2.4.Архитектура интеллектуальных систем. Основные компоненты: интерпретатор, рабочая память, база знаний, компонент приобретения знаний, объяснительный компонент, диалоговый компонент.

Архитектура интеллектуальных систем.

Определение, подтверждение, модификация и дополнение

Ввод данных Заключения, советы, объяснения

Рис. 1. Общая схема работы ЭС

Основные компоненты ЭС	Назначение
База данных	Хранение исходных и промежуточных данных решаемой задачи
База знаний	Хранение знаний о проблемной области, накопленном опыте, механизмах получения решений
Интерпретатор	Получение решения задачи согласно требованиям пользователя и содержанию БЗ
Приобретение знаний	Получение новых знаний от эксперта н передача их для использования в БЗ
Объяснение	Хранение информации о том, как получено решение и [ какие знания использовала система
Диалог	Проведение диалога с пользователем и экспертом
Рабочая память	Хранение знаний о решаемой в данный момент задаче. 1 промежуточных результатов

Данная архитектура работает только для статических систем. Для динамических систем добавляют еще 2 компонента:

1. система моделирования внешнего мира. Работает с диалоговым компонентом, с рабочей памятью, с решателем и с базой знаний. Компоненты, которые общаются с системой моделирования, могут изменять алгоритмы работы и хранимую информацию.

2. датчики (система взаимодействия, общения с внешним миром). Работают только с системой моделирования внешнего мира.

Архитектура ЭС зависит от проблемной области, возможно изменение компонентов и их функций.

2.5.Модели представления знаний: логическая, фреймовая, семантическая. Преимущества и недостатки моделей.

ДАННЫЕ в информатике - информация, представленная в формализованном виде, что обеспечивает возможность ее хранения, обработки и передачи.

ЗНАНИЕ - форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности человека. Выделяют различные виды знания: обыденное («здравый смысл»), личностное, неявное и др. Научному знанию присущи логическая обоснованность, доказательность, воспроизводимость познавательных результатов. Знание объективизируется знаковыми средствами языка.

Отличия процедурных знаний от декларативных:

Различия между ними можно выразить как разницу между «знать, что» и «знать, как».

Процедурные знания. Знание о том, как можно ислолноватъ предметные сущности. При модификации необходимо учитывать, каким образом используется данное утверждение.

Декларативные знания. Знание рассматривается как множество независимых или слабо зааисиммх фактов, что позволяет осуществлять модификацию знаний и обучение простым добавлением или устранением утверждений. Универсальный набор процедур, обрабатывающий факты любого типа, и множество частных фактов, описывающих проблемную область.

1 Логическая модель представления знаний

В основе логической модели лежит понятие формальной теории, задаваемой выражением:

<В, F, A, R>,

где В - счетное множество базовых символов теории,

F - подмножество выражений теории, называемых формулами теории (обычно существует эффективная процедура, позволяющая строить из В синтаксически правильные выражения (формулы)), А - выделенное множество формул, называемых аксиомами теории, то

есть множество априорно истинных формул, R - конечное множество отношений между формулами, называемыми правилами вывода.

Формальная теория является разрешимой, если существует единая эффективная процедура, позволяющая узнать для любой данной формулы, существует ли для нее вывод. Для того, чтобы придать формуле содержание, ее интерпретируют как утверждение, касающееся рассматриваемой предметной области.

Основным достоинством использования логической модели представления знаний является наличие единообразной формальной процедуры построения решений. Однако высокая степень единообразия влечет за собой и основной недостаток этого подхода - сложность использования при доказательстве, отражающем специфику проблемной среды. Это становится особенно важным при построении ЭС, вычислительная мощность которых в основном определяется знаниями, характеризующими специфику проблемной среды. К другим недостаткам формальных систем следует отнести их монотонность, отсутствие средств для структурирования используемых элементов и недопустимость противоречий.

2 Семантическая модель представления знаний

В основе семантических моделей лежит понятие сети, образованной помеченными вершинами и дугами. Вершины сети представляют некоторые сущности (объекты, события, процессы, явления), а дуги - отношения между сущностями, которые их связывают.

Наложив ограничения на описания вершин и дуг, можно получить сети различного вида. Если вершины не имеют собственной внутренней структуры, то сеть называется простой. Если вершины обладают внутренней структурой, сел называются иерархическими. Одно из основных отличий иерархических сетей от простых состоит в возможности разделить сеть на подсети (подпространства) и устанавливать отношения не только между вершинами, но между подпространствами

Основной особенностью семантической сети является ее целостность, не позволяющая разделить механизм вывода и базу знаний. Вывод решения получается путем следующей процедуры: строится подсеть, соответствующая вопросу, подсеть накладывается на необходимый участок обшей сети; на мосте искомой вершины проявляется ответ.

3 Фреймовая модель представления знаний

Фрейм - структура данных, предназначенная для представления не которой стандартной ситуации. С каждым фреймом ассоциируется разнообразная информация (в том числе и процедуры), например, информация о том, как пользоваться данным фреймом, каковы ожидаемые результаты выполнения фрейма, что делать, если ожидания не оправдались и т.п. Верхние уровни фрейма фиксированы и представляют сущности, всегда истинные а ситуации, описываемой данным фреймом. Нижние уровни заканчиваются слотами, которые заполняются конкретной информацией при вызове фрейма Фрейм вызывается системой по соответствию текущей ситуации. Фрейм, слоты, механизм их означивания описывают ситуацию в семантических (не синтаксических) понятиях. С каждым слотом фрейма связаны описания условий, которые должны быть соблюдены, чтобы произошло означивание слота. Родственные фреймы связываются в систему фреймов. Система содержит описание зависимостей между входящими в нее фреймами. Представление зависимостей в явном виде позволяет предсказать переход между состояниями.

Вывод во фреймовой модели основывается на процессе наследования. Поиск решения производится по следующей процедуре: выбор базового фрейма, отвечающего условиям задачи; ограничение значений слотов этого фрейма; анализ хранимых фреймов-экземпляров; сопоставление полученного фрейма и поставленной задачи.