Формальные логические модели

Вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность фактов и убеждений, которые представляются как формулы в некоторой логике.

Знания отображают как совокупность логических формул, а получение новых (генерация) знаний сводится к реализации процедур логического вывода.

В основе логических моделей представления знаний находится понятие формальной теории. Понятие задается кортежем:

S = < B, F, A, R >,

B – смежное множество базовых символов.

F – множество, называемое формулами.

R – выделение подмножеств.

А – конечное множество отношений между формулами, называемое правилом вывода.

Достоинства логических моделей представления знаний:

1. В качестве фундамента используется классический аппарат математической логики. Методы аппарата глубоко изучены и формально обоснованы.

2. Существуют достаточно эффективные процедуры вывода, в том числе реализованные на языке логического программирования – PROLOG.

3. В базах знаний рационально хранить лишь множество аксиом, а все остальные знания получать путем логического вывода.

Лекция № 5 ИИС

Искусственные нейронные сети

Особенностью интеллектуальных систем является способность решать слабоструктурированные и плохо формализованные задачи. Указанная способность основана на применении различных методов моделирования рассуждений для обработки символьной информации. Традиционным подходом с механизмом рассуждения является использование дедуктивного логического вывода на правилах, которые применяются в системах продукционного и логического типа. При подобном подходе необходимо заранее сформулировать весь набор закономерностей, которые описывают предметную область. Альтернативный подход основан на концепции обучения по примерам (CBR – cased based reasoning). В этом случае не требуется знать обо всех закономерностях данной системы. Однако необходимо располагать достаточным количеством примеров для настройки разрабатываемой адаптивной системы, которая после обучения будет способна получать требуемые результаты с определенной степенью достоверностью. В качестве таких адаптивных систем применяются искусственные нейронные сети.