Архів якісних рефератів

Знайти реферат за назвою:         Розширений пошук

Меню сайту

Головна сторінка » Інформатика, програмування

Відповіді на питання з предмету "програмне забезпечення інтелектуальних систем" (шпора)

1. Поняття інтелектуальної системи; їх властивості

Приклади ІС.

2. Основні компоненти ІС; їх функції.

3. Класифікація ІС за типами задач.

4. Два підходи до утворення ІС.

5. Етапи розробки інтелектуальних систем.

6. Формування понять у людини.

7. Поняття предметної області.

8. Типи об'єктів предметної області.

9. Поняття проблемної області.

10. Типи знань про предметну область.

11. Спеціальні та загальні знання предметної області.

12. Декларативні та процедурні знання.

13. Статичний та динамічний методи розв'язку задач.

14. Властивості знань.

15. Метод шкалування. Типи шкал. Застосування шкал.

16. Семантичний простір Ч. Осгуда.

17. Активність знань. Поняття умовиводу.

18. Знання про проблемну область; їх властивості.

19. Порівняльна характеристика предметної і проблемної області.

20. Відношення AKO та ISA. Каузальні зв'язки.

21. Знання та дані.

22. Етап ідентифікації. Ідентифікація колективу розроблювачів.

23. Ідентифікація проблеми.

24. Етап концептуалізації. Поняття концептуальної схеми проблемної області. Вміст фактів концептуальної схеми та зв'язки між ними.

25. Використання AKO, ISA та каузальні зв'язки при створенні концептуальної схеми.

26. Поняття та екземпляри понять.

1. Поняття інтелектуальної системи; їх властивості

Приклади ІС.

Інтелектуальна діяльність людини це - пізнання навколишнього світу та застосування одержаних знань для розв'язку практичних задач. Системи, що виконують певну інтелектуальну діяльність, вміють самі набувати знання, та утворювати алгоритми відповідно задачі, називають інтелектуальними системами, скорочено ІС. До таких систем відносять: експертні системи, навчальні системи, системи прийняття рішень, системи керування роботою об'єктів(наприклад: роботами, космічними супутниками, автоматичними підприємствами, складними процесами), і т.п. .

2. Основні компоненти ІС; їх функції.

1 Компонент ведення знань. Програмне забезпечення компонента вміє поповнювати знання; шукає і обирає необхідні інформаційні одиниці із всієї структури знань. Компонент виводу нових знань на існуючих знаннях. Компонент може використовувати логічний вивід або інший тип виводу. Наприклад, умовивід людини. Компонент одержання інформації з навколишнього середовища. Компонент вводить дані, знаходить закономірності в даних при фіксованих умовах середовища і формує одиниці знань. Покажемо, що закономірності залежать від умов на прикладі. При нормі атмосферного тиску вода закипає при температурі 1000 . У горах атмосферний тиск нижче і тому вода закипає при нижчий температурі. З прикладу видно, що закономірність залежить від умов. Компонент ведення діалогу на природній мові для діалогових ІС. В такий компонент входять: компонент розуміння змісту речень природною мовою; компонент інтерпретації змісту речення в поняття знань; компонент генерації змісту речення; компонент синтезу речення природною мовою. Компонент аналізу тексту задачі. Виявляє зміст задачі: вхідні дані, що треба зробити. Компонент створення алгоритмів розв'язку задачі. Компонент знаходить і адаптує до задачі алгоритми, що зберігаються у базі знань. Якщо таких алгоритмів немає то утворює нові алгоритми. Далі ми розглянемо можливі методи створення алгоритмів та компоненти, що їх реалізують. Компонент декомпозиції формалізованого змісту задачі. Декомпозиція задачі(редукція) означає розбивання задачі на під задачі. Розбивання виконується до тих пір, поки під задачі можна буде розв'язати базовими процедурами системи. Розв'язок задачі складається з розв'язку під задач. Вказаний метод реалізує алгоритм розвязку задачі на основі базових процедур. Компонент формування алгоритму методом продукцій. Компонент має системи продукцій(системи правил типу „якщо А, то В”) для певних типів задач. Система продукцій обирається залежно від типу задачі. Алгоритм розв'язку задачі формується з дій продукцій. Продукція обирається залежно від умов її виконання. Кожна продукція змінює умови вибору продукцій і тим самим впливає на вибір наступної продукції. Компонент формування програм(функцій, процедур). Компонент автоматично формує процедури або функції відповідно певному алгоритму та ініціює їх. У штучному інтелекту існує напрям „Автоматичне створення програм у мові Лісп”.

3. Класифікація ІС за типами задач.

Інтелектуальні системи розподіляються на два великих класи: Загального призначення, Спеціального призначення. Системи загального призначення розв'язують задачі різних класів. Вони мають свою внутрішню мову, на якій описується формалізований зміст задачі, декларативні та процедурні знання. Системи спеціального призначення розв'язують фіксований клас задач. Прикладом системи спеціального призначення може бути експертна система діагностики захворювань людини. Існує наступна класифікація ІС за класами задач:

1 Задача інтерпретації даних. Рішення задачі являє собою процес визначення змісту групи даних. Дані групуються за певними ознаками. Наприклад, визначення характеру особистості за тестами. До таких систем відносять системи „ABTAH ТЕСТ”, „МикроЛюшер”. Система одержує відповіді на питання тесту, групує відповіді за рисами характеру та інтерпретує одержані відповіді, як риси характеру.

2 Задача діагностики. Рішення задачі є процес класифікації об'єкту в залежності від його властивостей. До таких систем відносять системи: ANGY- діагностика і терапія звуження судин, CRIB – діагностика апаратури і математичного забезпечення ЕОМ.

3 Задача проектування. Рішення задачі є процес формування специфікації об'єктів із заданими наперед властивостями. Під специфікацією можна розуміти опис об'єкту в будь-якій формі: креслення, словесний опис, математичний опис. Процес проектування розбивається на два етапи:

1) Одержати рішення.

2) Пояснити рішення.

До таких систем можна віднести систему синтезу електричної мережі „SYN”.

4 Задача прогнозування. Рішення задачі являє собою процес прогнозування подій на основі аналізу даних. Прогнозування дається з ймовірною оцінкою. WILLARD – прогноз погоди, PLANT – система прогнозування врожаю.

5 Задача планування. Рішення задачі є процес знаходження плану дій. При плануванні використовують моделі поведінки реальних об'єктів. Прикладом може бути система „STRIPS” – система планування поведінки робота.

6 Задача навчання. Рішення задачі є процес навчання індивідуума певній дисципліні. При рішенні задачі використовують, як модель предметної області, так і модель того, хто навчається. У процесі навчання контролюються помилки, підказуються вірні рішення при міркуванні над проблемою. До таких систем відносять систему „PROUST” – вчитель Ліспу.

7 Задача керування. Рішення задачі є процес підтримки певної діяльності. Задачі такого типу виникають при керуванні складними об'єктами. Прикладом таких систем є система „GAS” – допомога при керуванні базовою котельною.

8 Підтримка прийняття рішень. Система забезпечує користувача необхідною інформацією та рекомендаціями в складних ситуаціях. Вибір рішення залишається за користувачем. Прикладом системи є система „CRYSIS”, яка пропонує стратегію виходу з кризи фірми.

9 Моніторинг. Задачі такого типу інтерпретують дані в реальному масштабі часу. Вони сигналізують про вихід параметрів за допустимі межі. Прикладами таких систем є системи „REACTOR – АЭС”, „СПРИНТ – ГЭС”.

4. Два підходи до утворення ІС.

За Глушковим існує два підходи до утворення ІС:

1 Вивчаються механізми мислення, властиві людині при її інтелектуальній діяльності, формалізуються та утворюються аналогічні механізми для ІС. Вивчаються та застосовуються у ІС структури та організація пам'яті людини.

2 ІС застосовують математичні методи до розв'язку задач, якщо математичні методи дають результати схожі на результати людини.

Останні роки все більше приділяється увага першому підходу. Вченні вважають, що створена ними організація пам'яті та механізми, повинні бути подібними людським, щоб одержати аналогічні результати.

Результатом досліджень людини є поява нових методів та типів моделей: генетичних алгоритмів, моделей нейронних мереж; моделювань міркувань експерта продукціями, тощо.

5. Етапи розробки інтелектуальних систем.

Розробка ІС має свою специфіку і реалізується за технологією, етапами якої є:

- ідентифікація;

- концептуалізація;

- формалізація;

- реалізація;

- тестування.

На етапі ідентифікації виявляються цілі розробки ІС, обирається колектив розроблювачів, виявляються ресурси. Ідентифікується задача, яку необхідно розв'язати в процесі роботи ІС.

На етапі концептуалізації виконується аналіз предметної(проблемної) області. Виявляються об'єкти області, їх властивості, зв'язки між об'єктами та їх властивостями.

Факти предметної(проблемної) області подаються зв'язками між об'єктами. На етапі визначаються методи рішення задач і виявляються процедури і функції, реалізуючі методи. Виявляються каузальні зв'язки між наявністю фактів і процедурами, що розв'язують відповідну задачу. Інакше кажучи, будується концептуальна схема предметної або проблемної області.

На етапі формалізації обирається модель подавання знань, ідентифікуються поняття і зв'язки, моделюється робота системи – прототип системи, оцінюються можливі результати.

На етапі реалізації утворюється програмне забезпечення, наповнюються бази знань знаннями експерта інженером по знанням або експертом, тестується працездатність системи.

На етапі тестування перевіряється придатність системи для користувача.

6. Формування понять у людини.

Об'єктами уваги людини можуть бути не тільки реальні, а і абстрактні об'єкти - поняття.

Людина в думках відображує об'єкти реального світу. Первісно кожний реальний об'єкт відображувався в думках людей образами. Одночасно у людини формувалося відношення до тих або інших образів – задоволення, незадоволення, бажання, тощо.

Однак, практична діяльність людей вимагала іншого засобу відображення об'єкту в думках. Під час практичної діяльності необхідно було аналізували об'єкти реального світу. Аналізуючи, людина зрозуміла, що є групи предметів, явищ, що мають спільні властивості.

Абстрагуючись від індивідуальних властивостей предметів або явищ людина навчилась формувати поняттяоб'єкт, що існує тільки в думках людини і являє собою властивості спільні для групи реальних об'єктів. Слово «абстрактний» синонім слів «мислений», «понятійний».

Практична діяльність людей сформувала новий тип мислення - абстрактний. Сучасна людина має два типи мислення образне і абстрактне.

Спілкування людей під час практичної діяльності вимагало засобу що передає інформацію іншій людині. Таким засобом стала мова, що відображає реальний світ у звуках. Людина навчилась ставити у відповідність реальним об'єктам сполучення звуків - слова; для опису ситуацій з'явились речення та тексти з речень.

7. Поняття предметної області.

Людство пізнає реальний світ. Можна сказати, що предметною областю міркувань людства і його практичної діяльності є навколишній світ.

Знання про реальний світ структуруються за природними об'єктами, зв'язками між ними й властивостями природних об'єктів. Природні науки вивчають кожна свої об'єкти, відношення між ними й їх властивостями, тобто кожна наука має свою предметну область.

Наприклад, біологія вивчає закономірності органічного життя. Предметною областю біології є множина живих об'єктів, їх склад, структура, властивості.

Хімія вивчає склад, структуру, властивості будь-яких матеріальних об'єктів. Предметною областю хімії є множина всіх речовин, їх склад, структура, властивості та їх перетворення.

Предметні області природних наук містять, як реальні об'єкти, так і поняття.

Абстрагуючись від змісту реальних предметів і їх фізичних, хімічних, біологічних властивостей людина прийшла до понять: кількість, форма, величина.

Наприклад, порівнюючи групи зовсім різних предметів, людина знайшла в них спільне - кількість. Конкретизацією поняття „кількість” є число. Число теж абстрактне поняття. Прикладом предметної області, яка містить тільки поняття такого типу, є математика.

Назвемо предметною областю (ПО) - фіксовану область всіх міркувань; або область, яку розглядають.

Предметною областю також називають множину всіх об'єктів, властивості яких і відношення між якими розглядаються у межах обраного контексту.

Під контекстом розуміють: фрагмент наукової теорії або цілу теорію; фразу або текст, що визначають міркування.

Як правило, при роботі над науковою темою вчений працює з обмеженою предметною областю, яка є фрагментом предметної області певної науки. Але сьогодні, все частіше народжуються нові науки на стику наук. У цьому випадку предметна область значно розширюється.

Під час практичної діяльності людина працює з обмеженою предметною областю реального світу.

Вивід: Об'єктами предметної області можуть бути природні, штучні, абстрактні об'єкти.

8. Типи об'єктів предметної області.

Природні й штучні об'єкти називають реальними об'єктами. Вони існують незалежно від людини. Абстрактними об'єктами є поняття, що позначаються словами. Абстрактні об'єкти існують тільки при наявності людей. Конкретизацією поняття може бути поняття більш нижчого рівня або реальний об'єкт.

Прикладами різних типів об'єктів є:

1) Конкретні дерева, гори, дощі - природні об'єкти.

2) Конкретні дома, книги, комп'ютери – штучні об'єкти.

3) Поняття дім, дерево, коло, рекурсія, число.

Інтелектуальна система може орієнтуватися на одну предметну область або на декілька предметних областей. Сучасні інтелектуальні системи по більшості орієнтуються на одну предметну область.

9. Поняття проблемної області.

З грецької мови слово проблема перекладається як задача. У широкому сенсі проблема означає складне теоретичне або практичне питання, рішення якого вимагає детального вивчення питання і розв'язку декількох задач. У вузькому сенсі проблема – одна задача.

Рішення проблеми може вимагати творчого підходу. Для такої проблеми неможливо виявити проблемну і навіть предметну область, бо розв'язок проблеми може знайтися на стику декількох предметних областей.

Наприклад, проблема „Розуміння текстів на природній мові» у загальному виді досі не розв'язана. Рішення проблеми шукають на стику таких наук: лінгвістика, математична лінгвістика, когнітивна психологія, психолінгвістика, когнітивна психофізика, тощо.

Нас будуть цікавити проблеми, що породжені практичними потребами, для яких можна окреслити проблемну область.

Будемо називати проблемною областю частину предметної області, яку використовують для рішення певної проблеми(задачі).

Щоб обрати проблемну область нам потрібно спочатку зрозуміти різницю між предметною і проблемною областю.

Предметна область орієнтована на природні зв'язки між об'єктами предметної області та закономірності, що відомі фахівцям предметної області. А проблема область орієнтована на проблему.

До проблемної області відносять природні, штучні, абстрактні об'єкти, їх властивості, зв'язки між об'єктами, що ведуть до розв'язку задачі. Обмеженням проблемної області є контекст сформульованої проблеми.

Не можна одержати проблемну область просто обравши частину предметної області. У проблемній області з'являються нові зв'язки між об'єктами відповідно рішенню проблеми.

Рішати певну проблему можуть різні користувачі. Вимоги і обмеження до рішення проблеми в них можуть бути різними. Тому, вибір об'єктів, їх властивостей і зв'язків повинен бути достатньо повним, щоб задовольнити будь-якого користувача системи, що рішає свою проблему(принцип повноти проблемної області).

10. Типи знань про предметну область.

Життєві знання

Життєві знання людини містять конкретні факти і факти закономірності про певну предметну область з життя людини. Наприклад, факт: „Кожна людини повинна їсти» відноситься до предметної області „Потреби людини”.

Особові знання

До особових знань відносять знання певної особи, що відрізняються від типових знань людини і відносяться до певної предметної області. Наприклад, факт „Петренко знає добре літературу.” відноситься до предметної області „Можливості людини”.

Елементарні знання

Знання про свою поведінку мають, як люди, так і тварини. Такі знання називають елементарними. Знання зберігають послідовність виконання рухів для індивідууму. Наприклад, як людина ходить; як птиці літають. Предметною областю таких знань є „Поведінка організму”.

Елементарні знання відносять до навиків істоти. Навики працюють автоматично без втручання свідомості.

Наукові знання

Наукові знання містять конкретні факти з певної предметної області, пояснюють їх у системі знань відповідної науки. Наукові знання містять закономірності загальні для множини конкретних фактів. На основі закономірностей можна прогнозувати інші конкретні факти. Наукові знання дозволяють людині розуміти дійсність.

Наукові факти характеризуються логічною обґрунтованістю, їх існування можна довести, а при повторному експерименті новий науковий факт повинен мати місце.

Прикладом наукового факту з предметної області „Механіка” може бути факт „Основні закони фізики однаково формулюються для всіх систем відліку, що рухаються з постійною швидкістю відносно одна одної”.

Наукові знання, які одержано в результаті практичного досвіду, називають емпіричними.

Теоретичні наукові знання одержують у результаті творчого процесу – міркування над предметною областю. Теоретичні наукові знання дозволяють людині мати цілісний погляд на закономірності й важливі зв'язки реального світу.

11. Спеціальні та загальні знання предметної області.

Спеціальні знання про предметну область містять принципи, закони, семантичні та зв'язки причини-слідства між поняттями предметної області, конкретні факти, які були одержані в результаті практичної та наукової діяльності.

Знання повинні дозволяти фахівцям ставити та розв'язувати задачі предметної області.

Задачі, які розв'язує інтелектуальна система, можуть бути різних класів(ІС загального призначення) або певного класу(ІС спеціального призначення).

Всі задачі предметної області не можна завбачити, тому у інтелектуальних системах загального призначення є компонент поповнення знань продукціями, що розв'язують необхідний тип задач.

До загальних знань відносять: часові закони та зв'язки між часовими поняттями, просторові закони та зв'язки між просторовими поняттями, закони причини-слідства, закони про логічні зв'язки між фактами.

Розглянемо приклад часового закону для подій.

Нехай r1, r2 часові відношення „раніше” і „пізніше” відповідно. (p r1 q) означає, що подія p відбулася раніше події q; (q r2 p) означає, що подія q відбулася пізніше події p; Тоді, (p r1 q) => (q r2 p). Розглянемо приклад просторового закону для об'єктів: Нехай R2, R19, R50 просторові відношення „мати вертикальне положення”, „мати точку опори на”, „стояти” відповідно. Тоді, (О1 R2) &(О1 R19 О2) => (О1 R 50 О2) означає, що об'єкт О1 стоїть; У виразах => означає слідування; &означає логічне „і”. Загальні й спеціальні знання розподіляються на декларативні та процедурні знання.

12. Декларативні та процедурні знання.

Декларативні знання Декларативні знання – факти. Кожен факт подається в знаннях зв'язками між поняттями, але поняття представлені своїми ідентифікаторами - словами. Тому кожен факт зображується, як зв'язок між словами. Наприклад, факт (Частина Клавіатура Клавіша) показує, що зв'язок між поняттям „Клавіатура” і поняттям „Клавіша” є „Частина”. Кожне слово розглянутого факту в свою чергу подається групою інших тверджень, що представляють поняття. Наприклад, Слово „Клавіатура” представляється поняттям: 1) (призначення Клавіатура „Увід символів”) 2) (частина Комп'ютер Клавіатура), тощо. В знаннях не існує ізольованих понять. Вміст кожного слова (поняття, яке передається ним) розкривається через інші поняття.

Процедурні знання Процедурні знання містять алгоритми, процедури, функції, правила, методи, методики. В знаннях можуть зберігатись базові процедури, із яких будуються алгоритми. Базові процедури називають метапроцедурами. Одержані алгоритми система теж зберігає у знаннях, щоб застосовувати для аналогічних задач. Прикладом метапроцедур могли би бути оператори мови програмування, якщо інтелектуальна система сама б вміла формувати програми. Існує напрям штучного інтелекту, що займається автоматичним програмуванням на мові програмування Лісп. Створення алгоритмів виконується двома методами статичним і динамічним.

13. Статичний та динамічний методи розв'язку задач.

Статичний метод засновано на декомпозиції задачі на підзадачі, які в свою чергу декомпозуються на більш дрібні підзадачі. Декомпозиція виконується до тих пір, поки не буде одержана послідовність метапроцедур. З метапроцедур складається алгоритм. Сама по собі декомпозиція задач на підзадачі - це проблема.

Динамічний метод розв'язку задачі може виконуватись за допомогою системи продукцій - правил типа: Якщо умова А має місце, то дія В виконується як наслідок”. Умова А подається логічною комбінацією фактів, які присутні або відсутні на даний момент у знаннях. Наслідок В подається дією або комбінацією дій. Кожне правило має умови його вибору Q і P, де Q – предметна область, у якій працює продукція; P – комбінація умов, при якій у даній області може працювати продукція. Розв'язок задачі починається від умов задачі. Умови задачі – це комбінація фактів, яка активізує правило, виконуюче першу дію розв'язку. Надалі вибір продукції, що виконує наступну дію залежить тільки від наявності умов. Процес продовжується за наступними правилами: дія В може поповнювати знання новими фактами, тобто змінювати умови вибору наступного правила. Виконання правил може повторюватися, якщо мають місце ті ж умови. Процес перебору правил повторюється до одержання розв'язку задачі.

14. Властивості знань.

1) Внутрішня інтерпретація знань. Знання подаються в поняттях. Кожне поняття – група тверджень, що має ідентифікатор для звертання до поняття. Ідентифікатор – слово, а поняття його зміст.

Кожне твердження подається зв'язком між іншими словами, які є ідентифікаторами інших понять.

Звідси, кожне поняття знань визначається через інші поняття знань. Причому, жодне поняття не може визначатись через поняття, що знаходяться зовні знань. Цю властивість називають „внутрішня інтерпретація знань”. Проілюструємо вказану властивість знань на прикладі означень слів з тлумачного словника російської мови С.І.Ожогова і Н.Ю.Шведової (мовознавці РАН). У словнику є означення слів: „Размер – это величина в каком-то измерении”. „Величинаразмер, объем, протяженность предмета”. „Объем величина чего-нибудь в длину высоту и ширину”. „Протяженность - Одна из основных характеристик пространства, выражающая его размеры”. „Длина - Величина, протяжённость чого-небудь в том направлении, в котором две крайние точки линии, плоскости, тела лежат, в отличие от ширины, на наибольшем расстоянии друг от друга”.

Застосуємо розглянуті означення слів для утворення фрагменту знань. На рисунку 3.1. „Внутрішня інтерпретація знань” показано, що поняття кожного слова визначається через поняття інші слів.

Рисунок 3.1-Внутрішня інтерпретація знань

У перелічених реченнях ми виділили не всі слова, щоб обмежити фрагмент знань, який будемо розглядати.

Вказана властивість не випадковість, що залежить від обраних речень, а фундаментальна властивість знань.

Зрозуміти нове словоце означає пов'язати слово з вже відомими словами.

2) Одиниці знань повинні мати унікальні ідентифікатори, що дозволяють звертатися до будь-якої одиниці однозначно. До поняття можна звертатися за словом. А для звертання до твердження, треба програмно формувати унікальні ідентифікатори. Проте, одно слово може позначати різні поняття. Щоб зробити слово унікальним ідентифікатором до слова додають номер. Наприклад: „заміна1” – дія; „заміна2” – той, хто замінює.

3) Знання цілісна, єдина структура. Знання однієї предметної області являють собою – цілісну, єдину структуру, всі поняття якої взаємопов'язані за змістом. У знаннях не може бути ізольованого слова, бо для нього не буде визначено поняття. Властивість вказує, що знання про одну предметну область не можуть складатися з декількох структур.

При вводі нового поняття(групи тверджень) в знання його місце у цілісній структурі знань визначається тими старими поняттями, через які воно визначено. Вказаний метод поповнення знань дозволяє їх поповнювати не руйнуючи цілісності структури.

4) Замкненість знань. Серед понять структури знань немає базових понять, через які можна визначати інші поняття знань, а їх не визначати.

Якщо зображувати структуру знань графічно, у вигляді мережі(див. рисунок 3.1), то кожне слово буде вузлом мережі, а зв'язки між словами пов'яжуть вузли мережі. Замкненість знань відобразиться тим, що кожен вузол має хоча б один вхід і хоча б один вихід.

Для базового поняття вузол мав би тільки входи. Якщо у прикладі з поняттями „величина”, „размер”, „длина”, „объем”, прийняти за базове поняття „величина”, то для вузла „величина” були б тільки входи.

Здається, відсутність базових понять повинна ставити людину в тупик. Однак, у людини завжди є можливість звернутися до об'єктів реального світу, щоб пояснити значення слова.

Знання ІС завжди обмежені предметною областю.

5) Гнучкі семантичні зв'язки. Організація знань повинна дозволяти семантично пов'язувати у твердженні будь-які слова не фіксуючи зв'язки попередньо. Обмеженням до пов'язування є тільки семантика. Властивість називають - гнучкі семантичні зв'язки. Властивість необхідна, бо неможливо знати, якими твердженнями будуть поповнюватися знання.

Приклад твердження: (містить сад дерева)

Але таке твердження не може бути:

(частина рука дерево)

6) Знання постійно поповнюються, тобто система самонавчається. Щоб знання могли постійно поповнюватися, їх відокремлюють від програмного забезпечення. Інакше програмне забезпечення прийшлось би постійно компілювати. Дані відокремлені від програмного забезпечення у базах даних теж.

7) Гнучка структурованість. Необхідно мати можливість включати будь-яку одиницю знань в іншу будь-яку одиницю знань. Обмеженням до включення є тільки семантика.

Наприклад, вірним включенням тверджень буде:

(раніше (налити вода чайник) (поставити чайник вогонь))

Невірними включеннями тверджень буде:

(раніше (поставити чайник вогонь) (налити вода чайник)), або

((раніше (частина дім вікно) (налити вода чайник))

Відношення між словами являють собою просте твердження. Простим твердженням може подаватись подія: (народився Шевченко 1914); властивість об'єкту: (якість принтера погана), і т. п. .

8) Метрика на знаннях. При роботі із знаннями часто треба порівнювати поняття, або впорядкувати дії, події, ситуації. Для порівнювання понять вводиться відстань між поняттями за змістом. А для впорядкування дій(подій, ситуацій) достатньо зафіксувати для кожної з них місце відносно інших дій(подій, ситуацій).

15. Метод шкалування. Типи шкал. Застосування шкал.

Порівняння та впорядкованість понять у знаннях виконують методом шкалування. Шкали дозволяють порівнювати структури будь-якого рівня складності: властивості, події, ситуації, сценарії, тощо.

Шкали бувають різних типів:

- абсолютні метричні шкали;

- відносні метричні шкали;

- порядкові шкали;

- лінгвістичні шкали.

Метричні шкалиМетричні шкали дозволяють порівняти або впорядкувати поняття, значення яких задають числами. Для утворення метричної шкали обирається точка відліку і одиниця вимірювання. На шкалі відкладають одиниці по обидві сторони точки відліку або в одну сторону. Наприклад, для порівняння росту двох людин обирають одиницю вимірювання сантиметр, точку відліку 0 і відкладають одиниці виміру праворуч. На шкалі відмічають кількість сантиметрів для росту однієї людини і для другої. Для якої людини точка ближче до нуля, та людина нижче.Метричні шкали називають абсолютними, якщо точка відліку постійна і не рухається.На метричній відносній шкалі немає постійної точки відліку. Шкала просто розмічається одиницею вимірювання. Наприклад, відомо, що людина має ріст 170 сантиметрів, а друга на 4 сантиметра вище. Будується шкала, як у першому прикладі. На шкалі відкладається мітка 170 сантиметрів для першої людини, а для другої людини мітка є точкою відліку праворуч на 4 одиниці. Метричні шкали називають відносними, якщо точка відліку рухається по шкалі.Розглянуті типи метричних шкал називають точечними, бо для кожної властивості вказано одно число на шкалі. Для шкал з різними одиницями, але побудованих для однієї властивості, вказують формулу за якою одна одиниця перетворюється у другу. Тоді, можна порівнювати властивості різних об'єктів, що відомі у різних одиницях, перетворюючи вимір однієї властивості у іншу. Після чого властивості можна відкладати на одній шкалі та порівнювати. Від вибору одиниці шкали залежить результат порівняння. Розглянемо приклад. Нехай студенти групи 429 закінчили розроблювати курсову роботу у квітні 2010 року, а студенти групи 439 закінчили розроблювати курсову роботу у травні 2010 року. Треба визначити, яка група раніше закінчила курсову роботу. Якщо обрати шкалу з одиницею рік, то одержати відповідь неможливо, а при одиниці вимірювання місяць відповідь буде „Студенти групи 429 закінчили розроблювати курсову роботу на 1 місяць раніше”. Метричні абсолютні або відносні шкали можуть бути інтервальними. На метричних інтервальних шкалах властивість вказується у певному інтервалі. Наприклад, відомо, що зріст людини від 170 до 180 сантиметрів. Одиницею такої шкали є сантиметр, а ріст вказується інтервалом у 10 одиниць. Щоб порівняти ріст цієї людини з іншою, у якої ріст теж задається інтервалом, треба щоб інтервали не мали спільних точок.

Неметричні шкали При роботі з поняттями, що не мають числового значення, важко застосовувати звичайний математичний апарат. Характеристики таких понять не можуть однозначно інтерпретуватися. Такі знання називають нечіткими. Для роботи з нечіткими знаннями американський математик Заде розробив апарат нечіткої логіки. Він ввів поняття лінгвістичної зміни. Значенням лінгвістичної змінної є множина вербальних(словесних) характеристик певної властивості. Таки характеристики розташовуються на шкалах властивостей.

Порядкові шкали На порядковій шкалі вказується тільки порядок подій або властивостей. На порядковій шкалі немає точки відліку та одиниці вимірювання. На шкалі просто зафіксовано можливий порядок подій або властивостей точками. Прикладом порядкової шкали є оцінка студента при оцінюванні відповіді від незадовільно до відмінно, якщо не вказуати оцінку числом. Відомо тільки, що оцінка „добре” краще ніж оцінка „задовільно”, але невідомо наскільки краще. Використовуючи таку шкалу, можна взнати, у якого студента знання краще за словами-оцінками і розміщенням їх на порядковій шкалі.

Лінгвістичні шкали Інтервалові порядкові шкали називають лінгвістичними.

Побудуємо для прикладу шкалу „Краса”. До слів, що означають ступень краси віднесемо: прегарний, гарний, приємний, не приємний і не неприємний, неприємний, негарний, огидний. Крім слів, що означають ступень краси, при шкалуванні використовують слова - квантифікатори. А саме: дуже, надзвичайно, не дуже, і т.п. Додаючи квантифікатори до ступенів краси, можна збільшити кількість словосполучень, що означають ступінь краси. Наприклад, дуже гарний.

16. Семантичний простір Ч. Осгуда.

На початку ХХ сторіччя американський психолог Ч.Осгуд спробував побудувати семантичний простір. Для чого він відібрав біля 400 опозиційних шкал за трьома напрямами: сили, оцінки, активності. Прикладами кожного з напрямів є: шкала сили „великий – малий”; шкала оцінки „добрий – злий”; шкала активності „швидкий - повільний”.

Далі Осгуд провів психологічний експеримент, у якому кожній людині, що брала участь у експерименті, пропонувалось розмістити на шкалах слова. Кожне слово треба було розмістити на всіх 400 шкалах. Обробивши результати статистичними методами, він одержав положення кожного слова на кожному напрямі числом. Осгуд обрав напрями за осі координат і одержав трьох мірний семантичний простір. Виявилось, що слова близькі за темою, знаходились ближче одне до одного, ніж слова за іншими темами. Тим самим Ч.Осгуд підтвердив, що на знаннях існує метрика.На рисунку 3.3 зображено кластерізацію понять за темою. Кластер – означає структура.

Рисунок 3.3-Кластерізація понять за темою

17. Активність знань. Поняття умовиводу.

Існує 2 погляди на активність знань:

- знання містять алгоритми, методи, методики, продукційні правила, процедури, функції – процедурні знання. Причому, процедурні знання первинні, а декларативні знання вторинні;

- знання цілісний, багаторівневий організм, здатний самонавчатися, самоорганізовуватись і виконувати велику кількість скритих обчислень. Скриті обчислення активізуються, якщо у знання надходить нова інформаційна структура. Метою активізації обчислень є розуміння інформаційної структури, що надійшла.

Для розуміння необхідно знайти зв'язки між вхідною інформаційною структурою та існуючими знаннями.

Активізація активних процесів(мета знань) виконується без ініціації програмами, автоматично, просто у відповідь на нову інформаційну структуру. Такі процеси називають умовиводами. По більшості умовиводи виконуються несвідомо, без контролю людини. Умовиводу виконуються паралельно і асоціативно, тобто кожне твердження структури стимулює одночасно всі типи умовиводів, що шукають асоціативні за змістом твердження. Умовиводи слабко ціленаправлені. Ціль формується під час їх роботи. Ціллю роботи активних процесів є збільшення кількості зв'язків між структурами знань і утворення значно більшої інформаційної структури на базі вхідної. Розширена структура дозволяє виявити причини виконання дії; умови виконання дії; прогнозувати наступні події, оцінювати стан об'єкту, тощо.

18. Знання про проблемну область; їх властивості.

Знання про проблемну область також, як знання про предметну область бувають двох типів: спеціальні та загальні. Вони в свою чергу розподіляються на декларативні та процедурні. Знання про проблемну область дозволяють користувачам інтелектуальної системи розв'язувати проблеми певного типу. Вміст знань про предметну область відрізняється від вмісту знань про проблемну область. Спеціальні декларативні знання предметної області описують твердженнями кожен об'єкт предметної області. Опис об'єкту повинен бути достатньо повним, щоб розкрити поняття. Зв'язки між об'єктами предметної області подаються повно і не орієнтуються на розв'язок певної задачі. Для кожного поняття вказують всі можливі типи класифікацій і каузальних(причина-наслідок) зв'язків. Спеціальні декларативні знання проблемної області містять об'єкти, що використовують для розв'язку проблеми та їх властивості. Поняття подаються у знаннях тільки тими властивостями об'єктів, що необхідні для розв'язку проблеми. При цьому абстрагуються від інших властивостей об'єктів. Зв'язки між поняттями також обирають не всі, а тільки необхідні для розв'язку проблеми.

19. Відношення AKO та ISA. Каузальні зв'язки.

Важливими зв'язками для знань проблемної області є відношення класифікації: AKO (a king of) та ISA (is a...). Відношення AKO вказує на клас поняття. Одне поняття може відноситься до різних класів. Для поняття „браузер” класом буде поняття „програма”: (АКО браузер програма). Відношення ISA пов'язує індивідуальні об'єкти з поняттями за асоціацією. Кажуть, що ISA вказує з чим асоціюється індивідуальний об'єкт. Нехай Х – конкретний об'єкт, а Y – поняття; Х і Y мають кожен свою множину властивостей, що визначають їх. Відношення (ISA Х Y) означає, що до властивостей об'єкту Х додаються властивості об'єкту Y. Але об'єкти класифікуються саме за певними властивостями. В нашому випадку такими властивостями можна вважати властивості Y. Тому, на об'єкт Х можна дивитись, як на елемент класу Y. Розглянемо приклад: Х – програміст, Y- гарний. Відношення (ISA програміст гарний) означає, що об'єкт „програміст” є елементом класу „гарний”. При опису проблеми виникає аналогічна ситуація. Користувач, що хоче рішити проблему, може висувати свої конкретні вимоги та обмеження до її розв'язку. Прикладом вимоги на вибір браузеру може бути „швидкість роботи”. Тому можна розглядати конкретну вимогу, як елемент класу„вимоги”. Наприклад: (ISA „швидкість роботи” вимоги) Обмеження та вимоги до рішення проблеми впливають на розв'язок проблеми і тому пов'язані з вибором об'єктів і їх властивостей. Некваліфікований користувач формулює свої вимоги і обмеження загальним формулюванням, а властивості об'єктів подаються конкретними деталізованими властивостями. Щоб пов'язати різні типи формулювань властивостей, використовують зв'язок ISA. Наприклад: (ISA „змінювати настройки за гарячими клавішами оперативно” „комфортність роботи”) Між вказаними формулюваннями можна вживати також каузальні зв'язки.

Каузальні зв'язки Серед загальних знань проблемної області важливу роль грають каузальні зав'язки. Каузальні зв'язки бувають наступних типів: p1 – необхідний і достатній причинно-наслідковий зв'язок.

p2 – достатній причинно-наслідковий зв'язок. p3 – умовний причинно-наслідковий зв'язок. У проблемній області ми будемо застосовувати умовний зв'язок p3. Для кращого розуміння ми позначимо зв'язок англійським словом CAUSE.

Процедурні знання Каузальні зв'язки можна застосовувати для зв'язку між фактами і процедурами, виконуючи які, можна розв'язувати певні задачі проблеми. Наприклад, нехай потрібно за загальним формулюванням вимоги „комфортність роботи” обрати всі властивості браузеру, що дозволяють комфортно працювати. Утворимо процедуру з ім'ям „Обрати властивість”, яка утворює список властивостей, при певній умові, в нашому випадку умовою є „комфортність роботи”. (CAUSE „комфортність роботи” (Обрати_властивість))

20. Знання та дані.

Слово „дані” означає те, що дано.Даними називають ті факти, які вказано явно для певної розумової діяльності, або які одержано в результаті вимірювання для передбачуваної розумової діяльності. Властивості даних: За змістом дані – це факти, що описують конкретні об'єкти предметної області через їх конкретні властивості. Наприклад: Дан кут трикутника АВС, що дорівнює 30 градусам. Поняття трикутник, кут, абстрактні, вони визначаються через знання. Дані про кут трикутника конкретизують його назвою АВС і величиною 300 . Дані записується фактом: (величина „кута АВС” 300). Дані завжди вказують явно у формулюванні задачі, як вхідну інформацію, необхідну для розв`язку задачі або проблеми. Наприклад: відомо, що радіус круга R=5. Обчислити площу круга. Вхідне дане R=5. Результат обчислення площі круга також дане: S = 78.5см2. Дані - це окремі факти, які відокремлено від цільної структури знань предметної області. Між собою дані задачі об'єднуються задачею, а не семантичними зв'язками. Бази даних призначено для зберігання вхідних даних поточної задачі та проміжних даних, що з'являються під час розв'язку задачі. В базах даних дані подають в формалізованому виді, що забезпечує можливість їх зберігання, обробки, та передачі. Наприклад: Результати експерименту подають у формалізованому виді, як компоненти бази даних однакової структури. Це дозволяє обирати необхідні параметри обчислювати за ними характеристики процесу. Знання і дані мають різні властивості. При зберіганні даних у базах даних записи описуються протоструктурою, тому всі записи повинні мати однакову структуру. Вказана властивість не дозволяє гнучко змінювати семантичну структуру записів і гнучко вкладати одну одиницю у другу. Знання базуються на даних: Людина знаходить зв'язки між об'єктами предметної області аналізуючи емпіричні дані.

21. Етап ідентифікації. Ідентифікація колективу розроблювачів.

На етапі ідентифікації виявляються цілі розробки ЕС; обирається колектив розроблювачів, фіксуються їх ролі та функції; виявляються ресурси необхідні для розробки. Ідентифікується проблема, яку необхідно розв'язати в процесі роботи ЕС. Колектив розроблювачів складається з: інженеру по знанням, експертів, користувачів, програмістів. Реально колектив розроблювачів ЕС містить від 8 до 10 фахівців. Взагалі кількість розроблювачів залежить від складності проблеми. Інженер по знанням. До його кваліфікації і природної якості особистості висуваються особливі вимоги. Інженер по знанням повинен мати якості аналітика, вміти оперувати формальними структурами, бути комунікабельним. Від нього залежить якість ЕС. Інженеру по знанням необхідні вміння одержувати знання від експерта, оцінювати їх, виконувати концептуалізацію і формалізацію знань. Він працює із всіма формами знань: знаннями людини, знаннями в літературі, концептуальним подавання знань, моделями знань, базами знань. Тому інженер по знанням повинен: знати про процеси в пам'яті людини; знати і вміти впровадити на практиці методи активізації мислення людини(ділові ігри, метод мозкового штурму, і т.п.); знати текстологічні методи добування знань; бути знайомим з методами і моделями подавання знань; знати математичні методи статистичної обробки даних; брати участь у розробці бази знань і володіти однією з мов програмування.

Експерт. Спеціаліст предметної області. Для нього необхідно: знайомство з літературою про експертні системи; зацікавленість результатами роботи; вміння пояснювати; бажання поділитися досвідом. Користувач. Для нього бажано вміти: пояснити, які результати він хоче одержати; відсутність психологічного бар'єру до застосування комп'ютера; доброзичливість. Програміст. Здатність відмовитись від традиційних способів утворення програмних систем; інтерес до системи.

22. Ідентифікація проблеми.

Ідентифікація проблеми означає, що треба дати повне словесне формулювання проблеми. Метою ідентифікації проблеми є: одержати повну характеристику проблеми і структуру знань відповідну проблемі(короткий перелік понять проблемної області ). Виходячи з формулювання проблеми і ресурсів плануються роботи по утворенню ЕС і час. Словесне(вербальне) формулювання проблеми містить: Загальне формулювання проблеми. Словесний опис, задач необхідних для рішення проблеми, складність і типи задач. Основні поняття(об'єкти, їх властивості) і зв'язки між ними, що застосовуються при формулюванні та розв'язку проблеми – короткий перелік ключових понять проблемної області. Вхідні та вихідні дані проблеми. Вигляд розв'язку проблеми. Приклади розв'язку проблеми(вхідні дані – результат).

Формулювання проблеми виконується поетапно: 1) Експерт дає загальне формулювання проблеми текстом. 2) Інженер по знанням задає питання експерту про термінологію та ключові поняття. 3) Експерт уточнює опис проблеми, пояснює як її розв'язувати і які міркування він застосовує для розв'язку. За декілька циклів вони одержують словесне формулювання проблеми. Загальне формулювання проблеми містить: 1)Ціль – результат розв'язку проблеми. Наприклад, зробити вибір чогось. 2) Формулювання можливих обмежень на умови використання результату. 3) Вимоги до результату.

Перед утворенням короткого опису проблемної області обирається література для вибору основних понять(об'єктів, їх властивостей, зв'язків між ними), необхідних для рішення проблеми будь-яким користувачем(повнота переліку). Для виявлення проблемної області важливо вірно і точно сформулювати проблему (задачу). Наприкінці етапу інженер по знанням повинен відповісти чи підходять методи інженерії знань для розв'язку сформульованої проблеми. Ознаками проблеми(задачі), яку можна рішати методами інженерії є: наявність вузької спеціальної предметної області; певна складність задачі, не дуже легка і не дуже складна; розв'язок проблеми не базується просто на здоровому глузду.

23. Етап концептуалізації. Поняття концептуальної схеми проблемної області. Вміст фактів концептуальної схеми та зв'язки між ними.

На етапі концептуалізації виконується аналіз формулювання проблеми і короткого переліку ключових понять проблемної області з метою одержати повний і детальний опис проблемної області - концептуальну схему та визначити методи розв'язку задач.На етапі концептуалізації визначають явно склад знань: об'єкти області, їх властивості, типи зв'язків і самі зв'язки між об'єктами; зв'язки між властивостями об'єктів. За базу беруть поняття, що були перелічені на етапі ідентифікації. Важливими типами зв'язків, як ми бачили у пункті 3.2 „Знання про проблемну область”, є зв'язки класифікації та каузальні зв'язки. Виявляються методи розв'язку задач, які треба розв'язати щоб рішити проблему, характеристики необхідні для опису процесу, їх розв'язку; обмеження, що накладаються на методи розв'язку. Бажано дати перелік дій, у кожній процедурі, що розв'язує певну задачу. На етапі виявляються також дані та їх типи необхідні для розв'язку задач, типи даних результатів кожної задачі.

 

 

 

 

5.2 Концептуальна схема проблемної області

Концептуальна схема подається структурою і відображує предметну або проблемну область. Ми будемо розглядати концептуальну схему проблемної області.

Концептуальна схема проблемної області може містити:

- опис об'єктів через їх властивості;

- зв'язки між об'єктами;

- зв'язки між властивостями об'єктів;

- каузальні зв'язки між твердженнями;

- зв'язки між твердженнями і викликами програмного забезпечення.

У концептуальній схемі під реальним або абстрактним об'єктом будемо розуміти ідентифікатор. Ідентифікатор частіше задають словом.

Ідентифікатори можуть позначати людей, предмети, явища, дії, процеси, властивості об'єктів.

Зв'язок між об'єктами проблемної області відображується у концептуальній схемі зв'язком між ідентифікаторами і являє собою твердження(факт).

Приклад 1: У твердженні „Зондування є частиною лікування” об'єктами виступають дії, відношення між діями є властивість „частина”. В концептуальній схемі зв'язок діями запишеться твердженням: (частина лікування зондування).

Твердження зображено на рисунку 5.1.

Рисунок 5.1 Приклад твердження концептуальної схеми

Твердження можна розглядати, як властивість об'єкту „зондування” бути „лікуванням”.

Відношенням(зв'язком) між об'єктами можуть бути дії, властивості об'єктів або інші об'єкти предметної або проблемної області. Відношення можуть бути з одним напрямом або симетричними(двома напрямами). Відношення з одним напрямом показано вище. Нижче подано приклад відношення з двома напрямами: (брати Петро Микола). Приклад 2: Об'єктами є люди, відношенням – дія. Дію направлено від діяча до об'єкту дії. У концептуальній схемі відношення запишеться твердженням: (лікувати лікувати хворий). Відношення показано на рисунку 5.2. Рисунок 5.2.-Приклад твердження концептуальної схеми

24. Використання AKO, ISA та каузальні зв'язки при створенні концептуальної схеми.

Важливим для концептуальної схеми є відношення класифікації - АКО.

Відношення АКО вказує на клас об'єкту. Наприклад:

(АКО Заєць тварина).

Відношення АКО дозволяє вказувати для елементів класу тільки їх індивідуальні властивості. Загальні для всіх елементів класу властивості розміщають разом з поняттям класу, їх можна одержать за відношенням АКО.

Відношення ISA дозволяє встановлювати зв'язки між властивостями.

Наприклад, властивостями браузеру: (ISA „зручний інтерфейс” „комфортність роботи”)

Відношення ISA додає до змісту першого твердження властивість „комфортність роботи”. Зміст такий: зручний інтерфейс браузеру - це комфортність роботи.

Методи рішення кожної задачі проблеми задаються викликами процедур, що вбудовані в концептуальну схему за допомогою каузальних зв'язків. Такий підхід дозволяє утворювати структуру програмної системи, робота якої керується даними.

Каузальні зв'язки між наявністю фактів і викликом процедури застосовують для виконання певних дій.

Наприклад, при наявності логічної комбінації фактів

(and (введено значення змінної Х) (введено значення змінної Y)

викликається процедура „Обчислити ХY”.

(CAUSE (AND (введено значення змінної Х)

(введено значення змінної Y) ) (Обчислити_Х*Y))

Поняття – це зміст ідентифікатора(слова). У концептуальній схемі поняття подається сукупністю тверджень. Поняття також називають концептом. Слово концепт означає з латині (conceptus) — думка, поняття.

Наприклад: (вчиться студент університет)(АКО студент людина)(стать студент чоловіча).

Рисунок 5.3-Приклад поняття „Студент”

25. Поняття та екземпляри понять.

Поняття концептуальної схеми можна конкретизувати. Наприклад, поняття „браузер” можна конкретизувати назвою браузеру „Explorer”. Конкретизовані поняття мають ті ж зв'язки, що і відповідні їм поняття. Наприклад, для твердження:

(функція браузер "шукати інформацію”) екземпляром буде (функція Explorer "шукати інформацію”). Але, кожне конкретизоване поняття має свою підмножину зв'язків. Браузер Explorer не буде мати всю множину властивостей поняття браузер. Конкретизовані поняття називають екземплярами. Екземпляри понять відрізняються від даних, тому що вони пов'язані з іншими поняттями концептуальної схеми в єдину структуру. Екземпляри понять – конкретизовані знання. Дані хоч теж конкретизовані, але не об'єднані в єдину структуру. Дані пов'язані тільки із задачею, для якої вони підібрані.





Реферат на тему: Відповіді на питання з предмету "програмне забезпечення інтелектуальних систем" (шпора)


Схожі реферати



5ka.at.ua © 2010 - 2016. Всі права застережені. При використанні матеріалів активне посилання на сайт обов'язкове.    
.