**База знаний** - знания связаны через формы тех или иных объектов(таблицы и т.п.)(?)
Различие между базой данных и базой знание:
База знаний повышает эффективность базы данных, если хранящаяся информация связана не интуаицонными отношениями, а отношениями отрадующиму существенные связи объекта, его природу, какие-то знание об объекте.
Под базой знаний мы понимаем семантическую модель, предназначенную для представления в ЭВМ знаний, накопленных человеком в определенной предметной области
На технологическом уровне - хранилище, репозитарий, сложных информационных единиц - знаний
База знаний это совокупность знаний, пораженных по принципу выявления знаний явно не присутствующих в исходных данных
Организация базы знаний в предметной области происходит в соответствии с методологией классификации объектов
Каждый объект это совокупность элементов знаний
Базу знаний образуют элементы, который объединяются в соответствии с концептуальными связями и образуют базу знаний
# 09.03
# Экспертные системы
Предназначения для пользователей, сфера который далека от интеллектуальных систем, для них экспертная система - это система помогающая в повседневной работе, то что даёт выполнить работу лучше, и поэтому общение с экспертной системой для них должно быть простым(стиральная машинка, примерно как она по простоте, должна сработать и выдать результат)
Можно сказать, что экспертные системы дают возможность принимать решения в профессиональной деятельности на основе не всегда четко формализованных знаний
Экспертные системы ориентированы на теражирование опыта высоко-квалифицированных специалистов, где качество принятия решений традиционо зависит от уровня экспертизы, от уровня знаний экспертов.
Экспертные системы эффективны лишь в специфических экспертных областях, где важен имперический опыт специалистов в данной предметной области и важна смысловая логическая обработка информации
Лингвистический процессор обеспечивает связь с пользователям на естественном, но на ограниченном языке. Он обеспечивает ввод, вывод текста.
Как система принимала решения(?)(эт про чо)
Система анализа и синтеза речи - для голосового общения
Система зрительного восприятия
Че-то позволяет получать результаты работа в графической форме
Центральный блок - решатель
Это тот блок, который фактически реализует механизм логического вывода
Решатель - вычислительная система, которая может состоять даже из одного или несколько процессоров, которые связаны с базой данных и знаний и связана с остальными блоками. Решатель формирует решение.
Базу данных понимаем как базу фактов
Базу знаний понимаем как базу правил
В совокупности они образуют базу знаний.
Система планирования хранит априорно(до опыта) введение цели, а также новые цели, которые получены в результате работы обучения.
Система обучения ебеспечивает формирование новых знаний, которые возникают в результате взаимодействия с внешней средой
Система доверия и сичтема объяснений служат для обоснования полученных системой решений
Экспертные системы работают в двух режимах:
- Режим преобретения знаний
- В этом режиме используют роли двух специалистов: эксперта(носитель знаний) и инженера по знаниям(проектировщик системы)
- Режим решения задачи
- Когда пользователь, который нуждается в консультировании в рамках предметной области получает некие решения задачи. Если результат окажется неясным для пользователя, то пользователь может обратиться к экспертной системе(тут срабатывает блок 12)
Классификация систем по решаемой задачи:
- Интерпретация данных
- Традиционная сфера применения экспертных систем. В ней мы имеем дело не с четкими символьными представлениями, а непосредственно с реальными данными
- Система проектирования
- Эта система, которая может проектировать определенный процесс
- Прогнозирование - позволяет предсказать появление событий
- Задачи планирования
- Планирование - нахождение планов действий относительно объектов, выполняющих некоторые функции, мы рассматриваем реальные объекты и мы желаем определить куда этому объекту двигаться. Логически вывести последствия деятельности
- Обучение
- Обучающая система фиксирует ошибки в процессе обучения и может подсказывать правильные решения, они аккумулируют знания о гипотетическом ученике, о его характерных ошибках и дальше диагностирует слабости, которые показали обучающиеся, и планирует акт как дальше общаться с этим обучающимся
- Задачи управления
- Под управлением мы понимаем функцию организованной системы, которая поддерживает определенный режим деятельность. Как правило такого рода системы осуществляют управление сложными экономическими, техническими системами.
Поддержка принятия решений - совокупность процедур, обеспечивающий принятие решений отдельными лицом и позволяет легче принимать решения, на языке системного анализа это то, что позволяет выбрать или сформировать нужную альтернативу из множества альтернатив, к примеру, метод паттерн,
Пол интерпретацией понимается процесс чего-то
Диагностика - соотнесение объекта с некоторым классом объектов, обнаружение неисправности в некоторой системе
Мониторинг - процесс непрерывной интерпретации данных в реальном масштабе времени и дальше выработка сигнала о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы
В мониторинге не должно быть ложного срабатывания
Моя задача:
Система менеджмента организации
---
23.03
Осмыслить задачу
- Изучить проблемную область
- Определяем в конечном итоге что нужно представить в базе знаний, и что и для чего представляем, должны выявить источники знаний, т.е. должны четко совершенно определить откуда брать знания
- Определить типы знания для решения задачи
- Пространство поиска решений
- Определить взаимодействие структурных частей системы
Критическим фактором при разработки является человеческий фактор
----
## защита
Маршрутизация обращений
CRL AGREEMENT
Принцип первого руководителя(?)
rkit.ru
----
*02.03*
Концептуальные связи:
- Общность
- это связь элементов знаний по содержанию их характеристик
- Партитивность
- соотношение целого и его частей относительно элемента знания
- Противопоставление
- отображение связей между элементами, которые имеют противоположные характеристики
- Функциональная связь
- это отображение связей между элементами, имеющими процедурную связь
Базы знаний:
- Статические
- Отображают особенности конкретной предметной области и остаются неизменными в ходе решения задачи
- Динамические
- Для организации сведений, необходимых для решения задачи, и меняющиеся в процессе решения задачи
**База знаний** - это часть системы основанная на знаниях или на экспертной системе, содержащей предметные знания, отображенные той или иной формальной моделью
База знаний и база данных рассматриваются как разные уровни знаний:
- база знаний:
- интенсиональные знания
- описывают абстрактные объекты, события и отношения
- интенсионал(поставщик; предприятие, с которым заключаем договор)
- база данных:
- экстенсиональные знания
- это данные, которые характеризуют определённые объекты
- экстенсионал - это определение понятия через определение его конкретных параметров
- экстенсионал(завод Б, завод С, уже конкретные предприятия)
Базы знаний:
- замкнутые
- в процессе функционирования системы, в которую они входят, не меняются. Логические вывод в такой базе знаний эквивалентен выводу формальной системе и обладает свойством монотонности
- открытые
- система может пополнять, модифицировать и удалять знания из неё, т.е. не открытые не монотонные
Попытаться определить для себя предметную область, в которой требуется использование баз знаний
---
# Взаимодействие баз знаний с элементами интеллектуальной системы
База знанмий состоит из:
- Блок метазнаний
- Блок метазнаний необходим для выработки рациональной стратегии поиска, они представлены в ввиду стратегических метаправил, для выбора реливантных правил, они могут применятся для обоснавания применения правил при экспертизе. Используются для адаптации к окружающей среде(вроде бы?). Также используются, чтобы явно указать ограничения системы. Блок метазнаний может быть большим.
- Блок моделей знаний или правил
- Блок фактографической информации и данных
---
*16.03*
Если говорить о структуре интеллектуальной системы, то она определяется предметной областью
Уровни управления:
- Оперативный
- Стратегический
- Тактический
Проблемы разработки:
- Изучение предметной области
- Что представлять? О чем должна знать экспертная система, чтобы нам помогать?
- Выявление источника знаний
- Определение типов знаний для решения знаний
- Определение пространства поиска решений
- Определить структурирование знаний
- Как представлять знания?
- Взаимодействие структурных частей(факты и знания)
## Как идет работа с системой
Разработка базы знаний, определение её структуры, работа с экспертом(человек или книа) - всё это важно при проектировании системы
Всё начинается с формирования коллектива разработчиков
Коллектив разработчиков:
- Состоит из группы специалистов, ответственных за создание экспертной системы
- Минимум 4 человека:
- Пользователь
- может быть заказчиком
- должен уметь излагать свою идею не используя жаргон(проффессиональный, скорее всего)
- Эксперт
- профессиональная подготовка определяет уровень компетентности базы знаний
- должен хотеть поделиться опытом
- эксперт должен быть не один
- специалист предметной области
- Инженер по знаниям
- аналитик, когнитолог
- тот, кто обрабатывает данные
- должен оперировать сложные формальные структуры
- должен знать программироание, уметь структурировать информацию
- Программист
- свой взгляд на все вещи, считает себя главным лицом, выбирать с умом
- программист должен быть не один
**Мощность системы** - это количество знаний, которые внесены в систему, мощь определяется числом экспертов, но есть проблема совмещения противоречивых знаний
Этапы для определения состава знаний:
- знания в памяти(мозг)
- книги и тетради
- поле знаний
- модель знаний
- база знаний
## Этапы создания прототипной системы
- Идентификация проблемы
- при выборе проблемы требуется учесть, если результативность задачи зависит от знания, которые является субъективным, изменяющемся, символьным, вытикающим из соображения здравого смысла, то эта задача может выступать претендентом для экспертной системы
- результат этого этапа --- создание неформальной спецификации задачи
- Определение предментой области и задачи
- если знания необходимые для решения задачи постоянные, чётко сформулированные и связаны с вычислительной обработкой, то нужно использовать алгоритмические программы, релляционные базы данных, статитистическое ПО, не нужны экспертные системы
- цели задачи:
- распространение опыты
- автоматизации рутинных действий
- логических что-то
- где-то уже писали про классы задач
- нужно посмотреть какие есть аналогичные экспертные системы
- определить какие есть ресурсы
- Нахождение эксперта
- Анализ расходов
- после того как задача определена необходимо посчитать прибыль и расходы этой системы
- прибыль может быть получена за счет:
- сниженний цены
- повышение ПРТ
- расширение номенкулатуры продукции, разработка новых видов услуг, товаров
- План разработки
- создаёт инженер по знаниям, он должен убедиться, что:
- данная задача должна быть решена с помощью экспертной системы,
- есть инструменты, которые позволяеют создать эту системы
- есть подходящий эксперт
- критерии произовдительности являются разумными
- затраты и срок их окупаеости приемлемы для заказчика
Этапы разработки системы:
1. разработка демонстрационного прототипа
- 10-200 правил
2. исследовательский прототип
- 200-500 правил
3. действующий прототип
- 500-1000 правил
4. промышленный прототип
- 1000-1500 правил
5. коммерческий прототип
- 1500+ правил
**Инженерная работа** --- это направление исследований и разработок в области интеллектуальных ситем, предполагающая разработку модели, методов, систем для получения, структурирования и формализации знаний экспертов с целью проектирования баз знаний
Получение знаний меняется в зависимости от используемых средств и методов и в конце концов на их основании формируется мощность интеллектуальной системы
**Прямое извлечение знаний** --- прямой перенос компетенций от эксперта на инженера по знаниям и в базу знаний
**База знаний** --- источники знаний в результате которых становится ясным процесс рассуждения специалиста и структуры его представления о предметной области
Проблемы при извлечении:
- Организационные неувязки
- Метод извлечения не соответствующий структуре знаний данной области
- Неадекватная модель для представления знаний(?)
- Неумение наладить контакт с экспертом
- Терминологический разнобой
- Нет единой
Нельзя подменять инженера по знаниям экспертом, иначе появляется **проблема эксперта**.
Знание появляется посредством диалога --- какой-то философ
**Автоматизированное получение знаний** --- процесс заполнения базы знаний с использованием програмных средств
**Формирование знаний** --- это процесс анализа данных, выявления скрытых закономерностей с использованием специального математического и программного обеспечения
Стратегии извлечения знаний:
- При использовании репрезентативных данных
- Ещё две
- Вот
**Структурирование знаний** --- это разработка неформального наглядного оценивания знаний и представления его в виде графов, таблицы, диаграммы, текста, которое отражает основные концепции и взаимосвязь между понятиями предметной области
Через выявление структуры определяются терминология:
- Список основных понятий, концептов и их атрибутов
- Отношения между понятиями
- Определяются структура входной-выходной информации
- Определяется стратегия принятия решений
- Определяется вид стратегии?
Такое описание называется полем знания.
**Поле знаний** - это условное, неформальное описание основных понятий предметной области, выявленных из системы знаний эксперта, представленное в виде графа, таблицы или текста
$P_z=(I,O,M)$
$I$ - структура входных данных
$O$ - структура выходных знаний
$M$ - операциональная модель предметной области на основе которой происходит преобразование и в $O$ с помощью некоторой модели, из:
$M=(S_k, S_f)$
$S_k$ - концептуальная структура, статистическая неизменное составляющее поле знаний
$S_f$ - динамическое составляющее
Формирование концептуальной структуры основано на выявлении понятий и созданий или формировании антологии предметной области, это упорядоченное понятие предметной области
Выстраивается некая пирамида
Термин понятие тождественен понятию концепт, т.е. понятие = концепт
Концептуальная структура $S_f$ это модель отражающая стратегию принятия решений, т.е. это стратегическая составляющая модели, она представляется либо в форме таблицы решений, либо в форме графов
----
## Инструментальные средства интеллектуальной системы
Нужно найти специалистов, владеющих инструментальные средствами
Типы:
1. Системы программирования на языках высокого уровня
- Языки высокого уровня(ReFal SmallTalk)
1. Lisp, ProLog, (E)MYCIN, DEADRAL, FRL, KRL
2. Фиакр, эксперт
3. Средства автоматизированного создания экспертных систем(GURU Clips)
---
## Задача
Данные надёжны и не меняются во времени
Условия:
- наличие эксперта
Критерии применимости ИС:
- когда нету строгих процедур, алгоритмов. Но существуют эвристики
- должно быть достаточно экспертов
- должны быть надёжные данные
- задачи распознавания не подходят
Узлы это концепты
Связи функциональная структура
---
## Классификация моделей представления знаний
1. модульные языки
- оперируют отдельными несвязанными элементами знаний
- аксиомами, если речь идёт о формальных моделях
- продукционными, если речь идёт о продуктах
- используются для представления поверхностных знаний (экспертные системы чаще всего строятся на основе поверхностных знаний)
2. формальная-логика
- знания представляются как совокупность логических формул, обеспечивающих частичное описание проблемной среды
3. семантические сети
- описывают свойства, отношения объектов, понятий, ситуаций, действий с помощью направленного графа
- достоинства графа:
- можно представлять смысл фраз, ограничений
- определять операции над объектами
- минусы
- отсутствуют средства описания временной зависимости
- трудно сочетается с методами(элементамм) логики
1. фреймы
- объекты из ООП и фреймы похожи
- также плохо сочетается с методами логики
цель представленя знаний это организация необходимой информации в такую форму, чтобы программа искусственного интеллекта имела лёгкий доступ к ней для принятия решений, планирования, узнавания объектов и ситуаций и вывода заключений и других когнитивных функций
#### Модульные продукционные
Они хороши тем, что они модульные, из чего следует лёгкость модификаций и правил
Хорошо сочетается с методами логики
Недостатки:
- зависимость от стратегии вывода
## Продукционные правила
Правило продукции - конструкция
#### Структура продукционного правила
$$(i),Q,P,A=>B,N$$
$i$ - идентификатор правила в системе
$Q$ - описание класса ситуации в которой данное правило может использоваться(покупка книги)
$P$ - это условие при выполнении которого продукция активизируется(наличие денег)
$A=>B$ - ядро продукции(если...то..)
$N$ - постусловие данной продукции, здесь описывается операция, которая должна быть выполнена после того как выполнено ядро, точнее после реализации B(снять книгу с учёта на складе)
### Ядро продукции
Можно представить в виде - если *<условие>*, то *<действие>*
**Антицидент, условие** --- под ним понимается некий образец по которому осуществляется поиск в базе знаний
**Консиквент, действие** --- Понимаются действия, которые выполняются при успешном исходе поиска
Если учесть, что база знаний в продукционной системе состоит из набора правил, то действия могут быть условиями для других правил, а могут быть и целевыми, т.е. завершающими работу системы
Правила срабатываются в соответствии с логическим правилом ***Modus Poneuns***
$$\frac{A,A=>B}{B}$$
Если $A$ возможно, то и $B$ возможно
Условие может быть простым и преводить к одному действию, а может быть состовным и преводить к множеству действий
Правила могут быть детерминированными или вероятностными
Вероятностное правило:
- *Если <условие>, то с <вероятностью p> <действие>*
$$$$**База знаний** - знания связаны через формы тех или иных объектов(таблицы и т.п.)(?)
Различие между базой данных и базой знание:
База знаний повышает эффективность базы данных, если хранящаяся информация связана не интуаицонными отношениями, а отношениями отрадующиму существенные связи объекта, его природу, какие-то знание об объекте.
Под базой знаний мы понимаем семантическую модель, предназначенную для представления в ЭВМ знаний, накопленных человеком в определенной предметной области
На технологическом уровне - хранилище, репозитарий, сложных информационных единиц - знаний
База знаний это совокупность знаний, пораженных по принципу выявления знаний явно не присутствующих в исходных данных
Организация базы знаний в предметной области происходит в соответствии с методологией классификации объектов
Каждый объект это совокупность элементов знаний
Базу знаний образуют элементы, который объединяются в соответствии с концептуальными связями и образуют базу знаний
# 09.03
# Экспертные системы
Предназначения для пользователей, сфера который далека от интеллектуальных систем, для них экспертная система - это система помогающая в повседневной работе, то что даёт выполнить работу лучше, и поэтому общение с экспертной системой для них должно быть простым(стиральная машинка, примерно как она по простоте, должна сработать и выдать результат)
Можно сказать, что экспертные системы дают возможность принимать решения в профессиональной деятельности на основе не всегда четко формализованных знаний
Экспертные системы ориентированы на теражирование опыта высоко-квалифицированных специалистов, где качество принятия решений традиционо зависит от уровня экспертизы, от уровня знаний экспертов.
Экспертные системы эффективны лишь в специфических экспертных областях, где важен имперический опыт специалистов в данной предметной области и важна смысловая логическая обработка информации
Лингвистический процессор обеспечивает связь с пользователям на естественном, но на ограниченном языке. Он обеспечивает ввод, вывод текста.
Как система принимала решения(?)(эт про чо)
Система анализа и синтеза речи - для голосового общения
Система зрительного восприятия
Че-то позволяет получать результаты работа в графической форме
Центральный блок - решатель
Это тот блок, который фактически реализует механизм логического вывода
Решатель - вычислительная система, которая может состоять даже из одного или несколько процессоров, которые связаны с базой данных и знаний и связана с остальными блоками. Решатель формирует решение.
Базу данных понимаем как базу фактов
Базу знаний понимаем как базу правил
В совокупности они образуют базу знаний.
Система планирования хранит априорно(до опыта) введение цели, а также новые цели, которые получены в результате работы обучения.
Система обучения ебеспечивает формирование новых знаний, которые возникают в результате взаимодействия с внешней средой
Система доверия и сичтема объяснений служат для обоснования полученных системой решений
Экспертные системы работают в двух режимах:
- Режим преобретения знаний
- В этом режиме используют роли двух специалистов: эксперта(носитель знаний) и инженера по знаниям(проектировщик системы)
- Режим решения задачи
- Когда пользователь, который нуждается в консультировании в рамках предметной области получает некие решения задачи. Если результат окажется неясным для пользователя, то пользователь может обратиться к экспертной системе(тут срабатывает блок 12)
Классификация систем по решаемой задачи:
- Интерпретация данных
- Традиционная сфера применения экспертных систем. В ней мы имеем дело не с четкими символьными представлениями, а непосредственно с реальными данными
- Система проектирования
- Эта система, которая может проектировать определенный процесс
- Прогнозирование - позволяет предсказать появление событий
- Задачи планирования
- Планирование - нахождение планов действий относительно объектов, выполняющих некоторые функции, мы рассматриваем реальные объекты и мы желаем определить куда этому объекту двигаться. Логически вывести последствия деятельности
- Обучение
- Обучающая система фиксирует ошибки в процессе обучения и может подсказывать правильные решения, они аккумулируют знания о гипотетическом ученике, о его характерных ошибках и дальше диагностирует слабости, которые показали обучающиеся, и планирует акт как дальше общаться с этим обучающимся
- Задачи управления
- Под управлением мы понимаем функцию организованной системы, которая поддерживает определенный режим деятельность. Как правило такого рода системы осуществляют управление сложными экономическими, техническими системами.
Поддержка принятия решений - совокупность процедур, обеспечивающий принятие решений отдельными лицом и позволяет легче принимать решения, на языке системного анализа это то, что позволяет выбрать или сформировать нужную альтернативу из множества альтернатив, к примеру, метод паттерн,
Пол интерпретацией понимается процесс чего-то
Диагностика - соотнесение объекта с некоторым классом объектов, обнаружение неисправности в некоторой системе
Мониторинг - процесс непрерывной интерпретации данных в реальном масштабе времени и дальше выработка сигнала о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы
В мониторинге не должно быть ложного срабатывания
Моя задача:
Система менеджмента организации
---
23.03
Осмыслить задачу
- Изучить проблемную область
- Определяем в конечном итоге что нужно представить в базе знаний, и что и для чего представляем, должны выявить источники знаний, т.е. должны четко совершенно определить откуда брать знания
- Определить типы знания для решения задачи
- Пространство поиска решений
- Определить взаимодействие структурных частей системы
Критическим фактором при разработки является человеческий фактор
----
## защита
Маршрутизация обращений
CRL AGREEMENT
Принцип первого руководителя(?)
rkit.ru
----
*02.03*
Концептуальные связи:
- Общность
- это связь элементов знаний по содержанию их характеристик
- Партитивность
- соотношение целого и его частей относительно элемента знания
- Противопоставление
- отображение связей между элементами, которые имеют противоположные характеристики
- Функциональная связь
- это отображение связей между элементами, имеющими процедурную связь
Базы знаний:
- Статические
- Отображают особенности конкретной предметной области и остаются неизменными в ходе решения задачи
- Динамические
- Для организации сведений, необходимых для решения задачи, и меняющиеся в процессе решения задачи
**База знаний** - это часть системы основанная на знаниях или на экспертной системе, содержащей предметные знания, отображенные той или иной формальной моделью
База знаний и база данных рассматриваются как разные уровни знаний:
- база знаний:
- интенсиональные знания
- описывают абстрактные объекты, события и отношения
- интенсионал(поставщик; предприятие, с которым заключаем договор)
- база данных:
- экстенсиональные знания
- это данные, которые характеризуют определённые объекты
- экстенсионал - это определение понятия через определение его конкретных параметров
- экстенсионал(завод Б, завод С, уже конкретные предприятия)
Базы знаний:
- замкнутые
- в процессе функционирования системы, в которую они входят, не меняются. Логические вывод в такой базе знаний эквивалентен выводу формальной системе и обладает свойством монотонности
- открытые
- система может пополнять, модифицировать и удалять знания из неё, т.е. не открытые не монотонные
Попытаться определить для себя предметную область, в которой требуется использование баз знаний
---
# Взаимодействие баз знаний с элементами интеллектуальной системы
База знанмий состоит из:
- Блок метазнаний
- Блок метазнаний необходим для выработки рациональной стратегии поиска, они представлены в ввиду стратегических метаправил, для выбора реливантных правил, они могут применятся для обоснавания применения правил при экспертизе. Используются для адаптации к окружающей среде(вроде бы?). Также используются, чтобы явно указать ограничения системы. Блок метазнаний может быть большим.
- Блок моделей знаний или правил
- Блок фактографической информации и данных
---
*16.03*
Если говорить о структуре интеллектуальной системы, то она определяется предметной областью
Уровни управления:
- Оперативный
- Стратегический
- Тактический
Проблемы разработки:
- Изучение предметной области
- Что представлять? О чем должна знать экспертная система, чтобы нам помогать?
- Выявление источника знаний
- Определение типов знаний для решения знаний
- Определение пространства поиска решений
- Определить структурирование знаний
- Как представлять знания?
- Взаимодействие структурных частей(факты и знания)
## Как идет работа с системой
Разработка базы знаний, определение её структуры, работа с экспертом(человек или книа) - всё это важно при проектировании системы
Всё начинается с формирования коллектива разработчиков
Коллектив разработчиков:
- Состоит из группы специалистов, ответственных за создание экспертной системы
- Минимум 4 человека:
- Пользователь
- может быть заказчиком
- должен уметь излагать свою идею не используя жаргон(проффессиональный, скорее всего)
- Эксперт
- профессиональная подготовка определяет уровень компетентности базы знаний
- должен хотеть поделиться опытом
- эксперт должен быть не один
- специалист предметной области
- Инженер по знаниям
- аналитик, когнитолог
- тот, кто обрабатывает данные
- должен оперировать сложные формальные структуры
- должен знать программироание, уметь структурировать информацию
- Программист
- свой взгляд на все вещи, считает себя главным лицом, выбирать с умом
- программист должен быть не один
**Мощность системы** - это количество знаний, которые внесены в систему, мощь определяется числом экспертов, но есть проблема совмещения противоречивых знаний
Этапы для определения состава знаний:
- знания в памяти(мозг)
- книги и тетради
- поле знаний
- модель знаний
- база знаний
## Этапы создания прототипной системы
- Идентификация проблемы
- при выборе проблемы требуется учесть, если результативность задачи зависит от знания, которые является субъективным, изменяющемся, символьным, вытикающим из соображения здравого смысла, то эта задача может выступать претендентом для экспертной системы
- результат этого этапа --- создание неформальной спецификации задачи
- Определение предментой области и задачи
- если знания необходимые для решения задачи постоянные, чётко сформулированные и связаны с вычислительной обработкой, то нужно использовать алгоритмические программы, релляционные базы данных, статитистическое ПО, не нужны экспертные системы
- цели задачи:
- распространение опыты
- автоматизации рутинных действий
- логических что-то
- где-то уже писали про классы задач
- нужно посмотреть какие есть аналогичные экспертные системы
- определить какие есть ресурсы
- Нахождение эксперта
- Анализ расходов
- после того как задача определена необходимо посчитать прибыль и расходы этой системы
- прибыль может быть получена за счет:
- сниженний цены
- повышение ПРТ
- расширение номенкулатуры продукции, разработка новых видов услуг, товаров
- План разработки
- создаёт инженер по знаниям, он должен убедиться, что:
- данная задача должна быть решена с помощью экспертной системы,
- есть инструменты, которые позволяеют создать эту системы
- есть подходящий эксперт
- критерии произовдительности являются разумными
- затраты и срок их окупаеости приемлемы для заказчика
Этапы разработки системы:
1. разработка демонстрационного прототипа
- 10-200 правил
2. исследовательский прототип
- 200-500 правил
3. действующий прототип
- 500-1000 правил
4. промышленный прототип
- 1000-1500 правил
5. коммерческий прототип
- 1500+ правил
**Инженерная работа** --- это направление исследований и разработок в области интеллектуальных ситем, предполагающая разработку модели, методов, систем для получения, структурирования и формализации знаний экспертов с целью проектирования баз знаний
Получение знаний меняется в зависимости от используемых средств и методов и в конце концов на их основании формируется мощность интеллектуальной системы
**Прямое извлечение знаний** --- прямой перенос компетенций от эксперта на инженера по знаниям и в базу знаний
**База знаний** --- источники знаний в результате которых становится ясным процесс рассуждения специалиста и структуры его представления о предметной области
Проблемы при извлечении:
- Организационные неувязки
- Метод извлечения не соответствующий структуре знаний данной области
- Неадекватная модель для представления знаний(?)
- Неумение наладить контакт с экспертом
- Терминологический разнобой
- Нет единой
Нельзя подменять инженера по знаниям экспертом, иначе появляется **проблема эксперта**.
Знание появляется посредством диалога --- какой-то философ
**Автоматизированное получение знаний** --- процесс заполнения базы знаний с использованием програмных средств
**Формирование знаний** --- это процесс анализа данных, выявления скрытых закономерностей с использованием специального математического и программного обеспечения
Стратегии извлечения знаний:
- При использовании репрезентативных данных
- Ещё две
- Вот
**Структурирование знаний** --- это разработка неформального наглядного оценивания знаний и представления его в виде графов, таблицы, диаграммы, текста, которое отражает основные концепции и взаимосвязь между понятиями предметной области
Через выявление структуры определяются терминология:
- Список основных понятий, концептов и их атрибутов
- Отношения между понятиями
- Определяются структура входной-выходной информации
- Определяется стратегия принятия решений
- Определяется вид стратегии?
Такое описание называется полем знания.
**Поле знаний** - это условное, неформальное описание основных понятий предметной области, выявленных из системы знаний эксперта, представленное в виде графа, таблицы или текста
$P_z=(I,O,M)$
$I$ - структура входных данных
$O$ - структура выходных знаний
$M$ - операциональная модель предметной области на основе которой происходит преобразование и в $O$ с помощью некоторой модели, из:
$M=(S_k, S_f)$
$S_k$ - концептуальная структура, статистическая неизменное составляющее поле знаний
$S_f$ - динамическое составляющее
Формирование концептуальной структуры основано на выявлении понятий и созданий или формировании антологии предметной области, это упорядоченное понятие предметной области
Выстраивается некая пирамида
Термин понятие тождественен понятию концепт, т.е. понятие = концепт
Концептуальная структура $S_f$ это модель отражающая стратегию принятия решений, т.е. это стратегическая составляющая модели, она представляется либо в форме таблицы решений, либо в форме графов
----
## Инструментальные средства интеллектуальной системы
Нужно найти специалистов, владеющих инструментальные средствами
Типы:
1. Системы программирования на языках высокого уровня
- Языки высокого уровня(ReFal SmallTalk)
1. Lisp, ProLog, (E)MYCIN, DEADRAL, FRL, KRL
2. Фиакр, эксперт
3. Средства автоматизированного создания экспертных систем(GURU Clips)
---
## Задача
Данные надёжны и не меняются во времени
Условия:
- наличие эксперта
Критерии применимости ИС:
- когда нету строгих процедур, алгоритмов. Но существуют эвристики
- должно быть достаточно экспертов
- должны быть надёжные данные
- задачи распознавания не подходят
Узлы это концепты
Связи функциональная структура
---
## Классификация моделей представления знаний
1. модульные языки
- оперируют отдельными несвязанными элементами знаний
- аксиомами, если речь идёт о формальных моделях
- продукционными, если речь идёт о продуктах
- используются для представления поверхностных знаний (экспертные системы чаще всего строятся на основе поверхностных знаний)
2. формальная-логика
- знания представляются как совокупность логических формул, обеспечивающих частичное описание проблемной среды
3. семантические сети
- описывают свойства, отношения объектов, понятий, ситуаций, действий с помощью направленного графа
- достоинства графа:
- можно представлять смысл фраз, ограничений
- определять операции над объектами
- минусы
- отсутствуют средства описания временной зависимости
- трудно сочетается с методами(элементамм) логики
1. фреймы
- объекты из ООП и фреймы похожи
- также плохо сочетается с методами логики
цель представленя знаний это организация необходимой информации в такую форму, чтобы программа искусственного интеллекта имела лёгкий доступ к ней для принятия решений, планирования, узнавания объектов и ситуаций и вывода заключений и других когнитивных функций
#### Модульные продукционные
Они хороши тем, что они модульные, из чего следует лёгкость модификаций и правил
Хорошо сочетается с методами логики
Недостатки:
- зависимость от стратегии вывода
## Продукционные правила
Правило продукции - конструкция
#### Структура продукционного правила
$$(i),Q,P,A=>B,N$$
$i$ - идентификатор правила в системе
$Q$ - описание класса ситуации в которой данное правило может использоваться(покупка книги)
$P$ - это условие при выполнении которого продукция активизируется(наличие денег)
$A=>B$ - ядро продукции(если...то..)
$N$ - постусловие данной продукции, здесь описывается операция, которая должна быть выполнена после того как выполнено ядро, точнее после реализации B(снять книгу с учёта на складе)
### Ядро продукции
Можно представить в виде - если *<условие>*, то *<действие>*
**Антицидент, условие** --- под ним понимается некий образец по которому осуществляется поиск в базе знаний
**Консиквент, действие** --- Понимаются действия, которые выполняются при успешном исходе поиска
Если учесть, что база знаний в продукционной системе состоит из набора правил, то действия могут быть условиями для других правил, а могут быть и целевыми, т.е. завершающими работу системы
Правила срабатываются в соответствии с логическим правилом ***Modus Poneuns***
$$\frac{A,A=>B}{B}$$
t
Если $A$ возможно, то и $B$ возможно
Условие может быть простым и преводить к одному действию, а может быть состовным и преводить к множеству действий
Правила могут быть детерминированными или вероятностными
Вероятностное правило:
- *Если <условие>, то с <вероятностью p> <действие>*
Sign in with Wallet
Connect another wallet