Antoshka

Путь к Файлу: /нгту / Введение в спец / AVDEENKO / ЛЕКЦИИ ИИС / Лекция 2-СОЗ.ppt

Ознакомиться или скачать весь учебный материал данного пользователя
Скачиваний:   100
Пользователь:   Antoshka
Добавлен:   29.10.2014
Размер:   155.0 КБ
СКАЧАТЬ

Наверх страницы

Содержимое презентации:

Слайд 1

Лекция №2 • Системы, основанные на знаниях (СОЗ). • Экспертные системы (ЭС) • Формально-логические модели представления знаний. • Логика высказываний как язык представления знаний. • Вывод на знаниях в пропозициональной логике. Алгоритм резолюций

Слайд 2

Интеллектуальные информационные системы (ИИС) ИИС Системы, основанные на знаниях (СОЗ)

Слайд 3

Данные и знания • «Данные» представляют собой элементарные описания предметов, событий, действий и транзакций, которые классифицированы и сохранены, но не организованы для передачи какого-либо специального содержания. Элементы данных могут быть символы, числа, звуки или образы. • «Информация» - это данные, которые организованы так, что они обретают смысл и ценность для пользователя. Пользователь интегрирует значения и выводит заключения и смыслы. • «Знания» - состоят из данных или информации, которые организованы и образованы с целью передачи смыслового содержания, накопленного опыта, результатов обучения и экспертизы таким образом, что они могут использоваться для решения текущих проблем.

Слайд 4

Данные и знания • Данные – это факты, характеризующие отдельные свойства объектов, явлений и процессов. Получены из наблюдений и измерений. • Знания – закономерности предметной области, связывающие данные и позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области. Получены в результате практической деятельности и профессионального опыта. • Знания – это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.

Слайд 5

Этапы трансформации данных • Д1 – Данные как результат измерения и наблюдения; • Д2 – Данные на материальных носителях (справочники, протоколы, таблицы); • Д3 – Модели (структура) данных; • Д4 – Данные на языке представления данных; • Д5 – БД на машинных носителях информации.

Слайд 6

Этапы трансформации знаний • З1 – Знания в памяти человека как результат мышления; • З2 – Знания на материальных носителях (книги, учебники); • З3 – Поле знаний – условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов, отношений и закономерностей, связывающих объекты; • З4 – Знания, представленные на языках представления знания ЯПЗ (модели представления знаний); • З5 – БЗ на машинных носителях информации.

Слайд 7

Базы данных и базы знаний • Для хранения данных используются базы данных БД, характеризующиеся большим объемом и относительно небольшой удельной стоимостью информации. • Для хранения знаний используются базы знаний БЗ, характеризующиеся относительно небольшим объемом и очень высокой стоимостью информации.

Слайд 8

Декларативные и процедурные знания • Знания традиционно делят на процедурные и декларативные. • Процедурные знания «растворены» в алгоритмах и процедурах, от которых их практически невозможно отделить. • Декларативные знания отделены от алгоритмов, управляющих решением задач.

Слайд 9

Механизм вывода на знаниях База знаний Декларативный подход к проектированию СОЗ

Слайд 10

Интеллектуальные информационные системы (ИИС) ИИС Системы, основанные на знаниях (СОЗ) Экспертные системы (ЭС)

Слайд 11

Экспертные системы • Экспертные системы – сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультации менее квалифицированных пользователей.

Слайд 12

Экспертные системы Системы ИИ Демонстрируют интеллектуальное поведение (все разнообразие методов ИИ) Системы, основанные на знаниях (СОЗ) Используют декларативные (явные) знания, отделенные от остальной части системы Экспертные системы (ЭС) Используют экспертные знания для решения сложных задач предметной области

Слайд 13

Структура экспертной системы Интерфейс пользователя Интеллектуаль ный редактор базы знаний База знаний Решатель (вывод на знаниях) Механизм объяснения Пользователь Инженер по знаниям + Эксперт

Слайд 14

Специалисты, взаимодействующие с ЭС • Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система. Его квалификация обычно невысока, поэтому он нуждается в получении знаний от ЭС. • Эксперт – высококвалифицированный специалист предметной области, знания которого используются в ЭС. • Инженер по знаниям – специалист в области ИИ, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний (когнитолог, аналитик, инженер - интерпретатор). Его функции: инженерия знания, извлечение знаний из эксперта.

Слайд 15

Основные компоненты ЭС • База знаний – ядро ЭС – совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и инженеру по знаниям (на одном из языков представления знаний). • Интерпретатор (решатель) – программа, моделирующая процесс рассуждения эксперта при решении проблем предметной области, на основании знаний, содержащихся в БЗ. • Подсистема объяснений – программа, позволяющая получить ответ на вопрос «Почему система приняла то или иное решение?». Ответ на этот вопрос – это трассировка процесса получения решения (всех шагов цепи умозаключений). При задании вопроса система «откатывается сначала на один шаг процесса рассуждения, затем при соответствующем запросе – еще на один шаг, и т.д. до конца» Более продвинутые системы объяснений поддерживают другие типы вопросов.

Слайд 16

Дополнительные компоненты ЭС • Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС на стадиях ввода информации и непосредственного использования знаний ЭС. Интеллектуальный редактор БЗ – программа, позволяющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает средства, облегчающие работу с БЗ (система контекстной помощи, использование шаблонов ЯПЗ и др.)

Слайд 17

• Промышленные прикладные ЭС могут быть существенно сложнее и дополнительно включать базы и хранилища данных, интерфейсы обмена данными и др.

Слайд 18

Этапы проектирования ЭС • Идентификация - определяются задачи, цели разработки, эксперты и типы пользователей, в результате получаем неформальное определение проблемы, знакомство и обучение членов коллектива. • Концептуализация - проводится содержательный анализ предметной области, выявляются основные понятия, соотношения между ними, в результате получаем поле знаний – разработка неформального описания знаний, которое содержит основные концепции и связи между ними. • Формализация - выбираются инструментальные средства и способы представления всех видов знаний (ЯПЗ), • Реализация - разработка программного комплекса, заполнение БЗ. Процесс приобретения знаний выполняется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач. • Тестирование, - эксперт и инженер по знаниям в интерактивном режиме проверяют компетентность ЭС. • Опытная эксплуатация. – проверяется пригодность ЭС для конечных пользователей. В ходе разработки приходится возвращаться на более ранние этапы, принятые на предыдущих этапах.

Слайд 19

Типичные модели представления знаний • Логическая модель представления знаний (в языках логического программирования и системах автоматического доказательства теорем) • Продукционная модель представления знаний • Модель семантической сети • Объектно-ориентированное представление знаний фреймами

Слайд 20

Логическая модель представления знаний • Основана на представлении знаний на языке логики предикатов первого порядка • В логическом программировании знания представляются в форме высказываний логики предикатов, ограниченной хорновскими дизъюнктами

Слайд 21

Языки представления знаний Фактически знаниями в декларативной форме считаются предложения (аксиомы), записанные на языках представления знаний (ЯПЗ). Эти языки приближены к естественным языкам и понятны специалистам, не являющимся программистами.

Слайд 22

Синтаксис и семантика ЯПЗ Базы знаний БЗ состоят из высказываний. Эти высказывания выражаются в соответствии с синтаксисом языка представления знаний, который определяет форму всех высказываний, записанных на этом языке. Логика должна также определять семантику языка представления знаний. Говоря неформально, семантика касается «смысла» высказываний.

Слайд 23

Представление знаний в логике высказываний (пропозициональной логике)

Слайд 24

Синтаксис пропозициональной логики • Выделяют атомарные и сложные высказывания. • Атомарные высказывания (неделимые синтаксические элементы) состоят из одного пропозиционального символа, для обозначения которых используются прописные символы P, Q, S, Каждый пропозициональный символ может быть либо истинным, либо ложным. • Два пропозициональных символа имеют постоянный смысл: True – тождественно истинное высказывание, False – тождественно ложное высказывание. • Сложные высказывания формируются из более простых высказываний с помощью логических связок: отрицание  (не), конъюнкция  (и), дизъюнкция  (или), импликация  (влечет за собой), двухсторонняя импликация  (если и только если). Правила формирования сложных высказываний: если S, S1 и S2 – высказывания пропозициональной логики, то высказываниями пропозициональной логики являются также  S, S1  S2 , S1  S2 , S1  S2 , S1  S2 .

Слайд 25

Семантика пропозициональной логики • Логические исчисления обладают так называемой встроенной семантикой: т.е. задав значения всем атомарным высказываниям, значения сложных высказываний вычисляются автоматически в соответствии с таблицей истинности. Это свойство называется композициональностью логики • В логике семантика языка определяет истинность каждого высказывания применительно к каждому из возможных наборов значений атомарных высказываний, называемых возможными моделями. Например в модели m = { S1= true , S2= false, S3= true } сложное высказывание S1  S2  S3 является истинным

Слайд 26

Семантика пропозициональной логики (таблица истинности) P Q  P PQ PQ PQ P  Q false false true false false true true false true true false true true false true false false false true false false true true false true true true true

Слайд 27

Общезначимость и выполнимость Высказывание называется общезначимым (тавтологией), если оно истинно во всех моделях. Высказывание называется выполнимым, если оно истинно в некоторой модели. Невыполнимое высказывание называют противоречивым. Понятия общезначимости и выполнимости связаны друг с другом: высказывание  является общезначимым тогда и только тогда, когда высказывание   противоречиво (невыполнимо), и наоборот, высказывание  является выполнимым тогда и только тогда, когда высказывание   не является общезначимым.

Слайд 28

Логическое следствие Обозначим =  тот факт, что высказывание  является логическим следствием высказывания . Формальное определение логического следствия: =  тогда и только тогда, когда в любой модели, в которой истинно высказывание , высказывание  также является истинным.

Слайд 29

Логическое следствие из базы знаний Пусть база знаний БЗ состоит из высказываний D1, D2, … Dn. Тогда БЗ можно рассматривать как одно высказывание, представляющее конъюнкцию этих высказываний: БЗ=D1& D2& … &Dn Обозначим БЗ=  - высказывание  является логическим следствием базы знаний

Слайд 30

Логический вывод и логическое следствие Логический вывод – это процесс получения новых высказываний из базы знаний: БЗ- i  Два желательных свойства алгоритма логического вывода: непротиворечивость и полнота. Непротиворечивым (сохраняющим истинность) называется алгоритм логического вывода, позволяющий получать только такие высказывания, которые действительно являются логическими следствиями из базы знаний. Противоречивый алгоритм создает такие высказывания, которые не имеют места на самом деле. Алгоритм называется полным, если он позволяет вывести все высказывания, которые являются логическими следствиями базы знаний.

Слайд 31

Проверка по моделям • Простейший алгоритм логического вывода – проверка по моделям, в котором осуществляется перебор всех возможных моделей для проверки истинности высказывания  во всех моделях, в которых истинна база знаний БЗ. • Является непротиворечивым и полным. • Может применяться лишь к конечной БЗ. • Всего надо перебрать 2k возможных моделей (k – количество символов)

Слайд 32

Формирование доказательств • Более эффективный способ логического вывода – формирование доказательств. Этот способ основан на применении специальных шаблонов логического вывода, называемых правилами логического вывода. • Например, правило Modus Ponens, которое используется в прямом и обратном алгоритмах логического вывода:   ,  

Слайд 33

Формирование доказательств с использованием логических эквивалентностей (  )  (  ) коммутативность связки  (  )  (  ) коммутативность связки  ((  )   )  (  (  )) ассоциативность связки  ((  )   )  (  (  )) ассоциативность связки   (  )   закон двойного отрицания (  )  (    ) контрапозиция (  )  (    ) устранение импликации (  )  (  )  (   ) устранение двухсторонней импликации  (  )  (    ) закон де Моргана  (  )  (    ) закон де Моргана (  (   )  ((  )  (  )) дистрибутивность связки  по  (  (   )  ((  )  (  )) дистрибутивность связки  по 

Слайд 34

Теорема дедукции Для любых двух высказываний  и , =  тогда и только тогда, когда высказывание (  ) является общезначимым. Другая формулировка: Для любых двух высказываний  и , =  тогда и только тогда, когда высказывание (   ) является противоречивым.


Внимание! Не забудьте ознакомиться с остальными документами данного пользователя!

Соседние файлы в текущем каталоге:

На сайте уже 21970 файлов общим размером 9.9 ГБ.

Наш сайт представляет собой Сервис, где студенты самых различных специальностей могут делиться своей учебой. Для удобства организован онлайн просмотр содержимого самых разных форматов файлов с возможностью их скачивания. У нас можно найти курсовые и лабораторные работы, дипломные работы и диссертации, лекции и шпаргалки, учебники, чертежи, инструкции, пособия и методички - можно найти любые учебные материалы. Наш полезный сервис предназначен прежде всего для помощи студентам в учёбе, ведь разобраться с любым предметом всегда быстрее когда можно посмотреть примеры, ознакомится более углубленно по той или иной теме. Все материалы на сайте представлены для ознакомления и загружены самими пользователями. Учитесь с нами, учитесь на пятерки и становитесь самыми грамотными специалистами своей профессии.

Не нашли нужный документ? Воспользуйтесь поиском по содержимому всех файлов сайта:



Каждый день, проснувшись по утру, заходи на obmendoc.ru

Товарищ, не ленись - делись файлами и новому учись!

Яндекс.Метрика