Направления исследований в области искусственного интеллекта




В исследованиях в области искусственного интеллекта сложилось два главных направления: прагматическое и бионическое.

Прагматическое направление основано на предположении о том, что мыслительная деятельность человека – «черный ящик». Но если результат функционирования искусственной системы в некотором смысле совпадает с результатом деятельности эксперта, то такую систему можно признать интеллектуальной независимо от способов получения этого результата. При таком подходе не ставится вопрос об адекватности используемых в компьютере структур и методов тем структурам и методам, которыми пользуется в аналогичных ситуациях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения конкретных задач.

С точки зрения конечного результата в прагматическом направлении можно выделить три целевые области:

создание инструментария. Инструментарий – языки для систем искусственного интеллекта; дедуктивные и индуктивные методы автоматического синтеза программ; лингвистические процессоры; системы анализа и синтеза речи; базы знаний; оболочки, прототипы систем; системы когнитивной графики;

разработка методов представления и обработки знаний – является одной из основ современного периода развития искусственного интеллекта;

интеллектуальное программирование – разбивается на несколько групп. К ним относят игровые программы, естественно-языковые программы (системы машинного перевода, автоматического реферирования, генерации текстов), распознающие программы, программы создания произведений живописи и графики.

Общим для перечисленных программ является широкое использование поисковых процедур и методов решения переборных задач, связанных с поиском и просмотром большого числа вариантов. Эти методы применяются при машинном решении игровых задач, в задачах выбора решений, при планировании целесообразной деятельности в интеллектуальных системах

Бионическое направление исследований в области искусственного интеллекта основано на предположении о том, что если в искусственной системе воспроизвести структуры и процессы человеческого мозга, то и результаты решения задач такой системой будут подобны результатам, получаемым человеком. В этом направлении исследований выделяются:

Нейро-бионический подход. В его основе лежат системы элементов, способные подобно нейронам головного мозга воспроизводить некоторые интеллектуальные функции. Прикладные системы, разработанные на основе этого подхода, называются нейронными сетями;

структурно-эвристический подход. В его основе лежат знания о наблюдаемом поведении объекта или группы объектов и соображения о тех структурах, которые могли бы обеспечить реализацию наблюдаемых форм поведения. Примером подобных систем служат мультиагентные системы;

гомеостатический подход. В этом случае решаемая задача формулируется в терминах эволюционирующей популяции организмов – совокупности противоборствующих и сотрудничающих подсистем, в результате функционирования которых обеспечивается нужное равновесие (устойчивость) всей системы в условиях постоянно изменяющихся воздействий среды. Такого рода подход реализован в прикладных системах на основе генетических алгоритмов.

 

 

16 билет

Основным способом доступа к данным является прямое обращение к регистрам общего назначения. Обычно в формате команды отводятся пять бит, которые позволяют адресоваться к любому регистру. Прямое обращение к одному из РОН показано на рисунке 65. Обычно такая адресация используется для операций с содержимым одного регистра (инкремент, декремент, инверсия знака, очистка и т. д.). Некоторые из этих команд дважды повторяют адрес в коде команды.


Регистры общего назначения. Команды, оперирующие с двумя регистрами, действуют, в основном, аналогичным образом. В этих командах регистр-приемник (destination) указывается перед регистром-источником (source), то есть является первым параметром. Таким образом, команда

add R0, R1

реально выполняется так: R0 = R0 + R1. Рассмотренные способы адресации операндов называются прямой регистровой адресацией


Операнды могут также входить в состав команды. В других контроллерах это называется «непосредственной адресацией». В AVR будем называть этот способ адресации «непосредственной прямой регистровой». Хорошим примером команды с такой адресацией является ORI: так как поле адреса составляет 4 бита, возможно обращаться только к 16 старшим РОН.

Это, очевидно, окажет влияние на то, как разместить данные в рабочих регистрах. Чтобы избежать ошибок, можно использовать в качестве рабочих 16 старших регистров общего назначения, имеющих адреса с $10 по $1F.

Последняя форма прямой адресации, применяемая для доступа ко всему объему адресуемой памяти, использует второе слово команды для указания

16-разрядного адреса. При этом способе адресации данные, размещенные в любой точке адресуемой памяти, поступают в РОН или выбираются из них. Есть две особенности, на которые стоит обратить внимание при такой адресации. Первая особенность - опять доступны только 16 старших РОН. Вторая особенность - команды с такой адресацией не реализуются в младших моделях AVR1200. В этих моделях для передачи данных между РОН и набором регистров ввода-вывода используются команды in и out, реализующие прямую адресацию двух регистров.
Последний способ обращения к данным - косвенная адресация. По технической документации на микроконтроллеры AVR видно, что в ней используется пять рисунков для описания этого способа адресации, реализация которого иллюстрируется на рисунке 68. На этом рисунке показана только косвенно-регистровая адресация и не приведены ее варианты с предекрементом и постинкрементом. Основные команды косвенной адресации используют содержимое индексных регистров в качестве адреса для выборки данных. Это похоже на индексную адресацию в большинстве других микроконтроллеров. Это единственный режим, доступный в младших моделях AVR, где для обращения к РОН может использоваться только индексный регистр Z, а РОН и регистры ввода-вывода не образуют общее регистровое пространство.

При обычной косвенно-регистровой адресации содержимое индексного регистра не изменяется при выполнении операции. Для получения эффективного адреса можно использовать положительное смещение, прибавляемое к содержимому индексного регистра. Такой способ адресации называется косвенно-регистровой адресацией со смешением. Смещение может иметь значение от нуля до 63 и прибавляется к величине, хранящейся в индексном регистре. Такой способ адресации наиболее эффективен при обращении к структуре данных, когда смещение указывает на нужный элемент в структуре. Полученный эффективный адрес не сохраняется после операции.

Есть и другие варианты косвенной адресации: косвенно-регистровая с предекрементом и косвенно-регистровая с постинкрементом. При их использовании происходит изменение содержимого индексного регистра в процессе выполнения команды - либо до обращения к памяти (предекремент), либо после (постинкремент). Значительным преимуществом этих команд является возможность организации стека, кроме того они могут служить для индексации элементов в структурах данных. Это позволяет эффективно применять AVR при разработке компиляторов для языков высокого уровня, которые используют локальные переменные.

В технической документации для микрок

Структурные схемы информационных роботов могут быть разделены на две части. Одна из них составляет пульт управления, другая - собственно робот. В последующих схемах это разделение условно обозначается пунктирной вертикальной линией, слева от которой расположена база устройства, справа - устройство собственно робота.

В действительности линия разделения часто является обозначением перехода от одной среды, в которой территориально расположен пункт управления, к другой, в которой функционирует собственно робот. Это и определяет конструктивные решения узлов робота в зависимости от условий эксплуатации, а именно: герметичность, работоспособность при высоких и низких значениях давлений, температур и т. д.

Конструктивно информационный робот представляет собой устройство, часть узлов и систем которого смонтирована на подвижной платформе. В соответствии с этим строятся структурные схемы, включающие обычно три основных устройства: управляющую и исполнительную системы, а также механизм пространственного перемещения. Между пунктом управления (базой) и роботом должны существовать каналы связи, которые в основном решают следующие задачи:

1) передачу в сторону управляющего пункта информации, собранной с помощью робота;

2) передачу управляющей информации с базы на робот;

 

 

17 билет

Состав гибких производственных систем. Современное отечественное машиностроение ориентируется на автоматизацию производства с широким использованием ЭВМ и роботов, внедрение гибкой технологии, позволяющей быстро и эффективно перестраивать технологические процессы на изготовление новых изделий.  

В соответствии с директивами партии и правительства высшие учебные заведения, готовящие специалистов для ведущих отраслей народного хозяйства, должны в кратчайшие сроки превратиться в подлинные технические университеты. Надо усилить фундаментальную подготовку специалистов, предельно сократить сроки насыщения учебного процесса актуальным материалом в области создания и эксплуатациигибких производственных систем, роботов ироботизированных технологических комплексов, систем автоматизированного проектирования, интегрированных технологий на оборудовании спрограммным управлением, новых видов обработки — лазерной, плазменной, с использованием сверхвысоких давлений и др.  

 


Известно, что один станок с числовым программным управлением позволяет высвободить 3—4 рабочих, автоматизированная линия высвобождает до 30, а автоматизированный участок — до 60 человек. Вот почему ныне взят курс на новую технику и технологию. Они способны коренным образом изменить материальную основу производства в металлургии — с помощью метода прямого восстановления железа, плазменной плавки, непрерывной разливки стали в машиностроении — за счетобработки взрывом, лазерной, электрохимической, применения роторной техники, матричной сборки,промышленных роботов... Этот курс подкрепляется конкретными шагами, приоритетным развитием важнейших отраслей.



Но робототехника изменяет не только технологию, она преобразует также психологию инженеров и исследователей. Вот только один пример. Специалисты по автоматическому регулированиюсегодня обычно приспосабливают свои системы управления к существующим машинам, почти полностью оставляя без внимания все вопросы механики. Такая практика зачастую бывает далеко не наилучшим способом решения вопроса. Допустим, что мы хотим заменить работника у станка роботом, который умеет ставить детали, закреплять их и  

Согласно статистике, в промышленности около 75 % всех механически обрабатываемых деталей изготовляется партиями по 50 шт. и менее. Оборудование, на котором изготовляются эти детали, оправдает себя при возможности быстрой переналадки его на выпуск другого типоразмера деталей. Такими свойствами обладает новая, прогрессивная технология обработки деталей при помощи комплексной автоматизации всех операций, выполняемых на быстро-переналаживаемом оборудовании с числовым программным управлением (ЧПУ). Оборудование работает по программе, заложенной в компьютерное устройство. Стоит лишь сменить программу, заложить в магазин обрабатывающего центра (ОЦ) новый набор инструментов, и станок готов к изготовлению новой детали. Подача заготовок и прием готовых деталей производятся при помощи роботов-манипуляторов и транспортных тележек, работающих по программе, заложенной в ЭВМ.  

Эффективным средством решения многих задачкомплексной автоматизации являютсяробототехнические комплексы (РТК), работающие по принципу гибкой безлюдной технологии под управлением ЭВМ. Переход от изолированного использования отдельных роботов, станков счисловым программным управлением (ЧПУ) и другого автоматизированного оборудования к РТК позволяет резко сократить время переналадки производства на выпуск новой продукции, высвободить обслуживающий персонал и обеспечить круглосуточную эксплуатацию оборудования.  

Система связи предназначена для обмена информацией между роботом, человеком итехнологическим оборудованием. Цель такого обмена передача роботу заданий в соответствии с изменяющейся технологией производства, контроль за функционированием робота,диагностика неисправностей, регламентная проверка и настройка подсистем робота и т. п.  

Промышленные РТК можно рассматривать как ядро ГАП, в состав которого могут входить, например, несколько РТУ, автоматизированный склад и обслуживающие их транспортные роботы. Интеграция нескольких ГАП на базе единойсистемы автоматического управления позволяет создать роботизированные заводы-автоматы с гибкой безлюдной технологией.  

Гибкость РТК проявляется также в широком выборе программ движения роботов и оборудования, обеспечивающих требуемый технологический процесс. Поскольку технологические процессы, реализуемые в ГАП, время от времени меняются, то это обстоятельство предъявляет к РТК требование потенциальной гибкости в широком диапазоне технологий, определяемом классом выпускаемой продукции. Важную роль в обеспечении гибкости РТК играет принцип групповой технологии

Во-первых, прокладка и изменение трасс движения, диктуемых гибкой технологией производства, осуществляется достаточно просто. При этом трассы, прокладываемые для робота, могут в случае необходимости использоваться и для электрокаров. Во-вторых, транспортные роботы не являются стационарным оборудованием и не требуют особого рабочего места. Для увеличения коэффициента эффективного использования производственныхплощадей ширина коридора вдоль трассы должна выбираться минимальной с учетом габаритных размеров робота. В-третьих, при одной и той же трассировке Г АП его производительность можно изменять путем регулирования числа запускаемых в эксплуатацию роботов и соответствующей корректировки расписания их работы. В-четвертых, транспортные роботы, получающие питание от бортовых аккумуляторных батарей, экономичнее, чем конвейеры непрерывного действия. Кроме того, они более  


Интеллектуальные пакеты управляющих программ, использующие банки знаний, позволяют автоматизировать процесспрограммирования роботов и другого оборудования РТК непосредственно под заданную технологическую задачу. При этом исходные данные задачи и сам технологический процесс, подлежащий реализации на РТК, могут быть заданы на естественном языке технолога, а не наалгоритмическом языке ЭВМ. По этим данным автоматически строится алгоритмическая модельтехнологического процесса, а по ней собирается рабочий набор программ адаптивного управленияоборудованием РТК, реализующий заданный технологический процесс.  


Компоновка адаптивных РТК весьма разнообразна. Она зависит от технологии, состава оборудования и функциональных возможностей роботов. При использовании РТК в составе ГАП существенное влияние на выбор компоновки оказывает автоматический склад.  

Ответственная роль заготовки. — Этюдыпрогрессивных технологий. — ЭВМ в роли технолога. — Добрые советы новаторов. — Встреча с роботом. — Рождение и перспективыгибких производственных систем  

Таким образом, широкое применение роботовстановится одним из важнейших факторов ускорения технического прогресса, повышения культуры производства. Оно также создает необходимые предпосылки для комплексной автоматизации производства и внедрения автоматизированных, так называемых безлюдных технологий.  

Но научно-техническая революция выдвинула иные требования. Уровень серийности многих традиционно массовых изделии (в том числе даже автомобилей, сельскохозяйственных машин и т. п.) снизился. И вместе с ним стал падать престиж узкоспециализированных станков и автоматов. Частые смены параметров и типов продукции привели к огромным потерям, вызванным необходимостью замены дорогостоящего специализированного оборудования. Но на помощь машиностроителям пришли электроника и вычислительная техника. Обладая преимуществами специальных станков-автоматов, новые станки с ЧПУ достаточно быстро могут быть переналажены на изготовление разнообразных изделий. Оснащение этих станков роботами и создание гибких производственных систем (ГПС) резко подняло производительность труда и создало необходимые предпосылки для внедрения безлюдной технологии.  


 

18 билет

Обычно робот состоит из следующих систем:

информационно-измерительная (сенсорная) система

управляющая система

система связи с человеком или другими роботами

исполнительная (моторная) система

Сенсорная система — это искусственные органы чувств робота. Как и человеческие, предназначены для восприятия и преобразования информации о состоянии внешней среды и самого робота.

В качестве элементов сенсорной системы робота обычно используются телевизионные и оптико-электронные устройства, лазерные и ультразвуковые дальномеры, тактильные и контактные датчики, датчики положения, тахометры, акселерометры, гироскопы и т. п.

 

Управляющая система — это «мозг» робота. Служит для выработки закона управления приводами (двигателями) механизмов исполнительной системы на основе сигналов обратной связи от сенсорной системы, а также для организации общения робота с человеком на том или ином языке. Интеллектуальные способности робота зависят прежде всего от алгоритмического и программного обеспечения его управляющей системы.

Обычно реализуется на базе управляющих ЭВМ, имеющих большой ассортимент входных и выходных преобразователей и каналов связи (от нескольких десятков до нескольких тысяч), по которым, как по нервной системе, могут передаваться дискретные и непрерывные сигналы. Такие ЭВМ строятся в малогабаритном, транспортабельном исполнении и обладают повышенной надежностью.

 

Система связи организует обмен информацией между роботом и человеком или другими роботами. Цель такого обмена — формулировка человеком заданий роботу, организация диалога между человеком и роботом, контроль за функционированием робота, диагностика неисправностей и регламентная проверка робота и т. п.

Обычно информация от человека поступает к роботу через устройство ввода или пульт управления. Если раньше чаще всего использовалось физические воздействия (например, нажатие человеком кнопки), то сейчас все шире применяется речевое общение.

От робота к человеку информация, как правило, передается в форме световых и звуковых сигналов. Носителями этой информации являются табло, цифровые индикаторы, дисплеи, телекамеры и т. п. Можно предположить, что в ближайшем будущем общаться с роботом (и с компьютером вообще) можно будет на естественном человеческом языке.

 

Исполнительная система, определяющая «моторику» робота, т. е. его способности совершать разнообразные движения, служит для отработки управляющих сигналов, формируемых управляющей системой, и воздействия на окружающую среду. Это, например, механические руки (манипуляторы), механические ноги (педипуляторы), синтезаторы речи, графопостроители, и многое другое.

 

 

19 билет

Классификация экспертных систем

 

 

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

По назначению классификацию экспертных систем можно провести следующим образом:

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;

автоматическое управление (регулирование);

обучение пользователей и др.

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.

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.

 

 

Особенности экспертных систем

Особенности экспертных систем, отличающие их от обычных программ, заключаются в том, что они должны обладать следующими качествами.

Компетентностью, а именно:

достигать экспертного уровня решений, т.е. в конкретной предметной области иметь тот же уровень профессионализма, что и эксперты-люди;

быть умелой, т.е. применять знания эффективно и быстро, избегая, как и люди, ненужных вычислений;

иметь адекватную робастность, т.е. способность лишь постепенно снижать качество работы по мере приближения к границам диапазона компетентности или допустимой надёжности данных.

Возможностью к символьным рассуждениям, а именно:

представлять знания в символьном виде;

переформулировать символьные знания. На языке искусственного интеллекта символ – это строка знаков, соответствующая содержанию некоторого понятия. Символы объединяют, чтобы выразить отношения между ними. Когда отношения представлены в экспертной системе они называются символьными структурами.

Глубиной, а именно:

работать в предметной области, содержащей трудные задачи;

использовать сложные правила, т.е. использовать либо сложные конструкции правил, либо большое их количество.

Самосознанием, а именно:

исследовать свои рассуждения, т.е. проверять их правильность;

объяснять свои действия.

Существует ещё одна важная особенность экспертных систем. Если обычные программы разрабатываются так, чтобы каждый раз порождать правильный результат, то экспертные системы разработаны с тем, чтобы вести себя как эксперты. Они, как правило, дают правильные ответы, но иногда, как и люди, способны ошибаться.

 

20 билет

 

В современных системах обработки информации используются цифровые технологии, исключающие бумажный носитель и осуществляющие обмен данными по сети между АРМ технологии предполагают также объединение совместных усилий группы сотрудников над решением какой-либо задачи (т.е. организацию в сети рабочей группы), обмен мнениями в ходе обсуждения в сети какого-либо вопроса в режиме реального времени (телеконференция), оперативный обмен материалами через электронную почту, электронные доски объявлений и т.п. Для подобных систем, охватывающих работу предприятия в целом, получил распространение термин «корпоративные системы управления бизнес-процессами». Для подобных систем характерно использование технологии «клиент-сервер», в том числе и подключение удаленных пользователей через глобальную сеть Internet. He редкость, когда система объединяет в общее информационное пространство более чем 40 тысяч пользователей, размещающихся по разным странам и континентам. Одним из таких примеров может служить компания McDonalds, имеющая свои подразделения по всему миру, в том числе и в России.

 

21 билет

 

При наблюдательном подходе следят за работой эксперта, стараясь не сделать ничего, что могло бы повлиять на работу эксперта при решении задачи. За наблюдением следует этап уточнения, на котором инженер по знаниям совместно с экспертом анализирует запись сеанса работы эксперта, выполненную наблюдателем. Такой подход еще называют анализом протоколов.

При интуитивном подходе в одном случае эксперт выступает как разработчик модели своего поведения при решении задач, во втором как инженер по знаниям изучает литературу и другие источники информации, разрабатывает представление знаний о ПО и затем проверяет их достоверность с экспертами.

Обсуждение задач. Инженер по знаниям подготавливает некоторый набор задач и затем в свободной обстановке обсуждает их с экспертом, стараясь определить, как организованы знания эксперта об этих задачах, какими понятиями и гипотезами по ПО он руководствуется в своей работе, как работает с неполными, неточными либо противоречивыми данными по той или иной задаче.

Описание задачи. Эксперт подготавливает описание типичных задач по ПО. Этот метод очень хорошо работает на задачах диагностического типа.

Анализ задач. Инженер по знаниям подготавливает несколько задач, близких к реальным, и просит эксперта решить их. Цель этого — выявить стратегию, используемую экспертом при решении задачи. Рассуждая вслух, работающие стремятся выделить как можно больше промежуточных шагов решения и проанализировать их.

Оценивание системы. Эксперт анализирует и критически оценивает правила вводимые в базу знаний ЭС, анализирует стратегии выбора правил системой, при решении задач рассматривает обоснованность их применения, постоянно сравнивая их со своими методами решения задач.

Проверка системы. Инженер по знаниям представляет задачи и результаты их решения, выполненные как экспертом, так и прототипом создаваемой системы, другим экспертам. Цель — выявление элементов, вызывающих разногласия.

Кроме выше названных, существует еще целый ряд практических методов, используемых при проектировании базы знаний на каждом этапе.

Полученные от эксперта и из других источников знания необходимо зафиксировать в виде концептуальной базы знаний первого варианта системы. Для этого выполняется следующая спецификация выявленных знаний.

1. Цели и задачи разрабатываемой ЭС.

2. По каждой задаче специфицировать входные данные и что требуется получить в результате решения, стратегии решения, гипотезы, которые используются в процессе решения.

3. Специфицировать объекты (события) ПО, отношения и атрибуты.

4. Специфицировать причинно-следственные, родовидовые отношения, отношения типа часть—целое.

5. По каждой задаче классифицировать знания на необходимые для получения решения и необходимые для обоснования полученного решения.

Отметим, что процесс концептуализации знаний — итерационный процесс.

После того, как концептуальные знания выявлены, выполняется процесс их формализации. В результате получают формальное описание БЗ. Для этого инженер по знаниям, консультируясь с экспертами, выбирает модель представления знаний, соответствующую рассматриваемой проблеме, и оболочку ЭС, поддерживающую эту модель. На входном языке системы выполняется описание концептуальных знаний. Однако полученная на этом этапе БЗ не гарантирует работоспособность системы (первый вариант является макетом будущей системы), поскольку обязательно будут иметь место различные несоответствия: между какими-либо правилами и стратегией управления процессом получения решения, между структурами данных. Эти противоречия и несоответствия должны быть устранены.

На стадии отладки и тестирования полученного прототипа будущей системы выполняется проверка его работоспособности на разнородных примерах. Оценить работу ЭС трудно, так как в подавляющем большинстве случаев не существует формального способа доказательства полученного системой решения. Кроме того, часто пользователю требуются не самые точные решения, а наиболее полезные с его точки зрения. Поэтому при проектировании системы необходимо учитывать интересы будущих пользователей и включать их как экспертов в процессе проектирования системы. Далее, с ростом объема базы знаний (когда число правил достигает нескольких сотен) добавление новых правил или исправление существующих зачастую приводит к появлению новых ошибок, число которых сравнимо с устраняемыми ошибками. Отладка и тестирование выполняются с использованием контрольного набора задач, который желательно «прогонять» после каждого вносимого важного изменения в БЗ и в стратегии управления процессом решения задач. Помимо отладки на контрольном наборе задач используется прием регистрации используемых правил, которые приводят к конкретным заключениям. Затем выполняется анализ результатов регистрации. Неиспользуемые правила указывают либо на неверные предпосылки в правилах, либо на ошибки в используемых стратегиях управления процессом решения задач.

В процессе проектирования и создания ЭС в нее постоянно вносят различные изменения для ее отладки и усовершенствования. Это — итерационный процесс, в результате которого и должна быть получена промышленная версия ЭС.

Если окажется, что многократные внесения изменений и усовершенствований не приводят к улучшению работы ЭС, то это говорит о необходимости пересмотра структуры и состава знаний в базе, стратегий управления процессом решения задач

 

 



Поделиться:




Поиск по сайту

©2015-2024 poisk-ru.ru
Все права принадлежать их авторам. Данный сайт не претендует на авторства, а предоставляет бесплатное использование.
Дата создания страницы: 2016-04-27 Нарушение авторских прав и Нарушение персональных данных


Поиск по сайту: