Большинство - экспертная система
Cтраница 2
За прошедшие годы было предложено немало соглашений, пригодных для кодирования знаний на языковом уровне. В большинстве экспертных систем используется один или несколько из перечисленных формализмов, а доводы в пользу и против любого из них до сих пор представляют собой тему для оживленных дискуссий среди теоретиков. [16]
Компонента обеспечения непротиворечивости пытается поддержать некоторое непротиворечивое представление для появляющихся решений. В большинстве экспертных систем используется какая-либо разновидность числовой адаптивной схемы для определения степени доверия каждому потенциальному решению. Такая схема нацелена на то, чтобы получить уверенность, что полученные решения разумны и что они не вступают в противоречие. [17]
Во-первых, все такие языки являются декларативными в том смысле, что позволяют описывать знания, имеющие отношение к решению конкретной задачи, а не способ ее решения. В большинстве экспертных систем используется архитектура, в которой знания отделены от машины логического вывода. Это позволяет проводить эксперименты с использованием одних и тех же знаний в разных режимах обработки. Некоторые новые архитектурные решения, например использующие доску объявлений, позволяют представлять управляющие знания декларативно и обрабатывать их так же, как и другие виды знаний. [18]
В большинстве экспертных систем предусмотрена возможность объяснения пользователю, почему система пришла к тем или иным выводам. [19]
Действительно, эта система теоретически весьма элегантна и, как сообщается, хорошо зарекомендовала себя на практике. Но, как и большинство экспертных систем, ее конструкция не настолько модульна, как это кажется сначала. [20]
Байесовский подход, собственно как и остальные подходы предусматривают сотрудничество с опытными экспертами. Концепция субъективных вероятностей лежит в основе большинства современных коммерческих экспертных систем. [21]
На этом уровне действия диалоговой подсистемы могут быть заданы в виде последовательности следующих этапов: 1) инструктаж; 2) определение задачи; 3) решение задачи; 4) объяс-нения в ходе решения задачи; 5) выдача результата и его оценка ( успех, неудача); 6) объяснения после решения задачи; 7) определение причин неудачи и приобретение новых знаний. Приведенный перечень этапов ( макроструктура диалога) является типичным для большинства экспертных систем. Перечисленные этапы не обязательно должны присутствовать в каждом конкретном диалоге, но если они имеются, то следуют в порядке, заданном макроструктурой. Тот или иной этап может отсутствовать либо в связи с явным указанием пользователя, либо по умолчанию. Например, если результат работы оценен пользователем как положительный, то по умолчанию система может пропустить этапы объяснения и приобретения знений. [22]
Не всегда события развиваются в точности по этому сценарию, но в нем хорошо отражены те три уровня информации, которая поступает от специалиста, описывающего проблемную область и требуемые в ней методы решения задач, а именно, информация фактическая, эвристическая и информация метауровня. Метазнания показанных типов в явном ( а чаще в неявном) виде используются в большинстве экспертных систем. [23]
Этот критерий связан с развитием. Познание настоящего - есть познание породившего его прошлого. И хотя большинство экспертных систем дают горизонтальный срез знаний - без учета времени ( в статике), инженер по знаниям должен всегда рассматривать процессы с учетом временных изменений - как связь с прошлым, так и связь с будущим. Например, структура поля знаний и база знаний должны допускать подстройку и коррекцию как в период разработки, так и во время эксплуатации ЭС. [24]
 |
Структура понятия. [25] |
Этот критерий связан с развитием. Познание настоящего - есть познание породившего его прошлого. И хотя большинство экспертных систем дают горизонтальный срез знаний - без учета времени ( в статике), инженер по знаниям должен всегда рассматривать процессы с учетом временных изменений - как связь с прошлым, так и связь с будущим. [26]
 |
Вспомогательное объединение генетического алгоритма с нейронной сетью. [27] |
Генетический алгоритм использовался для построения инструментальной системы, облегчающей понимание функционирования сети - попросту говоря, для выяснения, что и почему делает сеть. Такое понимание необходимо для того, чтобы нейросетевой классификатор не воспринимался в качестве черного ящика, который формирует ответ неким таинственным образом, и чтобы решения по классификации объектов были объяснимыми. Подобный инструментарий ( explanation facilities) используется в большинстве экспертных систем. [28]
Это позволяет легко осуществлять добавление новых и удаление или модификацию имеющихся правил, а также настройку экспертной системы на новые предметные области без изменения структуры управления. Продукционные системы, благодаря их простоте и относительной универсальности, лежат в основе большинства экспертных систем, коммерчески производимых в настоящее время. [29]
Экспертные системы способны отыскивать факты, которые отсутствуют в базе фактических данных, но могут быть выведены из нее путем дедукции. Экспертные системы наиболее удачно подходят в ситуациях, когда базы фактических данных и правил слишком велики. Эти системы построены таким образом, что позволяют легко добавлять, стирать или модифицировать факты или правила, проверять согласованность новой информации с существующей базой данных. Те области, в которых уровень знаний имеет скорее качественный, чем количественный характер, очень хорошо подходят для такого варианта обработки, поскольку алгоритмический путь работы с ними обычно невозможен. Большинство эксплуатируемых экспертных систем было разработано в тех областях, где в результате требуется диагноз: медицине, геологоразведке, аварийных ситуациях. В химии система DENDRAL [67] способна анализировать масс-спектры неизвестных соединений и предлагать структурные формулы за счет применения частных правил, а не сопоставления с графиками из библиотеки спектров. Большинство работающих экспертных систем базируется на компьютерах основных серий, а использование для этой цели микрокомпьютеров - дело ближайшего будущего. [30]
Страницы: 1 2 3