Глава 2. Примеры баз знаний

Мурманский филиал ПГУПС

 

КУРСОВАЯ РАБОТА

БАЗЫ ЗНАНИЙ

 

 

Выполнил(а):

студент

1 курса специальность

<Фамилия И.О.>

 

 

Научный руководитель:

кандидат педагогических наук,

ст.преподаватель Туканова Л.Е.

 

Мурманск– 2016

Оглавление

Введение. 3

Глава 1. Общие понятия базы знаний. 4

§ 1.1 Данные и знания. 4

§ 1.2 Базы знаний. 5

Глава 2. Примеры баз знаний. 9

§ 2.1 Экспертные системы.. 9

§ 2.2 Интеллектуальные системы.. 14

§ 2.3 Взгляд в будущее. 20

Заключение. 22

Библиография. 24

 

Введение

База знаний - совокупность систематизированных основополагающих сведений, относящихся к определённой области знания, хранящихся в памяти ЭВМ, объём которых необходим и достаточен для решения заданного круга теоретических или практических задач. В системе управления БЗ используются методы искусственного интеллекта, специальные языки описания знаний, интеллектуальный интерфейс.

Машины, реализующие алгоритмы искусственного интеллекта, называются машинами, основанными на знаниях, а подраздел теории искусственного интеллекта, связанный с построением экспертных систем, - инженерией знаний [6].

В данной исследовательской работе рассматривается вопрос о сфере применения баз знаний.

Объектом является информация, а предметом – база знаний.

Цель данной исследовательской работы является анализ и систематизация баз знаний.

Задачами являются:

1. Анализ общий понятий базы знаний (данные, знания),

2. Рассмотрение конкретных примеров баз знаний.

Методы исследования – теоретические.

Глава 1. Общие понятия базы знаний

Данные и знания

При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос - что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых ЭВМ. Можно предложить несколько рабочих определений, в рамках которых это становится очевидным.

Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства.

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

1. данные как результат измерений и наблюдений;

2. данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);

3. модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

4. данные в компьютере на языке описания данных;

5. базы данных на машинных носителях информации.

Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путем. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Знания - это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области [1].

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным.

1. знания в памяти человека как результат мышления;

2. материальные носители знаний (учебники, методические пособия);

3. поле знаний - условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;

4. знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы - см. далее);

5. база знаний на машинных носителях информации.

Часто используется такое определение знаний.

Знания - это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.

База данных — организованная в соответствии с определёнными правилами и поддерживаемая в памяти компьютера совокупность данных, характеризующая актуальное состояние некоторой предметной области и используемая для удовлетворения информационных потребностей пользователей.

Отличия баз знаний от баз данных:

Базы данных:

· могут работать с однородными данными

· представляет собой жестко структурированную модель

· данные представлены в виде набора записей

Базы знаний:

· могут содержать разнородные и разнотипные данные

· представляют собой открытую модель

· знания представлены в виде семантической сети [1].

 

Базы знаний

База знаний, БЗ (англ. Knowledge base, KB) — это особого рода база данных, разработанная для управления знаниями (метаданными), то есть сбором, хранением, поиском и выдачей знаний. Раздел искусственного интеллекта, изучающий базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний.

Под базами знаний понимает совокупность фактов и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информации. В языке Пролог базы знаний описываются в форме конкретных фактов и правил логического вывода над базами данных и процедурами обработки информации, представляющих сведения и знания о людях, предметах, фактах событиях и процессах в логической форме.

Классификация баз знаний

В зависимости от уровня сложности систем, в которых применяются базы знаний, различают:

· БЗ всемирного масштаба — например, Интернет или Википедия

· БЗ национальные — например, Википедия

· БЗ отраслевые— например, Автомобильная энциклопедия

· БЗ организаций — см. Управление знаниями

· БЗ экспертных систем — см. Экспертная система

· БЗ специалистов

Интеллект человека и искусственный интеллект

В основе систем баз знаний лежат принципы работы человеческого интеллекта. Интеллектом называется способность подходить к решению какой-либо задачи с учетом имеющегося опыта. Согласно Хармону и Кингу (Harmon & King, 1985), а также Фишлеру и Фиршейну (Fischler & Firschein, 1987), для человеческого интеллекта характерны следующие свойства:

· способность обучаться;

· способность находить аналоги;

· способность создавать новые понятия на основе известных понятий эффективность обработки неоднозначных и противоречивых сообщений;

· способность определять относительную важность различных составных частей задачи;

· гибкость подхода к решению задачи;

· способность разбиения сложной задачи на составные части;

· способность моделирования воспринимаемого мира;

· понимание и способность использования символических средств.

Машинные знания — это то же, что искусственный интеллект (ИИ). Родоначальником в этой области является Алан Тьюринг, британский математик. Однако несмотря на то, что Тьюринг разработал первоначальную концепцию ИИ еще в 1937 г., официально ИИ появился только в 1956 г. Это произошло в Дартмутском колледже, во время встречи группы ученых, на которой обсуждался потенциал компьютеров в области стимуляции когнитивного процесса человека. Термин "искусственный интеллект» был предложен одним из организаторов конференции, Джоном Маккарти.

ИИ — это одна из ветвей информатики. Он связан с компьютерами, которые стимулируют процесс решения задачи путем дублирования функций человеческого мозга. ИИ включает в себя совокупность программного и аппаратного обеспечения и методов имитации свойственной человеку деятельности как умственной (мышление, принятие решений, рассуждения, решение задач, обучение и поиск данных), так и физической (сенсорные и моторные навыки). Комплексное решения задач моделируется с помощью представления когнитивного процесса человека, а когнитивное моделирование решает задачи, оценивая знания как человек.

Когнитивное моделирование и ИИ — родственные, но разные дисциплины. Когнитивное моделирование — это методика моделирования человеческого процесса познания, на котором строятся осмысленные рассуждения, а ИИ — методика моделирования разумного поведения, в котором рассуждение вовсе не обязательно. Правда, различия между двумя этими методиками постепенно стираются.

Простые базы знаний могут использоваться для создания экспертных систем и хранения данных об организации: документации, руководств, статей технического обеспечения. Главная цель создания таких баз — помочь менее опытным людям найти существующее описание способа решения какой-либо проблемы предметной области.

Онтология может служить для представления в базе знаний иерархии понятий и их отношений. Онтология, содержащая еще и экземпляры объектов не что иное, как база знаний.

Системы основанные на знаниях реализуются на базе следующих интеллектуальных алгоритмов:

· экспертные системы;

· нейронные сети;

· нечёткая логика;

· генетические алгоритмы [1].

 

 

Глава 2. Примеры баз знаний

 

Экспертные системы

База знаний — важный компонент интеллектуальной системы. Наиболее известный класс таких программ — экспертные системы.

Экспертная система— компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Характерными чертами экспертной системы являются:

· четкая ограниченность предметной области;

· способность принимать решения в условиях неопределённости;

· способность объяснять ход и результат решения понятным для пользователе способом;

· четкое разделение декларативных и процедурных знаний (фактов и механизмов вывода);

· способность пополнять базу знаний, возможность наращивания системы;

· результат выдается в виде конкретных рекомендаций для действий в сложившейся ситуации, не уступающих решениям лучших специалистов;

· ориентация на решение неформализованных (способ формализации пока неизвестен) задач;

· алгоритм решения не описывается заранее, а строится самой экспертной системой;

· отсутствие гарантии нахождения оптимального решения с возможностью учиться на ошибках.

Структура экспертных систем

· Интерфейс пользователя

· Пользователь

· Интеллектуальный редактор базы знаний

· Эксперт

· Инженер по знаниям

· Рабочая (оперативная) память

· База знаний

· Решатель (механизм вывода)

· Подсистема объяснений

База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы.

Как правило, база знаний экспертной системы содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты [2].

Главная цель создания любой Базы знаний — сократить время и трудозатраты на решение типовых инцидентов.

Пользователь – специалист предметной области, для которого предназначена система.

Инженер по знаниям – специалист в области искусственного интеллекта, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний.

Интерфейс пользователя – комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС

БЗ – ядро ЭС, совокупность знаний предметной области

Решатель – программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БД

Подсистема объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: “Как была получена та или иная рекомендация?” и “Почему система приняла такое решение?”

Классификация экспертных систем и области применения

Общепринятая классификация экспертных систем отсутствует, однако наиболее часто экспертные системы различают по назначению, предметной области, методам представления знаний, динамичности и сложности:

1. По назначению классификацию экспертных систем можно провести следующим образом [3]:

· диагностика состояния систем, в том числе мониторинг (непрерывное отслеживание текущего состояния)

· прогнозирование развития систем на основе моделирования прошлого и настоящего

· планирование и разработка мероприятий в организационном и технологическом управлении;

· проектирование или выработка четких предписаний по построению объектов, удовлетворяющих поставленным требованиям;

· производственные экспертные системы предназначены для повышения эффективности различных стадий производственного процесса (планирования, проектирования, производства, контроля)

· автоматическое управление (регулирование)

2. По предметной области наибольшее количество экспертных систем используется в военном деле, геологии, инженерном деле, информатике, космической технике, математике, медицине, метеорологии, промышленности, сельском хозяйстве, управлении процессами, физике, филологии, химии, электронике, юриспруденции.

Классификация экспертных систем по методам представления знаний делит их на традиционные и гибридные. Традиционные экспертные системы используют, в основном, эмпирические модели представления знаний и исчисление предикатов первого порядка. Гибридные экспертные системы используют все доступные методы, в том числе оптимизационные алгоритмы и концепции баз данных.

3. По степени сложности экспертные системы делят на поверхностные и глубинные. Поверхностные экспертные системы представляют знания в виде правил «ЕСЛИ-ТО». Условием выводимости решения является безобрывность цепочки правил. Глубинные экспертные системы обладают способностью при обрыве цепочки правил определять (на основе метазнаний) какие действия следует предпринять для продолжения решения задачи. Кроме того, к сложным относятся предметные области в которых текст записи одного правила на естественном языке занимает более 1/3 страницы.

Классификация экспертных систем по динамичности делит экспертные системы на статические и динамические. Предметная область называется статической, если описывающие ее исходные данные не изменяются во времени. Статичность области означает неизменность описывающих ее исходных данных. При этом производные данные (выводимые из исходных) могут и появляться заново, и изменяться (не изменяя, однако, исходных данных).

Если исходные данные, описывающие предметную область, изменяются за время решения задачи, то предметную область называют динамической. В архитектуру динамической экспертной системы, по сравнению со статической, вводятся два компонента:

· подсистема моделирования внешнего мира;

· подсистема связи с внешним окружением.

Последняя осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров. Кроме того, традиционные компоненты статической экспертной системы (база знаний и механизм логического вывода) претерпевают существенные изменения, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.

Наиболее известные ЭС и их применение

В настоящее время экспертные системы используются для решения различных типов задач в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, химия, образование, телекоммуникации и связь и др.

Примеры ЭС [2]:

· CLIPS — весьма популярная ЭС (public domain)

· WolframAlpha — поисковая система, интеллектуальный «вычислительный движок знаний» [5]

· MYCIN — наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.

· I&W. Экспертная система помогает аналитикам из разведки предсказывать, когда и где произойдет следующее вооруженное столкновение. Система анализирует поступающие сообщения разведки, например донесения о местонахождении воинских соединений, их деятельности и передвижениях, применяя знания об обычных признаках активности войск. Знания представлены в рамках архитектуры доски объявлений, в которой для обеспечения компетентности применены как правила с прямой цепочкой рассуждений, так и фреймы. Система реализована на языке INTERLISP-D для АРМ Xerox 1100. Она разработана компанией ESL в сотрудничестве со Стенфордским университетом и доведена до уровня демонстрационного прототипа.

· ACES. Экспертная система выполняет картографические работы по нанесению обстановки на карты. Система получает в качестве исходных данных карту без обстановки и информацию, описывающую расположение объектов на местности. Система выдает карту, содержащую все желаемые условные обозначения и подписи, размещенные без взаимного наложения.

 

Интеллектуальные системы

Ниже перечислены интересные особенности, которые могут (но не обязаны) быть у интеллектуальной системы, и которые касаются баз знаний.

1) Машинное обучение: Это модификация своей БЗ в процессе работы интеллектуальной системы, адаптация к проблемной области. Аналогична человеческой способности «набирать опыт».

2) Автоматическое доказательство (вывод): Способность системы выводить новые знания из старых, находить закономерности в БЗ. Некоторые авторы считают, что БЗ отличается от базы данных наличием механизма вывода.

3) Интроспекция: Нахождение противоречий, нестыковок в БЗ, слежение за правильной организацией БЗ.

4) Доказательство заключения: Способность системы «объяснить» ход её рассуждений по нахождению решения, причем «по первому требованию».

Машинное обучение (англ. Machine Learning) — обширный подраздел искусственного интеллекта, изучающий методы построения алгоритмов, способных обучаться. Различают два типа обучения. Обучение по прецедентам, или индуктивное обучение, основано на выявлении закономерностей в эмпирических данных. Дедуктивное обучение предполагает формализацию знаний экспертов и их перенос в компьютер в виде базы знаний. Дедуктивное обучение принято относить к области экспертных систем, поэтому термины машинное обучение и обучение по прецедентам можно считать синонимами.

Машинное обучение находится на стыке математической статистики, методов оптимизации и дискретной математики, но имеет также и собственную специфику, связанную с проблемами вычислительной эффективности и переобучения. Многие методы индуктивного обучения разрабатывались как альтернатива классическим статистическим подходам. Многие методы тесно связаны с извлечением информации, интеллектуальным анализом данных.

Общая постановка задачи обучения по прецедентам. Имеется множество объектов (ситуаций) и множество возможных ответов (откликов, реакций). Существует некоторая зависимость между ответами и объектами, но она не известна. Известна только конечная совокупность прецедентов — пар «объект, ответ», называемая обучающей выборкой. На основе этих данных требуется восстановить зависимость, то есть построить алгоритм, способный для любого объекта выдать достаточно точный ответ. Для измерения точности ответов определённым образом вводится функционал качества.

Данная постановка является обобщением классических задач аппроксимации функций. В классических задачах аппроксимации объектами являются действительные числа или векторы. В реальных прикладных задачах входные данные об объектах могут быть неполными, неточными, нечисловыми, разнородными. Эти особенности приводят к большому разнообразию методов машинного обучения.

Способы машинного обучения. Так как раздел машинного обучения, с одной стороны, образовался в результате разделения науки о нейросетях на методы обучения сетей и виды топологий архитектуры сетей, а с другой, вобрал в себя методы математической статистики, то указанные ниже способы машинного обучения исходят из нейросетей. То есть базовые виды нейросетей, такие как перцептрон и многослойный перцептрон (а так же их модификации) могут обучаться как с учителем, без учителя, с подкреплением, и активно. Но некоторые нейросети и большинство статистических методов можно отнести только к одному из способов обучения. Поэтому если нужно классифицировать методы машинного обучения в зависимости от способа обучения, то, касательно нейросетей, не корректно их относить к определенному виду, а правильнее классифицировать алгоритмы обучения нейронных сетей.

1) Обучение с учителем - для каждого прецедента задаётся пара «ситуация, требуемое решение»:

- Метод коррекции ошибки

- Метод обратного распространения ошибки

2) Обучение без учителя - для каждого прецедента задаётся только «ситуация», требуется сгруппировать объекты в кластеры, используя данные о попарном сходстве объектов, и/или понизить размерность данных:

- Альфа-система подкрепления

- Гамма-система подкрепления

- Метод ближайших соседей

3) Обучение с подкреплением - для каждого прецедента имеется пара «ситуация, принятое решение»:

4) Активное обучение - отличается тем, что обучаемый алгоритм имеет возможность самостоятельно назначать следующую исследуемую ситуацию, на которой станет известен верный ответ:

5) Обучение с частичным привлечением учителя (semi-supervised learning) - для части прецедентов задается пара «ситуация, требуемое решение», а для части - только «ситуация»

6) Трансдуктивное обучение (transduction) - обучение с частичным привлечением учителя, когда прогноз предполагается делать только для прецедентов из тестовой выборки

7) Многозадачное обучение (multi-task learning) - одновременное обучение группе взаимосвязанных задач, для каждой из которых задаются свои пары «ситуация, требуемое решение»

8) Многовариантное обучение (multi-instant learning) - обучение, когда прецеденты могут быть объединены в группы, в каждой из которых для всех прецедентов имеется «ситуация», но только для одного из них (причем, неизвестно какого) имеется пара «ситуация, требуемое решение»