Фреймовая модель

Продукционная модель (модель, основанная на использовании правил)

позволяет представить знания в виде предложений типа: «ЕСЛИ (условие), ТО (действие)». Продукц. модель сост. из 3х основ. компонентов база правил типа: если.., то..Н-р, ЕСЛИ идет дождь, ТО взять зонт. Вторым компонентом явл. рабочая память, в к/й хранятся исход. данные к задаче и выводы, полученные в ходе работы сис-ы. третий комп-т: механизм логического вывода, использ-щий правила в соот-вии с содержимым рабоч. памяти (или интерпретатор правил - программа, которая решает задачу). Бывают 2х типов: с прямым и обратным выводами. системы с прямым выводом (от данных к поиску цели) - для решения задач диагностики; с обр. выводом (от цели для её подтверждения - к данным) - для решения задач проектирования. Оболочки ЭС: ESWin32, RuleBook, построенные на фреймах и правилах.

2) Модель семантической сети .В основе этого способа лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокуп. понятий (объектов) и отношений (связей). Семант. Сеть представ. ориентированный граф, дуги, к/го есть отношения м/у вершинами(объекты). Сам термин семан-я означает – смысловая. Проблема поиска решения в БЗ типа семант. сети сводится к задаче поиска фрагмента сети. (п-р, стих: дом к/й построил джек, в тетради. А также социал. сеть)

Фреймовая модель

Фреймы (от англ. frame - каркас, рамка) предложены Минским. Ф. представ. собой стр-ру данных, с помощью к/х можно,н-р, описать обстановку в комнате или место встречи для провед. совещания.

Фрейм- этомодель абстракт. образа, миним-но возмож. опис. Сущности какого-либо объекта, события, процесса. Сост. из имени и слотов. Структура фрейма:

Имя фрейма:

Имя слота1 (значение слота1),

Имя слота2 (значение слота2),

…………………………

Имя слотаК (значение слотаК

В качестве знач. слота может выступать имя др фрейма – т. о. получ. сеть. Св-ва фреймов наслед. сверху вниз, от нижестоящих к вышестоящим ч/з АКО-связи (слот с этим именем указ-ет на имя фрейма более высокого уровня. (п-р). Преимущ-во: нагляд-ь и гиб-ь, и согласуется с совр. Предст-ем о хран. Инфо в памяти человеа.

4) Логическая модель:Логические модели представления знаний реализуются средствами логики предикатов. Предикатом называется функция, принимающая два значения (истина или ложь) и предназначенная для выражения свойств объектов или связей между ними.Или,Основана на на предикатах 1го порядка. Предикат – имя св-ва или отнош-я м/у объектами с последо-тью аргум-ов. Предикаты: истина, ложь; опер-ры: и, или, не. задача описывается в виде аксиом. в основе моделей такого типа лежит формальная система, задаваемая четверкой вида M=<T,P,A,B>. Т - счетное множество базовых символов (алфавит); Р – множество синтакситеч правил, называемое формулами; А – аксиомы; В – мн-во правил вывода. Используется в Прологе.

ЭС - сложные программные комплексы, суммирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.

Процесс создания ЭС требует участия высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта.

Структура:

Структура экспертных систем состоит из следующих основных компонентов: решателя (интерпретатора); рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД); базы знаний (БЗ); компонентов приобретения знаний; объяснительного компонента; диалогового компонента. База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе. База знаний (БЗ) в экспертных системах предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.

Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которая приводит к решению задачи.

Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения экспертных систем знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.

Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.

Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

В разработке экспертных систем участвуют представители следующих специальностей:

ЭС работает в 2х режимах: В режиме приобретения знаний происходит формирование БЗ. В режиме консультаций, решения задач – общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения.

ЭС является плодом совместной работы экспертов в данной предметной области, инженеров по знаниям и программистов.

Инженерия знаний— область наук об искусственном интеллекте, связанная с разработкой экспертных систем и баз знаний. Изучает методы и средства извлечения, представления, структурирования и использования знаний..

Инженер по знаниям (Когнитолог) - специалист по искусственному интеллекту, проектирующий и создающий экспертную систему. Обычно инженер по знаниям выступает в роли посредника между экспертом и базой знаний.

Примеры ЭС: в медицинедля диагностики больного, ставит диагноз на уровне врача-специалиста.

PROSPECTOR — экспертная система, которая помогает геологам в поиске новых полезных ископаемых. TIMM. Система оказывает помощь военному пилоту вертолета во время боевых действий. Помогает руководителю в планировании его коммерческой деятельности. Система предназначена для определения конфигурации компьютеров при их продаже. Покупатель заказывает ЭВМ с определенными характеристиками, а ЭС позволяет оптимально подобрать комплектующие блоки (тип дисплея, объем ОЗУ, тип процессора, тип звуковой карты, объем видеопамяти и т. п.). В военном деле в качестве обработкиразвед данных и многое др.