Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
Сравнение систем, основанных на правилах и прецедентах
Содержание книги
- III) перечень дополнительных возможностей, которые, по-вашему, имеет смысл реализовать в этой среде разработки.
- Процесс прекращается (а эксперты расходятся по домам), когда проблема будет решена.
- Почему для HEARSAY-II выбрана такая архитектура
- Система HEARSAY-III— оболочка для создания систем с доской объявлений
- Инструментальные среды AGE и ОРМ
- Исполнение (выбранные для выполнения записи активизации источников знаний).
- Основной цикл работы вв1 состоит из следующих операций.
- Интеграция стратегий логического вывода
- Организация доски объявлений в системе GBB
- На уровне выполнения действий, предусмотренных записью активизации источника знаний.
- Что такое источник знаний в системе с доской объявлений?
- Система отслеживания истинности выполняет по отношению к базе данных четыре функции.
- Дуальная структура обоснований, предложенная дойлом, может быть использована для разделения допущений на три группы.
- Отслеживание истинности предположений, основанное на анализе допущений
- Предположим также, что в модели имеется обоснование
- Поскольку требуется знание только о корректном поведении объекта, потенциально метод должен сработать и при диагностировании неисправностей, которые ранее не возникали и незнакомы эксперту-человеку.
- Поясните отличие между монотонным и немонотонным пересмотром.
- Оптимизация производительности набора правил.
- Обе задачи относятся к классу методик, который мы назвали супервизорным обучением, поскольку в распоряжении программы Имеется и специально подготовленная обучающая выборка, и пространство атрибутов.
- Формирование и уточнение правил
- Построение дерева решений и порождающих правил
- Для какого-либо объекта, который нужно классифицировать, тестирующую процедуру можно рассматривать как источник сообщений об этом объекте.
- Квинлан применил следующую стратегию формирования множества правил из дерева решений.
- Эффективность набора правил в целом и достоверность получаемого результата.
- Суммирование выполняется по всем
- Применение теории Демпстера—Шефера к системе MYCIN
- Для классификации подходов к оценке степени доверия, не основанных на теории вероятностей, горвиц использует четыре категории:
- Таким образом, ясно просматривается тенденция к повышению уровня обоснованности как в теоретических работах, так и в практическом воплощении соответствующих методов в реальных системах.
- Глава 22. рассуждения, основанные на прецедентах
- В системах формирования суждений на основе прецедентов используются разные схемы извлечения прецедентов и их адаптации к новым проблемам.
- Обучение с помощью компьютера: система САТО
- Обучение с помощью системы САТО
- Сравнение систем, основанных на правилах и прецедентах
- Flat(bottom, obj). concave(top, obj).
- Оболочка экспертной системы MINERVA
- Использование прецедентов для обработки исключений
- Такое правило должно быть связано в библиотеке с прецедентом, в котором упоминается 18-летний юноша, успешно прошедший тесты повышенной сложности и выплачивающий взнос по сниженному тарифу.
- В отношении систем искусственного интеллекта вообще и экспертных систем, в частности, иногда можно услышать следующие критические замечания.
- SCALIR — гибридная система для извлечения правовой информации
- Узел I может находиться в конце сети распространения активности, А следовательно, информация от пользователя (обратная связь) должна распространяться по сети в обратном направлении.
- В предыдущих главах мы акцентировали ваше внимание на тех концепциях искусственного интеллекта, которые положены в основание технологии проектирования экспертных систем. Ниже мы кратко перечислим их.
- Как выбрать подходящие методы решения частных проблем обработки данных, играющих, тем не менее, важную роль в достижении конечного результата, и как организовать управление процессом.
- Языки программирования систем искусственного интеллекта
- Решение практических проблем
- Архитектура экспертных систем
- Тем, кого интересуют определенные темы исследований, я рекомендую регулярно просматривать материалы конференций
- Cannon H. I. (1982). FLAVORS: a non-hierarchical approach to object-oriented programming. Unpublished paper.
- Forgy C. L. (1982). Rete: a fast algorithm for the many pattern/many object pattern match
- Linster M. and Musen M. A. (1992). Use of KADS to create a conceptual model of the
- Sandewall E. (1986). Nonmonotonic inference rules for multiple inheritance with exceptions. In
Существует достаточно сильная аналогия между системами, основанными на правилах и прецедентах. И те и другие необходимо каким-то образом индексировать, чтобы обеспечить эффективное извлечение. И те и другие выбираются в результате сопоставления, причем выбор и ранжирование производятся на основании фоновых знаний, хранящихся в каких-либо дополнительных структурах, например в виде фреймов (в MYCIN аналогичную роль выполняют таблицы знаний).
Однако нас больше интересуют различия между этими двумя классами систем. Они суммированы в работе [Kolodner, 1993].
Правила являются образцами — содержат переменные и не описывают непосредственно решение, а прецеденты являются константами.
Правило выбирается на основе точного сопоставления антецедента и данных в рабочей памяти. Прецедент выбирается на основе частичного сопоставления, причем учитываются еще и знания о сущности характеристик, по которым выполняется сопоставление.
Применение правил организовано в виде итерационного цикла — последовательности шагов, приводящих к решению. Прецедент можно рассматривать как приближенный вариант полного решения. Иногда, однако, появляется возможность итеративно проводить аналогию с разными прецедентами, которые "подходят" для различных частей проблемы.
Построение суждений на основе прецедентов поддерживает и другую стратегию решения проблем, которую мы назвали "извлечение и адаптация". Эта стратегия существенно отличается и от эвристической классификации, и от стратегии "предложение и проверка", как, впрочем, и от всех остальных, рассмотренных в главах 11-15. В новом подходе есть нечто очень близкое нам интуитивно, поскольку весьма напоминает наш повседневный опыт. Даже на первый взгляд ясно, как привлекательно вспомнить аналогичный случай, принесший успех в прошлом, и поступить так же. Редко кто из нас затрудняет себя "нудными рассуждениями", когда можно быстро извлечь готовое решение.
Нужно, однако, предостеречь тех, кто считает, будто использование прецедентов поможет нам избавиться от утомительной работы по извлечению знаний и построению обоснованного логического заключения.
Человеческая память подвержена сильному эмоциональному влиянию — нам свойственно помнить успехи и забывать о неудачах. Прошлые успехи всегда предстают в розовом свете, а потому во многих случаях нельзя рассматривать прецеденты как достаточно надежную основу для правильных выводов. Есть и еще одно существенное соображение, которое не позволяет нам безоговорочно довериться прецедентам, — масштабность. Можно говорить об анализе десятков прецедентов, но когда масштаб решаемой проблемы потребует сопоставления сотен и тысяч прецедентов, существующему механизму анализа задача окажется не по плечу.
Но, тем не менее, мы можем оптимистически смотреть на перспективы систем, использующих в ходе рассуждений прецеденты. Это, без сомнения, один из способов использовать прошлый опыт, и будет весьма интересно проследить, как исследователи и инженеры смогут воспользоваться потенциальными достоинствами этой технологии
Рекомендуемая литература
Единственной книгой, в которой достаточно полно рассмотрена технология использования прецедентов в системах искусственного интеллекта, является [Kolodner, 1993]. В перечень кратких обзорных статей, которые можно рекомендовать для первого знакомства, я бы включил [Blade, 1991], [Harmon, 1992], [Kolodner, 1992] и [Watson and Marir, 1994]. Обзор инструментальных средств, предназначенных для работы с базами данных прецедентов, представлен в работе [Harmon and Hall, 1993].
Описания действующих систем, основанных на прецедентах, читатель найдет в работах [Acorn and Walden, 1992], [Allen, 1994], [Nguyen et al, 1993], [Hislop andPracht, 1994],-[Barren etal, 1993].
ГЛАВА 23. Гибридные системы
|
