Сдам Сам

ПОЛЕЗНОЕ


КАТЕГОРИИ







Чувственное и рациональное познание, интуиция





ВИДЫ ЗНАНИЙ

Чувственное и рациональное познание, интуиция

Чувственное познание – познание с помощью органов чувств (зрение, слух, обоняние, вкус, осязание). Рациональное познание – познание посредством мышления. Интуиция – способность непосредственного постижения истины в результате «озарения», «наития», «прозрения» без опоры на логические обоснования и доказательства.
Формы чувственного познания: 1. ощущение – это отражение отдельных свойств предмета, явления, процесса; 2. восприятие – чувственный образ целостной картины предмета; 3. представление – образ объекта познания, запечатленный в памяти Формы рационального познания: 1. понятие – это мысль, утверждающая общие и существенные свойства предмета, явления, процесса; 2. суждение – это мысль, утверждающая или отрицающая что-либо о предмете, явлении, процессе; 3. умозаключение (вывод) – мысленная связь нескольких суждений и выделение из них нового суждения. Типы умозаключения: · индуктивное (от частного к общему); · дедуктивное (от общего к частному); · по аналогии. Виды интуиции: · мистическая – связана с жизненными переживаниями, эмоциями; · интеллектуальная – связана с умственной деятельностью.
Особенности чувственного познания: · непосредственность; · наглядность и предметность; · воспроизведение внешних свойств и сторон. Особенности рационального познания: · опора на результаты чувственного познания; · абстрактность и обобщенность; · воспроизведение внутренних закономерных связей и отношений. Особенности интуиции: · внезапность; · неполная осознанность; · непосредственный характер возникновения знаний.
Знание является единством чувственного и рационального познания. Они тесно взаимосвязаны. Интуиция – своеобразная форма сопряжения чувственного и рационального в познании


По-разному рассматривается вопрос о месте чувственного и рационального познания. Существуют прямо противопо­ложные точки зрения.

Эмпиризм (от гр. emperies — опыт) — единственным ис­точником всех наших знаний является чувственный опыт.

Рационализм (от лат. ratio — разум, рассудок) — наши знания могут быть получены только с помощью ума, без опо­ры на чувства.

Очевидно, что нельзя противопоставлять чувственное и рациональное в познании, две ступени познания проявляются как единый процесс. Различие же между ними не временное, а качественное: первая ступень низшая, вторая — высшая. Знание является единством чувственного и рациональ­ного познания действительности. Вне чувственного пред­ставления у человека нет никакого реального знания. Напри­мер, многие понятия современной науки весьма абстрактны, и все же они не свободны от чувственного содержания. Не только потому, что своим происхождением эти понятия обяза­ны в конечном счете опыту людей, но и потому, что по своей форме они существуют в виде системы чувственно восприни­маемых знаков. С другой стороны, знание не может обойтись без рациональных данных опыта и включения их в результа­ты и ход интеллектуального развития человечества.




2. Эмоции (аффективная форма проявления моральных чувств) и чувства (эмоции, выраженные в понятиях – любовь, ненависть и др.) – мотивируют к устойчивости интересов и целей субъекта познания

3. Заблуждение –содержание знания субъекта, не соответствующее реальности объекта, но принимаемое за истину. Источники заблуждений: погрешности при переходе от чувственного к рациональному познанию, некорректный перенос чужого опыта.

4. Ложь – сознательное искажение образа объекта.

5. Знание – результат познания действительности, содержание сознания, полученное человеком в ходе активного отражения, идеального воспроизведения объективных закономерных связей и отношений реального мира. Многозначность термина «знание»:

 

· знание как способности, умения навыки, базирующиеся на осведомленности;

· знание как познавательно-значимая информация;

· знание как отношение человека к действительности.

 

6. Виды знаний:

· Житейское – строится на здравом смысле (Носит эмпирический характер. Базируется на здравом смысле и обыденном сознании. Являет­ся важнейшей ориентировочной основой повсед­невного поведения людей, их взаимоотношений между собой и с природой. Сводится к констата­ции фактов и их описанию)

· Практическое – строится на действиях, овладении вещами, преобразовании мира

· Художественное – строится на образе (Целостное отображение мира и человека в нем. Строится на образе, а не на понятии)

· Научное – строится на понятиях (Понимание действительности в ее прошлом, на­стоящем и будущем, достоверное обобщение фактов. Осуществляет предвидение различных явлений. Реальность облекается в форму отвле­ченных понятий и категорий, общих принципов и законов, которые зачастую приобретают край­не абстрактные формы)

· Рациональное – отражение реальности в логических понятиях, строится на рациональном мышлении

· Иррациональное – отражение реальности в эмоциях, страстях, переживаниях, интуиции, воле, аномальных и парадоксальных явлениях; не подчиняется законам логики и науки.

· Личностное (неявное) – зависит от способностей субъекта и от особенностей его интеллектуальной деятельности

 

7. Формы знаний:

· Научное – объективное, системно организованное и обоснованное знание

· Ненаучное – разрозненное, несистематическое знание, которое не формализуется и не описывается законами

· Донаучное – прототип, предпосылки научного знания

· Паранаучное – несовместимое с имеющимся научным знанием

· Лженаучное – сознательно использующее домыслы и предрассудки

· Антинаучное – утопичное и сознательно искажающее представление о действительности

УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ

Важное место в теории искусственного интеллекта занимает проблема представления знаний, являющаяся, по мнению многих исследователей, ключевой.

Знания представляют собой совокупность сведений о мире (конкретной предметной области, совокупности объектов или объекта), включающих в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, правилах использования этой информации для принятия решений.

Первоначально вычислительная техника была ориентирована на обработку данных. Это было связано как с уровнем развития техники и программного обеспечения, так и со спецификой решае­мых задач. Дальнейшее усложнение решаемых задач, их интеллектуализация, развитие вычислительнойтехники ставят задачу создания машин обработки знаний. Существенным отличием зна­ний от данных, несомненно, является их интерпретируемость. Если для интерпретации данных необходимы соответствующие программы и сами по себе они не несут содержательной инфор­мации, то знания всегда содержательны. Другой отличительной чертой знаний является наличие отношений, например, вида «тип — подтип», «элемент—множество» и т. д. Знания характери­зуются наличием ситуативных связей, определяющих ситуативную совместимость отдельных событий и фактов, позволяющих устанавливать причинно-следственные связи.

В общем виде модели представления знаний могут быть ус­ловно разделены на концептуальные и эмпирические.

Концептуальная модель дает эвристический метод для решения некоторой проблемы. Метод эвристичен, поскольку концептуаль­ное описание не дает гарантии того, что он может быть применен во всех соответствующих практических ситуациях. Концептуаль­ная модель делает возможным распознавание проблемы, позволя­ет уменьшать время для ее предварительного анализа.

Практическое использование концептуальной модели влечет за собой необходимость преобразования ее в эмпирическую. Знания могут быть накоплены в виде эмпирических моделей, как правило, описательного характера. Эти модели могут варьировать от прос­того набора правил до полного описания того, как ЛПР решаетзадачу.

Модели представления знаний можно условно разделить на декларативные и процедурные.

Декларативная модель представления знаний основывается на предположении, что проблема представления некоей предметной области решается независимо от того, как эти знания потом бу­дут использоваться. Поэтому модель как бы состоит из двух частей: статических описательных структур знаний и механизма вывода, оперирующего этими структурами и практически неза­висимого от их содержательного наполнения. При этом в какой-то степени оказываются раздельными синтаксические и семантичес­кие аспекты знания, что является определенным достоинством указанных форм представления из-за возможности достижения их определенной универсальности.

В декларативных моделях не содержатся в явном виде описа­ния выполняемых процедур. Эти модели представляют собой обычно множество утверждений. Предметная область представ­ляется в виде синтаксического описания ее состояния (по возмож­ности полного). Вывод решений основывается в основном на про­цедурах поиска в пространстве состояний.

В процедурном представлении знания содержатся в про­цедурах - небольших программах, которые определяют, как вы­полнять специфичные действия (как поступать в специфичных ситуациях). При этом можно не описывать все возможные состояния среды или объекта для реализации вывода. Достаточно хранить некоторые начальные состояния и процедуры, генерирующие необходимые описания ситуаций и действий.

При процедурном представлении знаний семантика непос­редственно заложена в описание элементов базы знаний, за счет чего повышается эффективность поиска решений. По сравнению с процедурной частью статическая база знаний у них мала. Она содержит не «неизменные аксиомы», а лишь так называемые «ут­верждения», которые приемлемы в данный момент, но могут быть изменены или удалены в любое время. Общие знания и пра­вила вывода представлены в виде специальных целенаправленных процедур, активизирующихся по мере надобности.

Процедуры могут активизировать друг друга, их выполнение может прерываться, а затем возобновляться. Возможно использо­вание процедур — «демонов», активизирующихся при выполнении операций введения, изменения или удаления данных.

Средством повышения эффективности генерации вывода в про­цедурных моделях является добавление в систему знаний о применении, т. е. знаний о том, каким образом использовать на­копленные знания для решения конкретной задачи. Эти знания, как правило, тоже представляются в процедурной форме.

Главное преимущество процедурных моделей представле­ния знаний заключается в большей эффективности механизмов вывода за счет введения дополнительных знаний о применении, что, однако снижает их общность. Другое важное преимущество заключено в выразительной силе. Процедурные системы спо­собны смоделировать практически любую модель представления знаний. Выразительная сила процедурных систем проявляется в расширенной системе выводов, реализуемых в них.

В заключение необходимо отметить, что деление моделей пред­ставления знаний на декларативные и процедурные весьма ус­ловно, так как в реальных системах представления знаний исполь­зуются в равной мере элементы и сочетания всех указанных вы­ше форм моделей представления знаний.

 

Структура интеллектуальной системы

Говоря об архитектуре, прежде всего понимают организацию структуры, в рамках которой происходило бы при­менение знаний и решение проблем в конкретной предметной об­ласти. Выбор соответствующей структуры, свойства и функции компонентов, в особенности производственных, опре­деляется и направляется формулируемыми принципами инжене­рии знаний. На формирование этих принципов в значительной степени оказывают влияние, как специфика предметной области, так и характер задач и функций, решение которых возлагается на интеллектуальные системы. Обобщение структуры интеллектуальной системы рассмотрено для предметной области производства. Как отмечалось выше в производственных предприятиях достаточно полно представлены многие задачи экономической деятельности.

Как уже отмечалось, успешное решение проблемы интеграции систем и задач автоматизированного управления производством на различных уровнях связано также с их интеллектуализацией, т. е. организацией функционирования на базе технологии инжене­рии знаний. Основными функциональными и организационными частями автоматизированного производства являются проектиро­вание, планирование, организация производства и диспетчериза­ция, управление технологическими процессами, диагностирование, роботизация технологических участков в составе гибких производ­ственных систем.

В зависимости от характера выполняемых функций и области действий эксперты выполняют несколько характерных задач, ко­торые являются типичными. Их анализ послужит ориентиром при рассмотрении архитектуры производственных систем, осно­ванных на знаниях. Эти задачи следующие: интерпретация, плани­рование, управление, проектирование, прогнозирование, диспетчирование и мониторинг, диагностика. А главное — эксперт спосо­бен обновлять свои знания (т. е. обучаться), объяснять действия, обосновывать решения, прогнозировать развитие ситуаций, актив­но взаимодействовать с внешней средой и воспринимать информа­цию различного характера, получать решения на основе имею­щихся знаний, хранить в памяти необходимую информацию и фактографические данные.

Таким образом, чтобы создать систему, работающую со зна­ниями и способную в какой-то мере заменить эксперта или по­мочь ему в принятии решений при управлении производством, не­обходимо стремиться заложить в архитектуру нашей системы возможности по реализации названных функций.

Производственная система ИИ организует и направляет свое функционирование в соответствии с воплощенными в нее архи­тектурными проектными принципами. Для каждой управляющей схемы могут потребоваться своя база знаний и соответствующий механизм вывода, который работает со знаниями. Обычно интеллектуальные системы взаимодействуют с конечными пользователями, экспертом, инже­нером знаний, внешними БД, прикладным программным обеспе­чением.

Пользовательский интерфейс обеспечивает связь на ограни­ченном естественном языке, речевой ввод, а также визуальные представления (графику, техническое зрение). В качест­ве пользователя может выступать либо человек-оператор, либо сам производственный процесс в случае закрытых циклических операций. Для некоторых производственных процессов бывают необходимы средства для автоматического получения данных и их обработки, а также обратной связи по управлению. С инженером знаний интеллектуальная система обычно связывается с помощью структурных ре­дакторов, которые позволяют ему получать и модифицировать компоненты базы знаний.

Взаимодействие интеллектуальной системы с прикладным программным обеспече­нием осуществляется при выполнении специальных вычислений, так как часто возникает необходимость использовать в качестве подзадач стандартные операции по обработке данных.

Связь с распределенной БД интегрированной системы управ­ления производством и Интернет используется интеллектуальными системами для получения данных и знаний, рассредоточенных на различных уровнях иерархии уп­равления. Кроме того, организуется взаимодействие с внешними базами данных и Интернет.

В задачах управления производством экспертом обычно ис­пользуются три уровня знания: «умения», соответствующие по­верхностному знанию рефлекторных реакций; правила для случа­ев стандартных рассуждений; глубинные знания для трудных, не­ординарных ситуаций. При проектировании базы знаний интеллект необходимо стремиться принимать в расчет глубинные здания, чтобы создать систему, способную при поддержке решений поль­зователя предлагать (рекомендации, наиболее адекватные возни­кающим ситуациям.

При проектировании интеллектуальных систем и выборе их архитектуры следует разрабатывать не просто независимое программное обеспечение, которое оценивает существующий производственный объект. На­до стремиться к тому, чтобы интеллектуальная система была приближена к различ­ным элементам процесса, выступала в качестве одного из основ­ных звеньев технологической цепочки управления и организации.

Важное значение при создании интеллектуальных систем имеют способы пред­ставления знаний о предметной области и моделирования мысли­тельной деятельности человека, методов рассуждения и поиска при принятии решений. Разработчик интеллектуальной системы (инженер знаний) длительное время работает совместно со специалистом-экспертомв данной области, который является источником информации для создания базы знаний. В результате нескольких итераций изби­раются схема представления знаний в системе и стратегия логи­ческого вывода.

Помимо структуризации знаний в базе знаний и ор­ганизации механизмов вывода, рассуждений и поиска важное зна­чение имеют функции объяснения решений и выводов. Как прави­ло, интеллектуальные системы объясняют и подтверждают свои заключения и реко­мендации, тем самым увеличивая к ним доверие со стороны поль­зователей.

Чтобы реализовать и представить объяснение, интеллектуальная система обычно преобразует экспертные эвристические правила в цепочку рассуж­дений, которая показывает, как начальное множество данных и утверждений, а также набор эвристических или иных правил при­водят систему к заключению. Это свойство интеллектуальной системы реализуется пользователем также для периодической оценки качества функ­ционирования системы.

Оценка ситуаций, складывающихся во внешней среде, а так­же необходимость оценки развития событий в результате принятия решения ИС, т. е. определение и прогнозирование наиболее важных свойств процесса или объекта на основе интерпретации имеющихся данных, является важнейшей операцией во многих задачах управления производством. На основании этих оценок и прогнозов принимаются управляющие решения, вырабатываются обоснованные рекомендации. Они являются результатом функцио­нирования компонента интеллектуальной системы, реализующего обоснование реше­ний и прогнозирование.

Структура интеллектуальной СПР в значительной мере определяется предметной экономической областью и характером решаемых задач при наличии определенных модулей, реализующих функции, определяющих систему как интеллектуальную.

 

 

Введение в ИИ

Предисловие

В настоящее время в исследованиях по искусственному интеллекту (ИИ) выделились шесть направлений:

1. Представление знаний.

2. Манипулирование знаниями.

3. Общение.

4. Восприятие.

5. Обучение.

6. Поведение.

В рамках направления "Представление знаний" решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти интеллектуальной системы (ИС). Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний. Изучаются источники, из которых ИС может черпать знания, и создаются процедуры и приемы, с помощью которых возможно приобретение знаний для ИС. Проблема представления знаний для ИС чрезвычайно актуальна, т.к. ИС - это система, функционирование которой опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти.

ВИДЫ ЗНАНИЙ

Чувственное и рациональное познание, интуиция

Чувственное познание – познание с помощью органов чувств (зрение, слух, обоняние, вкус, осязание). Рациональное познание – познание посредством мышления. Интуиция – способность непосредственного постижения истины в результате «озарения», «наития», «прозрения» без опоры на логические обоснования и доказательства.
Формы чувственного познания: 1. ощущение – это отражение отдельных свойств предмета, явления, процесса; 2. восприятие – чувственный образ целостной картины предмета; 3. представление – образ объекта познания, запечатленный в памяти Формы рационального познания: 1. понятие – это мысль, утверждающая общие и существенные свойства предмета, явления, процесса; 2. суждение – это мысль, утверждающая или отрицающая что-либо о предмете, явлении, процессе; 3. умозаключение (вывод) – мысленная связь нескольких суждений и выделение из них нового суждения. Типы умозаключения: · индуктивное (от частного к общему); · дедуктивное (от общего к частному); · по аналогии. Виды интуиции: · мистическая – связана с жизненными переживаниями, эмоциями; · интеллектуальная – связана с умственной деятельностью.
Особенности чувственного познания: · непосредственность; · наглядность и предметность; · воспроизведение внешних свойств и сторон. Особенности рационального познания: · опора на результаты чувственного познания; · абстрактность и обобщенность; · воспроизведение внутренних закономерных связей и отношений. Особенности интуиции: · внезапность; · неполная осознанность; · непосредственный характер возникновения знаний.
Знание является единством чувственного и рационального познания. Они тесно взаимосвязаны. Интуиция – своеобразная форма сопряжения чувственного и рационального в познании


По-разному рассматривается вопрос о месте чувственного и рационального познания. Существуют прямо противопо­ложные точки зрения.

Эмпиризм (от гр. emperies — опыт) — единственным ис­точником всех наших знаний является чувственный опыт.

Рационализм (от лат. ratio — разум, рассудок) — наши знания могут быть получены только с помощью ума, без опо­ры на чувства.

Очевидно, что нельзя противопоставлять чувственное и рациональное в познании, две ступени познания проявляются как единый процесс. Различие же между ними не временное, а качественное: первая ступень низшая, вторая — высшая. Знание является единством чувственного и рациональ­ного познания действительности. Вне чувственного пред­ставления у человека нет никакого реального знания. Напри­мер, многие понятия современной науки весьма абстрактны, и все же они не свободны от чувственного содержания. Не только потому, что своим происхождением эти понятия обяза­ны в конечном счете опыту людей, но и потому, что по своей форме они существуют в виде системы чувственно восприни­маемых знаков. С другой стороны, знание не может обойтись без рациональных данных опыта и включения их в результа­ты и ход интеллектуального развития человечества.


2. Эмоции (аффективная форма проявления моральных чувств) и чувства (эмоции, выраженные в понятиях – любовь, ненависть и др.) – мотивируют к устойчивости интересов и целей субъекта познания

3. Заблуждение –содержание знания субъекта, не соответствующее реальности объекта, но принимаемое за истину. Источники заблуждений: погрешности при переходе от чувственного к рациональному познанию, некорректный перенос чужого опыта.

4. Ложь – сознательное искажение образа объекта.

5. Знание – результат познания действительности, содержание сознания, полученное человеком в ходе активного отражения, идеального воспроизведения объективных закономерных связей и отношений реального мира. Многозначность термина «знание»:

 

· знание как способности, умения навыки, базирующиеся на осведомленности;

· знание как познавательно-значимая информация;

· знание как отношение человека к действительности.

 

6. Виды знаний:

· Житейское – строится на здравом смысле (Носит эмпирический характер. Базируется на здравом смысле и обыденном сознании. Являет­ся важнейшей ориентировочной основой повсед­невного поведения людей, их взаимоотношений между собой и с природой. Сводится к констата­ции фактов и их описанию)

· Практическое – строится на действиях, овладении вещами, преобразовании мира

· Художественное – строится на образе (Целостное отображение мира и человека в нем. Строится на образе, а не на понятии)

· Научное – строится на понятиях (Понимание действительности в ее прошлом, на­стоящем и будущем, достоверное обобщение фактов. Осуществляет предвидение различных явлений. Реальность облекается в форму отвле­ченных понятий и категорий, общих принципов и законов, которые зачастую приобретают край­не абстрактные формы)

· Рациональное – отражение реальности в логических понятиях, строится на рациональном мышлении

· Иррациональное – отражение реальности в эмоциях, страстях, переживаниях, интуиции, воле, аномальных и парадоксальных явлениях; не подчиняется законам логики и науки.

· Личностное (неявное) – зависит от способностей субъекта и от особенностей его интеллектуальной деятельности

 

7. Формы знаний:

· Научное – объективное, системно организованное и обоснованное знание

· Ненаучное – разрозненное, несистематическое знание, которое не формализуется и не описывается законами

· Донаучное – прототип, предпосылки научного знания

· Паранаучное – несовместимое с имеющимся научным знанием

· Лженаучное – сознательно использующее домыслы и предрассудки

· Антинаучное – утопичное и сознательно искажающее представление о действительности

УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ

Важное место в теории искусственного интеллекта занимает проблема представления знаний, являющаяся, по мнению многих исследователей, ключевой.

Знания представляют собой совокупность сведений о мире (конкретной предметной области, совокупности объектов или объекта), включающих в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, правилах использования этой информации для принятия решений.

Первоначально вычислительная техника была ориентирована на обработку данных. Это было связано как с уровнем развития техники и программного обеспечения, так и со спецификой решае­мых задач. Дальнейшее усложнение решаемых задач, их интеллектуализация, развитие вычислительнойтехники ставят задачу создания машин обработки знаний. Существенным отличием зна­ний от данных, несомненно, является их интерпретируемость. Если для интерпретации данных необходимы соответствующие программы и сами по себе они не несут содержательной инфор­мации, то знания всегда содержательны. Другой отличительной чертой знаний является наличие отношений, например, вида «тип — подтип», «элемент—множество» и т. д. Знания характери­зуются наличием ситуативных связей, определяющих ситуативную совместимость отдельных событий и фактов, позволяющих устанавливать причинно-следственные связи.

В общем виде модели представления знаний могут быть ус­ловно разделены на концептуальные и эмпирические.

Концептуальная модель дает эвристический метод для решения некоторой проблемы. Метод эвристичен, поскольку концептуаль­ное описание не дает гарантии того, что он может быть применен во всех соответствующих практических ситуациях. Концептуаль­ная модель делает возможным распознавание проблемы, позволя­ет уменьшать время для ее предварительного анализа.

Практическое использование концептуальной модели влечет за собой необходимость преобразования ее в эмпирическую. Знания могут быть накоплены в виде эмпирических моделей, как правило, описательного характера. Эти модели могут варьировать от прос­того набора правил до полного описания того, как ЛПР решаетзадачу.

Модели представления знаний можно условно разделить на декларативные и процедурные.

Декларативная модель представления знаний основывается на предположении, что проблема представления некоей предметной области решается независимо от того, как эти знания потом бу­дут использоваться. Поэтому модель как бы состоит из двух частей: статических описательных структур знаний и механизма вывода, оперирующего этими структурами и практически неза­висимого от их содержательного наполнения. При этом в какой-то степени оказываются раздельными синтаксические и семантичес­кие аспекты знания, что является определенным достоинством указанных форм представления из-за возможности достижения их определенной универсальности.

В декларативных моделях не содержатся в явном виде описа­ния выполняемых процедур. Эти модели представляют собой обычно множество утверждений. Предметная область представ­ляется в виде синтаксического описания ее состояния (по возмож­ности полного). Вывод решений основывается в основном на про­цедурах поиска в пространстве состояний.

В процедурном представлении знания содержатся в про­цедурах - небольших программах, которые определяют, как вы­полнять специфичные действия (как поступать в специфичных ситуациях). При этом можно не описывать все возможные состояния среды или объекта для реализации вывода. Достаточно хранить некоторые начальные состояния и процедуры, генерирующие необходимые описания ситуаций и действий.

При процедурном представлении знаний семантика непос­редственно заложена в описание элементов базы знаний, за счет чего повышается эффективность поиска решений. По сравнению с процедурной частью статическая база знаний у них мала. Она содержит не «неизменные аксиомы», а лишь так называемые «ут­верждения», которые приемлемы в данный момент, но могут быть изменены или удалены в любое время. Общие знания и пра­вила вывода представлены в виде специальных целенаправленных процедур, активизирующихся по мере надобности.

Процедуры могут активизировать друг друга, их выполнение может прерываться, а затем возобновляться. Возможно использо­вание процедур — «демонов», активизирующихся при выполнении операций введения, изменения или удаления данных.

Средством повышения эффективности генерации вывода в про­цедурных моделях является добавление в систему знаний о применении, т. е. знаний о том, каким образом использовать на­копленные знания для решения конкретной задачи. Эти знания, как правило, тоже представляются в процедурной форме.

Главное преимущество процедурных моделей представле­ния знаний заключается в большей эффективности механизмов вывода за счет введения дополнительных знаний о применении, что, однако снижает их общность. Другое важное преимущество заключено в выразительной силе. Процедурные системы спо­собны смоделировать практически любую модель представления знаний. Выразительная сила процедурных систем проявляется в расширенной системе выводов, реализуемых в них.

В заключение необходимо отметить, что деление моделей пред­ставления знаний на декларативные и процедурные весьма ус­ловно, так как в реальных системах представления знаний исполь­зуются в равной мере элементы и сочетания всех указанных вы­ше форм моделей представления знаний.

 

Структура интеллектуальной системы

Говоря об архитектуре, прежде всего понимают организацию структуры, в рамках которой происходило бы при­менение знаний и решение проблем в конкретной предметной об­ласти. Выбор соответствующей структуры, свойства и функции компонентов, в особенности производственных, опре­деляется и направляется формулируемыми принципами инжене­рии знаний. На формирование этих принципов в значительной степени оказывают влияние, как специфика предметной области, так и характер задач и функций, решение которых возлагается на интеллектуальные системы. Обобщение структуры интеллектуальной системы рассмотрено для предметной области производства. Как отмечалось выше в производственных предприятиях достаточно полно представлены многие задачи экономической деятельности.

Как уже отмечалось, успешное решение проблемы интеграции систем и задач автоматизированного управления производством на различных уровнях связано также с их интеллектуализацией, т. е. организацией функционирования на базе технологии инжене­рии знаний. Основными функциональными и организационными частями автоматизированного производства являются проектиро­вание, планирование, организация производства и диспетчериза­ция, управление технологическими процессами, диагностирование, роботизация технологических участков в составе гибких производ­ственных систем.

В зависимости от характера выполняемых функций и области действий эксперты выполняют несколько характерных задач, ко­торые являются типичными. Их анализ послужит ориентиром при рассмотрении архитектуры производственных систем, осно­ванных на знаниях. Эти задачи следующие: интерпретация, плани­рование, управление, проектирование, прогнозирование, диспетчирование и мониторинг, диагностика. А главное — эксперт спосо­бен обновлять свои знания (т. е. обучаться), объяснять действия, обосновывать решения, прогнозировать развитие ситуаций, актив­но взаимодействовать с внешней средой и воспринимать информа­цию различного характера, получать решения на основе имею­щихся знаний, хранить в памяти необходимую информацию и фактографические данные.

Таким образом, чтобы создать систему, работающую со зна­ниями и способную в какой-то мере заменить эксперта или по­мочь ему в принятии решений при управлении производством, не­обходимо стремиться заложить в архитектуру нашей системы возможности по реализации названных функций.

Производственная система ИИ организует и направляет свое функционирование в соответствии с воплощенными в нее архи­тектурными проектными принципами. Для каждой управляющей схемы могут потребоваться своя база знаний и соответствующий механизм вывода, который работает со знаниями. Обычно интеллектуальные системы взаимодействуют с конечными пользователями, экспертом, инже­нером знаний, внешними БД, прикладным программным обеспе­чением.

Пользовательский интерфейс обеспечивает связь на ограни­ченном естественном языке, речевой ввод, а также визуальные представления (графику, техническое зрение). В качест­ве пользователя может выступать либо человек-оператор, либо сам производственный процесс в случае закрытых циклических операций. Для некоторых производственных процессов бывают необходимы средства для автоматического получения данных и их обработки, а также обратной связи по управлению. С инженером знаний интеллектуальная система обычно связывается с помощью структурных ре­дакторов, которые позволяют ему получать и модифицировать компоненты базы знаний.

Взаимодействие интеллектуальной системы с прикладным программным обеспече­нием осуществляется при выполнении специальных вычислений, так как часто возникает необходимость использовать в качестве подзадач стандартные операции по обработке данных.

Связь с распределенной БД интегрированной системы управ­ления производством и Интернет используется интеллектуальными системами для получения данных и знаний, рассредоточенных на различных уровнях иерархии уп­равления. Кроме того, организуется взаимодействие с внешними базами данных и Интернет.

В задачах управления производством экспертом обычно ис­пользуются три уровня знания: «умения», соответствующие по­верхностному знанию рефлекторных реакций; правила для случа­ев стандартных рассуждений; глубинные знания для трудных, не­ординарных ситуаций. При проектировании базы знаний интеллект необходимо стремиться принимать в расчет глубинные здания, чтобы создать систему, способную при поддержке решений поль­зователя предлагать (рекомендации, наиболее адекватные возни­кающим ситуациям.









Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте:


©2015- 2018 zdamsam.ru Размещенные материалы защищены законодательством РФ.