Система HEARSAY - раздел Образование, Введение в экспертные системы
Архитектура На Основе Доски Объявлений Выросла Из Разработанн...
Архитектура на основе доски объявлений выросла из разработанной в конце 70 годов системы распознавания речи HEARSAY-II и HEARSAY-III. Программирование компьютера с целью распознавания речи - это одна из наиболее сложных задач к тому времени, за которые когда-либо брались специалисты в области искусственного интеллекта. Ее решение требует:
- сложной обработки сигналов;
- сопоставления физических характеристик звуковых сигналов с символическими элементами естественного языка;
- выполнения поиска в большом пространстве возможных интерпретаций, в котором объединены эти разные по своей природе элементы.
Для решения этой проблемы была выбрана методика, основанная на выделении нескольких уровней абстракции описания анализируемых данных. Самым нижним является уровень физических акустических сигналов, на котором формируется звуковой спектр анализированных сигналов. На последующих уровнях информация проходит через напластование лингвистических абстракций со все более увеличивай: уровнем общности понятий - фонемы, силлабы (созвучия), морфемы, слова, выражения и предложения.
Приступая к разработке системы, ее создатели понимали, что с каждым уровнем анализа связана отдельная отрасль знаний - анализ звуковых сигналов фонетика, лексический анализ, грамматика, семантика, ораторское искусство. Ни одна отраслей по отдельности не способна предоставить достаточно информации для того чтобы решить проблему. Представим, например, что, пользуясь методами обработки акустических сигналов, смогли разложить исходный звук на фонемы. Но без дополнительной информации все равно не удастся выделить смысл выражений, подобно следующим: I scream (я восклицаю) и ice cream (мороженое) или please let us know (пожалуйста, дайте нам знать) и please lettuce no (пожалуйста, без салата). Таким образом, хотя каждый отдельный вид (набор) знаний играет существенную роль в решении проблемы и каждый из них может быть представлен в программе более или менее независимо от остальных, автоматическое распознавание речи требует использования всех этих знаний совместно.
При распознавании речи исследователям приходится сталкиваться еще с одной проблемой, которую также можно отнести к числу ключевых, — проблемой неопределенности. Она проявляется на всех уровнях представления информации:
- данные неполные и зашумлены;
- отсутствует однозначное соответствие между данными на соседних уровня: примером может служить соответствие между уровнями фонем и лексических с при анализе фраз I scream и ice cream ;
- важную роль играют лингвистический и смысловой контексты; интерпретация соседних элементов делает более или менее вероятными разные варианты интерпретации текущего сегмента.
Более традиционные подходы к распознаванию речи основаны на использовании статистических моделей из теории передачи информации для определения корреляционной связи между сегментами. Подход, базирующийся на знаниях, потребовал существенного пересмотра методов обработки неопределенности.
Перечислим требования, которым должна удовлетворять эффективно работающая система распознавания речи, основанная знаниях.
1) Из всех возможных последовательностей операций (частных решений) хотя бы одна должна приводить к корректной интерпретации.
2) Процедура анализа имеющихся вариантов интерпретации должна давать корректному варианту более высокую оценку, чем другим конкурирующим вариантам. Другими словами, правильная интерпретация с учетом произношения должна быть оценена выше, чем другие варианты интерпретации, не учитывающие особенностей индивидуальной дикции.
3) Вычислительные ресурсы (память и время вычислений), необходимые для отыскания правильной интерпретации, не должны превышать определенный порог. Система распознавания, которая через пару дней выдаст результат, пусть и правильный, и потребует памяти объемом несколько гигабайт, вряд ли кому-нибудь будет нужна.
В приведенном списке первое и третье требования в определенной мере противоречат друг другу. Для того чтобы корректное решение изначально присутствовало в пространстве гипотез, на стадии формирования гипотез поневоле приходится быть расточительным, что при большом словаре может привести к комбинаторному взрыву элементов решений. Выход может быть найден только при использовании чрезвычайно остроумных эвристик. Таким образом, важнейшей предпосылкой достижения успеха в создании такой системы является разработка подходящей процедуры оценки вариантов (второе из перечисленных выше требований).
5.3.Использование источников знаний в системе HEARSAY
Для генерации, комбинирования и развития гипотез интерпретации в системе HEARSAY-II используется несколько источников знаний. Созданные гипотезы (интерпретации) разного уровня абстракции сохраняются на доске объявлений.
Каждый источник знаний можно считать в первом приближении набором пар "условие-действие", хотя они могут быть реализованы и в форме, отличной от порождающих правил (например, условия и действия могут быть в действительности произвольными процедурами). Поток управления в этой системе также отличается от потока управления в продукционных системах. Вместо того чтобы в каждом цикле интерпретатор анализировал выполнение условий, специфицированных в источниках знаний, источники знаний загодя объявляют об активизированных в них условиях, извещая, какой вид модификации данных будет влиять на выполнение этих условий. В результате система управляется прерываниями, а этот режим управления значительно эффективнее, чем режим циклического просмотра состояния, который является основным для продукционных экспертных систем. Такой режим напоминает использование демонов во фреймовых системах, где поток управления регулируется обновлением данных.
Источники знаний связываются с уровнями доски объявлений следующим образом. Условия, специфицированные в источнике знаний, будут удовлетворяться в результате обновления данных на определенном уровне доски объявлений. Источник знаний также может записывать данные в определенный уровень, причем не обязательно в тот же, который влияет на выполнение условий. Большинство источников знаний в системе HEARSAY-П организовано так, что они распознают данные на определенном уровне лингвистического анализа, а выполняемые ими операции относятся к следующему по порядку уровню. Например, некоторый источник активизируется данными на силлабическом уровне и формирует лексическую гипотезу на уровне слов.
Имеет семь уровень понимания от акустических параметров звуковых волн до понимания смысла вопроса Рисунок 5.1.
Рисунок 5.1Структура знаний системы HEARSAY
Знания распределены по источникам знаний, ● - место сопоставления данных в условиях, ← место занесения действиях. Источник знаний – набор модулей типа “условие – действие”:
SEG- преобразует речевые сигналы в дискретную форму, измеряет параметры, образует сегменты.
POW- на основе сегментов создает гипотезы о слогах.
MOW- на основе слогов гипотезы о простых словах.
WORD-CTL- управляет числом гипотез, созданных MOW.
WORD-SEQ- на основе гипотезы о словах и грамматических правил создает гипотезы о последовательности слов.
WORD-SEQ-CTL- управляет числом гипотез.
PARSE- делает грамматических разбор последовательности слов, если все верно, создает гипотезы о фразе.
PREDICT- предсказывает слова, т.е. предшествуют или следуют за фразой.
VERIFY- оценивает степень соответствия между гипотезой о сегментах и парой связанных слов.
CONCAT- на основе проверенных пар связанных слов создает гипотезу о фразе.
RPOL- оценивает степень доверия другим гипотезам на основе информации в гипотезах, созданных другими источниками.
STOP- оценивает необходимость остановки процесса (конечно ли предложение) и выбирает гипотезу, которая считается наиболее верной.
SEMANT- интерпретирует смысл для системы поиска информации.
Гипотезы оцениваются по шкале от 0 до 100. Оценка действует на данном уровне.
Рисунок 5.2 демрнстрирует модель доски объявлений в HEARSAY-II.
Рисунок 5.2 Модель доски объявлений в HEARSAY-II
Это распределенная область данных, каждый ИЗ обращается к соответствующей области доски объявлений, вносит гипотезы или дает им оценки в других областях. Эту систему можно рассматривать как распределенную иерархическую высокоуровневую продукционную систему. Можно счатать что все ИЗ действуют асинхронно и паралельно. Планирование осущемтвляется механизмом управления: действует ИЗ с максимальным приоритетом. Поэтому при параллельной обработке информации или муультиплексорной системе участвуют в решении единой задачи независимо и асинхронно друг от друга.
Введение в экспертные... Структура экспертных Классификация систем основанных на Интерпретация...
Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ:
Система HEARSAY
Что будем делать с полученным материалом:
Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:
Структура экспертных систем
ЭС состоит [37] из следующих основных компонентов: решателя (интерпретатора); рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД); базы знаний (БЗ); компонентов приобретения зна
Интерпретация данных
Это одна из традиционных задач для ЭС. Интерпретация – процесс определения смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анал
Диагностика
Диагностика – процесс соотнесения объекта с некоторым классом объектов и/или обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность – это отклонение от нормы. Такая трактовка позволяет с един
Мониторинг
Основная задача мониторинга – непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы – пропуск тревожно
Проектирование
Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание «объектов» с заранее определенными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов – чертеж, пояснительная за
Прогнозирование
Прогнозирование позволяет предсказать последствия некоторых событий или явлений на основании анализа имеющихся данных. Прогнозирующие системы логически выводят вероятные следствия из заданных ситуа
Обучение
Под обучением понимается использование компьютера для обучения какой-то дисциплине или предмету. Системы обучения диагностируют ошибки при изучении какой-либо дисциплины с помощью компьютера и подс
Поддержка принятия решений
Поддержка принятия решений – это совокупность процедур, обеспечивающая лицо, принимающее решения, необходимой информацией и рекомендациями, облегчающими процесс принятия решения. Эти ЭС помогают сп
Этапы разработки экспертных систем
Разработка ЭС имеет существенные отличия от разработки обычного программного продукта. Опыт создания ЭС показал, что использование при их разработке методологии, принятой в традиционном программиро
Представление знаний в экспертных системах
Первый и основной вопрос, который надо решить при представлении знаний- это вопрос определения состава знаний, т.е. определение того, "ЧТО ПРЕДСТАВЛЯТЬ" в экспертной систе
Исчисление предикатов
Слово "логика" означает систематический метод рассуждений. Рассмотрим две конкретные системы логики - базисную (исчисление высказываний) и более богатую (исчисление предик
Доказательство приведением к противоречию
При построении выводов не всегда целесообразно ждать появления искомого заключения, просто применяя правила вывода. Именно такое часто случается, когда делается допущение В для дока
Доказательство методом резолюции
Применяется всего одно правило вывода, что позволяет не запоминать многочисленных правил вывода и тавтологии. Это- правило резолюции, которое приведено в таблице 2.1
Эвристики для поиска доказательства
При написании программы, которая будет делать за нас резолюцию и искать ответы на вопросы, полезно использовать следующие методы.
Предпочтение единичных.
Подстановка и унификация
Метод резолюции требует, чтобы делались подстановки в дизъюнкты так, чтобы две литеры с противоположными знаками содержали совпадающие атомы. Так как эти атомы могут содержать перем
Семантические сети
Понятие семантической сети основано на древней и очень простой идее о том, что <память> формируется через ассоциации между понятиями. Понятие <ассоциативная память> появ
Правила продукций
Самым распространенным форматом для представления знаний, наиболее соответствующим их процедурному характеру, является правило продукции, которое по своей сути - просто программа из
Методы стратегии поиска решений
Как было показано в главе 1, экспертные системы состоят из трех компонентов:
- базы знаний, содержащей правила продукций;
- базы данных, которая отображает текущее
Поиск решения задач в пространстве состояний
Чтобы построить описание задачи с использованием пространства состояний, нужно иметь определенное представление о том, что собой представляют состояния в конкретной задаче. Таким об
Методы поиска решений в одном пространстве
Методы поиска решений в одном пространстве обычно делятся на поиск в пространстве состояний, поиск методом редукции, эвристический поиск и поиск генерация-проверка [39].
В
Процессы поиска на графе
Граф определяется как множество вершин вместе с множеством ребер, причем каждое ребро задается парой вершин. Если ребра направлены, то их также называют дугами. Дуги з
Эвристический поиск
Подход “поиск в пространстве состояний” сформировался в результате попыток автоматизации игр. В большинстве игр имеется конечное число позиций (или “состояний”), которые могу
Экспертная система на правилах
В системе, базирующейся на правилах, результат является действием одного из продукционных правил. Эти продукционные правила определяются входными данными.
Таким образом, экспертная система
Экспертные системы, базирующиеся на логике
В экспертных системах, базирующихся на логике, база знаний состоит из утверждений в виде предложений логики предикатов.
Такие предложения могут группироваться, образуя базу
Системы с доской объявлений
В последние годы в разработке архитектуры экспертных систем появилось новое направление [61], которое получило название системы с доской объявлений (blackboard syste
Принцип организации систем с доской объявлений
В основу организации систем этого типа положена следующая идея.
Представьте себе группу экспертов, которые сидят возле классной доски (или большой доски объявлений) и пытаются решить какую
Виды неопределенности
В предыдущих примерах все знания были определенными. Утверждениями были или ИСТИНА, или ЛОЖЬ. Однако в жизни имеется тенденция к “нечеткости” в представлении знаний. Тем не менее, н
Байесовский метод
При байесовском подходе степень достоверности каждого из фактов базы знаний оценивается вероятностью, которая принимает значения в диапазоне от 0 до 1. Вероятности исходных фактов о
Биполярные схемы для коэффициентов определенности
Прототипом систем, основанных на приближенных рассуждениях, являются MYCYN и ее прямой потомок EMYCYN. В EMYCYN в любом случае, когда должна быть численно выражена определенность, и
Теория свидетельств Демпстера-Шефера
Подход, принятый в теории Демпстера-Шефера (ТДШ) [64] отличается от байесовского подхода и метода коэффициентов уверенности тем, что, во-первых, здесь используется не точечная оценк
Нечеткие множества и нечеткая логика
Для формализации нечетких знаний, характеризуемых лингвистической неопределенностью, применяется теория нечетких или расплывчатых множеств. Основы теории нечетких множеств были созданы в 1965 году
Многоступенчатые рассуждения
Чтобы представить себе, что же такое многоступенчатое рассуждение, допустим, что вы заболели. У вас простуда, вирусная инфекция или грипп, и вы хотели бы знать, что следует предприн
Процесс распространения в сети
Рассмотрим пример, иллюстрирующий распространение коэффициентов определенности в сети (Рисунок 6.8).
Особенности нейросетей
Главное достоинство [37] нейросетей в том, что они предоставляют в руки пользователю некий универсальный нелинейный элемент с возможностью широкого изменения и настройки его
Свойства нейрона
С конструктивной точки зрения нейрон, являющийся основным элементом нейросети, - это устройство для получения нелинейной функции нескольких переменных Xi с возможнос
Использование нелинейных элементов
Один из самых неожиданных результатов анализа И.Минского и С.Пейперта состоял в том, что персептрон, построенный на линейных функциях активации, не может воспроизвес
Сеть Хопфилда
В 1982 г. появилась работа Дж. Хопфилда [70], которая вызвала лавину теоретических и экспериментальных исследований и оживила угасавший интерес к нейронным сетям. Неожиданный успех работы объясняет
Многослойные сети
Сеть Хопфилда поддерживает множество лишних, неэффективных связей, по существу дублирующих друг друга. В реальных нервных системах поддержание таких связей требует определенных затр
Динамика обучения и поведения
В механике динамика в отличие от статики и кинематики предполагает наличие двух моментов: изменение переменных во времени и обусловленность этих изменений силами. Эти два момента им
Обучение многослойных сетей
Преимущества многослойных сетей были поняты достаточно рано. Ясно было также, что для использования этих преимуществ, преобразование при переходе от одного слоя к другому должно быть нелинейным: по
Проблемы и перспективы
Остановимся на трудностях, связанных с обучением нелинейных нейронных сетей. Основные из них следующие [37].
Медленная сходимость процесса обучения. Строго сходимост
Применение нейросетевой технологии
В настоящее время известно много удачных примеров применения нейросетевого подхода [19] для построения интеллектуальных информационных систем и, в частности, экспертных систем.
Инструментальный комплекс G2
История развития инструментальных средств (ИС) для создания ЭС реального времени началась в 1985 г., когда фирма Lisp Machine Inc. выпустила систему Picon для символьных ЭВМ Symboli
База знаний
Все знания в G2 хранятся в двух типах файлов: базы знаний (БЗ) и библиотеки знаний (БиЗ). В файлах БЗ хранятся знания о приложениях: определения всех объектов, объекты, правила, про
Структура данных БЗ
Глобально сущности в БЗ G2 с точки зрения их использования могут быть разделены на структуры данных и исполняемые утверждения. Примерами первых являются объекты и их классы, связи (
Объекты
Объекты в базе знаний представляют собой отображения элементов реального мира, которые будут применяться при решении поставленной перед ЭС РВ задачи. Выделяют постоянные и временные
Связи и отношения
G2 предусмотрены два вида взаимосвязей между объектами: связи и отношения. Под связями понимается взаимосвязь между двумя сущностями, задаваемая разработчиком приложения и им
Исполняемые утверждения БЗ
Основу исполняемых утверждений БЗ составляют правила и процедуры. Кроме того, есть формулы, функции, действия и т.п. Правила в G2 имеют традиционный вид: условие (антецедент) и закл
Машина вывода
Одним из основных компонентов G2 является машина вывода, выполняющая рассуждения на основании:
• знаний, содержащихся в базе знаний;
• данных, пост
Планировщик
В связи с тем, что С2-приложение управляет множеством одновременно возникающих задач, необходим Планировщик. Планировщик управляет всеми процессами в G2 (Рисунок 8.1). Планировщик о
Моделирование
Одним из возможных источников данных для G2 является система моделирования внешнего окружения. Данная система используется для моделирования реальных объектов и устр
Естественно- языковой текстовый редактор
Разработчик G2 представляет информацию о разрабатываемом приложении на ограниченном английском языке, и ему предоставлена возможность ссылаться на любую сущность в БЗ многими способ
Изображения
Изображения используются для того, чтобы предоставить пользователю возможность увидеть значение переменных и выражений. Существуют следующие варианты, реализующие возможность изобра
Управляющие воздействия
Управляющие воздействия (end-user controls) - это средства, с помощью которых конечный пользователь может взаимодействовать с приложением. Существуют следующие виды управляющих воздействий:
Сообщения
Сообщения (messages) есть класс сущностей, которые содержат в себе текст. Сообщения являются средством, позволяющим G2 информировать пользователя о каких-либо событиях. Например, в
Управление доступом
С помощью средств управления доступом (access control) разработчик может влиять на то, что конечный пользователь видит и может делать с БЗ. Например, разработчик может управлять дос
Создание опций меню
Разработчик может определить новые опции (строки) меню сверх тех, которые используются стандартно. Когда пользователь выбирает опцию меню (user menu choise - umc) для того, чтобы внести новую строк
Средства инспекции и отладки
Ясно, что отладка прикладной системы, объединяющей продукционные правила, процедуры, различные уровни абстракции и иерархию классов, может превратиться в далеко не тривиальную задачу. В этой ситуац
Интерфейс с внешним окружением
В G2 реализована распределенная обработка приложения на принципах архитектуры клиент-сервер. Клиентная система Telewindows обеспечивает множественный доступ к централизованной базе
Информационные - ресурсы Интернет
Ниже даны некоторые ресурсы Интернет, посвященные проблемам искусственного интеллекта и экспертным системам:
1. http://www.aaai.org – сервер Американской ассоциации искусст
Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Новости и инфо для студентов