Cтраница 2
Ясно, что к решению кросснамбера приводит не одна цепочка рассуждений. Если читатель решал задачу иначе, то это отнюдь не означает, будто он рассуждал неверно. [16]
Разработка правил для экспертных систем базируется на двух известных концепциях - прямой и обратной цепочках рассуждений. Каждая концепция определяет стратегию выбора в конкретных условиях. [17]
Из максимальной семидефипитности 8 следует, что ж0 s й П 8, и вся эта цепочка рассуждений обратима. [18]
Другим методом использования комплекта правил является применение правил вывода, заключающихся в построении прямой и обратной цепочек рассуждений. Подробное описание этого метода будет дано в следующем разделе. [19]
![]() |
Основные идеи. [20] |
Компонента оправдания объясняет пользователю решение системы отказаться от некоторого возможного заключения, заявив, что такие невыполненные условия заблокировали все цепочки рассуждения, которые могут обосновать подобное заключение. Наконец, в базе знаний хранятся правила, факты и информация о текущей задаче, которая может быть полезной при формировании ее решения. Если правила из базы знаний имеют процедурную интерпретацию, то факты играют чисто пассивную роль. [21]
Так, машина логического вывода систем KAS и PROSPECTOR отличается от дедуктивной машины EMYCIN прежде всего использованием как прямой, так и обратной цепочек рассуждения. Это позволяет существенно изменять в процессе консультации цели верхнего уровня в ответ на полученную информацию. Кроме того, отказавшись от выполнения обратной цепочки рассуждения путем полного перебора, KAS пытается избежать малоперспективных вопросов при помощи использования эвристической оценочной функции для выбора наиболее многообещающих правил. [22]
Но в первую очередь она адресована тем учащимся, которые испытывают трудности в решении задач и которым анализ предлагаемого варианта решения поможет выстроить цепочку логических рассуждений и проанализировать их последовательность. [23]
Процесс поиска решения любой задачи состоит в том, что мы пытаемся подменить поставленную задачу какими-то вспомогательными задачами, после решения которых можно будет построить цепочку рассуждений, приводящих к решению поставленной задачи. [24]
Семнадцатый век наконец произвел схему научной мысли, сформулированную математиками для математиков Замечательной особенностью математического ума является его способность оперировать с абстракциями и извлекать их из четких доказательных цепочек рассуждений, вполне удовлетворительных до тех пор, пока это именно те абстракции, о которых вы хотите думать. Колоссальный успех научных абстракций ( дающий, с одной стороны, материю с ее простым положением во времени и в пространстве, а с другой - разум, воспринимающий, страдающий, рассуждающий, но не вмешивающийся) навязал философии задачу принятия абстракций как наиболее конкретного истолкования факта. [25]
В тех экспертных системах, в которых используется прямая цепочка рассуждений, список активизированных правил несет еще меньше полезной для пользователя информации, поскольку на промежуточной стадии вычислений трудно по нему судить, куда же ведет цепочка рассуждений. [26]
Логическим следствием этих посылок - теоремой - является утверждение я сейчас в очках. Здесь цепочка рассуждений совсем короткая. При доказательстве более сложных теорем приходится иметь дело с соответственно более длинными цепочками рассуждений. Машине задаются аксиомы и задается предложение, которое должно быть доказано, и доказательство состоит в том, что путем логических рассуждений осуществляется последовательный переход от исходных условий к конечному результату. [27]
KAS использует для представления знаний ПП с приписанными им коэффициентами уверенности вместе с подразделенными СС. Механизм вывода основан на прямой и обратной цепочках рассуждений и распространении вероятности по СС. Средства поддержки KAS включают механизм объяснения и приобретения знаний, обеспечивают распознавание синонимов, пересмотр ответов, подытоживание и трассировку. [28]
Все найденные сведения с указанием их источников следует занести в рабочую тетрадь. При наличии в литературе расходящихся данных необходимо сохранить цепочку рассуждений, определившую выбор отобранных для дальнейшей работы значений. Восстановить по памяти эти рассуждения по прошествии некоторого времени сложно. Вообще при обработке информации в яркой форме проявляется общее положение о том, что неоформленные вовремя и до конца данные и результаты возобновить трудно. [29]
Я предложил другой подход к общей проблеме: какой вопрос следует задать в следующую очередь. В нем не используются ни прямая, ни обратная цепочки рассуждений, которые ориентируются на учет гипотез. Наш подход ориентируется на свидетельства. В сущности, он сводится к тому, что каждому-элементу свидетельства приписывается цена, отражающая его роль в процессе вывода, и в первую очередь задается тот вопрос, для которого цена оказывается наибольшей. [30]