Тема 3. СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 1. Проблемная область искусственного интеллекта 2. Модели представления знаний 3. Подходы к построению систем искусственного интеллекта 4. Приобретение знаний 5. Методы извлечения знаний

Проблемная область искусственного интеллекта Направлений развития представление знанийманипулирование знаниямиобщениевосприятиеобучениеповедение

Представление знаний разрабатываются специальные модели представления знаний разрабатываются языки для описания знаний выделяются различные типы знаний изучаются источники, из которых система может брать знания создаются процедуры и приёмы, с помощью которых возможно приобретение знаний интеллектуальными системами

Манипулирование знаниями оперирование пополнение классификация обобщение формирование на основе знаний абстрактных понятий вывод на основе имеющихся знаний использование моделей рассуждения

Общение понимание связных текстов понимание речи и синтез речи теория моделей коммуникации между человеком и интеллектуальной системой задачи формирования объяснений действий интеллектуальной системой интеграция в единое внутренний образ сообщений различной модальности

Восприятие анализа трехмерных сцен разработка методов представления информации о зрительных образах создание методов перехода от зрительских сцен к их текстовому описанию разработка процедур когнитивной графики создание средств для порождения зрительских сцен на основе внутренних представлений в интеллектуальных системах

Обучение создание методов формализации условий задачи по описанию проблемной ситуации или по наблюдению за этой ситуацией переход от известного решения частных задач к решению общей задачи создание приёмов декомпозиции исходной для интеллектуальной системы задачи на более мелкие подзадачи разработка нормативных и декларативных моделей процесса обучения создание теории подражательного поведения

Поведение разработка специальных поведенческих процедур модели целесообразного поведения модели нормативного поведения модели ситуационного поведения модели многоуровневого планирования и коррекции планов

Модели представления знаний состоит из двух частей: статической описательной модели знаний и механизм вывода предметная область представляется в виде синтаксического описания её состояния вывод решений основывается на процедурах поиска в пространстве состояний Декларативные знания содержатся в процедурах семантика непосредственно заложена в описание элементов базы знаний процедуры могут активировать друг друга, их выполнение может прерываться, а затем возобновляться Процедурные

Подходы к построению систем искусственного интеллекта Логический основан на Булевой алгебре исчисление предикатов нечёткая логика Структурный моделирование структуры человеческого мозга Эволюционный построение начальной модели и правил, по которым она может изменяться Имитационный черный ящик

Приобретение знаний 1. получение информации 2. систематизация информации Извлечение знаний – это процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области Приобретение знаний подразумевает извлечение знаний из источников и преобразование их в нужную форму, а также перенос в базу знаний интеллектуальной системы

Источники знаний объективизированные книги научная литература документы субъективные экспертные знания, которые имеются у специалистов эмпирические знания, полученные путём наблюдения

Схема приобретения знаний Носитель информации Посредник Модель знания

Причины использования посредника эксперт владеет субъективными знаниями, которые не всегда можно выразить словами объясняющий в процессе объяснения сам лучше начинает понимать проблему посреднику, владеющего меньшим объёмом знаний, проще строить целостную модель предметной области

Знания посредника системный анализ математика модели знаний машинное представление моделей знаний основы проектирования информационных систем психология (при работе с экспертом) лингвистика (при работе с текстами)

Методы извлечения знаний Извлечение знаний Коммуникативные методы ПассивныеАктивныеГрупповыеИндивидуальные Текстологические методы

Потеря информации в процессе общения

Коммуникативные методы наблюдение анализ протоколов "мысли вслух" лекция пассивные анкетирование интервью свободный диалог круглый стол "мозговой штурм" игры с экспертами активные

Текстологические методы извлечения знаний M1 модель мира автора текста ВербализацияТекстПонимание М2 модель инженера по знаниям

M 1 = a) наблюдения объективной информации b) системы научных понятий c) взгляды и опыт автора d) общие места e) заимствования

М 2 = [ ', ] a) наблюдения объективной информации b) системы научных понятий c) взгляды и опыт автора d) - e) заимствования f) личный опыт g) общенаучная эрудиция h) предварительные сведения о предметной области