- •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
4.3. Вывод в системах искусственного интеллекта с представлением знаний в виде семантических сетей.
В семантической сети только бинарное отношение. А в последовательности предикатов – многоместные. Следовательно, из семантической сети легко перейти к предикатной последовательности.
Можно использовать три предиката:
р1 – HAS-A
p2 – IS-A
p3 – свойство
Обратное сложнее, но осуществляется путем перехода к бинарным предикатам (их большое количество).
При использовании семантических сетей для получения знаний основную роль играет операция установления соответствия аналогично унификации вычисления предикатов.
Соответствие устанавливается между целью, записанной в виде конъюнкции бинарных предикатов, отражаемых фрагментов семантической сети, и фактами, также записанными в виде конъюнкции бинарных предикатов.
О
пределение:
Цель соответствует фактам, если формула
исчисления предикатов, содержащая цель
является подмножеством конъюнкций,
формул, являющихся фактами. Т.е.
Подмножество фактов есть F
= C1
۸
C2
۸
… ۸
Cm
цель
Факты Цель
1 I
A
2 3 4 II III IV
a
5 6
Рис.37. Пример семантической сети фактов и цели
Следовательно, нужно установить, что цель является подмножеством фактов.
Есть несколько вариантов:
Соответствуют вершины и дуги: 1 – I, 2 – II, …
Совпадают вершины: I – 3
Совпадают дуги: а – А
Примеры:
Дуги вершины – цели. В явном виде соответствует вершинам факты.
Система фактов:
Джон – мужчина
Мэри – женщина
Мэри – жена Джона
Брак
1
мужчина
IS-A
женщина
Джон Мэри Браки
Рис.38. Сеть фактов
Цель: Является ли Джон мужем Мэри.
Брак
1
мужчина ?
женщина
Джон Мэри Браки
Рис.39. Сеть цели
Д
алее
устанавливаем соответствие:
Брак
1
мужчина IS-A
женщина
Джон Мэри Браки
Сеть фактов
Сеть цели мужчина женщина IS-A
Рис.40. Наложение сети цели на сеть фактов
Ответ: Да, Джон является мужем Мэри.
Пример. Прожили ли Джон с Мэри в браке 10 лет?
Брак 1
мужчина IS-A
женщина
Джон Мэри Браки
Рис.41. Сеть фактов
Брак
1 продолжительность
мужчина IS-A брака
женщина
Джон Мэри Браки 10
Т
еперь
если наложить, следовательно:
Брак 1
мужчина IS-A
женщина
Джон Мэри Браки 10
Сеть фактов
Сеть цели мужчина женщина IS-A продолжительность брака
Рис.42. Наложение сети цели на сеть фактов
Ответ: Т.к. в сети фактов нет дуги продолжительность брака, а в сети цели она есть, следовательно, ответ не известен.
Вершина цели в явном виде не соответствует вершинам фактов.
В этом случае каждая вершина целевой сети должна быть поставлена в соответствие с вершиной сети фактов.
Пример.
Факт: Джон передал Мэри интересную книгу – факт.
Передача
IS-A
П1
дающий получающий объект
Джон Мэри Книга
Рис.43. Сеть фактов
Цель: Кому Джон передал книгу?
Рис.44. Сеть цели
Рис.45. Наложение сети цели на сеть фактов
Подстановка: П1/х, Мэри/y
Ответ: Мэри
Дуги в явном виде не совпадают с дугами сети фактов.
Следовательно, производится попытка построения новой дуги в соответствующей сети фактов.
Сеть фактов
Рис.46. Наложение сети цели на сеть фактов
Сеть цели
Цель: Чем дышит Джон?
Ответ: В ориентированном графе фактов возможно построить путь от вершины «Джон» к вершине «кислород», следовательно, Джон дышит кислородом.
