Компоненти машини виведення

Бази знань в інтелектуальній системі

Застосування бази знань

Класифікація баз знань

Залежно від рівня складності систем, в яких застосовуються бази знань, розрізняють:

· БЗ всесвітнього масштабу, наприклад: Інтернет чи Вікіпедія

· БЗ національні — наприклад, Вікіпедія

· БЗ галузеві — на кшталт автомобільної енциклопедії

· БЗ організацій — див. Управління знаннями

· БЗ експертних систем — див. Експертна система

· БЗ спеціалістів Гідрологічна

Тип інформації і її місцезнаходження в базі визначаються системою підтримки бази знань. Гарна підтримка — гарантія високої продуктивності БЗ.

Прості бази знань можуть використовуватися для зберігання даних про організації: документації, інструкцій, статей технічного забезпечення. Головна мета створення таких баз — допомогти менш досвідченішим людям знайти існуючий опис способу вирішення якої-небудь проблеми предметної області.

Онтологія може служити для представлення в базі знань ієрархії понять і відношень між ними. Онтологія, яка ще містить і екземпляри об'єктів не що інше, як база знань.

База знань — важливий компонент інтелектуальної системи. Найвідоміший клас таких програм — експертні системи. Вони призначені для знаходження способу вирішення специфічних проблем, базуючись на записах БЗ і на користувацькому описі ситуації.

Створення і використання систем штучного інтелекту потребує величезних баз знань. Для прикладу дивіться Вікіпедія.

Нижче перераховані цікаві особливості, які можуть (але не зобов'язані) бути в інтелектуальній системі, і які стосуються баз знань. Список може бути не повним.

· Машинне навчання: Це модифікація своєї БЗ в процесі роботи інтелектуальної системи, адаптація до проблемної області. Аналогічна можливості людини «набиратися досвіду».

· Автоматичне доведення (висновки) Здатність системи виводити нові знання із старих, знаходити закономірності в БЗ. Деякі автори вважають, що БЗ відрізняється відбази даних наявністю механізму висновків.

· Інтроспекція: Знаходження протиріч, нестиковок в БЗ, відслідковування правильної організації і коректності роботи БЗ.

· Доведення висновку: Здатність системи «пояснювати» хід її думок при знаходження вирішення задачі, причому по «першій вимозі».

· Онтологічні мови

· Cyc

· WordNet

· Проект UWN

· База даних

· Експертна система

· Добування даних

Машина ви́ведення — програма, яка виконує логічний вивід з попередньо побудованої бази фактів і правил в відповідності з законами формальної логіки.

Правила продукційної моделі не впорядковані. Кожне з них існує незалежно від інших правил. У зв'язку з цим потрібний спеціальний механізм, який керуватиме перебиранням правил. Такий механізм і є машиною виведення.

Машина виведення є однією із складових експертної системи.

Машина виведення складається з двох компонентів:

· Компонент виведення реалізує власне дедуктивне виведення. Тобто, якщо в базі фактів є факт A, а в базі правил є правило If A then B, то робиться висновок про необхідність застосування дії B.

· Компонент керування, або інтерпретатор правил керує процесом перебирання фактів і застосування правил.

Інтерпретатор правил працює за описаним нижче алгоритмом:

1. Зіставлення. Здійснюється пошук множини правил, посилки яких зіставляються хоча б з одним фактом із бази фактів. Усі правила з цієї множини є застосовними до поточної бази фактів. Якщо правил у цій множині більше одного, то кажуть, що множина правил є конфліктною (у тому розумінні, що будь-яке з правил можна застосувати і невідомо, яке саме).

2. Вибір. Алгоритм роботи інтерпретатора є циклічним. На кожній ітерації циклу може бути застосовано лише одне правило. Якщо правил більше одного, інтерпретатор має вирішити конфлікт, тобто обрати з правил найвідповідніше. Вибір здійснюється на основі критерію, який може встановлюватися ззовні.

3. Виконання. Відібране правило запускається на виконання(спрацьовує). Суть спрацьовування полягає у виконанні дії, описаної у висновку правила. Такими діями можуть бути:

· коректування критерію вибору правил;

· запис, видалення або коректування фактів у базі фактів;

· запис, видалення або коректування фактів у базі правил;

· виконання інших дій (ведення діалогу з людиною, перевірка цілісності тощо).

Схематично процес інтерпретації правил зображено на рисунку:

рис.1 Інтерпретації правил

У цій схемі робота машини виведення залежить від стану бази знань і критерію вибору правил. Існує також варіант організації машини виведення, за якого враховується передісторія її роботи, тобто поведінка механізму виведення на попередніх ітераціях.

Дата добавления: 2014-01-07