Экспертные системы в технологии как класс интеллектуальных систем (продолжение)

Коротко о главном

Продукционные правила — это наиболее часто используемый способ представления знаний в современных экспертных системах. Основными преимуществами таких экспертных систем являются: высокая модульность, легкость внесения изменений и дополнений, простота механизма логического вывода.

Лабораторная работа состоит в следующем: школьникам предлагается попробовать вручную подобрать по два варианта параметров нейрона (величину порога и синаптические силы) так, чтобы он моделировал все эти логические функции. На предыдущем уроке некоторые варианты решения этой задачи уже приводились. Например, сообщалось, что при w₁ = w₂ = 1 , q = 2, нейрон реализует функцию логического умножения “И”, а при задании q = 1этот же нейрон реализует функцию логического сложения “ИЛИ”. Можно подсказать эти значения параметров нейрона школьникам или дать им возможность посмотреть тетрадки или учебник. Однако лучше устроить соревнование — кто первый справится со всеми заданиями лабораторной работы, тот будет отмечен положительной оценкой.

Необходимая тишина в классе воцарится сразу же после того, как вы сообщите, что мозг каждого человека (включая и слушателей) состоит из множества нервных клеток — нейронов, число которых приблизительно равно количеству звезд в нашей Галактике, что нейроны связаны между собой нервными волокнами, через которые происходит обмен электрическими сигналами.

Экспертная система работает в двух режимах — приобретения знаний и решения задач или проведения консультаций. В режиме приобретения знаний происходит формирование базы знаний. В режиме решения задач общение с экспертной системой осуществляет конечный пользователь.

Ответ: Человеческий мозг содержит около 10 15 межнейронных синаптических связей, каждая из которых кодирует один синаптический вес в виде десятичного числа. Как известно, для хранения одного десятичного числа требуется 1 байт информации. Следовательно, объем памяти человеческого мозга составляет около 10 15 байт. Именно столько цифр он может запомнить. Естественно, что это всего лишь теоретический результат, полученный на основании гипотезы о том, что информация в человеческом мозге кодируется в виде сил синаптических связей.

Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы ЭС. Он осуществляет выбор того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ того представления знаний в этом ИС, выделяет и программирует (традиционными средствами) те стандартные функции (типичные для данной проблемной области), которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.

Семантические сети

Класс задач, относящихся к плохо формализуемым знаниям, значительно шире класса задач, для которых знания легко поддаются формализации. Экспертные системы предназначены для работы именно с плохо формализуемыми знаниями. Этим объясняется особая популярность экспертных систем, которые сделали возможным применение компьютерных технологий в широком классе предметных областей, характеризующихся плохо формализуемыми знаниями.

Экспертная система — это сложный программный комплекс, предназначенный для моделирования деятельности специалиста (эксперта) в какой-либо предметной области. Ее главное отличие от обычных программ состоит в том, что в нее заложены знания эксперта, с помощью которых она может делать логически обоснованные выводы.

В процессе опытной эксплуатации коэффициенты доверия могут подвергаться корректировке. В этом случае говорят, что происходит обучение экспертной системы. Процесс обучения экспертной системы может производиться автоматически с помощью обучающего алгоритма либо путем вмешательства инженера-когнитолога, выполняющего роль учителя.

Как же человеческий мозг запоминает информацию и как ее обрабатывает? Ответить на этот вопрос биологи не могли. Но зато они знали, что общее число нейронов в течение жизни человека практически не изменяется, т.е. мозг ребенка и мозг взрослого человека содержат приблизительно одинаковое количество нейронов. Примерно одинаковое количество нейронов содержит мозг ученого, политического деятеля и спортсмена. Отличие состоит в величинах электропроводностей синапсов.

В приведенном выше фрагменте программы вычисления площади треугольника знания растворены в самом тексте программы. Такой вид представления знаний называют процедурным. Корректировка таких знаний требует изменения самого текста программы. Поэтому с развитием искусственного интеллекта все большая часть знаний стала сосредотачиваться в отдельных структурах. Такие знания называются декларативными.

Как правило, любая, даже самая простая, компьютерная программа оперирует не только с данными, но и со знаниями. Например, фрагмент программы, предназначенной для вычисления площади треугольника с основанием a см и высотой h см, на языке Pasсal может выглядеть следующим образом: