Решатель - задача
Cтраница 3
Хотя почти все задачи, которые мы обсуждали в качестве характерных примеров, не были порождены самим решателем задачи, большинство задач, несомненно, возникает в ходе самого процесса решения. Возможно, что наиболее очевидными примерами этого являются преобразования, которые мы совершаем над прежними задачами для создания новых, решение которых может помочь нам при решении исходной задачи. [31]
Применительно к САПР основными функциями БЗ являются: 1) описание предметной области САПР; 2) поддержка интеллектуальных решателей задач ( ИРЗ), входящих в состав САПР; 3) реализация возможности экспертного анализа проектных заданий. [32]
Часть проблемы вывода по аналогии - точное указание того, как полученную по аналогии информацию следует использовать в решателе задач. [33]
Эвристика планирования, которую Ньюэлл, Шоу и Саймон ввели для GPS, конечно, является только одной из многих процедур абстрагирования или упрощения, которые может использовать решатель задачи. [34]
Однако такой вид изменений гораздо вероятнее может возникнуть в организационных и социальных контекстах, когда много решателей задач действуют одновременно, производя изменения, оказывающие длительное или кратковременное воздействие на деятельность других решателей задач. Учитывая эту повышенную вероятность изменений в основных ограничениях информационного контекста задачи, решающему задачу, очевидно, целесообразно рассматривать поступающие сообщения не только в плане их пригодности для непосредственно решаемой им задачи, но и с точки зрения того, насколько они подкрепляют или ослабляют основные ограничения, при которых ему, по его предположениям, приходится действовать. [35]
Развитие эвристического программирования связано с построением разнообразных моделей, таких, как модели поведения при выборе, при определении стратегии размещения ценных бумаг и др. Однако наибольшие успехи теоретического и прикладного характера достигнуты при создании систем ИИ, называемых решателями задач. [36]
Признавая, что читателю трудно будет следить за нашими идеями в абстрактной форме и что мы сами понимаем эти идеи лучше всего, когда они представлены в виде конкретных примеров, мы старались выразить наши предложения на языке и в рамках конкретного решателя задач для робота - системы STRIPS) [4,5], над созданием которой в настоящее время ведутся работы в Стэнфордском исследовательском институте. Наше изложение построено в форме обсуждения и критики этой частной системы, хотя мы надеемся, что многие идеи могут иметь более широкую интерпретацию. В нескольких последующих разделах мы попытаемся кратко описать эту систему, чтобы дать читателю, не знакомому с системой STRIPS, необходимое представление о ней. [37]
Но, как уже говорилось, в большинстве, если не во всех задачах, с которыми приходится иметь дело человеку, вообще невозможно четко сформулировать такой критерий в виде, скажем, относительно простого правила или теста, понимаемого и одинаково применяемого любым членом подходящего класса решателей задач. [38]
Некоторые идеи в этом направлении содержатся в диссертации Девиса [8], в которой были использованы специальные средства, позволяющие описывать некоторое задание формата данных и их выбора в процессе вычислений; но работа не была обобщена на случай описания общих концептуальных средств ( см. [4]), необходимых решателю задач. [39]
От того, каким образом решатель задач пересматривает свои допущения, зависит образ его действия. Обычно решатели задач пересматривают свои допущения в тех случаях, когда новая информация ( результат только что выполненного действия или только что сделанное наблюдение) противоречит предыдущим допущениям. Эти несовместности могли бы быть разрешены путем отказа от допущения того, что действие выполнялось или наблюдение делалось. [40]
Четвертая из перечисленных выше особенностей иллюстрирует интересное ограничение принципа наименьшего принуждения. Каждый решатель задач имеет только частичное знание о решении задач в некоторой проблемной области. При использовании одного лишь принципа наименьшего принуждения процесс решения должен приводить к останову всякий раз, когда имеется некоторый набор решений, которые можно принять, но отсутствуют достаточные основания для принятия какого-либо из них. Мы называем эту ситуацию тупиковой. Обнаружив такую ситуацию, MOLGEN переключается на эвристический метод и выдвигает некоторую гипотезу. [41]
Программная система ТК Solver является представителем универсальных решателей вычислительных задач. Такие решатели задач являются хорошим инструментом в руках пользователей различной квалификации при проведении инженерных, научных и финансовых расчетов. [43]
Многие решатели задачи вынуждены иметь дело с неполными знаниями и на некоторой стадии решения задачи могут оказаться не в состоянии произвести наилучший выбор. В таких случаях решатель задач не может завершить решение, не выдвигая гипотез. Примером служат гипотезы, выдвигаемые в качестве первого шага при гипотетических рассуждениях, а также с целью выйти из тупика при применении метода наименьшего принуждения, что обсуждалось в предыдущем разделе. [44]
Пересмотр предположений может быть использован при рассуждениях о предположениях или об отсутствующей информации. Для того чтобы решатель задач мог пересматривать используемые им предположения, он должен рассуждать о зависимостях между предположениями, рассматриваемыми в текущий момент. Новые предположения могут быть следствием новой информации, полученной или выведенной. Решающий момент такого стиля рассуждений - хорошо обоснованная поддержка; существуют ловушки, в которые можно попасть при бездумном включении циклических поддерживающих структур. Важный вопрос состоит в том, какие механизмы следует использовать для разрешения-неопределенностей в случае, когда имеются несколько возможных вариантов пересмотра. Ясно, что этот выбор должен быть контролируемым, но детали принятия решения остаются неясными. [45]
Страницы: 1 2 3 4