Презентация на тему: Экспертные системы

Реклама. Продолжение ниже
Экспертные системы
Экспертные системы
Смысл экспертного анализа
Смысл экспертного анализа
Смысл экспертного анализа
Смысл экспертного анализа
Смысл экспертного анализа
Характеристики ЭС
Характеристики ЭС
Характеристики ЭС
Характеристики ЭС
Базовые функции ЭС
Базовые функции ЭС
Базовые функции ЭС
Базовые функции ЭС
Базовые функции ЭС
Базовые функции ЭС
Базовые функции ЭС
Базовые функции ЭС
Базовые функции ЭС
Базовые функции ЭС
Базовые функции ЭС
Базовые функции ЭС
Базовые функции ЭС
Текущее состояние проблемы
Текущее состояние проблемы
Текущее состояние проблемы
Обзор исследований в области искусственного интеллекта
Обзор исследований в области искусственного интеллекта
Обзор исследований в области искусственного интеллекта
Обзор исследований в области искусственного интеллекта
Классический период
Классический период. Поиск в пространстве состояний
Классический период. Поиск в пространстве состояний
Классический период. Поиск в пространстве состояний
Классический период. Поиск в пространстве состояний
Классический период. Поиск в пространстве состояний
Классический период. Поиск в пространстве состояний
Классический период. Поиск в пространстве состояний
Классический период. Эвристический поиск
Классический период. Эвристический поиск
Классический период. Эвристический поиск
Классический период. Эвристический поиск
Эвристический поиск. Алгоритм А*
Экспертные системы
Экспертные системы
Классический период
Романтический период.
Романтический период. Схемы представления знаний
Романтический период. Схемы представления знаний
Романтический период. Схемы представления знаний
Экспертные системы
Период модернизма
Период модернизма
Период модернизма
Период модернизма
Период модернизма
Машина логического вывода и база знаний
Машина логического вывода и база знаний
Машина логического вывода и база знаний
Экспертные системы
1/61
Средняя оценка: 5.0/5 (всего оценок: 91)
Код скопирован в буфер обмена
Скачать (1167 Кб)
Реклама. Продолжение ниже
1

Первый слайд презентации: Экспертные системы

Группа: 7503 Студент: Савенков Д.В. Преподаватель: Шаповалов В.В. МИНОБРНАУКИ РОССИИ федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования “Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет “ЛЭТИ” им. В.И. Ульянова (Ленина)” Доклад по дисциплине: Технологии автоматизации лечебного процесса

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
2

Слайд 2

Тема 7. Экспертные системы (ЭС) Смысл экспертного анализа. Характеристики ЭС. Базовые функции ЭС. Текущее состояние проблемы. Обзор исследований в области искусственного интеллекта (ИИ). Классический период (поиск в пространстве решений, эвристический поиск, алгоритм А). Романтический период ИИ (схемы представления знаний). Период модернизма. Машина логического вывода и база знаний. 2

Изображение слайда
1/1
3

Слайд 3: Смысл экспертного анализа

Условия, благодаря которым компьютерную программу можно называть экспертом: Такая программа должна обладать знаниями. При этом способности выполнять только некоторый алгоритм, например производить анализ списка элементов на наличие какого-либо свойства, недостаточно. Знания, которыми обладает программа, должны быть сконцентрированы на определенную предметную область. Знания предполагают определенную организацию и интеграцию — то есть отдельные сведения должны соотноситься друг с другом и образовывать нечто вроде цепочки, в которой одно звено "тащит" за собой следующее. Из этих знаний должно непосредственно вытекать решение проблем. Просто продемонстрировать свои знания, касающиеся, например, технического обслуживания компьютеров, — это далеко не то же самое, что привести компьютер в "чувство". 3 Смысл экспертного анализа

Изображение слайда
1/1
4

Слайд 4: Смысл экспертного анализа

Представим эти рассуждения в виде определения экспертной системы. Экспертная система (ЭС) — это программа для компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем. 4 Смысл экспертного анализа

Изображение слайда
1/1
5

Слайд 5: Смысл экспертного анализа

Технология экспертных систем является одним из направлений новой области исследования, которая получила наименование искусственного интеллекта ( Artificial Intelligence — AI). Исследования в этой области сконцентрированы на разработке и внедрении компьютерных программ, способных эмулировать (имитировать, воспроизводить) те области деятельности человека, которые требуют мышления, определенного мастерства и накопленного опыта. 5 Смысл экспертного анализа

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
6

Слайд 6: Смысл экспертного анализа

Экспертная система может полностью взять на себя функции, выполнение которых обычно требует привлечения опыта человека-специалиста, или играть роль ассистента для человека, принимающего решение. Тот, кто принимает решение, может быть: Экспертом со своими собственными правами, и в этом случае программа может "оправдать" свое существование, повышая эффективность его работы. Человеком, работающим в сотрудничестве с такой программой и добивающимся с ее помощью результатов более высокого качества. 6 Смысл экспертного анализа

Изображение слайда
1/1
7

Слайд 7: Смысл экспертного анализа

Перечень типовых задач, решаемых экспертными системами, включает: извлечение информации из первичных данных (таких как сигналы, поступающие от гидролокатора); диагностика неисправностей (как в технических системах, так и в человеческом организме); структурный анализ сложных объектов (например, химических соединений); выбор конфигурации сложных многокомпонентных систем (например, распределенных компьютерных систем); планирование последовательности выполнения операций, приводящих к заданной цели (например, выполняемых промышленными роботами). 7 Смысл экспертного анализа

Изображение слайда
1/1
Реклама. Продолжение ниже
8

Слайд 8: Характеристики ЭС

Экспертная система отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков: Моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области. Это существенно отличает экспертные системы от систем математического моделирования. Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания хранятся отдельно от собственно программного кода и формируют базу знаний. При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика, по существу, является правилом влияния ( rule of thumb ), которое в машинном виде представляет некоторое знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем. 8 Характеристики ЭС

Изображение слайда
1/1
9

Слайд 9: Характеристики ЭС

Экспертные системы отличаются и от других видов программ из области искусственного интеллекта: Экспертные системы имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком. Т.е. экспертные системы имеют ярко выраженную практическую направленность в научной или коммерческой области. Одной из основных характеристик экспертной системы является ее производительность, т.е. скорость получения результата и его достоверность (надежность). Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность. 9 Характеристики ЭС

Изображение слайда
1/1
10

Слайд 10: Характеристики ЭС

Термин система, основанная на знаниях ( knowledge-based system ), используется в качестве синонима термина экспертная система, хотя, строго говоря, экспертная система — это более широкое понятие. Система, основанная на знаниях, — это любая система, процесс работы которой основан на применении правил отношений к символическому представлению знаний, а не на использовании алгоритмических или статистических методов. 10 Характеристики ЭС

Изображение слайда
1/1
11

Слайд 11: Характеристики ЭС

Процесс создания экспертной системы часто называют инженерией знаний ( knowledge engineering ) и он рассматривается в качестве применения методов искусственного интеллекта. 11 Характеристики ЭС

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
12

Слайд 12: Базовые функции ЭС

1. Приобретение знаний. Приобретение знаний - это передача потенциального опыта решения проблемы от некоторого источника знаний и преобразование его в вид, который позволяет использовать эти знания в программе. 12 Базовые функции ЭС

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
13

Слайд 13: Базовые функции ЭС

Передача знаний выполняется в процессе достаточно длительных и пространных собеседований между специалистом по проектированию экспертной системы ( инженером по знаниям) и экспертом в определенной предметной области. 13 Базовые функции ЭС

Изображение слайда
1/1
14

Слайд 14: Базовые функции ЭС

На передачу знаний требуется значительное время по ряду причин: Специалисты в узкой области, как правило, пользуются собственным жаргоном, который трудно перевести на обычный "человеческий" язык. Факты и принципы, лежащие в основе многих специфических областей знания эксперта, не могут быть четко сформулированы в терминах математической теории или детерминированной модели, свойства которой хорошо понятны. 14 Базовые функции ЭС

Изображение слайда
1/1
Реклама. Продолжение ниже
15

Слайд 15: Базовые функции ЭС

Для того чтобы решить проблему в определенной области, эксперту недостаточно просто обладать суммой знаний о фактах и принципах в этой области. Экспертный анализ даже в очень узкой области, выполняемый человеком, очень часто нужно поместить в довольно обширный контекст, который включает и многие вещи, кажущиеся эксперту само собой разумеющимися, но для постороннего отнюдь таковыми не являющиеся. 15 Базовые функции ЭС

Изображение слайда
1/1
16

Слайд 16: Базовые функции ЭС

2. Представление знаний. В области экспертных систем представление знаний интересует нас в основном как средство отыскания методов формального описания больших массивов полезной информации с целью их последующей обработки с помощью символических вычислений. 16 Базовые функции ЭС

Изображение слайда
1/1
17

Слайд 17: Базовые функции ЭС

Формальное описание означает упорядочение в рамках какого-либо языка, обладающего достаточно четко формализованным синтаксисом построения выражений и такого же уровня семантикой, увязывающей смысл выражения с его формой. Символические вычисления означают выполнение нечисловых операций, в которых могут быть сконструированы символы и символьные структуры для представления различных концептов и отношений между ними. 17 Базовые функции ЭС

Изображение слайда
1/1
18

Слайд 18: Базовые функции ЭС

В области искусственного интеллекта ведется интенсивная работа по созданию языков представления ( representation languages ). Под этим термином понимаются компьютерные языки, ориентированные на организацию описаний объектов и идей, в противовес статическим последовательностям инструкций или хранению простых элементов данных. 18 Базовые функции ЭС

Изображение слайда
1/1
19

Слайд 19: Базовые функции ЭС

3. Управление процессом поиска решения. При проектировании экспертной системы серьезное внимание должно быть уделено тому, как осуществляется доступ к знаниям и как они используются при поиске решения. Знание о том, какие знания нужны в той или иной конкретной ситуации, и умение ими распорядиться — важная часть процесса функционирования экспертной системы. Такие знания получили наименование метазнаний — т.е. знаний о знаниях. 19 Базовые функции ЭС

Изображение слайда
1/1
20

Слайд 20: Базовые функции ЭС

Используются различные стратегии перебора имеющихся знаний, для поиска решения проблемы в некотором пространстве альтернатив. Как правило, не бывает так, чтобы данные, которыми располагает программа работы с базой знаний, позволяли точно "выйти" на ту область в этом пространстве, где имеет смысл искать ответ. 20 Базовые функции ЭС

Изображение слайда
1/1
21

Слайд 21: Базовые функции ЭС

4. Разъяснение принятого решения. Способность системы объяснить методику принятия решения иногда называют прозрачностью системы. Под этим понимается, насколько просто персоналу выяснить, что делает программа и почему. 21 Базовые функции ЭС

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
22

Слайд 22: Базовые функции ЭС

Отсутствие достаточной прозрачности поведения системы не позволит эксперту повлиять на ее производительность или дать совет, как можно ее повысить. Прослеживание и оценка поведения системы — задача довольно сложная и для ее решения необходимы совместные усилия эксперта и специалиста по информатике. 22 Базовые функции ЭС

Изображение слайда
1/1
23

Слайд 23: Базовые функции ЭС

Представление информации о поведении экспертной системы важно по многим причинам. 1.Пользователи системы нуждаются в подтверждении того, что в каждом конкретном случае заключение, к которому пришла программа, в основном корректно. 2.Инженеры, имеющие дело с формированием базы знаний, должны убедиться, что сформулированные ими знания применены правильно. 3.Экспертам в предметной области желательно проследить ход рассуждений и способ использования тех сведений, которые с их слов были введены в базу знаний. Это позволит судить, насколько корректно они применяются в данной ситуации. 23 Базовые функции ЭС

Изображение слайда
1/1
24

Слайд 24: Базовые функции ЭС

4.Программистам, которые сопровождают, отлаживают и модернизируют систему, нужно иметь в своем распоряжении инструмент, позволяющий заглянуть в "ее нутро" на уровне более высоком, чем вызов отдельных языковых процедур. 5.Менеджер системы, который в конце концов несет ответственность за последствия решения, принятого программой, также нуждается в подтверждении, что эти решения достаточно обоснованы. 24 Базовые функции ЭС

Изображение слайда
1/1
25

Слайд 25: Текущее состояние проблемы

Потенциальный пользователь экспертной системы чаще всего задается вопросом: "А сможет ли она решить мои проблемы?" Ответ уклончивый: "Смотря какие". Существуют три фактора, от которых зависит окончательный ответ: природа проблемы; наличие определенного опыта в той предметной области, к которой относится проблема; возможность сопоставления результатов анализа проблемы и имеющегося опыта методом, доступным компьютерной программе. 25 Текущее состояние проблемы

Изображение слайда
1/1
26

Слайд 26: Текущее состояние проблемы

Потенциальному пользователю следует сначала задуматься над тем, есть ли у него на примете эксперт, который: способен решить проблему; знает, как решается проблема; способен объяснить другому, как решается проблема; располагает временем, чтобы объяснить другому, как решается проблема; имеет достаточные побудительные мотивы к активному участию в этом предприятии. 26 Текущее состояние проблемы

Изображение слайда
1/1
27

Слайд 27: Текущее состояние проблемы

Но даже если удастся выполнить оговоренные выше условия, в задаче могут существовать факторы, ограничивающие возможность "машинного" воспроизведения человеческого опыта. Например: в процессе решения задачи используются способности органов чувств человека, недоступные на сегодняшний день в мире машин; в решение задачи вовлечены соображения здравого смысла человечества или большой объем знаний, само собой разумеющихся для любого человека. 27 Текущее состояние проблемы

Изображение слайда
1/1
28

Слайд 28: Обзор исследований в области искусственного интеллекта

"Искусственный интеллект (ИИ) — это область информатики, которая занимается разработкой интеллектуальных компьютерных систем, т.е. систем, обладающих возможностями, которые мы традиционно связываем с человеческим разумом, — понимание языка, обучение, способность рассуждать, решать проблемы и т.д." 28 Обзор исследований в области искусственного интеллекта

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
29

Слайд 29: Обзор исследований в области искусственного интеллекта

Исходя из данного определения, разработку программы, которая будет выполнять сложную статистическую обработку данных, нельзя рассматривать как исследование в области искусственного интеллекта, какие бы сложные алгоритмы в ней не использовались. А вот создание программы порождения и проверки гипотез относится именно к этой области. 29 Обзор исследований в области искусственного интеллекта

Изображение слайда
1/1
30

Слайд 30: Обзор исследований в области искусственного интеллекта

Существуют разные точки зрения на главное предназначение исследований по искусственному интеллекту: искусственный интеллект является ответвлением технических наук, поскольку основное направление исследований в этой сфере — создание интеллектуальных искусственных существ (роботов) ; ИИ связан с теми областями, которые занимаются механизмом познания, — процессами обработки информации в мозгу человека. 30 Обзор исследований в области искусственного интеллекта

Изображение слайда
1/1
31

Слайд 31: Обзор исследований в области искусственного интеллекта

Исследования в области ИИ тесно связаны со смежными — информатикой, психологией и лингвистикой. Тот факт, что исследования в области искусственного интеллекта часто "вторгаются" в смежные области, иногда приводит к определенным трениям в научной среде, но гораздо чаще результатом является появление новых и неожиданных идей. 31 Обзор исследований в области искусственного интеллекта

Изображение слайда
1/1
32

Слайд 32: Классический период

Период с начала 50-х и до середины 60-х годов. Исследования в области искусственного интеллекта начались практически сразу же после появления компьютеров и первых опытов по их применению для других, более "приземленных" целей. Все началось с того, что были предприняты попытки решать с помощью компьютера игровые задачи и головоломки. 32 Классический период

Изображение слайда
1/1
33

Слайд 33: Классический период. Поиск в пространстве состояний

Идея поиска в пространстве состояний заключается в том, что множество проблем можно сформулировать в терминах трех важнейших ингредиентов: исходное состояние проблемы, например исходное состояние головоломки; тест завершения — проверка, достигнуто ли требуемое конечное состояние или найдено решение проблемы (примером может послужить правило определения, собрана ли головоломка); множество операций, которые можно использовать для изменения текущего состояния проблемы, например шаги или перемещения фигур при сборке головоломки. 33 Классический период. Поиск в пространстве состояний

Изображение слайда
1/1
34

Слайд 34: Классический период. Поиск в пространстве состояний

Один из способов представления такого концептуального пространства состояний — граф, в котором состояниям соответствуют узлы, а операциям — дуги. 34 Классический период. Поиск в пространстве состояний

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
35

Слайд 35: Классический период. Поиск в пространстве состояний

Метод формирования анаграмм последовательным перечислением является примером применения алгоритма, получившего наименование generate-and-test (генерирование и проверка). (1) Генерировать новое состояние, модифицируя существующее; например, изменить последовательность букв, добавив новую в существующую последовательность. (2) Проверить, не является ли образовавшееся состояние конечным (решением); например, проверить, не является ли образовавшаяся последовательность осмысленным словом. Если это так, то завершить, иначе перейти к шагу (1). 35 Классический период. Поиск в пространстве состояний

Изображение слайда
1/1
36

Слайд 36: Классический период. Поиск в пространстве состояний

Алгоритм имеет два основных варианта: поиск в глубину ( depth-first search ) и поиск в ширину ( breadth-first search ). Отличаются варианты порядком формирования состояний на шаге (1). 36 Классический период. Поиск в пространстве состояний

Изображение слайда
1/1
37

Слайд 37: Классический период. Поиск в пространстве состояний

37 Граф пространства состояний при использовании алгоритма поискав глубину Классический период. Поиск в пространстве состояний

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
38

Слайд 38: Классический период. Поиск в пространстве состояний

38 Классический период. Поиск в пространстве состояний Граф пространства состояний при использовании алгоритма поиска в ширину

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
39

Слайд 39: Классический период. Поиск в пространстве состояний

Отметим, что свойства этих алгоритмов существенно отличаются. Алгоритм поиска в ширину отыскивает решение, путь к которому на графе — кратчайший, если таковое существует. Другими словами, он находит кратчайший путь между исходным состоянием и решением. Алгоритмы, обладающие таким свойством, называются разрешимыми ( admissible ). Алгоритм поиска в глубину может быстрее найти решение, особенно, если при его выполнении используются эвристики для выбора очередной ветви. Но этот алгоритм может никогда не закончиться, если пространство состояний бесконечно. 39 Классический период. Поиск в пространстве состояний

Изображение слайда
1/1
40

Слайд 40: Классический период. Эвристический поиск

Простая форма эвристического поиска — это « восхождение на гору». В процессе поиска в программе используется некоторая оценочная функция, с помощью которой можно грубо оценить, насколько "хорошим" (или "плохим") является текущее состояние. Затем можно применить ту же функцию для выбора очередного шага, переводящего систему в следующее состояние. Например, в шахматах, путем анализа фигур, ищется такой вариант следующего хода, который характеризуется максимальным значением оценочной функции. 40 Классический период. Эвристический поиск

Изображение слайда
1/1
41

Слайд 41: Классический период. Эвристический поиск

Основной алгоритм, реализующий идею «восхождения на гору», можно сформулировать следующим образом. (1) Находясь в данной точке пространства состояний, применить правила порождения нового множества возможных решений, например множества ходов фигур, допустимых в данной позиции. (2) Если одно из новых состояний является решением проблемы, прекратить процесс. В противном случае перейти в то состояние, которое характеризуется наивысшим значением оценочной функции. Вернуться к шагу (1). 41 Классический период. Эвристический поиск

Изображение слайда
1/1
42

Слайд 42: Классический период. Эвристический поиск

Трудности такого подхода: сложно сформулировать оценочную функцию, которая адекватно бы отражала "качество" текущего состояния; существует возможность выхода на «плато» - все варианты одинаково хороши или плохи; существует возможность наличия локальных максимумов, из которых возможен только спуск, т.е. "ухудшение" состояния. 42 Классический период. Эвристический поиск

Изображение слайда
1/1
43

Слайд 43: Классический период. Эвристический поиск

Лучшими свойствами обладает другая форма эвристического поиска, которая получила наименование сначала наилучший ( best-first search ). Основное отличие нового метода от ранее рассмотренного состоит в том, что сравниваются не только те состояния, в которые возможен переход из текущего, но и все, до которых "можно достать". 43 Классический период. Эвристический поиск

Изображение слайда
1/1
44

Слайд 44: Эвристический поиск. Алгоритм А*

Алгоритм А* относится группе первый лучший. Основная идея алгоритма состоит в использовании для каждого узла n на графе пространства состояний оценочной функции вида: f ( n ) = g ( п ) + h ( n ). Здесь g ( п ) соответствует расстоянию на графе от узла п до начального состояния, a h ( n ) —оценка расстояния от п до узла, представляющего конечное (целевое) состояние. Чем меньше значение оценочной функции f ( n ), тем "лучше", т.е. узел п лежит на более коротком пути от исходного состояния к целевому. Идея алгоритма состоит в том, чтобы с помощью f ( n ) отыскать кратчайший путь на графе от исходного состояния к целевому. 44 Эвристический поиск. Алгоритм А*

Изображение слайда
1/1
45

Слайд 45

45

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
46

Слайд 46

46

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
47

Слайд 47: Классический период

Наиболее существенные результаты, полученные в этот период, можно сформулировать следующим образом: проблему любой сложности, в принципе, можно свести к проблеме поиска в пространстве состояний, если только удается ее формализовать в терминах начального состояния, конечного состояния и операций перехода в пространстве состояний; поиск в пространстве состояний должен направляться определенным образом представленными знаниями о конкретной предметной области. 47 Классический период

Изображение слайда
1/1
48

Слайд 48: Романтический период

Период от середины 60-х до середины 70-х. В это время внимание исследователей сосредоточилось в основном на проблеме машинного "понимания", т.е. способности воспринимать естественный язык человека, в частности вести осмысленный диалог. Кульминацией этого периода стало создание системы SHRDLU. 48 Романтический период.

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
Изображение для работы со слайдом
1/3
49

Слайд 49: Романтический период. Схемы представления знаний

В романтический период было предпринято множество исследований, целью которых было выяснить, каким образом и многообразие сведений об отдельных фактах, и общие принципы построения окружающего нас мира можно использовать в компьютерной программе, которая ориентирована на построение логического рассуждения, направленного на достижение определенной цели. 49 Романтический период. Схемы представления знаний

Изображение слайда
1/1
50

Слайд 50: Романтический период. Схемы представления знаний

Эти исследования включали использование конструкций следующих видов (чаще в чистом виде, но иногда и в комбинации): правил в форме, "если имеет место это условие, то примени этот оператор"; разного рода сетей, в которых узлы соответствуют концепциям, а дуги — отношениям между ними; логических формул, представляющих отдельные факты и принципы, включая управляющую информацию о том, когда применить то или иное соответствие. 50 Романтический период. Схемы представления знаний

Изображение слайда
1/1
51

Слайд 51: Романтический период. Схемы представления знаний

Множество схем представления знаний, которым отдается предпочтение в современных разработках, основаны на результатах, полученных в романтический период. Например, в работе Квилиана предложены ассоциативные и семантические сети в качестве графического формализма для описания фактов и определений. 51 Романтический период. Схемы представления знаний

Изображение слайда
1/1
52

Слайд 52

52 Семантиическая сеть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними.

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
53

Слайд 53: Период модернизма

Этот период продолжался с середины 70-х до конца 80-х годов. Он характеризуется значительными усилиями, направленными на разработку методов разбиения знаний, присущих человеку, на модули, которые можно было бы активизировать по заданной схеме. 53 Период модернизма

Изображение слайда
1/1
54

Слайд 54: Период модернизма

Стало ясно, что стратегия явного представления человеческого знания в форме направляемых заданной схемой модулей обладает определенными преимуществами перед включением знаний в алгоритмы, которые могут быть реализованы с помощью программных технологий, более близких к традиционным. 54 Период модернизма

Изображение слайда
1/1
55

Слайд 55: Период модернизма

1) Процесс воспроизведения явных знаний потенциально обещает более чувствительный механизм настройки соответственно тому, как эксперт хранит и применяет имеющиеся у него знания. Редко кто из экспертов может представить четко сформулированную последовательность операций, гарантирующую успешное завершение процедуры в любой ситуации, в ответ на вопрос о том, как он действует в процессе решения проблемы. Скорее знания, которыми обладает эксперт, извлекаются по мере выяснения, как поступать в типичных ситуациях, а затем к ним прибавляются исключения из таких ситуаций. 55 Период модернизма

Изображение слайда
1/1
56

Слайд 56: Период модернизма

2) Такой метод программирования знаний создает предпосылки для довольно быстрого создания прототипа системы и последующего ее постепенного развития. Если конструктор системы и программист справились со своей работой должным образом, созданную в результате программу несложно модифицировать и функционально расширить. Ошибки и провалы, обнаруженные в процессе эксплуатации в заложенных в систему знаниях, могут быть скорректированы и заполнены, причем это не влечет за собой кардинальную переделку основного программного кода. 56 Период модернизма

Изображение слайда
1/1
57

Слайд 57: Период модернизма

3) Большинство из тех, кто работали с практическими программами решения проблем, пришли к выводу, что полезной может быть и программа, которая не решает проблему целиком или не бывает права абсолютно всегда. Экспертная система может функционировать и как "разумный ассистент", который предлагает несколько альтернативных вариантов решения проблемы и отвергает менее приемлемые. 57 Период модернизма

Изображение слайда
1/1
58

Слайд 58: Машина логического вывода и база знаний

Как правило, в структуре экспертной системы можно четко разделить базу знаний и компонент, который этой базой пользуется, — машину логического вывода. Взаимодействие между ними обеспечивается программой, которую принято называть оболочкой ( shell ) экспертной системы. 58 Машина логического вывода и база знаний

Изображение слайда
1/1
59

Слайд 59: Машина логического вывода и база знаний

Конечный пользователь приложения взаимодействует с системой через оболочку, передавая ей запросы. Последняя активизирует машину логического вывода, которая обращается к базе знаний, извлекает знания, необходимые для ответа на конкретный вопрос, и передает сформированный ответ пользователю либо как решение проблемы, либо в форме рекомендации или совета. 59 Машина логического вывода и база знаний

Изображение слайда
1/1
60

Слайд 60: Машина логического вывода и база знаний

60 Машина логического вывода и база знаний Структура экспертной системы

Изображение слайда
Изображение для работы со слайдом
1/2
61

Последний слайд презентации: Экспертные системы

Спасибо за внимание! 61

Изображение слайда
1/1
Реклама. Продолжение ниже