28 Фреймовые модели.
Фреймы — это минимальные структуры информации, необходимые для представления класса объектов, явлений или процессов.
Рис. 11.5. Схема фрейма
где ИФ — имя фрейма; ИС — имя слота; ЗС — значение слота; ПП — имя присоединенной процедуры (необязательный параметр).
Слоты — это некоторые незаполненные .подструктуры фрейма, заполнение которых приводит к тому, что данный фрейм ставится 'в соответствие некоторой ситуации, явлению или объекту.
Можно выделить три основных процесса, происходящих во фреймовых системах:
Создание экземпляра фрейма.
Активация фреймов.
Организация вывода.
29 Логические модели знаний и системы логического вывода.
Логические модели знаний — основа человеческих рассуждений и умозаключений, которые, в свою очередь, могут быть описаны подходящими логическими исчислениями.
Логические исчисления могут быть представлены как формальные системы, в виде четверки
M = {T, P, A, F},
где Т — множество базовых элементов (например, буквы некоторого алфавита); Р—множество синтаксических правил, на основе которых из Т строятся правильно построенные формулы; А —множество правильно построенных формул, элементы которого называются аксиомами; F — правила вывода, которые из множества А позволяют получать новые правильно построенные формулы — теоремы.
Примерами формальной системы М являются исчисление высказываний и исчисление предикатов.
Дедуктивные модели. Каждая правильно построенная формула есть высказывание, которое может быть истинным или ложным. Из подобного рода элементарных высказываний с помощью логических связок образуют более сложные высказывания, которые также могут принимать два значения — «истина» (И) и «ложь» (Л). Эти связки суть следующие:
конъюкция
(«И») —
,
дизъюнкция
(«или») —
,
импликация
(«если — то») —
,
отрицание
(«не») —
.
Индуктивные модели. Формальные системы, в которых правила вывода порождаются в процессе получения общих выводов на основе совокупности частных утверждений.
Т.о. получение общих закономерностей на основе экспериментальных наблюдений: вероятностно-статистическим и логическим способом.
30 Продукции и продукционные системы.
Продукционные модели представляют собой набор правил в виде «условие — действие», где условия являются утверждениями о содержимом БД (фактов), а действия есть некоторые процедуры, которые могут модифицировать содержимое БД.
Продукционная система содержит:
структурированную или неструктурированную БД.
продукции:
условия;
действия.
Интерпретатор - последовательно определяет, какие продукции могут быть активированы в зависимости от условий, в них содержащихся; выбирает одно из применимых в данной ситуации правил продукций; выполняет действие из выбранной процедуры.
31. База знаний систем искусственного интеллекта.
Основу — ядро любой СИИ — составляют база знаний и заложенный в систему механизм вывода решений. Если говорить обобщенно, эти компоненты определяют две основные интеллектуальные характеристики системы: способность хранить знания о чем-то и умение оперировать этими знаниями. Более развитым системам, основанным на знаниях, присуща также способность обучаться, т. е. приобретать новые знания, расширять БЗ, корректировать знания в соответствии с изменяющимися условиями и ситуацией в предметной области.
При проектировании СИИ значительные усилия и время затрачиваются на разработку БЗ, т. е. накопление знаний, создание модели представления знаний, их структурирование, заполнение БЗ и дальнейшее поддержание ее в актуальном состоянии. Прежде чем приступить к проектированию и реализации БЗ, разработчикам необходимо осмыслить и разрешить ряд вопросов, непосредственно связанных с процессом создания БЗ и СИИ в целом.
Структурно БЗ можно организовать в виде двух основных подбаз — базы правил (БП) и базы данных (БД).
В БД хранится фактографическая информация, о решаемых на объекте задачах и данные, которые относятся к указанной предметной области. База правил определяет отношения между элементами данных, хранящихся в БД, на основе моделей представления знаний о предметной области, а также способы активизации этих знаний. Модель представления знаний основывается на одной или нескольких рассмотренных выше форм представления знаний.
Таким образом, очень обобщенно можно говорить о двух уровнях представления знаний: первый уровень — фактографическая информация, данные; второй уровень — описания, отношения, правила и процедуры, определяющие способ манипулирования фактографической информации.
Взаимодействие БЗ с основными компонентами СИИ