- •Глава 1. Основные определения, история проблемы,
- •Глава 2 Онтологическая инженерия описания предметной области ……50
- •Глава 3. Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе логических моделей. 65
- •Глава 4 Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе семантических сетей 98
- •Контрольные вопросы и задание 110
- •Глава 5. Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе фреймовых моделей. 111
- •Глава 6. Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе продукционных моделей. 118
- •Глава 7. Представление и вывод неопределённых знаний в системах искусственного интеллекта. 132
- •Глава 1. Основные определения, история проблемы, современные направления развития.
- •Основные определения искусственного интеллекта.
- •Лекция 1
- •1.2. Тест Тьюринга
- •Науки, лежащие в основе искусственного интеллекта
- •Вычислительная техника (период с 1940 года по настоящее время)
- •История искусственного интеллекта.
- •Рождение искусственного интеллекта (1956 год)
- •Ранний энтузиазм, большие ожидания (период с 1952 года по 1969 год)
- •Столкновение с реальностью (период с 1966 года по 1973 год)
- •Лекция 2
- •Основные современные направления развития искусственного интеллекта
- •1.6. Основные понятия о знаниях.
- •1.7. Выводы по 1-ой главе:
- •Контрольные вопросы и задание
- •Лекция 3
- •Глава 2 Онтологическая инженерия описания предметной области.
- •2.1. Понятие онтологии.
- •2.2. Теория множеств - математический аппарат описания онтологии.
- •2.2.1. Основные понятия и определения.
- •Лекция 4
- •2.2.2.Операции над множествами
- •2.2.3. Декартово произведение множеств
- •2.2.4. Отношения и их свойства.
- •2.3. Предметы, свойства и отношения предметной области.
- •Лекция 5
- •2.4. Понятие цели
- •2.5. Методика решения задач.
- •2.6. Понятие модели.
- •2.7. Методика построения онтологии.
- •2.8. Выводы по 2-ой главе.
- •2.9. Контрольные вопросы и задание.
- •Лекция 6
- •Глава3 Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе логических моделей.
- •3.1. Основы математической логики
- •3.1.1. Классификация и определение логик, алгебр, исчислений, теорий.
- •3.1.2.Традиционная логика.
- •Лекция 7
- •3.1.3.Логика, алгебра и исчисление высказываний.
- •3.1.4. Логика, алгебра и исчисление предикатов
- •Лекция 8
- •3.1.5. Формальные методы вывода решений в аксиоматических теориях.
- •3.1.6. Приведение формул исчисления предикатов к дизъюнктам Хорна.
- •4. Исключение кванторов существования.
- •3.2. Логическая модель представления знаний.
- •3.3. Вывод в системах искусственного интеллекта с логическим представлением знаний.
- •3.3.1. Правило резолюции.
- •Стратегия полного перебора.
- •Стратегия опорного множества.
- •3. Линейная по входу стратегия.
- •3.4. Выводы по 3-ой главе.
- •Контрольные вопросы и задание.
- •Лекция 9
- •Глава 4 Представление и вывод знаний в системах искусственного
- •Элементы теории графов
- •4.1.1. Способы задания графов.
- •1. Графический
- •2. С помощью матрицы инцидентности.
- •3. С помощью списка ребер.
- •4. С помощью матрицы смежности.
- •4.1.2. Задачи, решаемые с помощью графов.
- •Задача поиска наикратчайшего пути на графе.
- •Транспортная задача.
- •Задача о назначении (задача коммивояжера).
- •Задача о назначении работ.
- •Лекция 10
- •4.2. Представления знаний в виде семантических сетей.
- •4.3. Вывод в системах искусственного интеллекта с представлением знаний в виде семантических сетей.
- •Выводы по 4-ой главе.
- •Контрольные вопросы и задание.
- •Лекция 11
- •Глава 5. Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе фреймовых моделей.
- •5.1. Представления знаний в виде фреймов
- •5.2. Вывод в системах искусственного интеллекта с фреймовым
- •Выводы по 5-ой главе.
- •5.4. Контрольные вопросы и задание.
- •Лекция 12
- •Глава 6. Представление и вывод знаний в системах искусственного интеллекта на основе продукционных моделей.
- •Представление знаний в виде в виде системы продукций.
- •6.2. Продукционные системы
- •6.3. Прямой и обратный вывод в продукционных системах.
- •Лекция 13
- •6.4. Пример работы продукционной системы.
- •6.5. Выводы по 6-ой главе
- •6.6. Контрольные вопросы и задание
- •Лекция 14
- •Глава 7. Представление и вывод неопределённых знаний в системах искусственного интеллекта
- •Представление и вывод при нечётких знаниях.
- •7.1.1. Определение нечёткого множества.
- •7.1.3. Нечёткие отношения.
- •7.1.2. Операции над нечёткими множествами.
- •Лекция 15
- •Формальные методы вывода решений в нечёткой логике.
- •Лекция 16
- •7.2.Представление и вывод при неполных знаниях.
- •Вероятностный подход к представлению неопределённых знаний.
- •Определения и виды вероятности
- •Аксиомы вероятностей
- •Лекция 17
- •7.2.4. Формальные методы вывода решений при вероятностном подходе.
- •7.2.5. Правило Байеса и его использование.
- •Байесовская сеть представления и вывода вероятностных знаний.
- •Другие способы представления и вывода неопределённых знаний.
- •Выводы по 7-ой главе
- •7.5. Контрольные вопросы и задание.
- •Литература
3.2. Логическая модель представления знаний.
В основе модели такого вида лежит формальная система, задаваемая: M = <T, P, A, B>, где
Т – множество базовых элементов из выбранной предметной области (алфавит системы);
Р – множество синтаксических правил (операций, связок) с помощью которых образуются синтаксически правильные выражения;
А – аксиомы (не доказуемые, не противоречивые утверждения данной формальной системы);
В – правила вывода. Применяя правила вывода к элементам А, можно получить новые синтаксически правильные выражения, выводимые в данной системе.
Проблема логического представления знаний: можно создать гипотезу, которая будет тождественно истинна на всех переменных, входящих в эту систему и которая будет доказуема.
Запись фраз (Таблица 12).
Таблица 12 Запись фраз в виде логических формул
Обычный язык |
Логический язык предметной области |
Формальный язык |
Горький написал «Мать» |
Писать (Горький, Мать) |
Р(а, b) а – определено на множестве писа-телей, в – на мно-жестве книг. |
Мать Ивана замужем за отцом Ивана. |
Супружество [Отец (Иван), мать (Иван)] |
Q[f(a), φ(a)] Q – предикат супружество, f – отец, a – Иван, φ – мать. |
Этот дом желтый. |
Желтый). |
|
Нельзя выбрать однозначное описание на формальном языке.
Недостатком логического представления знаний является неоднозначность перевода с обычного языка на логический язык предметной области. Этот выбор зависит от задачи.
Запись сложных фраз (Таблица 13).
Таблица 13 Запись сложных фраз
Обычный язык |
Логический язык предметной области |
Формальный язык |
Слава любит Машу и слава любит Дашу. |
[Любит (Слава, Маша) ^ Любит (Слава, Даша)] |
[Р (а, b) ^ Р (а, с)] |
Олег любит играть в волейбол в центре поля и около сетки. |
[Любит играть (Олег, Центр) ^ Любит играть (Олег, Сетка)] |
[Р (а, b) ^ Р (а, с)] |
Если машина принадлежит Олегу, то она зеленая. |
[Владеть (Олег, Машина) → Цвет (Машина, Зеленый)] |
Р (а, b) → Q(b, c) |
Горький не написал «тихий Дон» |
|
|
Запись утверждений
Таблица 14 Запись утверждений
Обычный язык |
Логический язык предметной области |
Формальный язык |
Все слоны серые |
|
|
Существует человек, который написал «Тихий Дон» |
|
Р – предикат Писать; х – человек; а – Тихий дон. |
Нильс Нильсон «Мир Кубиков»: Все кубики, которые были сдвинуты или скреплены с кубиками, которые сдвигали, так же были сдвинуты.
|
|
Р – предикат кубика; Q – на верху; R – скреплен; F - действия |
Описание ситуаций.
Н
а
(С, А) ^
На столе (А) ^
На столе (В) ^ ФАКТЫ
Свободный (С) ^
Свободный (В)
Р (с, а) ^ Q (a) ^
Q (b) ^ R (c) ^
R (b)
Аксиома:
Основная идея: вводятся некие факты в формальном виде и доказывается их истинность или ложность.
