Технологии

Скачать 0.96 Mb.

Название	Технологии
страница	5/8
Тип	Документы

rykovodstvo.ru > Руководство эксплуатация > Документы

1 2 3 4 5 6 7 8

Псевдофизические логики. Несмотря на большие возможности логики предикатов первого порядка*, она оказывается неудобной для логического представления знаний, когда речь идёт о таких сложных понятиях, как время, пространство, причинность и т. п.

В этих случаях более удобны логические представления в виде специальных логик отношений, которые получили название «псевдофизические логики». Термин «псевдофизические» связан с тем, что в этих логиках отражаются отношения, имеющие физическую реальность. Как показано в публикации [7], применение псевдофизических логик позволяет:

имитировать нестрогие человеческие рассуждения об окружающем его физическом мире (рассуждения о временных соотношениях событий,

* В логиках высших порядков кванторы применяются не только к переменным х, у, z, но и к предикатам и функциям.

пространственном расположении объектов, причинно-следственных связях между физическими явлениями, частоте их возникновения и т. п.);

генерировать на основе правил вывода новые знания. Эти знания пополняют описания ситуаций, полученные из текстов на естественном языке или от сенсорных систем, и вводятся в память интеллектуальных систем.

Создание псевдофизических логик включает построение формальной системы, учитывающей семантику отношений (времени, пространства и т. д.) и построение модели той физической реальности, которая определяет данную псевдофизическую логику. Например, логика времени для интеллектуального устройства включает формальную систему, позволяющую выводить временные отношения, неявно присутствующие в описании ситуации (на основании заложенных в память устройства базовых отношений и правил вывода) и систему декларативных описаний (в виде семантических сетей, фреймов и сценариев), с помощью которых восстанавливаются отношения, явно не присутствующие в описании ситуации (см. пример в 1.4.1).

Основная проблема, связанная с псевдофизическими логиками, заключается в разработке такой совокупности этих логик (пространственная, временная, каузальная, логика действий), которая позволит решать задачу имитации нестрогих рассуждений человека и задачу получения новых знаний с необходимой для функционирования интеллектуальной системы полнотой.

Продукции. В том практическом смысле, который представляет для нас интерес, продукция есть правило-продукция, представляющая собой пару ситуация  действие, посылки  заключение,

причина  следствие и т. п. Подобного рода правила встречаются в различных областях знаний и видах деятельности; в повседневной жизни мы постоянно окружены различного рода правилами поведения, уличного движения, грамматическими правилами. Статьи уголовного кодекса также выступают как правила, левая часть которых называется диспозицией, а правая — санкцией. Если говорить о программировании, то продукция выступает как тройка (имя продукции, условие применимости, оператор). В некоторых случаях продукция близка по смыслу импликации «если — то», так что можно принять для продукции обозначение в виде импликации

а если требуется раскрыть более подробно условие применимости, то можно использовать запись следующего вида:

где P_i (i = 1,2,..., n) — условия применимости, образующие конъюнктивную форму; В — заключение, которое может иногда трактоваться и как действие (что существенно отличает такие продукции от импликаций). Приведём два примера.

Правило-продукция из области эксплуатации оборудования: «Если температура газа Т  30° С и давление 4910⁴ Па, то нарушен режим, поэтому необходимо включить вентилятор и выключить жидкостный насос».
Пример продукции системы DENDRAL [16]:

где х_i (i = 1, 2, 3, 4) — отношение атомного числа к заряду; Р₁, Р₂, Р₃ — высокие пики на спектрограмме; Р₄ — какой-либо иной пик на спектрограмме. Если x₁ = 71, x₂ = 43, x₃ = 86 и x₄ = 58, то в обследуемом веществе должна присутствовать подструктура  — пропиликтена-3.

Если говорить о продукционной системе безотносительно к пользователю, то она выступает как программная система, которая может быть представлена состоящей из трёх модулей, или блоков (в разных источниках [7, 17] эти модули (блоки) называются по-разному):

глобальная база данных (просто база, или Б-модуль);

множество правил-продукций (П-модуль);

система управления (У-модуль).

Связь модулей между собой показана на рис. 1.7. (А. С. Нариньяни, Т. Яхно [7, с. 136]).

Рис. 1.7. Продукционная система как динамическая система

Глобальную базу данных не следует путать с базой данных в общепринятом смысле слова. Это скорее некая рабочая зона базы данных, которую можно рассматривать как динамическую систему, изменяющую своё состояние х(t) под воздействием правил-продукций. Множество правил-продукций (П-модуль) представляет собой базу знаний системы. Из П-модуля система управления выбирает по определённой стратегии нужные продукции для воздействия на глобальную базу данных и перевода её из состояния х(t) в состояние х(t+1).

Продукционная система функционирует, пока не дойдёт до терминального состояния или не остановится из-за отсутствия необходимой в данной ситуации продукции. Терминальное состояние может означать, что задача решена. В то же время, если терминальное состояние определено как состояние, которое наступает не более чем заранее обусловленное число тактов, то факт достижения этого состояния за указанное число тактов означает, что задача продукционной системой не решена. Стимулом действия системы управления является различие между текущим х(t) и терминальным состоянием. Таким образом, формально функционирование продукционной системы можно записать следующим образом:

х (t+1) = f (х(t), u(x)),

где u_i  U, U — множество правил-продукций.

Рассмотрим пример игры «Восемь» [17].

Состояние глобальной базы данных — это текущее расположение восьми оцифрованных фишек в квадрате 33 из девяти клеток. Правилами-продукциями в данном случае будут альтернативные передвижения пробела, которые соответственно замещаются какой-нибудь оцифрованной пешкой. Если пробел находится в центре квадрата, то имеется четыре альтернативы перемещения пешек, если — с краю, то — три.

Состоянием глобальной базы данных х(t) будет в данном случае текущее расположение оцифрованных фишек на квадрате. Полную картину изменения можно представить в виде графа-дерева «ИЛИ», где вершинами будут все состояния, которые прошла система при использовании всех альтернатив из каждого состояния.

Если теперь выбрать определённую стратегию управления U:(х), то образуется единственный путь в графе, приводящий в целевую вершину. Этой стратегией в данном случае могут быть определённые на каждом шаге суммы цифр на фишках, находящихся не на своём месте. Каждый раз выбирается такое перемещение пробела, чтобы U:(х) уменьшалась или не возрастала. Подобная стратегия даёт единственный путь в графе от исходного состояния к целевому, проходящему через четыре промежуточных состояния.

Другой пример из той же книги [17] — задача о коммивояжёре, маршрут которого лежит через пять городов: АВСDЕ. Глобальной базой данных в этом случае будет х(t) — текущий список городов, которые к моменту t посетил коммивояжёр. Начальное состояние х(0) = А, целевое состояние х(5) = А, поскольку после объезда всех городов коммивояжёр возвращается в пункт А. Просмотр всех альтернатив движения приводит к графу «ИЛИ» с числом концевых вершин. 4! = 24. Если выбрать какую-либо стратегию (например, всякий раз ехать к ближайшему городу), то образуется один путь в графе с соответствующей концевой вершиной (в данном примере АСDЕВА).

В обоих рассмотренных примерах при выбранной стратегии правила-продукции имеют обычный вид

т. е. «если на данном шаге t имеется различие между текущим и целевым состояниями , то предприми действие ». Если на каждом состоянии использованы все п альтернатив управления, и тем самым построен граф «ИЛИ», то продукции будут иметь вид

Не во всех случаях, однако, удаётся выбрать стратегию, обеспечивающую единственный путь в графе. В этом случае приходится предпринимать на графе поиск в ширину и глубину с возвратом, если необходимо, к прежним состояниям. В процессе поиска используются различные эвристики, вытекающие из существа решаемой задачи.

В рассмотренных примерах продукции использовались в прямом направлении от исходного состояния к целевому. Такие продукции называются прямыми (П-продукциями). Однако возможен обратный процесс — от цели к исходному состоянию, когда с помощью обратных продукций (О-продукции) происходит разбиение цели на подцели. Возможен и двусторонний процесс, но при этом в глобальной базе данных должны быть представлены как состояния, так и цели.

Продукции могут сочетаться с исчислением предикатов [17]. При этом открывается возможность реализовать дедуктивный вывод на основе правил-продукций. Иными словами, появляется в ряде случаев более эффективная процедура вывода по сравнению с методом резолюций.

По поводу исчисления предикатов как модели знаний хотелось бы сделать одно замечание. При рассмотрении семантических сетей подчёркивалось [7], что с ними при некоторых условиях могут быть связаны системы логического вывода. В монографии [17] показан переход от исчисления предикатов с продукциями к семантическим сетям. Фреймы, как уже указывалось, в своих слотах могут содержать продукции. Таким образом, наблюдается далеко идущая общность между известными сейчас различными моделями знаний. Это и неудивительно, так как во всех случаях дело идёт об отношениях.

1.5. Моделирование творческих процессов

Это одно из первых направлений развития искусственного интеллекта.

Как указывалось во введении, здесь сложилось два подхода: бионический и прагматический. Бионический подход связан с вскрытием глубинных биологических, психических механизмов и процессов у человека и попыткой смоделировать их на ЭВМ или специальных автоматах. Сюда относятся исследования, связанные с проблемой левого и правого полушарий головного мозга, исследования по нейронным сетям и ассоциативной памяти.

Большое значение имеют исследования того, как человек распознаёт зрительные образы, поскольку через зрительный канал человек воспринимает около 80% информации. Известно, что если взрослому человеку, слепому от рождения, восстановить зрение, то он учится видеть так, как видит нормальный человек, в течение нескольких лет. Очень важно вскрыть механизмы видения у человека, взаимодействие глаза и мозга, чтобы создать более совершенные системы распознавания зрительных образов.

Значимость бионического подхода, видимо, будет расти с появлением новых идей в электронике. Однако все основные достижения в области искусственного интеллекта, в том числе экспертных систем, связаны со вторым направлением, которое назвали прагматическим. Здесь, как уже указывалось ранее, вычислительная машина рассматривается как инструмент и за пределами исследования этого направления остаются проблемы психофизиологического характера. При моделировании творческих процессов в этом направлении судят по конечному результату. В рамках прагматического

подхода получены впечатляющие результаты по моделированию творческих процессов, которые есть результат того, что в компьютере овеществлены в виде алгоритмов и программ знания человека.

В сложной обстановке, в условиях острого дефицита времени пользователь, принимающий решение, вынужден будет обратиться за советом, за консультацией к ЭВМ, а иногда и доверить решение непосредственно машине. В этом случае качество решения, его уместность в данной ситуации, возможные последствия целиком и полностью будут зависеть от огромной предварительной работы специалистов из данной предметной области — математиков и программистов — по тщательному прогнозу возможных ситуаций и формализации вариантов решений. А ответственность будет нести человек, принявший в качестве решения тот или иной машинный вариант.

Можно указать следующие в разной степени решённые проблемы моделирования творческой деятельности:

игровые задачи (шахматы, шашки, домино) [18, 19];

синтез музыкальных произведений [20];

синтез «жёстких» текстов (волшебных сказок) [21, 22];

создание орнаментов (в том числе автоматическое плетение кружев) [20];

доказательство теорем и автоматический синтез программ [7, 17, 23];

анализ и синтез текстов и речи, автоматический перевод [9, 24, 25];

ситуационное управление (принятие решения при дефиците времени и в стрессовых ситуациях) [8];

имитация человеческих рассуждений (моделирование мышления исторических деятелей, вскрытие намерений лидеров групп) [12].

В основе алгоритмизации и программирования большинства творческих задач можно усмотреть две психологические модели:

лабиринтная модель мышления (выдвинутая в начале нашего века Э. Торндайком);

семантическая модель мышления (предложенная в конце 60-х годов В. Н. Пушкиным).

Суть первой модели заключается в том, что решение любой творческой задачи является поиском пути в некотором лабиринте возможностей достижения цели. Ясно, что такой подход связан с перебором огромного количества вариантов типа шагов при доказательстве теорем, продолжении игр и т. п. Он предопределил развитие теории эвристического поиска и эвристического программирования, когда успех решения задачи зависит от совершенства эвристических приёмов отсечения неперспективных и выделения перспективных вариантов достижения цели.

В этом смысле имеет место явная ограниченность лабиринтной модели. Тем не менее лабиринтная модель и теория эвристического поиска остаются мощным средством в руках специалистов по искусственному интеллекту.

Вся проблематика моделирования творческих процессов так или иначе связана с эвристическим поиском решений творческих задач. Для решения этого класса задач характерны символьная обработка информации на ЭВМ и перебор большого количества вариантов. В целях предотвращения комбинаторного взрыва и сокращения перебора при составлении алгоритмов решения задач используются разного рода «находки», т. е. эвристики

или эвристические правила. Набор тех или иных эвристик, приводящих к успеху, определяется предметной областью. В связи с этим попытки создать универсальный решатель задач на принципах эвристического программирования Ньюэлом, Шоу и Саймоном [17, 23] и не могли, по нашему мнению, увенчаться полным успехом.

Для работ по искусственному интеллекту в целом и по моделированию творческих процессов в частности типичным является использование эвристик при составлении машинных программ. Однако это характерно и для многих других задач (например, исследование операций, теория расписаний или классические задачи о коммивояжёре), которые являются задачами комбинаторными и без эвристических приёмов не могут быть решены.

Суть другой альтернативы — семантической модели мышления — заключается в том, что всякий творческий процесс есть соотнесение структурированных описаний начальной и целевой ситуаций. Соотнесение начальной и целевой ситуаций означает, что по ходу решения задачи создаётся (а не задаётся заранее) тот лабиринт возможностей, в котором лежит искомый путь решения задачи.

Семантическая модель мышления имеет прямое отношение к логико-лингвистическому моделированию и ситуационному управлению [8, 26]. Было подмечено, что всё огромное множество ситуаций, наблюдаемых в какой-либо предметной области, содержит некоторое количество инвариантов и основные структуры переносимы с некоторыми вариациями из одной области в другую. Наличие инвариантов и переносимость структур были установлены экспериментально Д. А. Поспеловым

на опыте диспетчерского управления разнообразными объектами (управление морским портом, воздушным движением, уличным перекрёстком, оперативное управление производством и т. п.), Р. X. Зариповым [20] при анализе музыкальных произведений, а также — много раньше – В. Проппом [21] при анализе структур волшебных сказок.

При анализе текстов и при автоматическом переводе в общем случае приходится решать проблемы формализации морфологии, синтаксиса, семантики и прагматики отдельных предложений. Первые две компоненты можно считать формализованными достаточно строго. Что касается семантики, то здесь можно говорить о поверхностно-семантическом анализе. Прагматика менее всего подготовлена к формализации. Тем не менее модель языка на уже достигнутом уровне формализации позволяет компьютерам «понимать» смысл предложений и тем самым строить эффективные вопросно-ответные системы [9, 25], а также осуществлять пофразный автоматический перевод достаточно высокого качества.

Дальнейшее совершенствование модели языка, выявление глубинного смысла предложения и переход от анализа отдельных предложений к анализу текстов необходимы не только для совершенствования вопросно-ответных систем и систем автоматического перевода, но главным образом для процедур пополнения текстов. Решение этих проблем возможно на пути использования в лингвистике развитых систем логического вывода, что требует тесной совместной работы лингвистов и логиков.

1 2 3 4 5 6 7 8

	1 Раскройте понятия: технологии, информационные технологии, информационный... Технологии Технология (гр technе — мастерство, logos — учение, учение о мастерстве) — сов окупность знаний о способах и средствах...		Наборы утилит служебных программ операционных систем. Средства и... Контрольные задания по разделам дисциплины : Системные технологии, Офисные технологии Сетевые технологии
	Экзаменационные вопросы по дисциплине «Инструментальные средства и технологии программирования» Понятие технологии программирования. Основные задачи технологии программирования		Образование, становление и основные этапы развития кафедры "Технологии... Секция «Технологии конструкционных материалов» (ткм) в филиале работала с 1959 г. В 1986 г., отделившись от кафедры «Технологии сварки»,...
	Рабочая программа по технологии для 7а, 7б класса Составитель: Гайфуллин... Рабочая программа по изучению технологии в 7 классах составлена на основе следующих документов		Тематическое планирование по технологии 4 класс Материалы, необходимые для урока технологии. Изучение свойств материалов. Инструменты для урока технологии. Правила безопасной работы...
	Педагогические технологии как основа компетентностно ориентированного подхода В связи с этим, в образовательном процессе применяются инновационные технологии, которые еще и вызваны интеграционными и информационными...		Доклад на eva-2004 Ника-музей, созданной средствами ника – Технологии. На той же технологии построены Евфрат – Документооборот и Архив, Статистика учебных...
	Рабочая программа по технологии на 2014 2015 учебный год Рабочая программа составлена в соответствии с Примерной основной образовательной программы образовательного учреждения по технологии...		Отделка помещений по технологии knauf по дисциплине "Современные строительные технологии" Ефремов Михаил Александрович – Отделка помещений по технологии Knauf. – 37страниц, 20 иллюстраций
	Отчет о выполнении проекта реализации технологической платформы «свч технологии» в 201 Учредительное собрание участников тп «свч технологии» состоялось 30 августа 2011 года. В учредительном собрании приняли участие представители...		Отчет о самообследовании муниципального казенного общеобразовательного учреждения Инновационные образовательные программы и технологии, в частности, информационные технологии
	Рабочая программа по технологии Класс 4-б Учебно-методического комплекса «Планета Знаний» по технологии, автор О. В. Узорова, Е. А. Нефедова		Рабочая программа по технологии для 6 -10 классов Учитель: Шалкина Е. А Изучение технологии на ступени основного общего образования направлено на достижение следующих целей
	Программа по технологии составлена на основе федерального компонента... ...		Программа по технологии составлена на основе федерального компонента... ...

Технологии

Похожие: