Войти на сайт

или
Регистрация

Навигация


1.3 Сетевые модели

В основе моделей этого типа лежит конструкция, названная раньше семантической сетью. Семантический подход к построению систем ИИ находит применение в системах понимания естественного языка, в вопросно-ответных системах, в различных предметно - ориентированных системах.

В самом общем случае семантическая сеть представляет собой информационную модель предметной области и имеет вид графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги - отношениям между ними. Дуги могут быть определены разными методами, зависящими от вида представляемых знаний. Обычно дуги, используемые для представления иерархии, включают дуги типа "множество", "подмножество", "элемент". Семантические сети, используемые для описания естественных языков, используют дуги типа "агент", "объект", "реципиент". В семантических сетях существует возможность представлять знания более естественным и структурированным образом, чем в других формализмах.

1.4 Фреймовые модели

Фреймовая модель представления знаний задает остов описания класса объектов и удобна для описания структуры и характеристик однотипных объектов (процессов, событий) описываемых фреймами - специальными ячейками (шаблонами понятий) фреймовой сети (знания).

Фрейм - концентратор знаний и может быть активизирован как отдельный автономный элемент и как элемент сети. Фрейм - это модель кванта знаний (абстрактного образа, ситуации), активизация фрейма аналогична активизации этого кванта знаний - для объяснения, предсказания и т.п. Отдельные характеристики (элементы описания) объекта называются слотами фрейма. Фреймы сети могут наследовать слоты других фреймов сети.

Различают фреймы-образцы (прототипы), хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, создаваемые для отображения реальных ситуаций для конкретных данных.

Фреймовое представление данных достаточно универсальное. Оно позволяет отображать знания с помощью:

фрейм-структур - для обозначения объектов и понятий;

фрейм-ролей - для обозначения ролевых обязанностей;

фрейм-сценариев - для обозначения поведения;

фрейм-ситуаций - для обозначения режимов деятельности, состояний.

Пример. Фрейм-структурами являются понятия "заем", "вексель", "кредит". Фрейм-роли - "кассир", "клиент", "сервер". Фрейм-сценарии - "страхование", "банкинг", "банкротство". Фрейм-ситуации - "эволюция", "функционирование", "безработица".

Пример. Например, возьмем такое понятие, как "функция". Различные функции могут отличаться друг от друга, но существует некоторый набор формальных характеристик для описания любой функции (фрейм "Функция"): тип и допустимое множество изменений аргумента (область определения функции), тип и допустимое множество значений функции (множество значений функции), аналитическое правило связи аргумента со значением функции. Соответственно, могут быть определены фреймы "Аргумент", "Значение функции", "Закон соответствия". Далее можно определить фреймы "Тип аргумента", "Вычисление значения функции", "Операция" и др. Пример слотов для фрейма "Закон соответствия": аналитический способ задания закона; сложность вычисления (реализации).

В отличие от моделей других типов во фреймовых моделях фиксируется жесткая структура информационных единиц, называемых фреймами. Фрейм является формой представления некоторой ситуации, которую можно (или целесообразно) описывать некоторой совокупностью понятий и сущностей. В качестве идентификатора фрейму присваивается имя фрейма. Это имя должно быть единственным во всей фреймовой системе.

Фрейм имеет определенную внутреннюю структуру, состоящую из множества элементов, называемых слотами, которым также присваиваются имена. Каждый слот в свою очередь представляется определенной структурой данных. В значение слота подставляется конкретная информация, относящаяся к объекту, описываемому этим фреймом.

Значением слота может быть практически что угодно: числа, формулы, тексты на естественном языке или программы, правила вывода или ссылки на другие слоты данного фрейма или других фреймов. В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня, что позволяет реализовывать во фреймовых представлениях "принцип матрешки".

Связи между фреймами задаются значениями специального слота с именем "Связь". Часть специалистов по системам ИИ считают, что нет необходимости выделять фреймовые модели представления знаний, так как в них объединены все основные особенности моделей остальных типов.


Глава 2. Моделирование рассуждений

Представление знаний - одно из наиболее сформировавшихся направлений искусственного интеллекта. Традиционно к нему относилась разработка формальных языков и программных средств для отображения и описания так называемых когнитивных структур. Сегодня к представлению знаний причисляют также исследования по дескриптивной логике, логикам пространства и времени, онтологиям.

Пространственные логики позволяют описывать конфигурацию пространственных областей, объектов в пространстве; изучаются также семейства пространственных отношений. В последнее время эта область, из-за тесной связи с прикладными задачами, становится доминирующей в исследованиях по представлению знаний.

Объектами дескриптивной логики являются так называемые концепты, (базовые структуры для описания объектов в экспертных системах) и связанные в единое целое множества концептов (агрегированные объекты). Дескриптивная логика вырабатывает методы работы с такими сложными концептами, рассуждений об их свойствах и выводимости на них. Дескриптивная логика может быть использована, кроме того, для построения объяснительной компоненты базы знаний.[4]

Наконец, онтологические исследования посвящены способам концептуализации знаний и методологическим соображениям о разработке инструментальных средств для анализа знаний.

Различные способы представления знаний лежат в основе моделирования рассуждений, куда входят: моделирование рассуждений на основе прецедентов (case-based reasoning, CBR), аргументации или ограничений, моделирование рассуждений с неопределенностью, рассуждения о действиях и изменениях, немонотонные модели рассуждений, и другие. Остановимся на некоторых из них.



Информация о работе «Моделирование рассуждений в ИИС»
Раздел: Информатика, программирование
Количество знаков с пробелами: 37377
Количество таблиц: 0
Количество изображений: 0

Похожие работы

Скачать
108958
3
9

... уровня. В общем случае в качестве вариантов решений можно использовать классы стратегий, предлагаемых в экономической литературе. 16. Особенности проектирования интеллектуальной экономической информационной системы   Проектирование ИИС начинается с обследования предметной области. Современные технологии такого обследования базируются на концепции и программных средствах реинжиниринга бизнес- ...

Скачать
31601
0
1

... прогрессивными в этом направлении считаются американские и западноевропейские учебные заведения, с готовностью разрабатывающие такие курсы. Основные виды и технологии интеллектуальных информационных систем Знание – основа интеллектуальной системы Многие виды умственной деятельности человека, такие, как написание программ для вычислительной машины, занятие математикой, ведение рассуждений на ...

Скачать
36810
0
0

... М. Нострадамусом пророчеств: выходит издание большинства его центурий. Обращает на себя внимание взаимосвязанность этих Книг, а также Авесты. Если в Библии Заратуштра говорит о приходе в будущем пророка М. Нострадамуса, то в Пророчествах самого М. Нострадамуса мы многократно обнаруживаем его обращение к учению Заратуштры. В этом отношении весьма характерен катрен 83 центурии 8 (цитируется по ...

0 комментариев


Наверх