Техника использования знаний

Сентябрь 3, 2022

Главная
Алгебра
Техника использования знаний

Содержание

2. СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ На начальном этапе исследований по искусственному интеллекту возникло убеждение, что за интеллектуальным
3. СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ (продолжение) На начальном этапе исследований по искусственному интеллекту считалось, что за интеллектуальным
4. СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ (продолжение) Независимо от выбранной проблемы, имеются вопросы, которые необходимо разрешить: Каким образом
5. СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ В справочной литературе по искусственному интеллекту наиболее широко описана экспертная системы MYCIN. Система
6. СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент Отрывок из протокола общения врача с системой MYCIN: Назовите имя пациента. Джон
7. СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент (продолжение) Когда в системе MYCIN складывается ощущение достаточно хорошего понимания ситуации, задается
8. СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент (продолжение) Программы искусственного интеллекта и экспертные системы отличаются от традиционных вычислительных пакетов
9. СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент (продолжение) На рис. 1 изображена поверхностная схема работы системы. Рис. 1 Общее
10. АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ Если компьютерной программе предстоит выполнять задачу эксперта, то она нуждается в большом объеме
11. АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ Системы продукций представляют собой конкретный метод организации программ в виде совокупностей трех групп,
12. АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (продолжение) Все изменения могут быть осуществлены посредством использования двух элементарных функций — добавления
13. АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (продолжение) Демоны вида "если-добавлено" будут использоваться для проведения прямых логических дедукций, осуществляемых автоматически,
14. АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (продолжение) Базу данных такого специального типа обычно называют базой знаний. Для взаимодействия пользователя
15. УЗКИЕ МЕСТА Узким местом, сдерживающим распространение экспертных систем, является процесс "извлечения" знаний специалиста, осуществляемый инженером знаний.
16. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ Сравнительно недавно язык Пролог являлся удобным средством разработки экспертной
17. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ (ПРОДОЛЖЕНИЕ) Игрушечная экспертная система, предназначенная для различения животных и
18. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ (ПРОДОЛЖЕНИЕ) Игрушечная экспертная система, предназначенная для различения животных и
19. ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ (ПРОДОЛЖЕНИЕ) Рис. 2. Пример сети для простой системы, основанной
20. Обобщения В рассмотренном примере для достижения необходимого решения использованы задачи различения животных. При использовании в программе
22. Скачать презентацию

Слайд 2

СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ
На начальном этапе исследований по искусственному интеллекту возникло

убеждение, что за интеллектуальным поведением людей скрываются их знания об окружающем мире.
Попытки человека добиться интеллектуального поведения от компьютера ограничены сведениями о тех общих знаниях, которыми располагают люди. Речь идет о знаниях, которые имеются у специалиста-профессионала.
Интеллектуальная система, основанная на знаниях, представляет собой такую систему, в которой с помощью логического вывода знания применяются к решению поставленных задач.

Слайд 3

СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ (продолжение)
На начальном этапе исследований по искусственному интеллекту

считалось, что за интеллектуальным поведением людей скрываются их знания об окружающем мире.
Попытки человека добиться интеллектуального поведения от компьютера ограничены сведениями о тех общих знаниях, которыми располагают люди. Речь идет о знаниях, которые имеются у специалиста-профессионала.
Интеллектуальная система, основанная на знаниях, представляет собой такую систему, в которой с помощью логического вывода знания применяются к решению поставленных задач.
Выполнение работ с с небольшой частью знаний человека уменьшает сложность задачии позволяет создать работоспособную систему за разумный отрезок времени.

Слайд 4

СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ (продолжение)
Независимо от выбранной проблемы, имеются вопросы,

которые необходимо разрешить:
Каким образом с самого начала усваиваются эти знания?
В каком виде их представлять?
Как реализовать выбранные виды представления знаний на конкретных аппаратурных средствах?
Как обеспечивается доступ к знаниям внутри системы?
Каким образом знания применяются к конкретной ситуации?
Каким образом знания модифицируются в свете накапливаемого опыта?
Как обеспечивается поддержание уровня знаний, а во многих случаях — и отбрасывание не относящегося к делу знания? и т.д.

Слайд 5

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ
В справочной литературе по искусственному интеллекту наиболее широко описана

экспертная системы MYCIN.
Система MYCIN была разработана для оказания консультационной помощи при диагностике и лечении инфекционных заболеваний.
Временной фактор осложняет проблему диагностики и лечения инфекционных заболеваний. Анализ (крови или мочи и т.п.) может дать некоторые указания на рост числа микроорганизмов за 12 ч, но обычно для надежной идентификации требуется от 24 до 48 и более часов.
Поэтому врач часто должен решать, задачу лечения и назначения медикаментов в условиях отсутствия полной информации.

Слайд 6

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент
Отрывок из протокола общения врача с системой MYCIN:
Назовите

имя пациента. Джон Доу.
Мужчина или женщина? Мужчина.
Возраст? Ему 55.
Были ли выделены культуры с положительными реакциями, указывающие на общий класс инфекции?
Да.
Каков тип этой инфекции? Первичная бактеримия.
Когда были отмечены первые симптомы? 5 мая 1975.
Давайте назовем самую последнюю культуру, дающую положительную реакцию, КУЛЬТУРА-1. Откуда была взята КУЛЬТУРА-1?
Из крови.
Когда?
9 мая 1975.

Слайд 7

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент (продолжение)
Когда в системе MYCIN складывается ощущение достаточно

хорошего понимания ситуации, задается короткая цепочка вопросов, подготавливающих к рекомендациям по курсу лечения:
Рекомендация будет основана на убеждении, что ОРГАНИЗМ-1 может представлять собой: 1 — Pseudomonas-aeruginosa, 2— Klebsiella-pneumoniae, 3-Е. Coli, 4 - Bacteroides-fragilis, 5 - Enterobacter, 6 - Proteus-non-mirabilis. Пользуясь шкалой от 0 до 4, где большие числа соответствуют большей серьезности заболевания, как бы вы оценили степень заболевания больного?
3.
Имеется ли у больного клинически заметная аллергическая реакция на какой-нибудь противобактериальный препарат?
Нет.
Какова масса больного? 70 кг.
В первую очередь я рекомендовала бы следующее: чтобы охватить случаи 1, 2, 3, 5 и 6, давайте больному в течение 10 дней гентамицин дозами по 119 мг (1,7 мг/кг). Измените дозировку в случае заболевания почек. А чтобы охватить случай 4, давайте больному в течение 14 дней клинда- мицин дозами по 595 мг (8,5 мг/кг).
Хотите ли вы знать, что я рекомендовала бы в качестве второго варианта?

Слайд 8

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент (продолжение)

Программы искусственного интеллекта и экспертные

системы отличаются от традиционных вычислительных пакетов тем, как эти программы организованы.
С традиционных позиций программа представляет собой процедуру и данные.
Экспертные системы "все могут быть описаны как системы, направляемые базами данных" [.
В базе данных имеется три различных модуля:
Факты о признаках конкретной ситуации.
Правила, относящиеся к области экспертизы.
Правила работы с правилами 2 или "машина вывода"

Слайд 9

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент (продолжение)
На рис. 1 изображена поверхностная схема

работы системы.
Рис. 1 Общее представление о работе экспертной системы

Слайд 10

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Если компьютерной программе предстоит выполнять задачу эксперта, то

она нуждается в большом объеме знаний, позволяющих решать сложные проблемы подобно тому, как это делает человек.
Система должна быть тщательно организована.
В общем случае знания разделяются на три типа:
Фактические (декларативные) знания. Этот вид знаний представляет информацию о конкретном случае, обычно собираемую посредством диалога с пользователем, который указывает, какие факты следует считать справедливыми в настоящее время.
Процедурные знания. Эти знания собираются путем опроса специалиста в данной предметной области и составляют ядро базы знаний
Управляющие знания. В системе должен быть предусмотрен некоторый набор стратегий, чтобы можно было рассматривать альтернативные возможности в ходе работы, переход при неудаче от одной стратегии к другой.

Слайд 11

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Системы продукций представляют собой конкретный метод организации программ

в виде совокупностей трех групп, представленных выше.
База данных (БД).
Список порождающих правил (ПП).
Метод выбора, какое порождающее правило следует применять
при данном состоянии базы данных.
Каждое порождающее правило (т.е. продукция) имеет форму ЕСЛИ (условие), ТО (действие) или, возможно, форму ЕСЛИ (условие), ТО (действие 1), В ПРОТИВНОМ СЛУЧАЕ (действие 2).
Условная часть продукции сопоставляется с имеющейся базой данных.
Если процесс сопоставления заканчивается успешно, то всем переменным, входящим в образец, т. е. переменным из условной части некоторого порождающего правила, придаются определенные значения из БД, которые обеспечивают сопоставимость.

Слайд 12

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (продолжение)
Все изменения могут быть осуществлены посредством использования двух

элементарных функций — добавления и удаления, например (добавить элемент2 БД), (удалить элемент1 БД).
В начале работы системы запускается некоторое простое правило, которое обеспечивает сбор информации о рассматриваемом случае и вносит ее в базу данных.
Система действует по Простому принципу: "выбери продукцию р - примени соответствующие действия".
«Запуск» системы продукций и «управление» системой состоит в использовании механизмов, названных "демонами".
Существует три возможные разновидности демонов, а именно "если-добавлено", "если-удалено" и "если-необходимо". Демоны запускаются в работу путем добавления их в базу данных.

Слайд 13

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (продолжение)

Демоны вида "если-добавлено" будут использоваться для проведения прямых

логических дедукций, осуществляемых автоматически, если стали известны некоторые дополнительные факты.
Демоны вида "если-удалено" запускаются функцией удаления. Как правило, демоны "если-удалено" будут использоваться для удаления из БД тех явных дедукций, которые были сделаны демонами "если-добавлено".
Демоны "если-необходимо" используются для проведения дедукции в обратном направлении.
Большую часть базы данных составляют правила, которые запускаются путем сопоставления с соответствующими признаками, характеризующими данную задачу, и которые могут добавляться, модифицироваться или изыматься пользователем.

Слайд 14

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (продолжение)
Базу данных такого специального типа обычно называют

базой знаний.
Для взаимодействия пользователя с экспертной системой существует три режима:
Получение решений поставленных задач - пользователь как потребитель.
Усовершенствование или наращивание знаний системы - пользователь как учитель.
Извлечение пользы для человека из базы знаний - пользователь как ученик.

Слайд 15

УЗКИЕ МЕСТА
Узким местом, сдерживающим распространение экспертных систем, является процесс "извлечения"

знаний специалиста, осуществляемый инженером знаний.
В настоящее время наиболее широко используется процесс типа метода "проб и ошибок".
Наиболее распространенный метод "проб и ошибок состоит из следующих трех этапов:
Структурирование предметной области путем построения хорошей модели процесса решения задач, осуществляемого специалистом-человеком.
Создание работающей модели-прототипа экспертной системы
Следование бесконечному циклу из "проверки", "отладки" и "усовершенствования«.

Слайд 16

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ
Сравнительно недавно язык Пролог являлся

удобным средством разработки экспертной системы.
Язык Пролог рассматривается как система продукций:
1. Пролог дает базу данных, в которой можно расположить правило продукции в виде:
заключение ЕСЛИ предусловие 1
И предусловие2
В "логической" интерпретации языка Пролог это означает:
Чтобы доказать заключение
доказать предусловие1 и
доказать предусловие2
2. Пролог позволяет хранить также и факты в форме правил, показанных выше, но у которых нет предусловий.
3. Управляющий механизм, обеспечиваемый системой Пролог, известен как поиск в глубину или рассуждение в обратном направлении.

Слайд 17

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ (ПРОДОЛЖЕНИЕ)
Игрушечная экспертная система, предназначенная

для различения животных и записанная на языке Пролог с использованием правил, показанных в структуре на рис. 2, имеет следующий вид:
1.1.0 это - (обезьяна) :-
1.1.1 это - (млекопитающее),
это - (хищник),
имеет (рыжевато-коричневый-цвет),
имеет (темные-пятна).
1.2.0 это - (тигр) :-
1.2.1 это — (млекопитающее),
это - (хищник),
имеет (рыжевато-коричневый-цвет),
4 имеет (черные-полосы).
1.3.0. это – (жираф) :-
Полное описание правил представлено в файле «Техника использования знаний на языке пролог_01.pdf»

Слайд 18

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ (ПРОДОЛЖЕНИЕ)
Игрушечная экспертная система, предназначенная

для различения животных и записанная на языке Пролог с использованием правил, показанных в структуре на рис. 2, имеет следующий вид:
1.1.0 это - (обезьяна) :-
1.1.1 это - (млекопитающее),
2 это - (хищник),
3 имеет (рыжевато-коричневый-цвет),
4 имеет (темные-пятна).
1.2.0 это - (тигр) :-
1.2.1 это — (млекопитающее),
2 это - (хищник),
3 имеет (рыжевато-коричневый-цвет),
4 имеет (черные-полосы).
1.3.0. это – (жираф) :-
Полное описание правил представлено в файле «Техника использования знаний на языке пролог_01.pdf»

Слайд 19

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ (ПРОДОЛЖЕНИЕ)
Рис. 2. Пример сети

для простой системы, основанной на правилах.
В прямоугольниках размещаются утверждения, кружочки представляют способы их комбинирования, а метки Rl, R2 и т.д. указывают номер правил

Слайд 20

Обобщения
В рассмотренном примере для достижения необходимого решения использованы задачи

различения животных.
При использовании в программе широкого набора данных, она будет продолжать задавать вопросы, на которые уже давали ответы, что является недостатком.
Для повышения эффективности поиска путей решения производится часто используется алгоритм подрезания дерева поиска.
Рассмотренная программа содержит лишь одну из характеристик экспертных систем - "вопросы, порождаемые в процессе вывода".
Это означает, что система не запрашивает информацию случайным образом, а запрашивает лишь то, что ей необходимо для осуществления процесса рассуждения.

Техника использования знаний

Содержание

СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ На начальном этапе исследований по искусственному интеллек­ту возникло

СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ (продолжение) На начальном этапе исследований по искусственному интеллек­ту

СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ (продолжение) Независимо от выбранной проблемы, имеются вопросы,

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ В справоч­ной литературе по искусственному интеллекту наиболее широ­ко описана

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент Отрывок из протокола общения врача с системой MYCIN:Назовите

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент (продолжение) Когда в системе MYCIN складывается ощущение достаточно

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент (продолжение) Программы искусственного интеллекта и экспертные

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент (продолжение) На рис. 1 изображена поверхностная схема

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ Если компьютерной программе предстоит выполнять задачу эксперта, то

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ Системы продукций представляют собой конкретный метод организа­ции программ

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (продолжение) Все изменения могут быть осу­ществлены посредством использования двух

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (продолжение) Демоны вида "если-добавлено" будут использоваться для проведения прямых

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (продолжение) Базу данных такого специального типа обычно назы­вают

УЗКИЕ МЕСТА Узким местом, сдерживающим распространение экспертных систем, является процесс "извлечения"

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ Сравнительно недавно язык Пролог являлся

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ (ПРОДОЛЖЕНИЕ) Игрушечная экспертная система, предназначенная

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ (ПРОДОЛЖЕНИЕ) Игрушечная экспертная система, предназначенная

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ (ПРОДОЛЖЕНИЕ) Рис. 2. Пример сети

Обобщения В рассмотренном примере для достижения необходимого решения использованы задачи

Похожие презентации

СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ
На начальном этапе исследований по искусственному интеллекту возникло

СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ (продолжение)
На начальном этапе исследований по искусственному интеллекту

СИСТЕМЫ, ОСНОВАННЫЕ НА ЗНАНИЯХ (продолжение)
Независимо от выбранной проблемы, имеются вопросы,

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ
В справочной литературе по искусственному интеллекту наиболее широко описана

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент
Отрывок из протокола общения врача с системой MYCIN:
Назовите

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент (продолжение)
Когда в системе MYCIN складывается ощущение достаточно

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент (продолжение)

Программы искусственного интеллекта и экспертные

СТРУКТУРА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. Фрагмент (продолжение)
На рис. 1 изображена поверхностная схема

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Если компьютерной программе предстоит выполнять задачу эксперта, то

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Системы продукций представляют собой конкретный метод организации программ

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (продолжение)
Все изменения могут быть осуществлены посредством использования двух

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (продолжение)

Демоны вида "если-добавлено" будут использоваться для проведения прямых

АРХИТЕКТУРА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (продолжение)
Базу данных такого специального типа обычно называют

УЗКИЕ МЕСТА
Узким местом, сдерживающим распространение экспертных систем, является процесс "извлечения"

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ
Сравнительно недавно язык Пролог являлся

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ (ПРОДОЛЖЕНИЕ)
Игрушечная экспертная система, предназначенная

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ (ПРОДОЛЖЕНИЕ)
Игрушечная экспертная система, предназначенная

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ ЯЗЫКА ПРОЛОГ В КАЧЕСТВЕ СИСТЕМЫ ПРОДУКЦИЙ (ПРОДОЛЖЕНИЕ)
Рис. 2. Пример сети

Обобщения
В рассмотренном примере для достижения необходимого решения использованы задачи