Неполнота - знание
Cтраница 3
Применение указанного принципа не может, однако, обеспечить сохранение всех интересующих нас сведений об источнике света на одной фотографии. Рассматривая S % как источник сферической волны, падающей на Я, и вспоминая обсуждение рис. 11.1, легко заключить, что как при использовании оптической системы, так и без нее мы имеем дело с общей физической причиной неполноты знания свойств источников - утратой данных о фазах колебаний при их регистрации приемником. [31]
Состав знаний, используемых в экспертных системах, ограничен. Отсутствуют знания о причинных моделях, недостаточно представлены знания о разнообразии целей и возможностей пользователей, мало знаний о собственных возможностях и ограничениях системы. Неполнота знаний, представленных в экспертных системах, ограничивает возможные области их использования. Отсутствуют хорошо разработанные методы представления временных и пространственных знаний. Применяемые языки представления знаний не позволяют описывать все отношения, которые эксперт считает важными, в едином формализме. Конечно опытный программист всегда может предложить для записи нужного отношения ad hoe - способ, однако это означает отказ от единого формализма, что при увеличении количества фактов и правил значительно усложняет проблемы управления базой знаний. [32]
Менделеев обратил внимание на некоторые интересные отношения, которые явствуют из построенной им системы химических элементов ( ср. Исходя из воззрения, что атомный вес составляет истинно постоянное в сущности элементов, г-н М енделеев считает, что величина атомных весов дает истинное основание для классификации элементов. Неполнота знания известных элементов заставляет до сих пор считать еще многие различные группировки только предположительными, однако г-н Менделеев уверен, что принцип покоится на действительной основе. [33]
Следует отметить, что каждая из большого числа существующих гипотез кризиса теплообмена применима только в своей ограниченной области определяющих параметров. В любой такой области может быть предложено несколько различных по физической сущности моделей. Ввиду неполноты знаний о механизме кризиса в настоящее время трудно отдать предпочтение какой-либо из них. Введение же в число независимых параметров, определяющих кризис теплообмена, концентрации газа в потоке теплоносителя еще более усложняет рассмотрение этого явления, потому что в этом случае приходится иметь дело с двухфазным двухкомпонентным потоком. [34]
Необходимо отметить, что выбор ДП или ПП обусловлен не только соображениями эффективности. Существуют и другие причины. Так, неполнота знаний об окружающем мире не позволяет любые явления описать в виде процедур, а сильная связанность некоторых явлений не позволяет описать их адекватно в виде декларативного представления. [35]
Принципиальная трудность использования метода наименьшей предвзятости ( в чистом виде) состоит в появлении тупиковых ситуаций. Когда у системы решения задач исчерпаны все решения, которые могут быть немедленно сделаны, то, для того чтобы не останавливаться, необходимо высказать догадку. Число случаев выдвижения таких гипотез является мерой неполноты знаний, а базы знаний обычно полными не являются. Эта тема была продолжена в разд. [36]
Трудность, присущая методу наименьшего принуждения, связана с возникновением тупиковых ситуаций. В случае когда решатель задач не имеет больше возможности принять решение, про которое он знает, что оно корректно, он должен выдвинуть некоторое предположение с тем, чтобы продолжить решение задачи. Мы предположили, что количество сделанных предположений является мерой неполноты знаний и что тем не менее, базы знаний будут всегда неполными. Эта тема была продолжена при обсуждении случая восемь, где был рассмотрен метод возврата, ориентированный на зависимости, как средство, позволяющее эффективно пересматривать сделанные предположения в ходе правдоподобных рассуждений. [37]
В данном параграфе рассматривается задача отображения модели прикладной программы на целевую архитектуру - обобщенное представление структуры доступных вычислительных ресурсов и способа их функционирования. Окончательный вид целевой архитектуры, как правило, является результатом итеративного процесса, в значительной степени опирающегося на экспертные знания. Основная проблема выбора архитектуры как раз и связана с неполнотой знаний о возможной реализации функций системы для выполнения программы, ограничения на действия которой задаются спецификацией. Спецификация - некоторая модель программы, а не готовый к исполнению код, позволяющая учесть наиболее существенные особенности структуры программы для выбора реализующей ее целевой архитектуры. [38]
Анализ неполадок связан с подготовкой различного вида логических диаграмм или соответствующих причинно-следственных матриц, которые отображают взаимосвязь между нарушениями в работе и наблюдаемыми признаками. В первом случае обычно можно предусмотреть все обстоятельства и нет необходимости делать запас на неполноту знаний о внутренних процессах, происходящих в системе. [39]
Случайными могут быть различные физические величины ( энергия, число частиц и др.) в зависимости от того, какой комплекс условий для системы задан. Вообще говоря, некоторая физическая величина обнаруживает случайные свойства тогда, когда заданный комплекс условий не определяет рассматриваемую величину однозначно; имеются еще некоторые неучтенные факторы, под влиянием которых эта величина может изменяться. Однако утверждение о том, что величина является вероятностно-случайной, не сводится только к констатации неполноты знаний о системе и ее взаимодействии с окружением. В этом утверждении заключено также положительное содержание, не являющееся очевидным и вскрывающее качественные особенности величины. Действительно, мы допускаем определенное распределение вероятностей для величины, подразумеваем устойчивость частот появления различных ее значений при испытаниях и отсутствие правила игры. Свойства эти определяют специфику вероятностно-случайных величин, они далеко не очевидны, и анализ их, в частности изучение причин устойчивости частот, представляет чрезвычайно трудную теоретическую задачу. [40]
На шестом этапе проверяют работу ЭС. Проверку осуществляют путем решения ЭС контрольных ( тестовых) задач. На этом этапе могут быть выявлены, например, такие недостатки, как отсутствие каких-либо знаний в ЭС или неточность и неполнота знаний. Для их исправления необходимо вернуться к четвертому этапу и попытаться внести коррективы. Однако если оказывается, что высказанные экспертом знания нельзя представить на имеющемся языке, то устранить подобным путем некоторые ошибки не удается. В этом случае приходится возвращаться к третьему этапу и выбирать или разрабатывать другой язык представления знаний. Возврат к этому этапу может быть обусловлен и непригодностью процедур вывода решений, которые используются в ЭС. [41]
Каждой модели отвечает свой язык представления знаний. Однако на практике редко удается обойтись рамками одной модели при разработке ИИС за исключением самых простых случаев, поэтому представление знаний получается сложным. Кроме комбинированного представления с помощью различных моделей, обычно используются специальные средства, позволяющие отразить особенности конкретных знаний о предметной области, а также различные способы устранения и учета нечеткости и неполноты знаний. [42]
 |
К вопросу о регистрации волн в оптических системах. [43] |
Применение указанного принципа не может, однако, обеспечить сохранение всех интересующих нас сведений об источнике света на одной фотографии. Например, изображение S2 источника 52 ( см. рис. 11.2), находящееся вне поверхности приемника Н, вызовет почернение участка пластинки ( 7, т.е. приведет к такому же эффекту, как и отображение предмета С. Рассматривая S2 как источник сферической волны, падающей на Л, и вспоминая обсуждение рис. 11.1, легко заключить, что как при использовании оптической системы, так и без нее мы имеем дело с общей физической причиной неполноты знания свойств источников - утратой данных о фазах колебаний при их регистрации приемником. [44]
Далее свет попадает в наше измерительное устройство, которое производит над ним ряд необходимых операций перед его регистрацией. Например, световой пучок может пройти через интерферометр, как в случае фурье-спектроскопии, или через систему линз, как при аэрофотосъемке. Спрашивается, насколько хорошо известны истинные параметры нашего измерительного прибора. Любая неполнота знаний об этих параметрах должна быть учтена в нашей статистической модели измерительного процесса. Это могут быть, например, неизвестные ошибки в деформации волнового фронта, вносимые при прохождении системы лииз. Такие ошибки могут быть обычно смоделированы статистически и учтены при расчете системы. [45]
Страницы: 1 2 3 4