Обработка - знание
Cтраница 3
Ниже приведены важнейшие из общих методов и формализмов, разработанных для представления и обработки знаний. [31]
Интенсивно развиваются новые информационные технологии1 - 2, фундаментальной концепцией которых является представление и обработка знаний. Под знаниями понимают определенные отображения выявленных закономерностей, присущих той или иной предметной области. Роль своеобразного переводчика представлений базы знаний в язык, понятный ЭВМ, выполняет интерпретатор базы знаний, выполняющий функции механизма логического вывода. Перевод - это отображение представлений того, что необходимо сделать, в представление, как выполнить. Второй фундаментальной концепцией новой информационной технологии является использование базы знаний, а не базы данных и ее интерпретатора, реализованных в виде программных и / или аппаратных средств. База знаний и ее интерпретатор образуют банк знаний. Концепцию банка знаний широко используют в построении различных автоматизированных систем. [32]
В искусственном интеллекте, области, основной задачей которой является развитие формальных средств представления и обработки знаний ( что весьма близко к центральной задаче математики), с самого начала была принята ориентация на модель и возможность прямого взаимодействия с нею. Естественным следствием такой ориентации является принципиальная потребность выхода за границы парадигмы алгоритма: языки ЛИСП, ПРОЛОГ, фреймы и семантические сети, продукционные правила, мультиагентные системы и, наконец, методы удовлетворения ограничений. [33]
Структура компоненты логического вывода представлена на рис. 5.13. В основе компоненты логического вывода лежат механизмы обработки знаний, описанные в разд. [34]
С возникновением интеллектуальных систем различного назначения и перенесением центра тяжести на модели и методы представления и обработки знаний существенно изменяется аппарат формальных рассуждений, комбинирующий средства достоверного и правдоподобного выводов. На наш взгляд, логика есть наука о рассуждениях, и от разработки формальных моделей различных форм рассуждений зависит успех создания действительно интеллектуальных систем. [35]
ЭС включает базу знаний ( БЗ), которая строится на полученных знаниях; специальный аппарат обработки знаний - машину ( механизм) вывода; интерфейс пользователя, обеспечивающий работу с системой. [36]
Так, обрабатывая дополнительно информацию, полученную на выходе нейронных сетей, с помощью логических средств обработки знаний, можно обеспечить более высокоуровневую обработку информации. [37]
ЭС включает базу знаний ( БЗ), которая строится на полученных знаниях; специальный аппарат обработки знаний - машину ( механизм) вывода; интерфейс пользователя, обеспечивающий работу с системой. [38]
Хорошим доказательством простоты использования Лиспа является его широкое применение в исследовательских работах по программированию сложных методов обработки знаний. [39]
 |
Многоуровневая организация сложных систем управления. [40] |
При этом в качестве используемых и развиваемых методов выступают методы модельных редукций и логические методы представления и обработки знаний. [41]
Многие экспертные системы первого поколения были основаны на модели закрытого мира, обусловленной применением аппарата формальной логики для обработки знаний. Модель закрытого мира предполагает жесткий отбор знаний, включаемых в базу, а именно: БЗ заполняется исключительно верными понятиями, а все, что ненадежно или неопределенно, заведомо считается ложным. Другими словами, все, что известно базе знаний, является истиной, а остальное - ложью. Такая модель имеет ограниченные возможности представления знаний и таит в себе опасность получения противоречий при добавлении новой информации. Тем не менее эта модель достаточно распространена; например, на ней базируется язык PROLOG. Для полного набора знаний справедливость ранее полученных выводов не нарушается с добавлением новых фактов. Это свойство логических выводов называется монотонностью. К сожалению, реальные знания, закладываемые в экспертные системы, крайне редко бывают полными. [42]
 |
Структура базы знаний по С. С. Лаврову. [43] |
Согласно одному из определений [162] экспертная система включает в себя базу знаний в некоторой предметной области и механизмы обработки знаний для поиска решений сложных проблем. При наличии системы управления базами знаний экспертная система может быть построена как комплекс прикладных программ, поддерживаемых данной СУБЗ. Ключевым моментом подхода является интерфейс между системами, по способам реализации которого различают слабосвязанные и крепкосвязанные системы. [44]
Рассмотренные МПЗ наследуют ряд структур данных и являются в некотором смысле их разновидностями, хотя и используются в СИИ для обработки знаний. [45]
Страницы: 1 2 3 4