Конспект лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта»




НазваниеКонспект лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта»
страница3/11
Дата05.09.2012
Размер1.15 Mb.
ТипКонспект
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11




Лекция 3. Представление знаний. Системы, основанные на правилах или продукционные системы.

Если рассматривать многие интеллектуальные системы, то на самом высоком уровне их описания можно выделить следующие компоненты: рабочую память (или, как иногда говорят, глобальную базу данных), множество правил, выполняющих некоторые действия (во внешней среде и в рабочей памяти) и некоторую стратегию управления, в соответствии с которой происходит выбор правил для применения и выполнение действий.

Правила применяются к рабочей памяти. В состав каждого правила входит некоторое условие, которому текущее состояние рабочей памяти может удовлетворять, либо нет. Правило может быть применено, если условие выполнено. Применение правила изменяет состояние рабочей памяти. Стратегия управления выбирает, какое именно правило из числа применимых следует использовать и прекращает вычисления, когда состояние рабочей памяти удовлетворяет целевому условию.

С точки зрения архитектуры такой подход обладает следующими существенными отличиями от архитектур традиционных программных систем:

  • рабочая память доступна всем правилам;

  • отсутствуют вызовы правил из других правил;

  • отсутствует априорно заданный алгоритм решения задачи (т.е. порядок выполнения правил) – алгоритм решения задачи является одним из результатов её решения;

  • данные и результаты вычислений становятся доступными правилам только через рабочую память.

Особенности организации систем, основанных на правилах, как легко видеть, обеспечивают, в значительной степени, модульный их характер и изменения в рабочей памяти, множестве правил или в стратегии управления могут проводиться относительно независимо. Эти свойства систем, основанных на правилах, хорошо согласуются с эволюционным характером разработки больших программных систем, предполагающих использование значительных объемов знаний.

Перейдем теперь к более детальному изложению основных идей систем, основанных на правилах, следуя, главным образом, работам [4,5].

3.1.Правила для представления знаний.

Определение 3.1. Правилом называется упорядоченная тройка множеств П = , где

С – условие правила;

А – множество добавляемых правилом фактов;

D -множество удаляемых правилом фактов.

Как и было обещано в начале главы, для записи элементов основных конструкций языка представления знаний (в данном случае, языка правил), т.е. условия C правила П, множеств A и D будем (хотя это не обязательно) использовать язык исчисления предикатов первого порядка. А именно, будем полагать, что каждое из упомянутых множеств есть множество атомарных формул языка исчисления предикатов первого порядка.


Напомним здесь, что в предыдущей лекции фактами были названы атомарные формулы исчисления предикатов первого порядка без свободных переменных.

В связи с этим, будем считать, что в правилах атомарные формулы из множеств С, А и D превращаются в факты в процессе применения правила, т.е. в результате выполнения соответствующих подстановок (m1 , m2 ,…, mn ) на места свободных переменных (x1 ,x2 ,…,xn ) и проверки для каждой формулы P(x1 ,x2 ,…,xn ) из С условия (m1 , m2 ,…, mn )  I(P), т.е. выполнимости в текущем состоянии рабочей памяти.

Определение 3.2. Будем говорить, что условие правила выполнено, если в текущем состоянии рабочей памяти истинна каждая из атомарных формул условия.

Определение 3.3. Правило применимо к состоянию рабочей памяти, если его условие выполнено в этом состоянии.

3.2.Рабочая память.

Рабочая память должна быть согласована с множеством правил. Согласование выполняется следующим образом: пусть П – некоторое множество правил; С, A и D – объединения условий, множеств добавляемых фактов и множеств удаляемых фактов по всему множеству П. М- множество индивидов предметной области. Тогда для каждой n – местной атомарной формулы P (x, y, …, z)  СAD рабочая память должна содержать n – местное конечное отношение I (P)  Mn , где Iинтерпретирующее отображение (Рис.1.2.)













Рис. 1.2. (Стрелками показано отображение I )


Таким образом, рабочая память должна содержать множество конечных отношений или таблиц, каждая из которых является интерпретацией одного из предикатных символов, входящего в объединенное множество условий, списка добавляемых или удаляемых фактов.

Заметим здесь, что правило можно рассматривать как действие или команду исполнительному органу, которая может разворачиваться в последовательность действий. Добавляемые и удаляемые правилом факты называются эффектом действия и выполняют модификацию модели мира, т.е. формируют в рабочей памяти системы отражение тех изменений в мире, которые произошли после выполнения действий, предписанных правилом.

Правила могут, также, рассматриваться как средство пополнения знаний о мире, например, в результате обучения.


3.3. Стратегии управления

Стратегии управления предназначены для организации процесса вычислений.

В самом общем виде стратегию управлеия можно описать следующим образом:

Шаг 1. Выбрать очередное правило из множества правил;

Шаг 2. Проверить выполнимость условия правила в текущем состоянии рабочей памяти;

Шаг 3. Если условие правила выполнено, поместить правило в конфликтное множество;

Шаг 4. Если множество применимых правил исчерпано, выбрать какое-либо правило из конфликтного множества правил и применить его.

Шаг 5. Перейти к шагу 1.

Условиями остановки являются пустое конфликтное множество, либо достижение целевого состояния.

Приведенная стратегия порождает недетерминированный процесс, поскольку она не устанавливает, каким образом следует выбирать правило из множества применимых правил.

В большинстве случаев информации, доступной стратегии управления, недостаточно для точного решения задачи выбора. Поэтому работу систем, основанных на правилах, можно охарактеризовать как процесс поиска, при котором правила подвергаются испытанию до тех пор, пока не обнаружится, что некоторая их последовательность порождает состояние рабочей памяти, удовлетворяющее целевому условию. При этом часто используются различные эвристики, сокращающие перебор. (Эвристикой будем называть правило выбора без достаточных теоретических оснований). Вид эвристики обычно диктуется условиями задачи. Позже мы обсудим различные эвристики, а пока уточним, что стоит за словами «Проверить выполнимость условия правила» и «Применить правило».

В п.3.2. было установлено соответствие между множеством атомарных формул условий, множеств добавляемых и удаляемых фактов из правил и множеством отношений рабочей памяти.

Проверка выполнимости условия выбранного правила состоит в том, в каждую атомарную формулу P (x, y, …, z) условия подставляются значения из текущего состояния рабочей памяти, а именно из таблицы, соответствующей P (x, y, …, z) в смысле отображения I. При этом обычно известно и соответствие столбцов таблицы I (Р) сортам аргументов формулы P (x, y, …, z) (в многосортном языке).

Если существует подстановка  = (m1 , m2 , …, mn ), такая что   I (Р), то формула P (x, y, …, z) условия выполняется на ней или, иначе говоря, выполняется в текущем состоянии рабочей памяти.

Если существуют подстановки 1, 2, …, k , такие что на местах одноименных свободных переменных всех формул условия оказываются одни и то же значения (подставленные из соответствующих таблиц) и при этом все формулы условия оказываются выполнены, то условие правила выполнено в текущем состоянии рабочей памяти.

Что касается применения правила, оно состоит в том, что в текущее состояние рабочей памяти добавляются факты из множества добавляемых фактов правила и удаляются факты из множества удаляемых фактов.

Происходит это следующим образом. Если установлена выполнимость условия некоторого правила, свободные переменные в формулах условия, как было сказано выше, приобретают значения из записей текущего состояния рабочей памяти. При этом происходят и замены свободных переменных в формулах из множеств A и D теми значениями, которые были подставлены на места одноименных свободных переменных в формулы условия. Для тех формул из множества A, которые в результате этого процесса превратились в факты, значения, находящиеся на местах свободных переменных, дописываются в таблицы, соответствующие этим формулам в смысле отображения I, для формул же из множества D, которые также в результате этого процесса превратились в факты, значения, находящиеся на местах свободных переменных, удаляются из таблиц, соответствующих этим фактам в смысле отображения I.

В дальнейшем тройку: множество правил + рабочая память + стратегия управления будем называть системой, основанной на правилах.

Состоянием системы, основанной на правилах, будем называть состояние рабочей памяти вместе с множеством применимых правил.

Системы, основанные на правилах, являются важным классом систем, основанных на знаниях.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   11

Похожие:

Конспект лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» iconКонспект лекций по дисциплине "Программное обеспечение интеллектуальных систем". Для магистров специальности 5А521902
Целью данного курса является приобретение знаний по разработки и реализации основных элементов систем искусственного интеллекта
Конспект лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» iconЛабораторная работа №1 по дисциплине “Системы искусственного интелекта
Исчисление предикатов первого порядка является теоретической основной множества формализмов методов искусственного интеллекта. Задачи...
Конспект лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» icon«шаг за шагом» создание искусственного интеллекта гашева Светлана
Интеллект рассматривают как прикладную область исследований, связанных с имитацией отдельных функций интеллекта человека [6]. Распознавание...
Конспект лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» iconУчебно-методический комплекс по дисциплине “основы искусственного интеллекта”
...
Конспект лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» icon«Основы искусственного интеллекта»
Рабочая учебная программа по дисциплине «Основы искусственного интеллекта» для ооп «050100 Физика и информатика по циклу б в. 13...
Конспект лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» iconРабочая программа дисциплины «Системы искусственного интеллекта»
Рабочая программа основана на требованиях Федерального государственного стандарта высшего профессионального образования по направлению...
Конспект лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» iconУчебно-методический комплекс по дисциплине “основы искусственного интеллекта” для специальности
...
Конспект лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» iconУчебно-методический комплекс по дисциплине “основы искусственного интеллекта” для специальности
...
Конспект лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» iconВ. К. Финн к структурной когнитологии: феноменология сознания с точки зрения искусственного интеллекта
Ки и искусственного интеллекта – полигона экспериментальной проверки научных средств имитации рациональности и продуктивного мышления....
Конспект лекций по дисциплине «Системы искусственного интеллекта» icon1. интеллектуальные системы
Системы искусственного интеллекта, решающие задачи по обработке знаний и при этом проявляющие черты, сходные с чертами естественного...
Разместите кнопку на своём сайте:
Библиотека


База данных защищена авторским правом ©lib.znate.ru 2014
обратиться к администрации
Библиотека
Главная страница