Embed Size (px)
DESCRIPTION
Citation preview
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Кто принимает решения?
Только человек
Если решение принимает машина, то это уже теория управления
Интеллектуальное поведение машины не означает полную замену оператора
2
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Методы принятия решений
Формальные модели — в основе лежат строгие математические описания и алгоритмы решения проблемы.
Эвристические правила (знания) — фиксируют опыт специалиста без строгого моделирования рассматриваемых объектов (экспертные системы — ЭС, или системы, основанные на знаниях — СОЗ).
3
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Феномен знаний
Справедливо ли говорить о знаниях как об техническом объекте?
Можно ли заменить знания моделями и алгоритмами?
Какова природа знаний?
4
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Относительность наших знаний
Любые ли знания можно использовать для построения формальных моделей?
Любые ли проблемы позволяют ставить научные теории?
Возможно ли решать задачи без моделирования?
5
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Пример «Знания и контекст» (1)
Проблема фото и видео фиксации:
Световые лучи распространяются от источника света к приемнику (глаз или фотоэлемент).
Законы геометрической оптики определяют выбор параметров оптического оборудования.
6
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Пример «Знания и контекст» (2)
Та же проблема 2000 лет назад:
Зрительные лучи исходят из глаз и «ощупав» предметы возвращаются обратно.
Возможно ли применить уже известную на то время геометрическую оптику для фиксации изображений действительности?
7
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Пример «Знания и контекст» (3)
Camera obscūra:
Позволяет получить изображение объекта (известна с античных времен).
Это магия или наши знания не верны?
Все объяснил Абу Али ал-Хасан ибн ал-Хайсам ал-Басри в X веке.
8
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Пример «Знания и контекст» (4)
Постановка проблемы не связана непосредственно со знаниями, необходимыми для ее решения.
Необходима потребность в решении проблемы, которая, судя по всему, зависит от эмпирического и чувственного опыта, но не от теорий.
9
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Пара слов об идеале научности
Всегда ли нужно стремиться написать формулу?
Виды моделей:
математические, физические, концептуальные, эвристические, ментальные, морфологические...
Выбор модели должен быть адекватен задаче.
10
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Кто изучает природу знаний?
Философия
Психология
Социология
Кибернетика, информатика, ИИ
11
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Направления в ИИ
Биоинспирированные алгоритмы и системы:
нейронные сети, эволюционное программирование, генетические алгоритмы...
Методы «черного ящика», или системы, основанные на знаниях, в том числе экспертные системы
12
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Предмет изучения СОЗ
Представление в памяти (репрезентация) знаний и когнитивные процессы.
Моделирование процесса рассуждений.
Проблема истинности и непротиворечивости решений.
Проблемы нечетких знаний.
Вопросы моделирования структуры и функций объектов реального мира НЕ рассматриваются.
13
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Что есть «знания»?Группы информации:
контент (неупорядоченная и неструктурированная информация);данные (имеют тип, характеризуются моделью данных);знания.
Знания — это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.
14
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Свойства знанийЗнания субъективны — они зарождаются в памяти человека как результат мышления.
Могут быть зафиксированы на материальных носителях и переданы от одного человека к другому.
Оперируют связанным набором понятий (определяемых через интенсионал и/или экстенсионал).
15
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Классификация знаний
16
/0122-3-,1&-. 4515-6 (71(#-0$(1 8.9.)
:$ ;0"<-5'
:$ (01='0>&"
:$ 3$#%'
:$ -2?$@5-,"
:$ A#-%'5'5-B
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
По глубине
70"<-55C' — абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов.
Знания физиологов и врачей высокой квалификации о причинах, видах головных болей и методах их лечения.
:$('#D5$2?5C' — знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области.
«Если болит голова, то принять аспирин»
17
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
По владельцу
+-@5C' — принадлежащие индивиду;
/$00',?-(5C' — принадлежащие группе людей:
семейные; корпоративные;национальные.
18
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
По формеE(5C' — отчетливо объяснимые:
ментальные — хранящиеся в памяти: вербальные, образные.материализованные — зафиксированные на носителях информации: полиграфические, оцифрованные, видео, аудио.
F'.(5C' — трудно поддающиеся передаче:
интуитивные — например, предчувствия;Несформулированные (например, забытые);умения — например, навыки столярной работы.
19
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
По источнику получения
F'A$2#'=2?('55$:
из опыта (работы);
теоретически (выведенные из формул, например).
GA$2#'=$(155$:
из книг;
от учителя;
из Интернета.
20
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
По сфере применения
Бытовые.
Профессиональные.
Общекультурные.
21
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Инженерия знаний
Инженерия знаний — это ветвь информатики, изучающая модели и методы извлечения, структурирования и формализации (представления) знаний для их обработки в интеллектуальных и информационных системах.
Этапы:-4(0'@'5-' - протоколы и интервью, стенограммы, документы, фото и пр.,,$5&'A?"10-41&-. (2?#",?"#-#$(15-') - поле знаний: интеллект-карты, концепт-графы, таблицы решений,3$#%10-41&-. - фреймы, семантические сети, продукции.
22
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Жизненный цикл знаний
Диагностика, или анализ потребностей.
Приобретение, включая извлечение и структурирование.
Распределение и реализация.
Использование, включая сотрудничество, оценку, поддержку и ликвидацию.
23
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Языки представления знаний
табличные,
текстовые,
графические,
логические,
(онтологии).
24
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Понятие экспертной системы
Экспертные системы (ЭС) — это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.
25
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Когда стоит разрабатывать ЭС
невозможность или неэффективность математического моделирования;
нехватка специалистов, затрачивающих значительное время на оказание помощи другим;
выполнение небольшой задачи требует многочисленного коллектива специалистов, поскольку ни один из них не обладает достаточным знанием;
задача требует глубокого анализа сложного набора условий, а обычный специалист не в состоянии просмотреть (за отведенное время) все эти условия;
большое расхождение между решениями самых хороших и самых плохих исполнителей.
26
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Характеристики задач для ЭС
являются узкоспециализированными;
являются сложными;
имеют «шум» в данных (неточность, неполноту, некорректность);
не зависят от общих знаний о мире или соображений здравого смысла;
не являются для эксперта ни слишком легкими, ни слишком сложными.
27
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Архитектура ЭС
28
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Команда разработчиков
Пользователь.
Эксперт.
Инженер по знаниям.
Аналитик.
Программист.
29
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Понятие прототипа ЭС
30
H?1A #14#1<$?,- I"5,&-.
Демонстрационный прототип ЭС
Система решает часть задач, демонстрируя жизнеспособность подхода
Исследовательский прототип ЭС
Система решает большинство задач, но не устойчива в работе и не полностью проверена
Действующий прототип ЭС
Система надежно решает все задачи на реальных примерах, но для сложной задачи требует много времени и памяти
Промышленная система Система обеспечивает высокое качество решений при минимизации требуемого времени и памяти
Коммерческая система Промышленная система, пригодная к продаже, т.е. хорошо документирована и имеет техническую поддержку
© 2
012 !"#$%&'( )
.*.
+',&-.
1
Стадии разработки прототипа ЭС
31
