WWW.REFERATCENTRAL.ORG.UA - Я ТУТ НАВЧАЮСЬ

... відкритий, безкоштовний архів рефератів, курсових, дипломних робіт

ГоловнаІнформатика, Компютерні науки → Загальні аспекти розробки систем зі штучним інтелектом - Реферат

Загальні аспекти розробки систем зі штучним інтелектом - Реферат

виводу та управляючого блока.
Блок логічного виводу виконує дії, аналогічні до інтелектуальної діяльності спеціаліста, коли той приймає рішення. Функції цього блока - побудова логічного висновку на базі існуючих знань, які зберігаються в БЗ.
Блок управління керує процесом пошуку рішення, тобто визначає послідовність використання різних правил і процедур маніпулювання знаннями.
Блок пояснень слугує для видачі за запитом користувача послідовності логічних висновків та міркувань, якими оперувала система у процесі пошуку рішення. Наявність такого блока в EC даєзмогу використовувати її не лише для прийняття рішень, а й для процесу навчання як навчальну систему.
Проблема пояснень та обгрунтування правильності міркувань- важлива й складна задача. Адже попри те, що система містить знання експертів та надає поради, відповідальність за прийняте рішення несе особисто користувач. Досі немає правових актів, які б визначали відповідальність експертів за знання, надані системі, а також за рішення, які приймаються в результаті консультування користувачів з EC, яка містить знання даного експерта чи групи експертів.
Оцінка EC користувачем значною мірою залежить від того, наскільки праця з експертною системою схожа на співробітництво з експертом, і, відповідно, істотно залежить від якості пояснень, що їх надає система користувачеві на ті запитання, які викликають у нього сумнів. Усі питання, які можуть виникнути в користувача при роботі з EC, можна поділити на такі групи: пов'язані з процесом рішення проблеми (як і чому? з якою метою? з яким результатом? з чого це випливає?); стосовно значень термінів, які прийняті в ЕС при організації діалогу з користувачем; про причини виникнення певного запитання у процесі експертизи; стосовно наслідків, які випливають із даної користувачем відповіді на запитання, поставлене системою (наприклад, що буде, коли?).
Для того щоб ЕС змогла швидко і якісно пояснювати правильність своїх відповідей, а також доцільність поставлених запитань, вона записує в робочій пам'яті хід своїх міркувань та їх послідовність.
Факт можливості дістати пояснення породжує в користувача ілюзію, ніби-то система перевіряє відповідність правил, що записані в базі знань. Між тим ЕС пояснює свої дії виключно лише видаючи інформацію про хід процесу міркувань. Наприклад, в ЕС продукційного типу пояснення записуються в базу знань за допомогою модифікованого правила продукції:
Правило XXX ЯКЩО
ТО
ТОМУ ЩО
Обґрунтування - це текст, що його дістане користувач після використання даного правила, маючи намір дістати пояснення.
Блок спілкування з користувачем або інтерфейс користувача необхідний для організації діалогової взаємодії між системою і користувачем. Основна вимога до цього блока - це реалізація спілкування природною мовою користувача.
Блок нагромадження знань. ЕС здебільшого будується для таких предметних областей, які характеризуються необхідністю актуалізації та розширення знань. З огляду на це ЕС містить блок, який дає змогу експерту завантажувати базу знань, а також виконувати редагування знань, які зібрані в базі. Усе більший інтерес викликає питання автоматизованого набуття знань експертною системою (актуалізація, коригування та розширення знань ЕС через процес навчання ЕС). Проблему навчання можна звести до створення нових понять та правил на базі існуючих, а також підключення їх в базу знань таким чином, аби не було суперечливості знань.
Отже, функція цього блока полягає у формуванні емпіричних залежностей із неповних знань, тобто здобуття знань першого роду на основі знань другого роду. Але через складність реалізації цих функцій не всі ЕС мають у своєму складі такий блок.
Створення нових знань повністю автоматизованим способом - це дуже проблематичний підхід, запропонований занадто захопленими прибічниками штучного інтелекту. Будь-які знання (особливо нові) потребують дуже ретельної перевірки, яку можуть виконати лише експерти.
Основані на знаннях (інтелектуальні) або експертні комп'ютерні системи мають здатність показати вражаючу і інколи приголомшуючу продуктивність розглядати проблеми в порівнянні з людиною, що не є експертом. Вони роблять так за допомогою використання обширних баз знання, об'єднаних із спеціалізованим евристичним доведенням. Цей підхід привів до розробки систем, які пропонують наступні переваги:
o У класах проблем, як наприклад діагностика дефектів, терапія і вибір, вони можуть розв'язати деякі проблеми інколи краще ніж людина.
o Вони можуть надати організаціям можливість краще управляти важливими активами управління і професійними знаннями і експертизою. Вони дозволили використовувати знання з управління і нагромаджений досвід, що в них зберігаються, центрально підтримуються і зручно розподілені.
o Вони можуть відповісти простим запитам про їхні знання і досвід, і про те, як вони розв'язують проблеми.
o Вони можуть функціонувати з менш досконалою і сумнівною інформацією.
o Вони можуть використовувати тренувальні інструментальні засоби, щоб вдосконалити людський досвід; вони проводять експертизу відносно недорого.
o Вони можуть часто бути легко зміненими, щоб відобразити зміни в робочому оточенні, як наприклад політику, правила і діючі процедури.
o Вони не сплять, не хворіють, не тікають або не з'єднуються з іншими компаніями.
Однак експертні системи на даний момент мають багато обмежень.
o Вони звичайно працюють тільки у вузько визначених проблемних доменах, і їхній рівень розуміння середовища, в якому вони працюють, є до деякої міри поверховим.
o Ці системи досі не мають "здорового глузду", як засоби вони звичайно не можуть обміркувати про проблему багатократними шляхами або на багатократних рівнях. Вони не знають те, коли вони не знають що-небудь, доречне до проблеми; це засіб, що вони можуть спробувати розв'язати проблеми, навіть коли їх знання і метод мислення є очевидно невідповідними, і вони не зможуть повідомити користувача-людину про цей факт. Вони не можуть глибоко знати логіку правил або достовірності правил, які зберігаються в їх базах знань, і вони не знають, коли доцільно порушити правила.
o Вони не можуть самі навчитися.
o Є проблеми продуктивності щодо тривалості відповіді в багатьох системах.
o 3 метою вирішення проблеми продуктивності були створені
Loading...

 
 

Цікаве