Cтраница 1
Модель проблемной среды обычно включает как информацию, общую для всего класса задач, так и частную, справедливую только для конкретной решаемой задачи. [1]
Используется ли в программе модель проблемной среды. [2]
Информация, содержащаяся в модели проблемной среды, используется алгоритмами, образующими вторую часть решающей системы. Логика и язык этих алгоритмов находятся в тесной связи с организацией информации в модели проблемной среды и языком ее представления, и именно алгоритмы и модели проблемной среды в совокупности определяют возможности и перспективы развития решающей системы в целом. [3]
Одним из принципиальных свойств модели проблемной среды является ее неполнота и неточность, так как не представляется возможным точно учесть все сведения, необходимые и достаточные для решения любой задачи из определенного класса, которая может возникнуть в процессе деятельности робота. [4]
Важную роль в процессе автоматического построения модели проблемной среды играют механизмы формирования понятий. Реализация процесса автоматического формирования понятий по Ханту заключается в разработке системы алгоритмов, которая по входным описаниям примеров понятий формирует некоторое решающее правило ( понятие), позволяющее определять, принадлежит ли данный конкретный пример к сформированному классу или нет. [5]
Система может накапливать опыт не только за счет фиксации новых знаний в модели проблемной среды, но и за счет адаптации работающих с моделью алгоритмов к определенным классам задач и к определенным типам проблемных сред. [6]
Основополагающее значение для процесса обучения и накопления опыта имеют механизмы автоматического формирования модели проблемной среды, используемые в системе принятия решений. [7]
При теоретико-графовом подходе ( см., например, [13-15]) используется формализованное представление модели проблемной среды в виде графа, узлы которого соответствуют возможным состояниям среды, а дуги - возможным действиям, преобразующим одно состояние в другое. В качестве решающих процедур используются эвристические стратегии поиска пути на графе, строящемся в процессе формирования решения задачи в виде дерева с основанием в начальном узле. [8]
Можно предполагать, что дальнейшее развитие решающих систем будет связано с обогащением языка представления модели проблемной среды и приближением его к естественному, а также с разработкой методов организации модели проблемной среды и алгоритмов решающей системы, всесторонне учитывающих широкое применение различных операций при учете смыслового содержания понятий, что, как указывается в работах, посвященных психолингвистическим проблемам мышления ( см., например, [6-8]), может считаться основным содержанием мыслительной деятельности человека. В результате построения субъектом мысленной модели мира каждое понятие, включенное в эту модель, получает свое смысловое содержание, определяемое его отношениями с другими понятиями. Постоянный анализ и преобразование этой семантической системы и составляет основное содержание человеческого мышления. Смысл в таком случае представляется результатом осуществления определенной группы поисковых и преобразующих операций в мысленной модели, причем развитие смысла осуществляется путем включения одного и того же элемента в разные системы взаимодействий. Механизм сокращения поиска определяется перебором только осмысленных связей, поиском только тех элементов, которые обладают нужными в данной ситуации свойствами. [9]
Можно предполагать, что дальнейшее развитие решающих систем будет связано с обогащением языка представления модели проблемной среды и приближением его к естественному, а также с разработкой методов организации модели проблемной среды и алгоритмов решающей системы, всесторонне учитывающих широкое применение различных операций при учете смыслового содержания понятий, что, как указывается в работах, посвященных психолингвистическим проблемам мышления ( см., например, [6-8]), может считаться основным содержанием мыслительной деятельности человека. В результате построения субъектом мысленной модели мира каждое понятие, включенное в эту модель, получает свое смысловое содержание, определяемое его отношениями с другими понятиями. Постоянный анализ и преобразование этой семантической системы и составляет основное содержание человеческого мышления. Смысл в таком случае представляется результатом осуществления определенной группы поисковых и преобразующих операций в мысленной модели, причем развитие смысла осуществляется путем включения одного и того же элемента в разные системы взаимодействий. Механизм сокращения поиска определяется перебором только осмысленных связей, поиском только тех элементов, которые обладают нужными в данной ситуации свойствами. [10]
Информация, содержащаяся в модели проблемной среды, используется алгоритмами, образующими вторую часть решающей системы. Логика и язык этих алгоритмов находятся в тесной связи с организацией информации в модели проблемной среды и языком ее представления, и именно алгоритмы и модели проблемной среды в совокупности определяют возможности и перспективы развития решающей системы в целом. [11]
Существенную роль в индуктивных процессах при познании субъектом окружающего мира играют механизмы выдвижения гипотез. Успешное воспроизведение этого механизма в алгоритмах решающей системы может значительно повысить эффективность процесса автоматического формирования модели проблемной среды. [12]
Информация, содержащаяся в модели проблемной среды, используется алгоритмами, образующими вторую часть решающей системы. Логика и язык этих алгоритмов находятся в тесной связи с организацией информации в модели проблемной среды и языком ее представления, и именно алгоритмы и модели проблемной среды в совокупности определяют возможности и перспективы развития решающей системы в целом. [13]
В этом подходе для описания модели применяется специальный модельный язык, а в качестве процедур решения используется аппарат формальных трансформационных грамматик. В основе данного подхода лежит автоматический анализ решающей системой некоторого множества решений задач требуемого класса. На основе формализованного аппарата обобщения система формирует модель проблемной среды в виде некоторого множества описаний классов ситуаций и соответствующих им решений. Собственно процесс решения задачи сводится тогда к отнесению текущей конкретной ситуации к одному из априорно сформированных классов и применению к ней решения, соответствующего этому классу. [14]
Только в самое последнее время в исследованиях по созданию систем с искусственным интеллектом находят отражение работы по моделированию механизмов аналогии, хотя роль их в процессе мыслительной деятельности человека при решении задач велика. В этих работах аналогии рассматриваются в конструктивном плане как различные виды отображений. Использование аналогии при разработке систем с искусственным интеллектом может сыграть значительную роль как в процессах формирования моделей проблемных сред, так и в процессах принятия решений. В связи с этим можно указать на работу Беккера [22], в которой рассматривается процесс вывода по аналогии при обобщении некоторых структур семантической памяти. Аналогия между структурами, представленными в виде графа, определяется как обусловленное соответствие ( motivated correspondence) между элементами структур. По существу, один из используемых видов аналогии между двумя структурами определяется как взаимнооднозначное отображение элементов одной структуры на элементы другой структуры. [15]