Реферат на тему:


Воспользуйтесь поиском к примеру Реферат        Грубый поиск Точный поиск






Загрузка...
Знание в системах общения

Реферат по курсу "Лингвистическое обеспечение интеллектуальных систем" по ИИ триместр

Знание в системах общения

Содержание

Роль знания в системах общения

последнее время становятся все более интенсивные попытки реализации процесса общения с помощью ЭВМ. В связи с этим разрабатываются так называемые системы общения.

Системы общения - это класс систем искусственного интеллекта, ориентированных не только на решение некоторой интеллектуальной задачи, но и на общение с так называемым неподготовленным, или конечным, пользователем, осуществляется при решения этой задачи. Проблема общения возникла как результат стремления устранить барьер, существующей между пользователем и ЭВМ в виде искусственных языков для внутреннего представления информации и программирования.

Существует два основных вида общения: одностороннее, когда машина воспринимает инструкции естественном языке и реагирует на них соответствующим образом, и двустороннее, что представляет собой диалог между пользователем и ЭВМ. Если одностороннее общение направлено главным образом на создание определенных удобств для пользователя, расширяя его возможности использования ЭВМ, то диалог представляет собой также расширение возможностей машины. То есть в диалоге происходит интеграция естественного интеллекта человека и искусственного интеллекта машины. В таких условиях появляется возможность решать более сложные задачи, применять гибкие и эффективные средства их решения. Одним из основных средств, обеспечивающих возможность общения с ЭВМ на естественном языке, есть знания, которые представлены в системах искусственного интеллекта в формализованном виде.

В связи с необходимостью совершенствования средств формального представления знаний в системе, возникает необходимость теоретического осмысления аспектов этой проблемы. В этом разделе мы собираемся рассмотреть лингвистические и психологические аспекты знания как одной из основных составляющих частей систем ИИ. Первый вопрос, на который необходимо ответить, - это вопрос о том, какую роль играет знание в системах ИИ вообще и в системах общения в частности.

В общем виде ответ на этот вопрос заключается в том, что знание обеспечивает выполнение системами данного класса интеллектуальных функций, что и отличает их от других "неинтеллектуальных" систем.

В чем же это конкретно выражается

Для ответа на этот вопрос рассмотрим некоторые особенности процесса решения задач в системах ИИ. Всю множество автоматизированных систем можно разделить на два основных класса: вычислительные и неисчисляемые. Системы искусственного интеллекта относятся к Неисчисляемые класса. Характерной особенностью вычислительных систем является то, что для задач, решаемых с их помощью, обычно существует некий принцип решения или математическая модель, которую всегда можно реализовать с помощью определенного детерминированного алгоритма, или программы.

Для задач, которые решают системы ИИ, такого заранее определенного алгоритма не существует, поскольку это задачи творческие, эвристические. Поэтому основная цель систем ИИ состоит именно в нахождении принципа решения или алгоритма. В современных системах ИИ, несмотря на разногласия между ними в зависимости от их назначения, области и других факторов, можно определить некую общую схему функционирования. Она состоит из трех основных компонентов: исходных данных, операций, применяемых к этим данным, системы управления.

В общем виде решение некоторой задачи в системе ИИ состоит в том, что к исходной базе данных на основе определенных правил применяются операции, приводящие к изменению состояния базы данных, пока какой-то из этих сословий не будет удовлетворять условиям данной задачи .

Основной механизм такого решения заключается в выборе необходимых правил и реализуется в системе управления. Задача управления состоит в том, чтобы на основе информации, имеющейся в наличии, выбирать правила, ведущие к цели. Для этого нужно использовать некоторую информацию, относящуюся к области задачи, решается. Но характерной особенностью этих задач является то, что необходимая информация либо отсутствует, либо минимально. И эффективность системы возрастает в том случае, когда она имеет необходимый объем информации о задаче, которая решается. В качестве такой информации выступает знание, специально формируется в системе. Чем эксплицитно и точными являются знания, которые применяются, тем в большей степени снимается неоднозначность в выборе правил и тем непосредственнее система подходит к решению. В данном процессе происходит преобразование алгоритмов, производятся на начальных и промежуточных этапах, на детерминированный алгоритм, выполнение которого приводит к нужному результату. Это и есть нахождением решения. Алгоритмы первого типа характеризуются тем, что их элементы (или некоторые из них) не определены с необходимой степени однозначности, в результате чего возникает необходимость дальнейшего уточнения и детализации. Такие алгоритмы называют планами.

Результатом их детализации является детерминированный, или строгий, алгоритм. Существует мнение, что процесс преобразования плана на алгоритм является одним из существенных критериев, позволяющих отличать "интеллектуальные" системы от "неинтеллектуальных".

Любой план можно считать частично свернутым текстом, где степень "свернутости" зависит от степени его формализованности. Свернутость выражается в том, что в плане не приводятся все звенья процесса решения задачи, а лишь некоторые наиболее существенные и необходимые. Поэтому в отличие от программы, фактически определенным механизмом, стандартное функционирование которого всегда приводит к получению некоторого результата, план является лишь общим руководством. Для того, чтобы он превратился в конкретное руководство для машины, необходимо преобразование, которое заключается в его развертывании за счет уточнения и детализации, экспликации недостающих элементов, установление связей и отношений. А для этого нужно моделирования понимания, основанный на преобразовании знания. Поэтому, определяя системы ИИ, часто говорят о них, как о понимающие системы.

Знание, о котором до сих пор шла речь, представляет собой знания об определенной предметной области и часто называется "модель мира". Хотя данный вид знания в системах общения является также основным средством понимания, здесь требуется еще и дополнительное знание. Это - знание о языке. Оно необходимо для перевода вопрос с естественного языка на язык внутреннего представления в системе и наоборот. Комплекс лингвистических средств, обеспечивающих такой перевод, обычно называется лингвистическим процессором.

Таким образом, в системах общения применяются два вида знания: знание о мире и лингвистическое знание. Дополняя друг друга, они обеспечивают возможность перевода вопросов с естественного языка и их понимание. Знание в системе должны быть представлены в виде, удобном для их использования в формализованных процедурах. Существуют различные средства такого представления.

Способы представления знаний о мире

В общем виде под знаниями, используемых в системах ИИ, обычно понимают особым образом организованные данные, понятия, сведения, образуют базу знаний. По определению Л.Т. Кузина - "это сведения, отражающие закономерности, существующие в предметной области, и позволяют выводить новые факты, имеющие место в данном состоянии проблемного среды, но не зафиксированы в базе данных, а также прогнозировать потенциально возможные состояния".

Чтобы знания можно было эффективно использовать

Загрузка...

Страницы: 1 2 3 4