рефераты конспекты курсовые дипломные лекции шпоры

Реферат Курсовая Конспект

Основной этап

Основной этап - раздел Компьютеры, Искусственный интеллект 1. "накачка" Поля Знаний: А) В Зависимости От Предметной Области Вы...

1. "Накачка" поля знаний: а) в зависимости от предметной области выбор способа интервьюирования; б) протоколирование мыслей вслух или запись на магнитофон рассуждении эксперта (аналитик по возможности не должен пока вмешиваться в рассуждения).

2. "Домашняя работа". Попытка аналитика выделить некоторые причинно-следственные связи в рассуждениях эксперта; построение словаря предметной области (возможно, на карточках) и подготовка вопросов к эксперту.

3. "Подкачка" поля знания. Обсуждение с экспертом прототипа поля знаний и домашней работы, а также ответы на вопросы аналитика.

4. Формализация концептуальной модели.

5. Построение поля знаний второго приближения.

 

Методы поиска решений

Задачи планирования

 

Функционирование многих ИС носит целенаправленный характер. Типичным актом такого функционирования является решение задачи планирования пути достижения нужной цели из некоторой фиксированной начальной ситуации. Результатом решения задачи должен быть план действий - частично-упорядоченная совокупность действий. Такой план напоминает сценарий, в котором в качестве отношения между вершинами выступают отношения 'типа: "цель-подцель" "цель-действие", "действие-результат" и т. п.. Любой путь в этом сценарии, ведущий от вершины, соответствующей текущей ситуации, в любую из целевых вершин, определяет план действий.

Поиск плана действий возникает в ИС лишь тогда, когда она сталкивается с нестандартной ситуацией, для которой нет заранее известного набора действий, приводящих к нужной цели. Все задачи построения плана действий можно разбить на два типа, которым соответствуют различные модели: планирование в пространстве состояний (SS-проблема) и планирование в пространства задач (PR-проблема).

В первом случае считается заданным некоторое пространство ситуаций. Описание ситуаций включает состояние внешнего мира и состояние ИС, характеризуемые рядом параметров. Ситуации образуют некоторые обобщенные состояния, а действия ИС или изменения во внешней среде приводят к изменению актуализированных в данный момент состояний. Среди обобщенных состояний выделены начальные состояния (обычно одно) и конечные (целевые) состояния. SS-проблема состоит в поиске пути, ведущего из начального состояния в одно из конечных. Если, например, ИС предназначена для игры в шахматы, то обобщенными состояниями будут позиции, складывающиеся на шахматной доске. В качестве начального состояния может рассматриваться позиция, которая зафиксирована в данный момент игры, а в качестве целевых позиций - множество ничейных позиций. Отметим, что в случае шахмат прямое перечисление целевых позиций невозможно. Матовые и ничейные позиции описаны на языке, отличном от языка описания состояний, характеризуемых расположением фигур на полях доски. Именно это затрудняет поиск плана действий в шахматной игре.

При планировании в пространстве задач ситуация несколько иная. Пространство образуется в результате введения на множестве задач отношения типа: "часть - целое", "задача - подзадача", "общий случай - частный случай" и т. п. Другими словами, пространство задач отражает декомпозицию задач на подзадачи (цели на подцели). PR-проблема состоит в поиске декомпозиции исходной задачи на подзадачи, приводящей к задачам, решение которых системе известно. Например, ИС известно, как вычисляются значения sin x и cos x для любого значения аргумента и как производится операция деления. Если ИС необходимо вычислить tg x, то решением PR-проблемы будет представление этой задачи в виде декомпозиции tgx=a =sinx/cosx (кроме л:=л/2+k л).

Дадим классификацию методов, используемых при решении SS- и PR-проблем.

1. Планирование по состояниям. Представление задач в пространстве состояний предполагает задание ряда описаний: состояний, множества операторов и их воздействий на переходы между состояниями, целевых состояний. Описания состояний могут представлять собой строки символов, векторы, двухмерные массивы, деревья, списки и т. п. Операторы переводят одно состояние в другое. Иногда они представляются в виде продукций А=>В, означающих, что состояние А преобразуется в состояние В.

Пространство состояний можно представить как граф, вершины которого помечены состояниями, а дуги-операторами. Если некоторая дуга направлена от вершины ni, к вершине n,, то п, называется дочерней, а nj;-родительской вершинами

Последовательность вершин ni1, ni2, ... ,nik , в которой каждая ni-дочерняя вершина для вершины nij-1 , /=2,..., k, называется путем длиной k от вершины ni1, к вершине nik .

Таким образом, проблема поиска решения задачи <А,В> при планировании по состояниям представляется как проблема поиска на графе пути из A в B. Обычно графы не задаются, а генерируются по мере надобности.

 

– Конец работы –

Эта тема принадлежит разделу:

Искусственный интеллект

На сайте allrefs.net читайте: "Цель преподавания дисциплины искусственный интеллект"

Если Вам нужно дополнительный материал на эту тему, или Вы не нашли то, что искали, рекомендуем воспользоваться поиском по нашей базе работ: Основной этап

Что будем делать с полученным материалом:

Если этот материал оказался полезным ля Вас, Вы можете сохранить его на свою страничку в социальных сетях:

Все темы данного раздела:

Цель преподавания дисциплины
В современном мире прогресс производительности программиста практически достигается только в тех случаях, когда часть интеллектуальной нагрузки берут на себя компьютеры. Одним из способов достигнут

Терминология
Термин интеллект (intelligence) происходит от латинского intellectus — что означает ум, рассудок, разум; мыслительные способности человека. Соответственно искусственный интеллект (artificial intell

Философские аспекты проблемы систем ИИ (возможность существования, безопасность, полезность).
С курсом "Основы проектирования систем ИИ" сложилась ситуация, которая роднит его с коммунизмом — изучается то, чего еще нет. И если этого не будет в течение ближайших 100 лет, то очень м

История развития систем ИИ.
Исторически сложились три основных направления в моделировании ИИ. В рамках первого подхода объектом исследований являются структура и механизмы работы мозга человека, а конечная цель закл

Искусственный нейрон
Искусственный нейрон имитирует в первом приближении свойства биологического нейрона. На вход искусственного нейрона поступает некоторое множество сигналов, каждый из которых является выходом другог

Активационные функции
Сигнал NET далее, как правило, преобразуется активационной функцией F и дает выходной нейронный сигнал OUT. Активационная функция может быть обычной линейной функцией OUT =K(

Формальные модели представления знаний.
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

Неформальные (семантические) модели представления знаний.
1. Сетевые модели (Семантические сети). В основе моделей этого типа лежит конструкция, названная семантической сетью. Сетевые модели формально можно задать в виде H

Приобретение знаний.
После идентификации проблемной области очерчивается круг знаний которые должны быть переданы ИИС. Ввод в базу знаний объективизированных знаний не представляет особой проблемы, выявление и

Подготовительный этап
1. Четкое определение задач проектируемой системы (сужение поля знаний): определение, что на входе и выходе; определение режима работ, консультации, обучение и др. 2. Выбор экспертов: опре

Способы формализации задач. Представление задач в пространстве состояний
Типичным представителем класса задач, для которых подходит представление (формализация) в пространстве состояний, является головоломка, известная как игра в пятнадцать. В ней используется пятнадцат

Слепой перебор.
Двумя основными разновидностями слепого перебора являются алгоритмы перебора вширь и перебора вглубь. В алгоритме перебора вширь вершины раскрываются в том порядке, в котором они строятся.

Эвристический (упорядоченный) поиск
Идея, лежащая в основе большинства эвристических алгоритмов, состоит в том, чтобы оценивать (с помощью численных оценок) перспективность нераскрытых вершин пространства состояний (с точки зрения до

Деревья игры. Поиск выигрышной стратегии
Будем рассматривать класс игр двух лиц с полной информацией. В таких играх участвуют два игрока, которые поочередно делают свои ходы. В любой момент игры каждому игроку изве

Минимаксная процедура
С целью поиска достаточно хорошего первого хода просматривается обычно часть игрового дерева, построенного от заданной конфигурации. Для этого применяется один из переборных алгоритмов (в глубину,

Альфа-бета процедура
Минимаксная процедура организована таким образом, что процесс построения частичного дерева игры отделен от процесса оценивания вершин. Такое разделение приводит к тому, что в целом минимаксная проц

Тимофей Струнков
В этой статье мы продолжим тему имитации биологических процессов и познакомим

Эволюционная теория
Как известно, эволюционная теория утверждает, что жизнь на нашей планете возникла вначале лишь в простейших ее формах — в виде одноклеточных организмов. Эти формы постепенно усложнялись, присп

Естественный отбор и генетическое наследование
Ключевую роль в эволюционной теории играет естественный отбор. Его суть состоит в том, что наиболее приспособленные особи лучше выживают и приносят больше потомства, чем менее приспособленные.

Задачи оптимизации
Как уже было отмечено выше, эволюция — это процесс постоянной оптимизации биологических видов. Теперь мы в состоянии понять, как происходит этот процесс. Естественный отбор гарантирует, что на

Работа генетического алгоритма
Представим себе искусственный мир, населенный множеством существ (особей), причем каждое существо — это некоторое решение нашей задачи. Будем считать особь тем более приспособленной, чем лучше

Применение генетических алгоритмов
Чтобы использовать генетический алгоритм для решения практических задач, необходимо рассматривать более сложные варианты введенных выше понятий. Поясним это на примере задачи коммивояжера для

Понятие образа
Образ, класс — классификационная группировка в системе классификации, объединяющая (выделяющая) определенную группу объектов по некоторому признаку. Образное восприятие мира — одно из зага

Геометрический и структурный подходы.
Каждый раз, когда сталкиваются с незнакомыми задачами, появляется естественное желание представить их в виде некоторой легко понимаемой модели, которая позволяла бы осмыслить задачу в таких термина

Гипотеза компактности
Если предположить, что в процессе обучения пространство признаков формируется исходя из задуманной классификации, то тогда можно надеяться, что задание пространства признаков само по себе задает св

Обучение и самообучение. Адаптация и обучение
Все картинки, представленные на Рис. 1, характеризуют задачу обучения. В каждой из этих задач задается несколько примеров (обучающая последовательность) правильно решенных задач. Если бы удалось по

Хотите получать на электронную почту самые свежие новости?
Education Insider Sample
Подпишитесь на Нашу рассылку
Наша политика приватности обеспечивает 100% безопасность и анонимность Ваших E-Mail
Реклама
Соответствующий теме материал
  • Похожее
  • Популярное
  • Облако тегов
  • Здесь
  • Временно
  • Пусто
Теги