• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Чому потрібний гібридний підхід -3

Чому потрібний гібридний підхід -2

Чому потрібний гібридний підхід -1

Нейрокібернетичний

Логічний

Два підходи до побудови ШІ

- Моделювання логічного (вербального)

мислення

- Різні моделі подання знань

- Різні методи логічного виводу

- Різні методи формалізації знань

- Моделювання процесів асоціативної

обробки інформації нейронними мережами

- Різні види структур штучних нейронних мереж

- Різні парадигми навчання

• Гідності логічного підходу

a) Відносно легка взаємодія між роботом і людиною;

b) Можливість програмування поведінки робота

• Недоліки логічного підходу

a) Він може бути використаний тільки у випадку відомого і детермінованого оточення

b) Він не орієнтований на сприйняття візуальних образів і тому дуже важко використовувати реальні об'єкти оточення для взаємодії з роботом

• Гідності нейрокібернетичного підходу:

- Здатність сприймати образи з оточення

- Здатність навчатися поведінці в незнайомому середовищі

• Недоліки нейрокібернетичного підходу:

- Важко програмувати поведінку

- Важко спілкуватися з роботом природньою мовою

• Гібридний підхід заснований на різних парадигмах, зокрема, на нейронних мережах і правилах або семантичних мережах або фреймах

• Гібридний підхід має переваги обох підходів і не має їхніх недоліків

Два види мислення в людини

• Образне (асоціативне)

• Логічне (вербальне)

• Мозок (розум) – їх комбінація

• Необхідна гібридизація двох підходів до ШІ

Два рівні подання й обробки знань

Вербальне (логічне) мислення

Асоціативне мислення

Образи (сигнали)

Керуючі сигнали

Свідомість

Підсвідомість

Знаки

Образи

Визначення 1. Система обробки знань (СОЗ) містить базу знань (у загальному випадку, скінчену множину баз знань), машину виводу (інтерпретатор), систему керування знаннями, систему спілкування і взаємодії та інтерфейс із користувачами й/або зовнішнім середовищем. Найістотніші ознаки компонент СОЗ:

§ база знань є машинною формою подання моделей предметних областей скінченого обсягу й довільної складності:

o ізоморфних зв'язкам і відношенням між предметами і явищами деякого фрагмента дійсності,

o нейтральних до вирішуємих задач,

o відкритих для аналізу, доповнень, змін,

o готових для ефективної цілеспрямованої активізації й застосування до даних в процесі рішення задач;

§ машина виводу:

o формує й здійснює процес рішення задач, застосовуючи знання до даних,

o формує результат, що є наслідком цього процесу,

o підтримує функції системи керування знаннями, системи спілкування й взаємодії та інтерфейсу;

§ система керування знаннями:

o управляє процесом рішення задач, формуючи завдання машині виводу цілеспрямованою активізацією знань,

o виконує завдання машини виводу, завдання системи спілкування й взаємодії, і повертає отримані результати;

§ система спілкування й взаємодії здійснює в діалозі з користувачами й/або зовнішнім середовищем:

o контроль і діагностику машини виводу;

o редагування, накопичення знань,

o відпрацювання й верифікацію баз знань, представлених у мові подання знань,

o постановку й рішення задач,

o пояснення результатів;

o навчання користувачів можливостям і технології використання СОЗ для рішення проблем, знанням предметної області;

§ інтерфейс здійснює двоспрямований переклад між мовою подання знань і мовою (мовами) користувачів й/або зовнішнього середовища вхідних і вихідних повідомлень системи спілкування й взаємодії.

Поділ СОЗ на компоненти певною мірою умовний, оскільки вся система може бути виконана як інтегроване середовище розробки й застосування СОЗ, у якій функції одних компонентів включають функції інших, аж до рекурсивної вкладеності. Конкретні СОЗ можуть відрізнятись складом компонентів, набором їхніх функцій, рівнем розвитку функцій, врахуванням проблем предметної області, мовою подання знань, механізмами виводу, розмаїтістю джерел і механізмів вилучення, формування знань, реалізацією й іншими ознаками.

Сукупність істотних ознак СОЗ, наведених у визначенні 1, їхній склад, структура і смисл для конкретних систем відповідають споживчим ознакам цих систем.

Ключовимив цьому визначенні є поняття бази знань і гіпотеза про необхідність підлеглого положення комп'ютерів відносно людини при постановці й рішенні задач.

Останнє обґрунтовано положенням: "штучний інтелект займається розробкою машин, які були б більше - а не менш - слухняні, і більш - а не менш керовані. Розвиток техніки веде до того, що світ навколо нас стає усе більш складним і незбагненним, і якщо так буде тривати й надалі, то неминуче призведе до катастрофи. ШІ шукає способи повернути цей процес назад і повернути техніку на належне їй місце - слухняного й у той же час проникливого помічника людства".

Необхідність лідируючого положення людини обґрунтовується й тим, що сучасному комп'ютеру не під силу замінити людей при рішенні проблем, з якими, окрім дедуктивних, "зв'язані різного роду (високорівневі) виводи, для більшості з яких ще не отримані алгоритми їхньої автоматизації". Цього можна досягти лише доданням комп’ютерним системам все більшої людиноподібності не лише в їхніх зовнішніх проявах, але й у внутрішніх інформаційних процесах, зробивши їх легко доступними для розуміння й керування.

Наступне упорядковує різновиди СОЗ до деякого рівня деталізації.

Системи обробки знань:

§ По готовності до використання

o Розробницького типу

§ Підтримки постановки й рішення проблем з побудовою моделей

§ Орієнтовані на проектування різновиду прикладної системи

· експертних систем

· планування дій роботів

· управління рухомими об’єктами

· багатоагентних систем

· інших різновидів систем

o Прикладні системи

§ Експертні системи

§ Управління роботів, рухомих об’єктів

§ Багатоагентні системи

§ Інші різновиди прикладних систем

§ За складом і функціям компонент

§ По моделі представлення знань:

o символьні (фрейми, продукції, семантичні мережі, евристичні, змішані),

o нейроподібні,

o гібридні

§ За мовою представлення знань

§ За реалізацією мови представлення знань і/або компонент СОЗ

o Програмні:

§ Мовою високого рівня

§ Мовою надвисокого рівня (ЛІСП, Пролог)

o З апаратною підтримкою мови високого, надвисокого рівня, представлення знань

§ Архітектура й структура процесора орієнтовані на мову

§ Реконфігуровані структури

§ Багатопроцесорні структури

Читайте також:

1. III етап. Системний підхід
2. IV етап. Ситуаційний підхід
3. Аксіологічний підхід до вивчення педагогічних явищ.
4. Алфавітний підхід до вимірювання кількості інформації.
5. Асимптотичний підхід до порівняння оцінок
6. Багатоаспектний підхід до прийняття управлінськихрішень
7. Багаторівневий підхід. Протокол. Інтерфейс. Стек протоколів.
8. Витратний підхід
9. Віковий підхід і взаємодія різних рівнів соціального досвіду в діяльності різновікових дитячих об’єднань. Функції різновікової групи.
10. Гібридний підхід
11. Глобалітсика і глобальний підхід у науці
12. Даний підхід передбачає, що покупець не заплатить за об»єкт суму, більшу вартості відомої йому власності, що має таку ж корисність.

Переглядів: 639