Введение в информатику
предметной области фактах, имеющих
в ней место и т.п. информация.
54. Модели представления
знаний в современных интеллектуальных системах.
Модель знаний - описание знаний в базе знаний.
Известны четыре типа моделей знаний:
1. логические, в основе которых лежит формальная
логическая модель;
2. сетевые, в основе которых лежат семантические
сети;
3. фреймовые, основанные на фреймах;
4. продукционные, основанные на продукциях.
Каждая такая М.З. определяет форму представления
знаний.
Формальные логические модели
Система ИИ в определенном смысле моделирует интеллектуальную
деятельность человека и, в частности, - логику его рассуждений. В грубо упрощенной
форме наши логические построения при этом сводятся к следующей схеме: из одной или
нескольких посылок (которые считаются истинными) следует сделать «логически верное»
заключение (вывод, следствие).
Логические выражения, построенные в данном языке,
могут быть истинными или ложными. Некоторые из этих выражений, являющиеся всегда
истинными, объявляются аксиомами (или постулатами). Они составляют ту базовую систему
посылок, исходя из которой и пользуясь определенными правилами вывода, можно получить
заключения в виде новых выражений, также являющихся истинными.
Если перечисленные условия выполняются, то говорят,
что система удовлетворяет требованиям формальной теории. Ее так и называют формальной
системой (ФС). Система, построенная на основе формальной теории, называется также
аксиоматической системой.
Классическими примерами аксиоматических систем
являются исчисление высказываний и исчисление предикатов. Эти ФС хорошо исследованы
и имеют прекрасно разработанные модели логического вывода.
ФС имеют и недостатки, которые заставляют искать
иные формы представления. Главный недостаток - это «закрытость» ФС, их негибкость.
Логические модели
В основе моделей такого типа
лежит формальная система, задаваемая четверкой вида: M = <T, P, A, B>. Множество
T есть множество базовых элементов различной природы, например слов из некоторого
ограниченного словаря, деталей детского конструктора, входящих в состав некоторого
набора и т.п.
Множество P есть множество синтаксических правил.
С их помощью из элементов T образуют синтаксически правильные совокупности.
В множестве синтаксически правильных совокупностей
выделяется некоторое подмножество A. Элементы A называются аксиомами.
Множество B есть множество правил вывода. Применяя
их к элементам A, можно получать новые синтаксически правильные совокупности, к
которым снова можно применять правила из B. Так формируется множество выводимых
в данной формальной системе совокупностей.
Для знаний, входящих в базу знаний, можно считать,
что множество A образуют все информационные единицы, которые введены в базу знаний
извне, а с помощью правил вывода из них выводятся новые производные знания. Другими
словами формальная система представляет собой генератор порождения новых знаний,
образующих множество выводимых в данной системе знаний. Это свойство логических
моделей делает их притягательными для использования в базах знаний. Оно позволяет
хранить в базе лишь те знания, которые образуют множество A, а все остальные знания
получать из них по правилам вывода.
Семантические (смысловые)
сети
В основе моделей этого типа лежит конструкция,
названная ранее семантической сетью. Сеть, в вершинах которой находятся информационные
единицы, а дуги характеризуют отношения и связи между ними. Семантическая сеть является
наиболее общей моделью представления знаний.
В зависимости от типов связей, используемых в
модели, различают классифицирующие сети, функциональные сети и сценарии. В классифицирующих
сетях используются отношения структуризации. Такие сети позволяют в базах знаний
вводить разные иерархические отношения между информационными единицами. Функциональные
сети характеризуются наличием функциональных отношений. Их часто называют вычислительными
моделями
Под фреймом понимается абстрактный
образ или ситуация.
В отличие от моделей других
типов во фреймовых моделях (под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация).
фиксируется жесткая структура информационных
единиц, которая называется протофреймом. В общем виде она выглядит следующим образом:
(Имя фрейма:
Имя слота 1(значение слота 1)
Имя слота 2(значение слота 2)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Имя слота К (значение слота К)).
Значением слота может быть практически что угодно
(числа или математические соотношения, тексты на естественном языке или программы,
правила вывода или ссылки на другие слоты данного фрейма или других фреймов). В
качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня, что позволяет
во фреймовых представлениях реализовать «принцип матрешки».
При конкретизации фрейма ему и слотам присваиваются
конкретные имена и происходит заполнение слотов. Таким образом, из протофреймов
получаются фреймы - экземпляры. Переход от исходного протофрейма к фрейму - экземпляру
может быть многошаговым, за счет постепенного уточнения значений слотов.
Связи между фреймами задаются
значениями специального слота с именем «Связь». Часть специалистов по ИС считает,
что нет необходимости специально выделять фреймовые модели в представлении знаний,
т.к. в них объединены все основные особенности моделей остальных типов.
Продукционная модель
Продукционная модель, или
модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений
типа: Если (условие), то (действие).
В моделях этого типа используются некоторые элементы
логических и сетевых моделей. Из логических моделей заимствована идея правил вывода,
которые здесь называются продукциями, а из сетевых моделей - описание знаний в виде
семантической сети. В результате применения правил вывода к фрагментам сетевого
описания происходит трансформация семантической сети за счет смены ее фрагментов,
наращивания сети и исключения из нее ненужных фрагментов. Таким образом, в продукционных
моделях процедурная информация явно выделена и описывается иными средствами, чем
декларативная информация. Вместо логического вывода, характерного для логических
моделей, в продукционных моделях появляется вывод на знаниях.
35. Основные компоненты экспертной системы, специалисты-разработчики
Экспертные системы основаны
на использовании искусственного интеллекта. Главная идея использования технологии
экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив
их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникает необходимость.
Экспертные системы (ЭС) -
это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных
предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее
квалифицированных пользователей.
Традиционно знания существуют
в двух видах - коллективный опыт и личный опыт. Если большая часть знаний в предметной
области представлена в виде коллективного опыта (например, высшая математика), эта
предметная область не нуждается в экспертных системах. Если в предметной области
большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня (экспертов),
если эти знания по каким-либо причинам слабо структурированы, такая предметная область,
скорее всего, нуждается в экспертной системе.
При создании баз знаний самая
трудная задача - извлечение из них эксперта. Для этого существуют методы извлечения
знаний. Экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие
опыт экспертов в какой-либо области в форму эвристических правил.
Эвристики не гарантируют
получения результата с такой же степенью уверенности, как алгоритмы ППР. Однако
они часто дают приемлемые решения для практического использования. Таким образом,
экспертные системы используются в качестве советующих систем.
Пользователь - специалист
предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация
недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности
со стороны ЭС.
Специалист по знаниям - специалист
по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом
и базой знаний. Синонимы: когнитолог, инженер по знаниям, инженер-интерпретатор,
аналитик.
Интерфейс пользователя -
комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации,
так и получения результатов. Специалист использует интерфейс также для ввода команд,
содержащих параметры, определяющие процесс обработки информации. Пользователь может
использовать четыре метода ввода информации: меню, команды, естественный язык, собственный
интерфейс.
Технология экспертных систем
предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решения,
но и объяснения.
База знаний (БЗ) - ядро ЭС,
совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме,
понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному).
Параллельно такому «человеческому» представлению существует БЗ во внутреннем «машинном»
представлении. Для организации базы знаний используют различные модели представления
знаний: продукционную, семантическое сети, фреймы, формальные логические модели.
Интерпретатор - часть ЭС,
производящая в определенном порядке обработку знаний, находящихся в базе знаний.
Как правило, в нем выделяют два блока: решатель и подсистема объяснений. Решатель
- программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся
в БЗ (синонимы: дедуктивная машина, блок логического вывода). Подсистема объяснений
- программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена
та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?» Ответ на вопрос
«как» - это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных
фрагментов БЗ, т.е. всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос «почему» - ссылка
на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т.е. отход
на один шаг назад. Кроме этого, во многих экспертных системах вводят дополнительные
блоки: базы данных, блок расчета, блок ввода и корректировки данных.
Модуль создания системы -
служит для создания набора (иерархии) правил. Существует два подхода, которые могут
быть положены в основу модуля создания системы: использование алгоритмических языков
программирования и использование оболочек экспертных систем. Как правило, в модуль
создания системы включается интеллектуальный редактор БЗ - программу, предоставляющую
инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя
систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок («help» -
режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.
Класс «экспертные системы»
сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, решающих разные
типы задач:
Задачи интерпретации данных.
Задача диагностики.
Задача мониторинга.
Задача проектирования.
Задача прогнозирования.
Задача планирования.
Задачи обучения.
Информационные технологии
ППР и информационные технологии ЭС широко используются для решения задач в слабоформализованных
предметных областях, однако между ними существуют существенные различия:
1) решение проблемы в рамках
систем ППР открывает уровень понимания возможностей системы пользователем и его
возможности получить и осмыслить решение; технология экспертных систем предлагает
пользователю принять решение, превосходящее его возможности;
2) экспертные системы способны
пояснить свои рассуждения в процессе получения решения (очень часто эти пояснения
более важны для пользователя, чем само решение);
3) новый компонент информационных
технологий - знания, использующиеся только в экспертных системах;
4) главная ориентация СППР
- принятие решений, а ИТЭС - на тиражирование знаний.
36. Централизованная и распределенная обработка данных
В эпоху централизованного
использования ЭВМ с пакетной обработкой информации пользователи вычислительной техники
предпочитали приобретать компьютеры, на которых можно было бы решать почти все классы
задач. Однако, сложность решаемых задач обратно пропорциональна их количеству, и
это приводило к неэффективному использованию вычислительной мощности ЭВМ при значительных
материальных затратах. Кроме того, доступ к компьютерным ресурсам был затруднен
из-за политики централизации вычислительных средств в одном месте.
Принцип централизованной
обработки данных не отвечал высоким требованиям к надежности процесса обработки,
затруднял развитие систем и не мог обеспечить необходимые временные параметры при
диалоговой обработке данных в многопользовательском режиме.
Появление малых ЭВМ, микроЭВМ,
и, наконец, ПК потребовало нового подхода к организации систем обработки данных,
к созданию новых ИТ - произошел переход от использования отдельных ЭВМ в системах
централизованной обработки данных к распределенной обработке данных.
37. Типы многомашинных ассоциаций для распределенной обработки
данных
Многомашинные вычислительные
комплексы (МВК) - группа установленных рядом вычислительных машин, объединенных
с помощью специальных средств сопряжения и выполняющих совместно единый информационно-вычислительный
процесс.
Многомашинные вычислительные
комплексы могут быть:
локальными при условии установки
компьютеров в одном помещении, не требующих для взаимосвязи специального оборудования
и каналов связи;
дистанционными, если некоторые
компьютеры комплекса установлены на значительном расстоянии от центральной ЭВМ и
для передачи данных используются телефонные каналы связи.
38. Основные программные и аппаратные компоненты сети
Компьютерная (вычислительная)
сеть - совокупность компьютеров и терминалов, соединенных с помощью каналов связи
в единую систему, удовлетворяющую требованиям распределенной обработки данных.
Компьютерные сети - высшая
форма многомашинных ассоциаций.
Основные отличия КС от МВК:
1. размерность (МВК -2 или
3, КС - десятки или сотни, и далеко отстоящих друг от друга);
2. разделение функций между
ЭВМ (функций обработки данных, передачи данных и управления системой в МВК могут
быть реализованы в одной ЭВМ, в вычислительных сетях эти функции распределены между
различными ЭВМ);
3. необходимость решения
в сети задачи маршрутизации сообщений (в зависимости от состояния каналов связи
сообщение от одной ЭВМ к другой может быть передано по разным каналам).
Абоненты сети - объекты,
генерирующие или потребляющие информацию в сети (это могут быть отдельные ЭВМ, комплексы,
терминалы, роботы, станки с ЧПУ и т.д.) Любой абонент сети подключается к станции.
Станция - аппаратура, которая
выполняет функции, связанные с приемом и передачей информации.
Совокупность абонента и станции
принято называть абонентской системой. Для организации взаимодействия абонентов
необходима физическая передающая среда.
Физическая передающая среда
- линии связи или пространство, в котором распространяются электрические сигналы,
и аппаратура передачи данных.
На базе физической передающей
среды строится коммуникационная сеть, которая обеспечивает передачу информации между
абонентскими системами. Таким образом, любую компьютерную сеть можно рассматривать
как совокупность абонентских систем и коммуникационной сети.
39. Функциональные группы устройств в сети
Основное назначение любой
компьютерной сети - предоставление информационных и вычислительных ресурсов подключенным
к ней пользователям.
С этой точки зрения ЛВС можно
рассматривать как совокупность серверов и рабочих станций.
Сервер - компьютер, подключенный
к сети и обеспечивающий ее пользователей определенными услугами.
Серверы могут осуществлять
хранение данных, управление базами данных, удаленную обработку заданий, печать заданий
и ряд других функций. Сервер - источник ресурсов сети.
Рабочая станция - персональный
компьютер, подключенный к сети, через который пользователь получает доступ к ее
ресурсам.
Рабочая станция функционирует
как в сетевом, так и в локальном режимах. Она может быть оснащена собственной операционной
системой.
Файл-сервер хранит данные
пользователей сети и обеспечивает им доступ к этим данным. Это компьютер с большой
емкостью оперативной памяти, жесткими дисками большой емкости и дополнительными
накопителями на магнитной ленте (стримерами). Файл-сервер выполняет следующие функции:
хранение данных, архивирование данных, синхронизацию изменений данных различными
пользователями, передачу данных. Он работает под управлением специальной операционной
системы, которая обеспечивает одновременный доступ пользователей сети к расположенным
на нем данным.
Компьютерные сети реализуют
распределенную обработку данных, которая в данном случае распределяется между клиентом
и сервером.
Клиент - задача, рабочая
станция или пользователь компьютерной сети.
40. Основные характеристики коммуникационной сети
1. скорость передачи данных
по каналу связи (измеряется количеством битов в единицу времени, для асинхронных
модемов и телефонного канала - 300-9600 бит/сек, для синхронных - 1200-19200 бит/сек;
волоконно-оптическая связь и технологии спектрального уплотнения каналов дали качественно-новый
уровень - сейчас в одном канале передаются потоки 10 Гбит/с и более - до 100 Гбит,
а поскольку в оптоволоконном световоде каналов можно «нарезать» более сотни, то
можно говорить о переходе с терабитным системам цифровой связи)
2. пропускная способность
канала связи (количество знаков в секунду, включая служебные символы), измеряется
количеством знаков в секунду);
3. достоверность передачи
информации (единица измерения - количество ошибок на знак, обычно в пределах 10-6
- 10-7 ошибок на знак)
4. надежность канала связи
и модемов (определяется либо долей времени исправного состояния в общем времени
работы, либо средним временем безотказной работы, отсюда единица измерения - среднее
время безотказной работы - в часах; для ВС оно должно составлять, как минимум, несколько
тысяч часов).
41. Классификация вычислительных сетей
В зависимости от территориального
расположения абонентских систем ВС разделяют на три основных класса:
Локальная ВС (LAN - Local Area Network) объединяет абонентов, расположенных в пределах небольшой
территории. Региональная ВС (MAN - Metropolitan