Разделы
Счетчики
Представление знаний в ИИ
Рассматривентся наилучший метод представления знаний для хранения и обработки на ЭВМ.
Все поступающие данные должны быть преобразованы к единому виду для их удобного хранения и обработки. Данные должны иметь возможность использоваться следующими видами обработчиков:
- Нейронные сети;
- Логический вывод.
Информация в программе хранится в базе знаний.
База знаний - база данных с множеством связей своих элементов. Одна запись в базе данных - один объект. В совокупности со всеми связями запись представляет фрейм.
Что должен содержать фрейм
Чтобы сделать возможными мыслительные процессы фрейм должен содержать следующие элементы:
- Тип объекта;
- Родительский фрейм;
- Свойства объекта;
- Список дочерних объектов;
- Список асоциированых фреймов (связанные фреймы);
- Ссылки на асоциированые аксиомы и теоремы (правила для обработки).
Тип объекта (фрейма)
Для достижения функциональности в базе знаний находятся множества типов фрейма. Например:
- Объект (предмет);
- Связь объектов;
- Свойство объекта.
Родительский фрейм
Применена объектная структура описания фреймов. То есть каждый объект должен иметь родительский объект, от которого он наследует все свойства и связи, кроме тех, которые перезаписаны в данном фрейме.
Свойства объекта
Свойства представляются множеством записей данного и родительского фрейма. Они служат для моделирования ситуаций со всеми изменяющимися параметрами. Свойство должно содержать:
- Название;
- Тип данных (представляется другим фреймом);
- Значение (Содержит размер, тип (для управления базой знаний извне), так же программа для обработки значения и извлечения знаний, которые могут быть представлены в предметной области (программа может наследоваться из фрейма типа данных)).
Примеры:
Выполнение поставленной задачи
ИИ должен сам находить алгоритмы оптимизации себя, обработки информации и получение из данных как можно больше знаний.
Для выполнения поставленной задачи разделим ход решения на шаги:
- Построение предметной области:
- Выделение объектов из внешних данных:
- Выделение из текста объектов и их связей;
- Выделение из других источников объектов и их связей;
- Выделение правил для обработки логическим методом.
- "Вспоминание" связанных объектов, их связей и правил обработки
- Выделение объектов из внешних данных:
- Запуск анализа текущей ситуации:
- Поиск решений на вопросы;
- Построение ветвей развития ситуации;
- Выполнение действий, которые наиболее выгодны для заданной цели.
- Построение новой предметной области с учетом поступившей новой внешней информации.
- Анализ правильности построения ветвей развития ситуации и анализ результатов от выполненных действий (или не выполненных, но рассматриваемых).
- Запуск программ анализа изменений.
- Запуск программы анализа текущей ситуации …
- И так далее по новому кругу.
Цель жизни ИИ
Цель жизни дает возможным существовование и развитие ИИ.
Главные цели жизни:
- Знать все;
- Узнать, зачем это все;
- Не навредить человеку.
Используемая литература
- Данилов К.К. Моделирование интеллекта.- М.: Деп. в ВИНИТИ;
- Данилов К.К. Моделирование сознания разумного существа.- М.: Деп. в ВИНИТИ, 1995.