Страница 65

Страница 65: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем

Стратегия репертуарных решеток направлена на преодоление когнитивной защиты эксперта. Механизм преодоления основан на выявлении его личностных конструктов. Каждый конструкт описывается некоторой совокупностью шкал, а каждая шкала образуется оппозицией свойств.

Наиболее эффективный способ выявления противоположных свойств — предъявление эксперту триад семантически связанных событий с предложением назвать свойство, отличающее одно событие от двух других [Kelly, 1955]. На следующем шаге эксперту предлагается назвать противоположное свойство. Таким способом выявляются элементы множества личностных психологических конструктов конкретного эксперта.

С другой стороны, свойства, различающие события, — это те свойства, которые влияют на формирование решения. Так как при этом не ставится задача выявления когнитивной организации индивидуального сознания эксперта, то описанная процедура используется для формирования базиса свойств области, а не для построения личностных конструктов. Пополнение базиса свойств области осуществляется путем повторения этой процедуры с другими триадами.

Пример 4.9

Например, эксперту в области представления знаний предъявляется триада понятий, описывающих способы представления: семантические сети, фреймьСсистемы продукций. Эксперту предлагается ответить на следующие вопросы:

Какой из указанных способов представления отличается от двух других?

системы продукций;

Какое свойство отличает системы продукций от семантических сетей и фреймов? легкость описания динамики;

Назовите противоположное свойство свойству «легкость описания динамики»? трудность описания динамики;

Дайте имя свойству, имеющему значения «легкость описания динамики» и «трудность описания динамики»?

возможность описания динамики.

В результате формируется шкала с именем «возможность описания динамики» и со значением «легкость описания динамики» для объекта «системы продукций»; «трудность описания динамики» для объектов «семантические сети» и «фреймы».

Предлагая эксперту аналогичные вопросы об отличии семантических сетей от систем продукций и фреймов, можно выявить и другие свойства базиса области.

Еще один пример — выявление каузальных знаний о предметной области. К каузальным знаниям о предметной области в соответствии с работой [Поспелов, 1986] относятся:

• связи между следствиями и необходимыми и достаточными причинами;

• связи между следствиями и достаточными причинами;

• связи между следствиями и необходимыми со-причинами; связи между следствиями и возможными со-причинами.

Будем понимать каузальные знания несколько шире, включив в рассмотрение, кроме связей событий настоящего с будущим и событий прошлого с настоящим, и связи между событиями настоящего. В соответствии с этим отнесем к каузальным знаниям все типы сообщений из табл. 4.6.

Тогда задача выявления каузальных знаний сведется к установлениюхоответ-ствия между множеством типов сообщений и множеством отношений R,—R17, то есть к поиску отображения Т в R. Для поиска этого отображения используется стратегия выявления сходства [Осипов, 1989]. Она основана на выявлении в интерактивном режиме алгебраических свойств сообщений Т; (таких как симметричность — ассимметричность, рефлексивность — иррефлексивность и других) и появлении на основании этого гипотез о принадлежности сообщений тем или иным отношениям Rk (именно эти свойства оказываются нужными при работе механизма рассуждений).

Пример 4.10

Например, относительно двух событий: «рост заработной платы» и «повышение уровня жизни» эксперт сообщил, что «рост заработной платы» обычно сопровождается «повышением уровня жизни». Тогда возникают вопросы:

а) повышение уровня жизни всегда сопровождается ростом заработной платы?

б) повышение уровня жизни обычно сопровождается ростом заработной платы?

в) повышение уровня жизни может сопровождаться ростом заработной платы?

Ответ эксперта а) будет свидетельствовать о том, что исходное сообщение относится к типу Т2 табл. 4.6; ответ в) — исходное сообщение относится к типу Т10 той же таблицы. Далее появляются гипотезы о том, что сообщение эксперта интерпретируется отношением R2 или R10 в зависимости от ответа а) или в). Повышение степени достоверности такой гипотезы возможно при использовании стратегии подтверждения сходства [Осипов, 1989J.

Стратегия подтверждения сходства является комбинированной, основанной на взаимодействии стратегий разбиения на ступени и выявления сходства, а также на анализе свойств событий (если они определены).

Например, в результате работы стратегии выявления сходства установлена принадлежность предыдущего примера отношению R2. На основании определения отношения R2 для всякого свойства первого события найдется единственное свойство второго события, и наоборот, так что область значения свойства первого события является подобластью области значений соответствующего свойства второго события. В случае выполнения этого условия гипотеза о принадлежности предыдущего примера отношению R2 считается достоверным утверждением, в противном случае запускается стратегия разбиения на ступени с целью выявления новых свойств событий, для которых было бы верно это условие. Если, несмотря на это, условие достоверности не выполняется, то статус гипотезы сохраняется, однако в базе знаний системы появляется информация о некорректности соответствующей связи между событиями. Эта информация ограничивает возможность использования построенной связи, например, с точки зрения механизма наследования свойств. При работе стратегий выявления и подтверждения сходства сценарий работы называется системой.

Моделирование рассуждений в системе MIR

Введем следующие обозначения:

• О — опрос признаков из множества S;

• П — порождение множества гипотез Г;

Базы знаний интеллектуальных систем

Базы знаний интеллектуальных систем

Обсуждение Базы знаний интеллектуальных систем

Комментарии, рецензии и отзывы

Страница 65: Базы знаний интеллектуальных систем, Автор неизвестен, 2001 читать онлайн, скачать pdf, djvu, fb2 скачать на телефон Учебник для технических вузов по входящим в различные дисциплины вопросам разработки интеллектуальных систем