере на языке описания данных;

базы данных на машинных носителях.

Знания связаны с данными, основываются на них, но представляют результат мыслительной деятельности человека, обобщают его опыт, полученный в ходе выполнения какой-либо практической деятельности. Они получаются эмпирическим путем.

Знания – это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным:

знания в памяти человека как результат мышления;

материальные носители знаний (учебники, методические пособия);

поле знаний - условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;

знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы – см. далее);

базы знаний.

Часто используются такие определения знаний:

знания – это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.

Существует множество способов определять понятия. Один из широко применяемых способов основан на идее интенсионала. Интенсионал понятия – это определение через понятие более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств. Этот способ определяет знания. Другой способ определяет понятие через перечисление понятий более низкого уровня иерархии или фактов, относящихся к определяемому. Это есть определение через данные, или экстенсионал понятия.

Пример 16.1. Понятие "персональный компьютер". Его интенсионал: "Персональный компьютер – это дружественная ЭВМ, которую можно поставить на стол и купить менее чем за $2000 - 3000".

Экстенсионал этого понятия: "Персональный компьютер – это Mac, IBM PC, Sinkler...".

Для хранения данных используются базы данных (для них характерны большой объем и относительно небольшая удельная стоимость информации), для хранения знаний – базы знаний (небольшого объема, но исключительно дорогие информационные массивы). База знаний – основа любой интеллектуальной системы.

Знания могут быть классифицированы по следующим категориям:

поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области;

глубинные - абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и процессы в предметной области.

Современные экспертные системы работают в основном с поверхностными знаниями. Это связано с тем, что на данный момент нет адекватных моделей, позволяющих работать с глубинными знаниями.

Кроме того, знания можно разделить на процедурные и декларативные. Исторически первичными были процедурные знания, т.е. знания, "растворенные" в алгоритмах. Они управляли данными. Для их изменения требовалось изменять программы. Однако с развитием искусственного интеллекта приоритет данных постепенно изменялся, и все большая часть знаний сосредоточивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типы данных), т.е. увеличивалась роль декларативных знаний.

Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму, т.е. знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному и понятных неспециалистам.

Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:

продукционные;

семантические сети;

фреймы;

формальные логические модели.

МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ

Продукционная модель

Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).

Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а под действием – действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).

При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. Чаще всего вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения – к данным). Данные – это исходные факты, на основании которых запускается машина вывода – программа, перебирающая правила из базы.

Пример 16.2. Имеется фрагмент базы знаний из двух правил:

П1: Если "отдых – летом" и "человек – активный", то "ехать в горы".

П2: Если "любит солнце", то "отдых летом".

Предположим, в систему поступили данные – "человек активный" и "любит солнце".

Прямой вывод – исходя из данных, получить ответ.

1-й проход.

Шаг 1. Пробуем П1, не работает (не хватает данных "отдых – летом").

Шаг 2. Пробуем П2, работает, в базу поступает факт "отдых – летом".

2-й проход.

Шаг 3. Пробуем П1, работает, активируется цель "ехать в горы", которая и выступает как совет, который дает ЭС.

Обратный вывод – подтвердить выбранную цель при помощи имеющихся правил и данных.

1-й проход.

Шаг 1. Цель – "ехать в горы": пробуем П1 – данных "отдых – летом" нет, они становятся новой целью, и ищется правило, где она в правой части.

Шаг 2. Цель "отдых – летом": правило П2 подтверждает цель и активирует ее.

2-й проход.

Шаг 3. Пробуем П1, подтверждается искомая цель.

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.

Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход (язык OPS 5 [8]; "оболочки" или "пустые" ЭС – EXSYS [10], ЭКСПЕРТ [2]; инструментальные системы ПИЭС [11] и СПЭИС [3] и др.), а также промышленных ЭС на его основе (ФИАКР [8]) и др.

Семантические сети

Термин семантическая означает смысловая, а сама семантика – это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, т.е. наука, определяющая смысл знаков.

Семантическая сеть – это ориентированный граф, вершины которого – понятия, а дуги – отношения между ними.

Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения – это связи типа: "это" ("is"), "имеет частью" ("has part"), "принадлежит", "любит". Характерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:

класс – элемент класса;

свойство – значение;

пример элемента класса.

Можно ввести несколько классификаций семантических сетей. Например, по количеству типов отношений:

однородные (с единственным типом отношений);

неоднородные (с различными типами отношений).

По типам отношений:

бинарные (в которых отношения связывают два объекта);

n-арные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий).

Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:

связи типа "часть-целое" ("класс-подкласс", "элемент-множество" и т.п.);

функциональные связи (определяемые обычно глаголами "производит", "влияет"...);

количественные (больше, меньше, равно...);

пространственные (далеко от, близко от, за, под, над ...);

временные (раньше, позже, в течение...);

атрибутивные связи ( иметь свойство, иметь значение...);

логические связи (и, или, не) и др.

Проблема поиска решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, соответствующей поставленному вопросу.

Пример 16.3. На рис. 16.1 изображена семантическая сеть. В качестве вершин – понятия: Человек, Иванов, Волга, Автомобиль, Вид транспорта, Двигатель.

Рис. 16.1. Семантическая сеть

Основное преимущество этой модели – в соответствии современным представлениям об организации долговременной памяти человека. Недостаток модели – сложность поиска вывода на семантической сети.

Для реализации семантических сетей существуют специальные сетевые языки, например NET[12] и др. Широко известны экспертные системы, использующие семантические сети в качестве языка представления знаний – PROSPECTOR, CASNET, TORUS [8, 10].

Фреймы

Фрейм (англ. frame – каркас или рамка) предложен М. Минским в 70-е гг. как структура знаний для восприятия пространственных сцен. Эта модель, как и семантическая сеть, имеет глубокое психологическое обоснование.

Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. В психологии и философии известно понятие абстрактного образа. Например, слово "комната" вызывает у слушающих образ комнаты: "жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м² ". Из этого описания ничего нельзя убрать (например, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату), но в нем есть "дырки", или "слоты", – это незаполненные значения некоторых атрибутов – количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др.

Смотрите также файлы

Лермонтов.doc

Лекция FrontPage.doc

Курсовая.docx

курсовая сцен.мастерство.doc

КУРСОВАЯ КАМНЕРЕЗЫ.doc

Файл: Макарова_Информатика_2000.doc

Смотрите также файлы

Информация

Списки файлов

Дополнительно