Представление - знание
Cтраница 3
Модель представления знаний приведена на рис. 5.22. Объект MANAGER управляет деревьями, описывающими работу различных подсистем. Каждое дерево - это отдельный алгоритм анализа ситуаций, связанных по технологическим признакам, причем ДЗ - это бинарное дерево, в каждой вершине которого содержится определенное условие. Корневые вершины являются исходными точками для поддеревьев ( подалгоритмов) ДЗ. Вершины четырех типов описаны выше. [31]
Фрейм-модель представления знаний вводится для обозначения общего понятия в виде набора ( списка) свойств, позволяющего восстановить оригинал того понятия ( объекта, факта), к которому относится данный список свойств. Каждое из состояний фрейма выражается в виде перечня свойств. Фрейм ( скелет, рамка) имеет имя для идентификации описываемого им понятия. С помощью слотов идентифицируются основные структурные элементы понятий. [32]
Модели представления знаний на основе исчисления высказываний и исчисления предикатов относятся к дедуктивным моделям. [33]
Модели представления знаний, использующие исчисление предикатов и теорию нечетких множеств, называют логико-лингвистическими моделями представления знаний. Это адаптивные логико-лингвистические МПЗ, приспосабливающиеся к изменению свойств и условий функционирования объекта, а также отображающие возникающие при этом разнообразные текущие и полные ситуации. [34]
 |
Описание продукционных правил ( ПП с помощью связей И, ИЛИ, КОМБ. [35] |
Методы представления знаний, конечно, неоднозначны, но метод выводов, приведенный здесь, краток и ясен, поэтому знания будем описывать на основе МПЗ с помощью ПП. Способ записи ПП, включающих также и комбинированную связь, можно выбрать любой, но целесообразно использовать запись ПП, представленную на рис. 3.2, где X, Y - результаты симптомов, А - цель или гипотеза, а И, ИЛИ и КОМБ - виды связей. Съ С2, С31, С32 - это степени надежности, приписанные каждому ПП. [36]
Языки представления знаний ( ЯПЗ), или языки инженерии знаний [7,45], - KRL ( Knowledge Representation Language), FRL ( Frame Representation Language), KEE ( Knowledge Engeneering Environment), KMS ( Knewledge Management System) и SRL ( Schema Representation Language) - программно реализуют МПЗ в виде фреймов ( см. разд. [37]
Способ представления знаний, принятый в MYCIN, не позволяет автору правил явно указать всю информацию о некотором правиле и способе его использования. В правилах MYCIN не представлена следующая информация: 1) обоснование правила, т.е. объяснение разумности перехода от предпосылок к заключению ( обоснование связи второго уровня с четвертым); 2) обоснование принятого в правиле упорядочивания предпосылок, что влияет на порядок, в котором рассматриваются гипотезы и цели; 3) обоснование порядка, в котором правила ( уровень 3) применяются к текущей цели, что также влияет на порядок рассмотрения гипотез, целей и вопросов пользователя ( так, например, правило 535 проверяет является ли пациент алкоголиком. [38]
Язык представления знаний, основанных на фреймовой модели, особенно эффективен для структурного описания сложных понятий и решения задач, в которых в соответствии с ситуацией желательно применять различные способы вывода. В то же время на таком языке затрудняется управление завершенностью и постоянством целостного образа. В частности, по этой причине существует большая опасность нарушения присоединенной процедуры. Следует отметить, что фреймовую систему без механизма присоединенных процедур ( а следовательно, и механизма пересылки сообщений) часто используют как базу данных системы продукций. [39]
Форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики ИИС. Базы знаний являются моделями человеческих знаний. Однако все знания, которые привлекает человек в процессе решения сложных задач, смоделировать невозможно. Поэтому в интеллектуальных системах требуется четко разделить знания на те, которые предназначены для обработки компьютером, и знания, используемые человеком. [40]
Языки представления знаний сами по себе, как правило, реализованы на языке Лисп. Вследствие уже этого факта они представляются менее подходящими для реальных приложений, носящих характер промышленного продукта, поскольку их применение вызовет большую потерю времени работы системы. Часть исследователей в США считает, что указанным языкам, ( и, конечно, языку Лисп) должна быть отведена роль некоторого исходного средства, позволяющего создать черновые варианты экспертных систем, которые для повышения рабочей эффективности системы в дальнейшем будут переписаны на таких языках, как, например, Бейсик или Фортран. [41]
Форма представления знаний или непроцедурного описания программы в виде множества правил ( продукций) вида если А, то В, где А - некоторое условие, а В - соответствующее действие, причем В может содержать переменные, используемые в А. [42]
Уровень представления знаний или дробность правил ( гранулярность) в разных моделях была примерно одинаковой, за исключением моделей OPS5 и RLL. Правила в модели OPS5 были несколько мельче разбиты, чем в других моделях, вследствие того внимания, которое уделялось построению и проверке механизма выбора целей. Правила модели OPS5 были также мельче разбиты по сравнению с другими моделями из-за специфического управления механизмом расписания посредством правил и предпринятой попыткой к обобщению, приведшей к весьма точной классификации объектов и событий. [43]
Концепция представления знаний в ROSIE очень похожа на ту, что принята в языках семейства PLANNER. В этих языках элементарные факты хранятся в декларативной базе данных, которая также может содержать некоторые правила дедукции. [44]
Процесс представления знаний приводит к тому, что знания становятся явными, но порождающие системы оставляют множество общих принципов управления поиском представленными в неявном виде. Возможно, этим и объясняется тот факт, что добавление или удаление правил из существующего набора иногда дает совершенно неожиданный эффект. Декларативная интерпретация правил на человеческом языке подводит нас к одному выводу, а процедурная интерпретация этих же правил в системе может дать совершенно иной результат. [45]
Страницы: 1 2 3 4