Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Психология -> Сальвенди Г. -> "Человеческий фактор. Том 3. Часть 1" -> 52

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 .. 46 47 48 49 50 51 < 52 > 53 54 55 56 57 58 .. 198 >> Следующая

Другая продукционная система (R1) оказалась весьма эффективной при выборе конфигураций вычислительных систем типа VAX на основе информации о различных стандартных и дополнительных компонентах, указанных в заказах пользователей. Первоначальная версия этой системы была разработана в 1979 г. Дж. Макдермоттом в Университете Карнеги — Меллона по заказу фирмы Digital Equipment Corp. Поскольку задача выбора конфигурации вычислительной системы может быть решена без возвращения к уже рассмотренным вариантам и без отмены действий, выполненных на предыдущих шагах, в системе R1 используется подход, при котором исходная зада-
Искусственный интеллект
129
ча разбивается на подзадачи (см. ниже), решаемые последовательно.
1. Исправление ошибок в заказе.
2. Установка компонентов в стойки ЦП.
3. Установка блоков в стойки Unibus и установка компонентов в блоки.
4. Установка панелей в стойки Unibus.
5. Определение схемы размещения оборудования.
6. Выполнение разводки кабелей.
На каждом шаге разработки конфигурации обычно оказываются применимыми несколько правил определения дальнейших действий. Из этих правил система выбирает для применения правило с наибольшим числом условий в предположении, что именно это правило наиболее детализировано для текущей ситуации. (Система R1 записана на языке OPS 5, ориентированном на реализацию продукционных правил.) В системе к настоящему моменту имеется около 1200 правил для построения конфигураций и информация о 1000 компонентов VAX. В целом же в системе хранится около 3000 правил и знания о компонентах машин PDP-11 и VAX.
2.7.3. Комментарии
Многие экспертные системы в настоящее время находятся в стадии разработки [8, 9, 11, 16]. Области их применения включают медицинскую диагностику и выписывание рецептов, автоматизацию накопления медицинских знаний, интерпретацию химических данных, химический и биологический синтез, разведку месторождений нефти и других полезных ископаемых, объемное и календарное планирование, интерпретацию сигналов, оценивание военной угрозы, тактическое целеуказание, космическую оборону, управление воздушным движением, анализ схем, проектирование СБИС, оценивание структурных повреждений, диагностику неисправностей оборудования, выбор конфигурации вычислительных систем, понимание речи, обучение с использованием ЭВМ, обеспечение доступа и управление базами знаний, составление графиков производственных процессов и построение экспертных систем.
По-видимому, сфера возможных применений экспертных систем практически неограниченна. Однако методология их проектирования и реализации меняется. Становятся очевидными недостатки продукционных систем: не все знания можно структурировать в виде наборов эмпирических правил. В таких системах правил часто оказываются скрытыми причинно-следственные связи и, кроме того, невозможно выделение необходимых структурных и функциональных модулей. В новые экспертные систе-
130 Глава 2
мы теперь добавляются углубленные знания о причинно-следственных связях и о структуре объектов предметной области. По сравнению с существующими системами эти системы обещают быть более надежными и смогут значительно чаще давать -правильные рекомендации, а это значит, что их можно будет использовать в различных системах в автономном режиме, а не просто в качестве интеллектуальных консультантов человека.
Другое новшество заключается в том, что намечается тенденция к созданию экспертных систем, в которых представление знаний не будет основано на продукционных правилах. Это будут системы, в которых используются семантические сети, фреймовые структуры и другие формы представления знаний, лучше подходящие для моделирования причинно-следственных механизмов. Кроме того, обеспечивая более удобные для решения конкретной задачи формы представления знаний, они дают возможность упростить логические рассуждения. Некоторые новые экспертные системы, основанные на использовании принципа «классной доски», состоят из двух частей, одна из которых базируется на системе правил, а другая на иных способах представления знаний [1, 11, 17]; эти части взаимодействуют между собой и обеспечивают пошаговое построение решений, причем в рамках каждого сегмента программы используются свои собственные конкретные знания о какой-то предметной области.
Расширение применения экспертных систем в сочетании с увеличением возможностей ЭВМ и облегчением доступа к ним обещает обеспечить практически каждому доступ к экспертным значениям, а это должно привести к глубоким изменениям в нашем обществе.
2.8. Заключительные замечания
Мы вкратце обрисовали несколько основных методов, используемых в области ИИ. В качестве примера их применения рассмотрено планирование действий робота. Результаты последних исследований говорят о том, что методы ИИ наиболее эффективны в решении задач в ограниченных предметных областях. Системы, основанные на использовании этих методов и часто называемые экспертными системами, находят очень полезное применение в ряде областей, включая медицинскую диагностику, разведку полезных ископаемых и выбор конфигураций вычислительных систем. И все же существует настоятельная необходимость создания еще более мощных схем представления знаний, более эффективных и производительных механизмов построения логических рассуждений и систем, способных к самообучению.
Предыдущая << 1 .. 46 47 48 49 50 51 < 52 > 53 54 55 56 57 58 .. 198 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

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

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed