- •Охарактеризуйте основные теоретические проблемы искусственного интеллекта.
- •Назовите основные сферы приложения искусственного интеллекта и охарактеризуйте их.
- •3.Дайте определения понятиям "знание" и "данные" и укажите их различие
- •4.Назовите основные признаки знаний и дайте им определения.
- •5.Логическая модель представления знаний (предикатная функция).
- •6. Семантические сети.
- •7.Фреймы и их свойства
- •8. Продукционное правило (структура).
- •12. Основные компоненты системы продукций и связь между ними.
- •13.Стратегии управления в системах продукций
- •14.Определение предложения (клаузы)
- •16.Основные этапы тождественных преобразований исходной формулы во множество предложений (Клауз)
- •17.Унификация (основные правила)
- •Другими словами, помня, что
- •18.Система доказательств в системе опровержения на основе резолюции
- •19.Вычисление коэффициентов определенности посылок и заключений.
- •20. Вычисление коэффициентов определенности для заключений, поддерживаемых множеством правил.
- •Перемножив все компоненты этой формулы, мы увидим, что
- •21.Основные принципы дедукции на основе байесовского подхода
- •22.Учет нескольких признаков при расчете вероятности гипотезы
- •23. Для чего и как рассчитывается цена свидетельств?
- •25.Формулировка задачи обучения
- •26. Основные направления в области обучения.
- •27. Типы задач обучения на примерах.
- •28. Итеративный алгоритм обучения на примерах.
- •29. Адаптация, основные понятия и определения.
- •30. Параметрическая адаптация.
- •31.Поисковая адаптация.
- •32.Структура общего алгоритма адаптивного процесса.
- •33.Коллективная адаптация.
- •34.Распознавание образов основные понятия и определения.
- •35.Типы решаемых задач в распознавании образов.
- •36.Классификация основных методов, используемых при распознавании образов.
- •37.Гипотеза компактности.
- •38.Детерминированные методы распознавания образов.
- •39.Статистический метод распознавания.
- •40.Структурные (лингвистические) методы распознавания.
8. Продукционное правило (структура).
Продукции наряду с фреймами являются наиболее популярными средствами представления знаний в ИС. Продукции, с одной стороны, близки к логическим моделям, что позволяет организовывать на них эффективные процедуры вывода, а с другой стороны, более наглядно отражают знания, чем классические логические модели. В них отсутствуют жесткие ограничения, характерные для логических исчислений, что дает возможность изменять интерпретацию элементов продукции.
В общем виде под продукцией понимается выражение следующего вида:
(i); Q; Р; А В; N.
Здесь i — имя продукции, с помощью которого данная продукция выделяется из всего множества продукций.
Элемент Q характеризует сферу применения продукции. Такие сферы легко выделяются в когнитивных структурах человека. Наши знания как бы «разложены по полочкам».
Основным элементом продукции является ее ядро: А Обычное прочтение ядра продукции выглядит так: ЕСЛИ А, ТО В
Элемент Р есть условие применимости ядра продукции. Обычно Р представляет собой логическое выражение (как правило, предикат).
Элемент N описывает постусловия продукции. Они актуализируются только в том случае, если ядро продукции реализовалось. Постусловия продукции описывают действия и процедуры, которые необходимо выполнить после реализации В.
Если в памяти системы хранится некоторый набор продукций, то они образуют систему продукций. В системе продукций должны быть заданы специальные процедуры управления продукциями, с помощью которых происходит актуализация продукций и выбор для выполнения той или иной продукции из числа актуализированных.
12. Основные компоненты системы продукций и связь между ними.
Воспользуемся для описания систем ИИ понятием система продукций (СП). Основными элементами СП ИИ являются: глобальная база данных, множество продукции (правила) и система управления (рис. 7.1).
Глобальная база данных – центральная структура данных, используемая системой продукции ИИ. В зависимости от конкретной задачи, эта БД может быть простой, как обычная матрица чисел, или сложной, как большая реляционная индексированная файловая структура.
Продукции (правила) – применяются к глобальной базе данных. Для каждого правила имеется предварительное условие, которому эта база данных либо удовлетворяет, либо нет. Если предварительные условия выполняются, то правило может быть применено. Применение этого правила изменяет базу данных.
Система управления выбирает, какое именно применяемое правило следует использовать и прекращает вычисления, когда глобальная БД удовлетворяет терминальному условию (условию остановок).
Наиболее употребительной для систем продукций является форма представления задач в пространстве состояний. Представление задачи в пространстве состояний определяется совокупностью трех составляющих – тройкой (So, F, G), где So – множество начальных состояний; F – множество операторов, отображающих одно состояние в другое (т. е. Пространство состояний в себя), G – множество целевых состояний.
При описании пространства состояний и методов поиска решений в искусственном интеллекте широко используется граф и особенно одна его разновидность, называемая деревом.
Процесс применения операторов (правил) к какой-либо вершине для построения всех ее дочерних вершин называется раскрытием вершины.
Дерево частный случай графа, в котором каждая вершина имеет не более одного родителя. Вершина дерева, не имеющая родителя, называется корневой, а не имеющая приемников – концевой. Корневой вершине соответствует глубина, равная нулю. Глубина любой другой вершины дерева определяется как глубина предшествующей вершины плюс 1.
Порядок раскрытия вершин на дереве принято называть стратегией поиска. Процесс раскрытия продолжается до тех пор пока среди концевых вершин не появится одна или несколько целевых вершин – вершин, соответствующих целевым состояниям.