Научная литература
booksshare.net -> Добавить материал -> Физика -> Арратуна Р. -> "Оптические вычисления" -> 128

Оптические вычисления - Арратуна Р.

Арратуна Р. Оптические вычисления — М.: Мир, 1993. — 441 c.
Скачать (прямая ссылка): opticheskievichesleniya1993.pdf
Предыдущая << 1 .. 122 123 124 125 126 127 < 128 > 129 130 131 132 133 134 .. 175 >> Следующая

принесли бы значительную пользу для развития экспертных систем,
развивающихся на стыке этих смежных дисциплин.
Но что такое экспертная система? В наиболее широком смысле экспертная
система представляет собой машину, которая имитирует или подражает
процессам человеческого мышления или умению проводить рассуждения. Такая
система старается использовать методики принятия решений человека-
эксперта для решения конкретных проблем. Этими методиками во многих
случаях являются эмпирические или эвристические правила, описанные в
разд. 10.2. Метод анализа задачи экспертом, рассматриваемая им
информация, необходимые данные, знания о знаниях, которыми он располагает
(то, что называется метазнания), информация, отбрасываемая в процессе
поиска,- все это является элементами экспертизы. В экспертных системах
стараются реализовать всю совокупность функций и применить их для решения
конкретной задачи. Цена, которую придется заплатить за это, как было
показано в предыдущих
Глава 10. Оптика и символьные вычисления
321
разделах, состоит в потере универсальности системы; до настоящего времени
экспертные системы были способны работать лишь в узкоспециализированных
областях. Некоторые из этих успешно осуществленных вариантов ранее уже
упоминались в данном разделе, а именно: системы, скомпонованные на
миникомпьютерах серии VAX и PDP [18], системы интерпретации
спектроскопических данных DENDPAL [7], система предназначенная для
проведения терапевтической диагностики MYCIN
В каждой из этих систем знания загружаются в машину, которая способна
понять задачу, в значительной степени аналогично тому, как это происходит
в системах обработки речи, технического зрения и естественного языка. В
этом случае машина выполняет функцию принятия решения. Для выполнения
функций эксперта система использует поиск знаний и механизм рассуждений,
получая при этом заключения по проблеме на основе данных, предоставляемых
пользователем. Мощность этих экспертных систем определяется объемом
символьной информации, которую они могут накапливать в базе знаний, и
скоростью ее обработки.
В любой экспертной системе имеются три компоненты (рис. 10.23): база
знаний, механизм логического вывода и средства обоснования. В процессе
экспертизы данные накапливаются в базе знаний, при этом используется один
или более типов представления, описанных в части разд. 10.2.2. База
знаний может включать в себя элементы эвристики и метазнания. Механизм
логического вывода дает экспертной системе возможность проводить
рассуждения, позволяя системе грулпиро-
[9].
объяснения
Выработка
Рис, 10,23, Компоненты экспертной системы.
322
Часть IV. Символьные вычисления и искусственный интеллект
вать правила или фреймы для выработки заключения. Это обычно включает как
схему получения логических выводов "от цели к фактам", так и прямое
построение цепочки рассуждений "от фактов к цели". Алгоритмы,
используемые при проведении таких рассуждений, очень часто представляют
собой процедуры сравнения, в которых сравниваются истинность одного
утверждения по отношению к истинности другого выражения. Примером служит
алгоритм Рети (Rete), используемый в одной из широко известных экспертных
систем (OPS-based, близкой к упоминавшейся выше системе R1). Этот
алгоритм, работающий по схеме "от цели к фактам", сравнивает предпосылки
в правилах продукции, обращенных к глобальной памяти.
Средства обоснования - это те средства, которые позволяют пользователю
понять стратегию получения решений машиной, определяя, почему были
получены конкретные выводы. Очень часто средства обоснования представляют
модифицированный интерфейс естественного языка, позволяющий пользователю
спросить машину:
"Как ты получила этот вывод?" и получить ответ, показывающий эволюцию
процесса рассуждений. Для системы, основанной на правилах,
соответствующая реакция на поставленный вопрос могла бы выглядеть как
список "запущенных в дело" правил в значительной мере подобно тому, как
осуществляется трассировка в программах на Фортране. По мере того как
размеры базы знаний увеличиваются и, следовательно, пропорционально
растет ожидаемое число запусков правил, эта методика обоснования
становится неудовлетворительной. В данном случае требуется такая система,
которая могла бы подвести итоги процесса рассуждений, проводимого
системой. Такое интерфейсное устройство дало бы особый выигрыш при
разработке систем ПЕЯ, облегчая тем самым взаимодействие с экспертными
системами, например, за счет использования архитектур рабочей области
общего доступа.
Разработка "классических" экспертных систем обычно требует работы
коллектива из трех человек: эксперта, инженера по знаниям и программиста
символьных языков. Как было указано ранее, эксперт выдает знания и
проводит экспертизу для системы, которая размещается в базе знаний
системы. Инженер по знаниям получает знания от эксперта (обычно
посредством интервью) и представляет их в виде модели. Эта процедура
Предыдущая << 1 .. 122 123 124 125 126 127 < 128 > 129 130 131 132 133 134 .. 175 >> Следующая

Реклама

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed

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

c1c0fc952cf0704ad12d6af2ad3bf47e03017fed