Методи, що базуються на правилах

Подання знань, побудоване на правилах і таке, що базується на використанні виразу ЯКЩО (умова) — ТО (дія).

Зіставлення частин ЯКЩО правил з фактами може викликати так званий ланцюжок висновків. За допомогою правил можна добиватися реакції системи на зміну даних. Використання правил спрощує пояснення того, що і як виконала програма, тобто яким способом вона дійшла потрібного висновку.

Методи, що базуються на семантичних мережах і фреймах

Подання знань, що базуються на фреймах (семантичних мережах), використовує мережу вузлів, пов’язаних між собою відношеннями і організованих ієрархічно. Кожен вузол надає концепцію, яка може бути описана за допомогою атрибутів та значень, пов’язаних з цим вузлом.

Різниця між експертними системами та традиційними програмами

Основна різниця полягає в тому, що експертні системи маніпулюють знаннями, а звичайні програми — даними.

Інші особливості експертних систем, що відрізняють їх від звичайних програм, наведені нижче.

Методи реалізації експертних систем

Для реалізації експертних систем застосовуються мови програмування LISP, PROLOG, PASCAL та інші процедурні мови програмування та мови інженерії знань.

У міру накопичування досвіду створення та експлуатації експертних систем виявлено доцільність створення порожніх експертних систем (оболонок), які не містять знань у проблемній ділянці майбутнього застосування. На сьогодні відомі такі порожні експертні системи: GURU, EMYC/N, Інтерексперт, ЕКСПЕРТ тощо.

Оболонки дають користувачу можливість побудувати будь-яку експертну систему в заданій проблемній ділянці. Тому для порожніх експертних систем потрібний інтерфейс адміністратора системи як інженера знань. Адміністратор вибирає та створює план подання знань, що необхідний для навчання бази знань (робіт з експертом), а також для розв’язання проблем (робіт з кінцевим користувачем). А потім адміністратор з оболонки генерує експертну систему, яка відповідає створеному плану.

Архітектура такої експертної системи показана нижче.

Навчальні системи

Придбання знань реалізується за допомогою двох функцій: одержання інформації ззовні і її систематизації. При цьому в залежності від здатності системи навчання до логічних висновків можливі різні форми придбання знань, а також різні форми одержуваної інформації. Форма представлення знань для їхнього використання визначається усередині системи, тому форма інформації, що вона може приймати, залежить від того, які здібності має система для формалізації інформації до рівня знань. Якщо система, що навчається, зовсім позбавлена такої здатності, то людина повинна заздалегідь підготувати всі, аж до формалізації інформації, тобто чим вище здатності машини до логічних висновків, тим менше навантаження на людину.

Функції, необхідні системі, що навчається, для придбання знань, розрізняються в залежності від конфігурації системи. Надалі при розгляді систем інженерії знань передбачається, що Існує система з конфігурацією, показаної на рис, 1.1, що включає базу знань і механізм логічних висновків, що використовує ці знання при рішенні задач. Якщо база знань поповнюється знаннями про стандартну форму їхнього представлення, то цими знаннями також можна скористатися. Отже, від функцій навчання потрібно перетворення отриманої ззовні інформації в знання і поповнення ними бази знань.

Рис.1 Базова структура систем обробки знань

Можна запропонувати наступну класифікацію систем придбання знань, що буде спиратися на здатність системи до сприйняття знань у різних форматах, що якісно розрізняються між собою і здатністю до формалізації.

8. Контрольні запитання та теми для обговорення.

Поиск по сайту: