Введение в проблему искусственного интеллекта


ЭС как разновидность систем ИИ. - часть 4


1 - недетерминированность вывода

2 - многозначность

3 - ненадежность знаний

4 - неполнота

5 - неточность

 

1 - Под недетерминированностью вывода подразумевается возможность формирования плана решения задачи из определенных правил методом проб и ошибок, с возвратами при необходимости для построения других, более эффективных планов. С целью ускорения поиска эффективного плана в систему вводят оценочные функции разного вид, а также эвристические значения экспертов.

2 - Многозначность интерпретации знаний в процессе выработки решений устраняется за счет включения в систему более широкого контекста и семантических ограничений.

Метод семантических ограничений называется методом релаксации. Суть его в том, что с помощью циклических операций применяются локальные ограничения, которые согласовываются между собой на верхнем уровне.

3 - Ненадежность. Для устранения ненадежности знаний, которая довольно часто используется в ЭС, используются методы основанные на нечеткой логике: расчет коэффициентов уверенности, метод Байеса и т.д. Нечеткая логика - разновидность непрерывной логики, в которой логические формулы могут принимать значения не только 0 или 1, но и все дробные значения между 0 и 1 для указания частичной истины. Наиболее слабое место в нечеткой логике - это реализация функции принадлежности, т.е. присваивание предпосылкам весовых значений экспертами (зависит от конкретного человека).

  Если tx и ty значения истинности предпосылок правил x и y, тогда при использовании логических связок “и/или” истинное значение предпосылки определяется следующим образом:

  - при связи “и” - tпредпосылки =min{tx,ty}

  - при связи “или” - tпредпосылки =max{tx,ty}

  Если в общем случае tправила есть истинное значение, приписываемое правилу, то тогда tправила определяется:

  tправила =min{tпредпосылки,tдействия}.

  Методы нечеткой логики:

  Коэффициент уверенности - это разница между двумя мерами: мерой доверия и мерой недоверия.

КУ[h:e]=МД[h:e]-МНД[h:e]

КУ[h:e] - коэффициент уверенности в гипотезе h с учетом        свидетельств e, МД/МНД - мера доверия / недоверия.




Начало  Назад  Вперед