Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Психология -> Сальвенди Г. -> "Человеческий фактор. Том 3. Часть 1" -> 50

Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 - Сальвенди Г.

Сальвенди Г. Человеческий фактор. Том 3. Часть 1 — М.: Мир, 1991. — 487 c.
ISBN 5-03-001815-8
Скачать (прямая ссылка): chelovecheskiyfactort3ch11991.djvu
Предыдущая << 1 .. 44 45 46 47 48 49 < 50 > 51 52 53 54 55 56 .. 198 >> Следующая

М2: INROOM (ROBOT, Я1), CONNECTS (Dl, Rl, R2)
CONNECTS (Dl, R2, R3), BOX (Bl)
INROOM (Bl, R2), ...
(vx У у vz) [CONNECTS (x, y, z) =>- CONNECTS (x, z, (/)]
Далее система пытается достичь первоначальной цели Go из М2. Эта попытка приводит к успеху, а окончательная последовательность операторов принимает вид
GOTHRU(Dl, Rl, R2), PUSHTHRU (Bl Dl, R2, Rt).
Желательно было бы обобщить показанный выше план, чтобы в нем не было конкретизирующих констант D1, #1, R2 и Ви т. е. чтобы он был применим к ситуациям с любым расположением комнат, дверей и ящиков. Треугольная таблица для показанного плана иллюстрируется на рис. 2.11, а треугольная таблица для обобщенного плана — на рис. 2.12. С их помощью план можно обобщить следующим образом:
GOTHRU(dt, rl, r2), PUSHTHRU(b, d2, r2, r3).
и использовать его для перемещения из одной комнаты в смежную вторую комнату и передвижения ящика в смежную третью комнату.
Чтобы усовершенствовать способность робота к решению задач с целью выполнения им более сложных заданий, а также чтобы ускорить процесс планирования, систему надо снабдить способностью к самообучению. В системе STRIPS используется схема обобщения, предложенная для обучения машин в работе [3J. Другим видом самообучения могло бы быть обновление
124 Глава 2
INROOM(R.0B0T, КО CONNECTS (Д1,А1,А2) GOTHRU ID1,R1,RZ)
INROOM (В\, R.D CONNECTS (7>1 R\,R2) CONNECTS fr,y,z;=> CONNECTS (X, y,Z) inroom (robot, яг) PUSHTHRU(3t At)
INROOM(ROaOT, *1) INROOM (31, At)
Рис. 2 11 Треугольная таблица для примера 5
INROOM (ROBOT, pi) C0NNECTS(p3,p2,^5) GOTHRU (pi,pZ,p5)
г INROOM [pB,p5) CONNECTS(p8,p9,JJ5) CONNECTS(jr,y,z; => ^CONNECTS (X,Z,y) INROOM (ROBOT,/) 5) PUSHTHRU(/>6,p8,p5,/>9)
3 INROOM (ROBOT, p9) INROOM(/)6, рЭ)
Рис 2 12 Треугольная таблица для обобщенного плана
информации в таблице операторов уменьшения невязок на основании приобретаемого системой опыта.
Очень мощным способом планирования действий роботов является метод обучения по аналогии. Система планирования действий робота со способностью к самообучению, получившая название PULP-I, предложена в работе [15]. В этой системе для сужения области поиска решения используется аналогия между поставленной неспланированной задачей и уже известными похожими задачами. Для внутреннего представления задач здесь используется семантическая сеть, а не логика предикатов. Вначале в систему вводится набор примеров базовых задач. Это — знания, основанные на прошлом опыте. Подобие
Искусственный интеллект
125
двух задач устанавливается по аналогии их утверждений с использованием семантической процедуры сопоставления. С помощью данного алгоритма сопоставления оценивается семантическая «близость» утверждений; чем меньше эта величина, тем: ближе значения утверждений. На основе семантического сопоставления извлекается прошлый опыт (в виде записанной в память информации) и формируется пробный план. Каждый, пробный план затем проверяется на выполнение предусловий его операторов — с целью обеспечения его применимости к текущему состоянию мира. Если план неприменим, он просто исключается из списков кандидатов. После проверки на применимость может быть найдено несколько планов-кандидатов. Этк планы затем объединяются в список в порядке возрастания, оценок их семантической близости. План, имеющий наибольшую семантическую близость, имеет высший приоритет и должен находиться в самой верхней части списка кандидатов. Если кандидатов не найдено, то система, естественно, заканчивает работу с выдачей сообщения о неудачной попытке поиска.
Моделирование на ЭВМ системы PULP-I показало существенное повышение эффективности планирования. Оно касается не только повышения скорости планирования, но и способности формировать сложные планы на основе знаний примеров базовых задач.
2.7. Экспертные системы и инженерия знаний
Во многих областях ИИ программы по своим возможностям значительно уступают человеку и даже животному. Большого' прогресса в создании вычислительных систем, способных читать текст, а также слышать и понимать речь, пока не наблюдается. Однако в одной из областей ИИ — построении суждений на основе использования в ограниченной предметной области — машинные программы не только приближаются по эффективности к механизмам мышления человека, но иногда и превосходят их. [8, 9, 11, 16J.
В этих программах логического вывода используется совокупность фактов, эмпирических правил и других знаний о данной предметной области в сочетании с методами применения: этих правил. Они используются для решения задач в таких узкоспециализированных областях, как медицинская диагностика,, разведка месторождений полезных ископаемых и интерпретация данных, поступающих от регистраторов нефтяных скважин. Эти программы значительно отличаются от обычных машинных, программ, поскольку задачи, на которые они ориентированы,, зачастую не имеют алгоритмических решений, а вывод строится на неполной или неопределенной информации и делается так называемыми экспертными системами.
126 Глава 2
При построении экспертных систем было обнаружено, что эффективность их определяется главным образом накопленным объемом знаний, а не реализацией совершенных во всех отношениях методов рассуждений. Такие высокопроизводительные экспертные системы, которые раньше применялись в основном для научных исследований, все чаще и чаще появляются на рынке программных изделий. Программы ИИ начинают находить применение, например, в робототехнике, медицинской диагностике, автоматических системах планирования действий экипажа космических кораблей многоразового использования, запускаемых в США по программе «Спейс Шаттл», и бортовых системах военных самолетов типа F-16.
Предыдущая << 1 .. 44 45 46 47 48 49 < 50 > 51 52 53 54 55 56 .. 198 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

Есть, чем поделиться? Отправьте
материал
нам
Авторские права © 2009 BooksShare.
Все права защищены.
Rambler's Top100

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed