Cтраница 3
Расширенное исчисление высказываний, в котором вводятся предметные символы ( индивиды), отношения между ними, кванторы существования и всеобщности. Является основой для реляционного исчисления и построения предикатных моделей знаний. [31]
В последней четверти двадцатого столетия в философии науки заметно возросло внимание к исследованию эмоционально-личностного аспекта научно-теоретической деятельности. Представляется, что это связано с кризисом позитивистской модели знания, игнорирующей вопросы истории науки и научного творчества. Такая научная позиция основана на неявном предположении о возможности полной элиминации из научной теории неявно-интуитивного элемента, представляющегося в рамках позитивизма иррациональным, то есть недоступным какой-либо адекватной научно-теоретической интерпретации. Позитивистская модель знания была разработана К. Поппером, согласно представлениям которого знание, то есть знание в объективном смысле, под которым подразумеваются непосредственно сами научные проблемы и теории как объекты автономного попперовского третьего мира квалифицируется как знание без того, кто знает: оно есть знание без познающего субъекта ( Поппер К. [32]
Преимуществом когнитолога перед специальной программой извлечения знаний и построения модели ПО является его универсальность по отношению к предметным областям и моделям знаний. С другой стороны, программа дает возможность специалисту-предметнику напрямую проектировать модель знания ПО. [33]
Основное внимание в ИИ уделяется второй и третьей из перечисленных проблем, причем ведущая роль отводится проблеме представления. На практике ее разрабатывают совместно с вопросами построения концептуальных схем моделей знаний, и многие полагают, что именно эта проблема является основной для современного ИИ. [34]
В системе СПРИНТ вся информация об объекте представлена в модели знания. Для организации автоматизированного поиска команд управления в каждой из проблемных ситуаций разрабатывается механизм решения задач на модели знания. По окончании вычислительного процесса получается решение. Область поиска последнего представляет собой сложную мультимодальную среду. [35]
Инструментальные системы различаются между собой также степенью интеллектуальности, характеризующей близость языка представления модели знания к естественному языку. Если в оболочках PROLOG и LEONARDO модели знаний проектируются с использованием языков программирования, то SIMER-MIR использует возможности только естественного языка. Универсальная инструментальная система инвариантна к модели знания. Системы этого типа различаются технологиями проектирования программных систем вообще и систем, основанных на знаниях, в частности. [36]
Гештальт-психология [8] ориентирует аналитика на выделение целостного образа или структуры знаний ( гешталъта) как основы для понимания процессов и явлений окружающего мира. Применение данной теории ориентирует эксперта на формирование модели знаний в соответствии с критериями простоты, связности и гармонии. [37]
Могут также дополнительно привлекаться специальные модели кооперации, координации и эволюции агентов. Модель агента задает общую архитектуру и свойства агента. Например, для ярко выраженных интенииональных интеллектуальных агентов она включает модели знаний, убеждений, желаний, намерений агентов. Организационная модель определяет роли каждого агента в MAC, базовые взаимосвязи между агентами ( отношения между ролями), а также содержит онтологии агентов. Модель взаимодействий описывает процессы коммуникации и кооперации агентов на основе сценариев взаимодействия, протоколов коммуникации, сетей обязательств агентов. [38]
Разработана система анализа ситуаций и принятия решений, предназначенная для автоматизации процесса выработка управленческих решений а диалоговом режиме на основе организация аффективных процедур хранения, пояска пршцшно-следствевянх связей и организация логического вывода. Причинно-следственные связи представляют собой набор описаний возможных птичка возникновения проиаводственннх ситуаций на объект я действий, рекомендуемых для ях устранения. Набор описаний прячишо-оледотвеяных связей, механизм логического вывода я технологическая информация об объекте образуют модель знаний ояотемы. [39]
Разработана система анализа ситуаций я принятая реяеняй, предназначенная для автоматизации процесса выработки управленческих решений в диалоговом режиме на основе организация эффективных процедур хранения, поиска пряцинно-следсгвеяинх связей я организация логического вывода. Лрячияяо-следотввнйие связя представляют собой набор описаний возможных птичиа возникновения производственник ситуаций на объекте я действий, рекомендуемых для их уотраяевяя. Набор описании прячяяко-оледствеяных связей, механизм логического вывода я технологячеокая информация об ооь-г екте образует модель знаний ояотемы. [40]
Все эти объекты связаны между собой и функционируют последовательно-параллельно во времени. В совокупности они образуют сложную распределенную дискретно-непрерывную техническую и программно-информационную среду, требующую от системы управления решения достаточно большого набора разнообразных логико-вычислительных задач, связанных со сбором и обработкой значительного объема информации, ее классификацией, принятием решений с использованием сложноструктурированных данных и планированием действий в многокомпонентной среде. В этих условиях одним из многообещающих путей развития устройств управления для производственных сред является построение их как интеллектуальных систем, позволяющих наиболее рационально реализовать необходимые функции обработки сложной информации на основе моделей знаний и логических методов. [41]
В последней четверти двадцатого столетия в философии науки заметно возросло внимание к исследованию эмоционально-личностного аспекта научно-теоретической деятельности. Представляется, что это связано с кризисом позитивистской модели знания, игнорирующей вопросы истории науки и научного творчества. Такая научная позиция основана на неявном предположении о возможности полной элиминации из научной теории неявно-интуитивного элемента, представляющегося в рамках позитивизма иррациональным, то есть недоступным какой-либо адекватной научно-теоретической интерпретации. Позитивистская модель знания была разработана К. Поппером, согласно представлениям которого знание, то есть знание в объективном смысле, под которым подразумеваются непосредственно сами научные проблемы и теории как объекты автономного попперовского третьего мира квалифицируется как знание без того, кто знает: оно есть знание без познающего субъекта ( Поппер К. [42]
Вторым узким местом ЭС оказалась модель, на которой были основаны их первые экземпляры, и лишь модель знаний, принимающая вид пороговой направленной иерархической сети с возможностью выбора в конечном из логических узлов ( где каждая отдельная ситуация похожа на дерево с листьями), может стать базой для построения ЭС. [43]
Современные автоматизированные производства являются примером сложных комплексов дискретных распределенных объектов управления, включающих основное обрабатывающее и вспомогательное технологическое оборудование, средства транспортировки и складирования, а также рабочие места персонала. Все эти объекты связаны между собой и функционируют последовательно-параллельно во времени. В совокупности они образуют сложную распределенную дискретно-непрерывную техническую и программно-информационную среду, требующую от системы управления решения достаточно большого набора разнообразных логико-вычислительных задач, связанных со сбором и обработкой значительного объема информации, ее классификацией, принятием решений с использованием сложноструктурированных данных и планированием действий в многокомпонентной среде. В этих условиях одним из многообещающих путей развития устройств управления для производственных сред является построение их как интеллектуальных систем, позволяющих наиболее рационально реализовать необходимые функции обработки сложной информации на основе моделей знаний и логических методов. [44]
Необходимость выделения СУБД в качестве самостоятельной системы следует из анализа структуры прикладного программного обеспечения управляющих ЭВМ и задач, решаемых его элементами. Примерно 70 % команд от общего объема прикладного программного обеспечения предназначаются для организации распределения информации в памяти ЭВМ, доступа к информационным массивам, поиска элементов информации в них и других огераций информационного обслуживания. И только 30 % команд реализуют непосредственно алгоритм управления. База данных содержит количественные данные, по структуре и содержанию не отличается от баз данных существующих АСУ. База знаний является моделью знаний человека о технологии производства и поведении управляемых объектов системы в тех или иных условиях. База целей содержит информацию о качественных и количественных критериях оценки эффективности функционирования автоматизированного производства в целом. [45]