Позволяют достаточно эффективно (и быстро) реализовать соответствующие возможности

Краткие характеристики основных составляющих Плэнера. Показать, что он удобен для создания систем ИИ.

Написать функции на Лисп и Плэнер

Найти значение форм (указать побочный эффект и где он сказывается)

a) cons (quote (12))(list())->((12))

b) car (quote (cons quote A quote(B)))->A

c) [is (* A <list 3>.A)(12321)]-> Результат T. Побочный эффект A=1.

d) [is (*A [list 3].A)(12321)]-> Результат ().

e) [is (*A []!*B[].A)(12321)]-> Результат T. Побочный эффект A=1, B=(2)

f) catch [ elem 5 (1234)] 6]-> ошибка. Т.о. результат 6.

Решение:

Не уверен, но по-моему так.

a) cons (quote (12))(list())->cons(‘(12))(())->((12)())

b) car (quote (cons quote A quote(B))) -> car (‘(cons ‘A ‘(B)))->car(‘(A B)) -> (A B)

По идее самый первый quote будет подавлять вычисление внутреннего списка, так что получится: b) -> car ‘(cons quote A quote (B)) -> cons. Иначе бы при вычислении внутреннего списка получилась бы лажа, ибо просто quote A без скобок - не вызов функции, а два атома quote и A, а так как в quote по дефолту записана функция - кончится такое ошибкой.

c) Результат T. Побочный эффект A=1.

d) Результат ().

e) Результат T. Побочный эффект A=1, B=(3)

f) elem 5 (1234) -> ошибка. Т.о. результат 6.

a) Beg5 – пятый от начала элемент списка

(defun Beg5(lambda(L) caddddr L))

[ define Beg5 (lambda(L) [ elem 5.L ]) ]

b) End2 – предпоследний элемент

(defun End2(lambda(L) (cond ((eq length L 2) car L) (T (End2 cdr L))))

[ define End2 (lambda(L) [ elem -2.L ]) ]

Вспомним «Особенности задач ИИ (с точки зрения программирования)»:

1. сложные и динамически меняющиеся структуры данных;

2. большие по объему хранилища данных (базы знаний) и средства эффективной работы с ними;

3. символьные (в основном) данные;

4. модели, отражающие состояние проблемной среды;

5. переборные алгоритмы;

6. алгоритмы поиска по образцу;

7. гибкие структуры управления.

Основные составляющие языка Плэнер:

● средства для работы со списками (лисповская часть, используется для работы со списками)

● плэнерская база данных (используется для моделирования ситуаций проблемной среды)

● встроенный режим возвратов (реализует один из основных методов перебора – бэктрекинг)

● аппарат работы с образцами (используется для анализа структуры списков)

● аппарат теорем (используется при планировании решения)

7. Что такое метазнания? В каких ситуациях и для каких видов интеллектуальных систем они необходимы? Примеры правил и описаний метауровня, используемых в экспертных системах.

Метазнания – средства разрешения конфликта между наличными С-знаниями Адаптивных диалоговых систем ИИ и входной информацией.

Примеры конфликтов:

- не удается завершить анализ текста условия задачи, т.к. в нем встретилось незнакомое АДИС слово;

- не удается продолжить планирование решения, т.к. ни один оператор к очередной вершине дерева поиска неприменим;

- новый факт формально противоречит одному из ранее известных.

Разрешение конфликта:

● поиск возможных причин (незнакомое слово – это либо действительно новое слово, либо слово с орфографической ошибкой);

● их динамическое (в текущем С-сеансе) упорядочение;

● выбор наилучшего способа устранения конфликта;

● необходимая коррекция С-знаний (С-адаптация) или изменение входных данных (исправление орфографической ошибки);

● С-обучение (факультативно), например, запись в словарь системы нового слова.

ВЫБОР ПРАВИЛ:

● П1: утечка серной кислоты ® использовать анион-обменник (стоимость: дорого, источник информации: доктор Грин, степень опасности: невелика)

● П2: утечка серной кислоты ® использовать уксусную кислоту (стоимость: дешево, источник информации: практикант Грун, степень опасности: велика)

● П3: прежде всего использовать правило, требующее минимальных затрат

● П4: прежде всего использовать правило, внесенное в БЗ специалистом

● П5: прежде всего использовать правило с минимальной степенью опасности

Дата добавления: 2015-06-27