Знания в системах ИИ

1.  В чем отличие знаний от данных.

Информация (данные) явл-ся неотъемлемой  частью материального мира, характериз-его его упорядоченность или структуру в мире, обусловлена их способностью распознавать стр-ру окружающего мира и использовать рез-т распознавания (знаний о мире). Знания – это информация, воспринятая из внешнего мира. Знание субъективно. Знание уникально, и обмен знаниями м/у индивидами не происходит без потерь, в отличие от данных, в кот. закодирована  информация  и кот. м. передаваться без потерь. Знание передается посредством к-л метода представления знаний, типичным естественным языком.

Отличаются:

-  знания более структурированы;

-  в знаниях наибольшее зн-ие имеют не атомарные эл-ты знаний, а взаимосвязи м/у ними;

-  знания более самоинтерпритируемые, чем данные, т.е. в знаниях содержится информация о том,  как их использовать;

-  знания активны, в отличие от пассивных данных, т.е. м. порождать действия системы, использующей их.

2.  Каковы два основных направления исследований в ИИ

1.  Нейронные сети.

Идея.  «Единственный объект, способный мыслить – это человеческий мир»; 10²¹ нейронов в мозгу, кот. связаны м/у собой. Розенблед, Мак-Каллок – 1936 – 1965 модель percepton  

                                                                                                                        

Модель перцетона:

каж.  точка предыдущего слоя связана со всеми    точками  данного слоя                                                                           

1 слой               2 слой

Распределенная ВС. Индексирование БД. Это синтаксические системы, основанные на формальном подходе. (Модель нервных  цепей).

2.  Семантические модели.

Идея.  Противоположная нейронной идеологии: «не имеет зн-ия, как устроено вычислительное устройство, главное чтобы на заданные входные действия оно реагировало как чел. мозг » - концепция «черного ящика».

Тезис Тьюринга, кот. определил семантический подход (ф-ии мозга).

Языки: Lisp, Fortran.

3.  Приведите примеры нечетких знаний.

а)

Старый

Молодой б) Пусть S – множество людей. Пусть «высокий» - нечетное подмножество S, кот. ответит на вопрос: «какой человек X явл-ся высоким?». Каж. человеку из области наследования нужно назначить степень принадлежности к нечетному подмножеству «высокий». Для этого используем ф-ию принадлежности, основанную на росте человека:

0, если рост(х)<5 футов;

Высокий(х)=   (рост(х) – 5ft)/2ft, если 5 футов<= рост(х) <=7 футов;        

1, если  рост(х) > 7 футов.

Графически:

4.  Приведите пример, характеризующий поверхностные и глубинные знания.

Поверхностные знания:

-  я знаю, что на авиазаводе в цехе собирают самолеты;

-  y = a₀x₀ + a₁(x₀*2) + a₂(x₀*3) + . . .           

Глубинные знания:

-  я знаю как, с помощью чего  собирается самолет;

-                                      

y = e^hx

5. В чем отличие процедурных знаний от декларированных? Приведите примеры.

Процедурные знания – хранят информацию о том, как надо действовать, чтобы получить нужный результат. Декларированные знания – хранят в себе информацию о том, над чем  надо выполнить эти действия.

Чтобы собрать самолет необходимо скрепить его основные части (проц. знания), для его сбора необходимы крылья, носовая часть, хвостовая и т.п. и их нужно соединить (декларир. знания).

Различие между декларативным и процедурным предпочтением в том, что последнее определяет не только логические связи между головой предложения и целями в его теле, но еще и порядок в котором эти цели обрабатываются.

6. Охарактеризуйте морфологический, синтаксический, семантический и прагматический анализы в естественных языковых интерфейсах.

a)  Морфологический анализ – анализ слова в предложении.

b)  Семантический анализ – распознавание смысла в составных частях предложения на основе некоторой предметно - ориентированной БЗ.

c)  Синтаксический анализ – анализ распознавания структуры предложения.

d)  Прагматический анализ – анализ смысла предложения в реальном контексте на основе собственной БЗ.

7. В чем разница интенсионала и экстенсионала. Пример.

Интенсионал – способствует связи с выделением закономерностей.

Экстенсионал – способ перечисления фактографических сторон (описание на уровне данных)

Пр. : объект (философия): 1. Высокий уровень

2. Примитивный

8. Построить фрейм для следующего примера: “Пингвин и синица- птицы , однако пингвин не умеет летать , о умеет плавать и живет в Антарктиде”.

Птица                                           пингвин                                        синица