Cтраница 1
Целевая ситуация - это любая конфигурация кубиков, содержащая столбик, составленный из всех имеющихся кубиков в указанном порядке. [1]
ЛПК-2 нарушена: р - число несовпадений с целевой ситуацией увеличилось от единицы до двух. [2]
Усиление продукции - это средство, с помощью которого в соответствующих целевых ситуациях отдельные продукции вызываются более надежно. В процессе тренировки при использовании определенной продукции обучающийся все с большей уверенностью применяет ее в конкретных обстоятельствах. [3]
У: иление продукции - - это средство, с помощью которого в соответствующих целевых ситуациях отдельные продукции вызываются более надежно. В процессе тренировки при использовании определенной продукции обучающийся все с большей уверенностью применяет ее в конкретных обстоятельствах. [4]
Структура такого рода задач довольно проста - они держатся на трех китах: исходная ситуация, целевая ситуация и модель среды, в которой приходится планировать действие. Все эти три компоненты необходимы при решении задачи планирования. Например, при планировании действий робота, кроме исходного состояния, необходимо знать целевую ситуацию - какой должна быть среда в результате действий робота. Моделью среды здесь являются его знания относительно того, что произойдет, если будет выполнено то или иное действие. Располагая этой исходной информацией, робот ( а точнее, компьютер, являющийся его мозгом) планирует свои действия так, чтобы исходную ситуацию свести к целевой. Для этого ему нужно уметь оценивать близость сложившейся ситуации к целевой. Действуя так, компьютер добирается до целевой ситуации. Так и решается задача планирования действий. Можно действовать и наоборот, двигаясь от целевой ситуации к исходной, что часто бывает удобней и проще. [5]
Существенное продвижение в этом направлении предпринял Грин [11], продемонстрировавший в качестве генератора планов законченную систему доказательства теорем методом резолюции. Согласно этому подходу, начальная ситуация, целевая ситуация и результаты применения имеющихся операторов описываются в виде множества аксиом исчисления предикатов первого порядка. Далее с помощью принципа резолюции доказывается предположение, что существует ситуация, удовлетворяющая описанию цели. Побочным результатом успешно проведенного доказательства является план последовательного преобразования начальной ситуации в целевую. [6]
Некоторые ЛПК человека являются едиными для широких классов задач, достаточно далеких по своей логике и математике. Например: построй более простую задачу, из решения которой следует решение данной ( встречная ЛПК); постарайся преобразовать ситуацию так, чтобы она содержала по возможности больше элементов целевой ситуации ( ЛПК уменьшения расстояния до цели) и др. Подобные ЛПК, наряду с алгоритмическими предписаниями, использованы нами при обучении решению математических, производственных, логических, игровых задач. [7]
Структура такого рода задач довольно проста - они держатся на трех китах: исходная ситуация, целевая ситуация и модель среды, в которой приходится планировать действие. Все эти три компоненты необходимы при решении задачи планирования. Например, при планировании действий робота, кроме исходного состояния, необходимо знать целевую ситуацию - какой должна быть среда в результате действий робота. Моделью среды здесь являются его знания относительно того, что произойдет, если будет выполнено то или иное действие. Располагая этой исходной информацией, робот ( а точнее, компьютер, являющийся его мозгом) планирует свои действия так, чтобы исходную ситуацию свести к целевой. Для этого ему нужно уметь оценивать близость сложившейся ситуации к целевой. Действуя так, компьютер добирается до целевой ситуации. Так и решается задача планирования действий. Можно действовать и наоборот, двигаясь от целевой ситуации к исходной, что часто бывает удобней и проще. [8]
Важным свойством этого представления является то, что ситуация рассматривается как дискретная. Дискретность отражает намерение использовать это исчисление для планирования действий робота. Робот стартует в некоторой начальной ситуации, выполняя последовательность действий с целью достичь некоторой целевой ситуации. После каждого действия состояние мира, в котором находится робот, моделируется очередной ситуацией. В этом представлении переменная ситуация принимает в качестве значений конкретные ситуации. В некоторых приложениях рассматриваемого исчисления переменная ситуация задается неявно с помощью индексирования формул в соответствии с конкретными ситуациями. [9]
Структура такого рода задач довольно проста - они держатся на трех китах: исходная ситуация, целевая ситуация и модель среды, в которой приходится планировать действие. Все эти три компоненты необходимы при решении задачи планирования. Например, при планировании действий робота, кроме исходного состояния, необходимо знать целевую ситуацию - какой должна быть среда в результате действий робота. Моделью среды здесь являются его знания относительно того, что произойдет, если будет выполнено то или иное действие. Располагая этой исходной информацией, робот ( а точнее, компьютер, являющийся его мозгом) планирует свои действия так, чтобы исходную ситуацию свести к целевой. Для этого ему нужно уметь оценивать близость сложившейся ситуации к целевой. Действуя так, компьютер добирается до целевой ситуации. Так и решается задача планирования действий. Можно действовать и наоборот, двигаясь от целевой ситуации к исходной, что часто бывает удобней и проще. [10]
Структура такого рода задач довольно проста - они держатся на трех китах: исходная ситуация, целевая ситуация и модель среды, в которой приходится планировать действие. Все эти три компоненты необходимы при решении задачи планирования. Например, при планировании действий робота, кроме исходного состояния, необходимо знать целевую ситуацию - какой должна быть среда в результате действий робота. Моделью среды здесь являются его знания относительно того, что произойдет, если будет выполнено то или иное действие. Располагая этой исходной информацией, робот ( а точнее, компьютер, являющийся его мозгом) планирует свои действия так, чтобы исходную ситуацию свести к целевой. Для этого ему нужно уметь оценивать близость сложившейся ситуации к целевой. Действуя так, компьютер добирается до целевой ситуации. Так и решается задача планирования действий. Можно действовать и наоборот, двигаясь от целевой ситуации к исходной, что часто бывает удобней и проще. [11]