CC BY
21
Для формализованного представления концептуальных знаний в области информатики, получившей название "искусственный интеллект", разработаны специальные формализмы. Совокупность концептуальных знаний, описанных с использованием таких формализмов, стали называть базами знаний (БЗ).
Следующий этап в развитии ППП оказался связанным с "разработкой программных систем, функционирование которых базируется на использовании БЗ. Основной компонентой таких ППП служит так называемая "дедуктивная машина", являющаяся своеобразным интеллектуальным интерфейсом между пользователем и монитором, освобождающая пользователя от необходимости формулировать задачи для ЭВМ в виде алгоритмов. Вместо этого при формулировке задачи просто указывается, что дано и что требуется найти, без указания процедуры решения. Системы, функционирующие на основе использования БЗ, стали называть экспертными системами. Уровень их способностей решать задачи определяется теми знаниями, которые предварительно занес в БЗ эксперт, т.е. специалист, обладающий опытом решения задач. в рассматриваемой предметной области. Методы формализованного представления знаний изучаются в специальной области информатики, получившей название "инженерии знаний".
Использованные источники:
1. Могилев А.В., Пак Н.И., Хеннер Е.К. Информатика: Учебное пособие для студ. пед. вузов; под. Ред. Е.К. Хеннера. - М.: АСАБЕМ1А, 1999.
2. Хант Э. Искусственный интеллект. - М.: Мир, 1978.
3. Искусственный интеллект. Кн.2. Модели и методы. Справочник/ под ред. Д.А. Поспелова М. Радио и связь 1990 304с.
Анисимова Э. С. ассистент
кафедра информатики и дискретной математики
Елабужский институт Казанский (Приволжский) Федеральный Университет
Россия, г. Елабуга ЛОГИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ Аннотация. В статье рассматриваются логические модели представления знаний, являющиеся основой для представления человеческих рассуждений и умозаключений, которые описываются логическими системами исчисления высказываний и предикатов. Ключевые слова: знания, предикат, импликация.
Представление знаний в ЭВМ имеет особенности: • Каждая единица информации имеет уникальное имя, по которому не только определяется эта информация, но и реализуются ответы на запросы, в которох это имя упомянуто. Данные идентифицируются не
только программой, по указанию программиста, но и системой представления знаний самостоятельно.
• Информационные системы представления знаний должны обладать гибкой структурой. Имеет место рекурсивное вложение одних информационных единиц в другие. Каждая информационная может быть включена в состав любой другой и из каждой составной информационной единицы можно выделить составляющие ее информационные единицы.
• В системе представления знаний должна быть предусмотрена возможность установления связей различного типа, характеризующих отношения между информационными единицами.
Возможные отношения:
- одновременно
- причина-следствие
- быть рядом
Отношения типа "аргумент-функция" характеризует процедурное знание.
Обладающие этими тремя особенностями системы образуют достаточно общие модели представления знаний - семантические сети.
• Дополнительно в системах представления знаний может быть реализовано отношение, характеризующее особую близость информационных единиц, позволяющее выделять типовые ситуации ("покупка"), находить знания, близкие к уже найденным.
• В отличие от процедурной ситуации, когда данные пассивны, а команды активны, ситуация в системах представления знаний такова, что появление в БЗ фактов или описаний событий, установление связей может стать источником активности системы.
Перечисленные особенности информационных единиц определяют грань, за которой база данных превращается в базу знаний. По аналогии с СУБД имеют место СУБЗ.
Логические модели - основа для представления человеческих рассуждений и умозаключений, которые описываются логическими системами исчисления высказываний и предикатов. В исчислении высказываний полагается, что каждое высказывание может быть истинным или ложным. Например, высказывание "Иванов работает на заводе" может быть истинным или ложным в зависимости от того, работает или не работает на заводе Иванов. Из простых высказываний с помощью логических связок "и", "или", "не" и др. образуются сложные высказывания, которые также могут быть истинными или ложными.
Предикаты выражают свойства объектов или отношения между ними. Все базовые элементы исчисления высказываний входят во множество элементов исчисления предикатов. Синтаксические правила, аксиомы и правила вывода исчисления предикатов полностью включают в себя соответствующие правила и аксиомы исчисления высказываний. Однако
возможности представления знаний с использованием системы предикатов значительно шире.
Формальное представление логической модели - ( Т, Р, А, В ).
Т - множество базовых элементов различной природы ( слов ограниченного словаря | деталей детского конструктора ) Для множества Т существует способ определения принадлежности или непринадлежности элемента этому множеству - процедура П(Т).
Р - множество синтаксических правил, с помощью которых образуются синтаксически правильные совокупности. ( из слов - синтаксически правильные фразы из деталей конструктора - новые конструкции.) Декларируется существование процедуры П(Р), с помощью которой за конечное число шагов можно получить ответ на вопрос, является ли совокупность Х синтаксически правильной.
А - аксиомы. Некоторое подмножество, выделенное из множества синтаксически правильных совокупностей. Процедура П(А) определяет принадлежность любой синтаксически правильной совокупности к аксиомам.
В - множество правил вывода. Применяя их к элементам из А, можно получать новые синтаксически правильные совокупности, к которым снова можно применять правила из В.
Если для любой синтаксически правильной совокупности существует процедура П(В), с помощью которой определяется, является ли она выводимой, то соответствующая формальная система является разрешимой.
Для базы знаний можно считать, что множество А образуют все информационные единицы, полученные извне. С помощью правил вывода выводятся новые производные знания. Т.е. имеем генератор порождения новых знаний.
В базе знаний храним только А - знания, все остальные можно получать по правилам В.
Постановка и решение любой задачи всегда связаны с ее "погружением" в подходящую предметную область, которую составляют все предметы и события, входящие в основу общего понимания информации, необходимой для решения задачи. Сущности предметной области находятся в определенных отношениях друг к другу. Отношения выражаются с помощью суждений - мысленно возможные ситуации, которые имеют или не имеют место для предъявляемых сущностей. В языке, формальном или неформальном, суждениям соответствуют предложения. Суждения и предложения также можно включать в предметную область - считать сущностями.
Языки, предназначенные для описания предметных областей - языки представления знаний. Универсальным можно считать естественный язык, но он мало допустим в системах машинного представления знаний, из за имеющихся нерегулярностей, двусмысленностей.
Для представления математического знания в математической логике давно используется исчисление предикатов, которое имеет ясную семантику и для него разработаны механизмы вывода.
Описания предметных областей, выполненные в логических языках, называются логическими моделями.
При описании предметной области используется математическая символика - кванторы существования и общности, операции коньюнкции, дизъюнкции, отрицания и импликации.
Логическая импликация "из" ( p "и" q ) "следует" г имеет процедурную трактовку: если надо установить г, пытайтесь установит p и q.
Импликации, связанные только квантором всеобщности называются хорновскими предложениями. Последовательность хорновских предложений можно рассматривать как некоторую недерминированнуую программу. Детерминизация процесса вычисления по такой программе достигается поиском с возвратом. Эти простые идеи положены в основу ЯП "Пролог"
Использованные источники:
1. Искусственный интеллект. Кн.2. Модели и методы. Справочник под ред. Д.А. Поспелова М. Радио и связь 1990 304с.
2. Могилев А.В., Пак Н.И., Хеннер Е.К. Информатика: Учебное пособие для студ. пед. вузов; под. Ред. Е.К. Хеннера. - М.: АСАББМ1А, 1999.
3. Справочник по искусственному интеллекту в 3-х т., / Под ред. Э.В. Попова и Д.А. Поспелова, 1990.
Анисимова Э.С. ассистент
кафедра информатики и дискретной математики
Елабужский институт Казанский (Приволжский) Федеральный Университет
Россия, г. Елабуга ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ЭВМ В СОВРЕМЕННОМ
ИСКУССТВЕ
Аннотация. В статье рассматривается применение ЭВМ в художественном творчестве, перспективы использования ЭВМ для объединения всего национального художественного и исторического наследия страны
Ключевые слова: графическое изображение, мультимедийные технологии, графические примитивы, машинная графика.
Графическое общение с ЭВМ находит многочисленное применение. Многие графические изображения, которыми пользуются в технических дисциплинах, имеют весьма привлекательный вид. К ним относятся семейства кривых, трехмерные графики с учетом перспективы, молекулярные структуры и др. С помощью ЭВМ можно сажать воображаемый самолет (виртуальная действительность), как это делается в
