Upload
arsenio-little
View
44
Download
4
Embed Size (px)
DESCRIPTION
Znalostné systémy. Riešenie úloh a využívanie znalostí Ing. Július Štuller Ústav informatiky A V ČR. Príklad: „Lišiak“. Príklad: „Lišiak“. Príklad: „Lišiak“. Šachy. Šachy. Počiatočný stav C i eľový stav: Výhra bieleho Výhra čierneho Remíza - PowerPoint PPT Presentation
Citation preview
Znalostné systémy
Riešenie úloh a využívanie znalostí
Ing. Július Štuller
Ústav informatiky AV ČR
23. februára 2006 Znalostné systémy 2
Príklad: „Lišiak“
23. februára 2006 Znalostné systémy 3
Príklad: „Lišiak“
1 2 3
4 5 6
7 8
23. februára 2006 Znalostné systémy 4
Príklad: „Lišiak“
1 2 3
8 4
7 6 5
23. februára 2006 Znalostné systémy 5
Šachy
23. februára 2006 Znalostné systémy 6
Šachy
Počiatočný stav Cieľový stav:
Výhra bieleho Výhra čierneho Remíza
(nie explicitne, ale tzv. cieľovou podmienkou) Okamžitý stav
23. februára 2006 Znalostné systémy 7
Inteligentné systémy
Dôležitý rys:
Schopnosť vytvárať si vnútorný (strojový) model prostredia (sveta)
a pracovať s ním.
23. februára 2006 Znalostné systémy 8
Systémy umelej inteligencie
Nech je daný počiatočný (východzí) model prostredia a požadovaný koncový model.
Úlohou systémov umelej inteligencie jehľadať vhodnú postupnosť akcií, pomocou ktorých je možné prejsť od počiatočného modelu k cieľovému.
Takúto postupnosť nazývame plánom.
23. februára 2006 Znalostné systémy 9
Metódy riešenia úloh
~ Metódy vytvárania plánov.
(Problem solving) Každému modelu odpovedá stav prostredia Množina všetkých stavov: stavový priestor Prechody medzi modelmi odpovedajú
prechodom medzi stavmi.
23. februára 2006 Znalostné systémy 10
Stavový priestor
Dá sa reprezentovať orientovaným grafom. Uzol reprezentuje stav Orientovaná hrana prechod medzi stavmi.
Riešenie úloh: nájdenie prijateľnej cesty v orientovanom grafe medzi uzlom počiatočného stavu a uzlom cieľového stavu
grafu stavového priestoru.
23. februára 2006 Znalostné systémy 11
Cieľový stav
môže ich byť obecne viac (šachy) nemusí byť popísaný explicitne
(~ podmienkami, ktoré má spĺňať … šachy)
23. februára 2006 Znalostné systémy 12
Precíznejšia formulácia
Označme S konečnú množinu stavov si
s0 počiatočný stav
O konečnú množinu operátorov oj
- reprezentujúcich prechody medzi stavmi s1 = o1 (s0)
s2 = o2 (s1)
sn = on (sn-1)
23. februára 2006 Znalostné systémy 13
Stavový priestor
(každý operátor je parciálnym zobrazením S do S :
oj : S -> S) Usporiadanú dvojicu (S, O) nazveme
stavový priestor a budeme značiť
S = (S, O)
23. februára 2006 Znalostné systémy 14
Úloha
Úloha U nad stavovým priestorom S je dvojica U = ( s0, C), kde
s0 je počiatočný stav C je množina cieľových stavov (C S)
23. februára 2006 Znalostné systémy 15
Plán pre danú úlohu
~ riešenie úlohy U Je postupnosť operátorov P = (o1, o2, …, on)
že k nej existujú stavy (s1, s2, …, sn) , také že s1 = o1 (s0)
s2 = o2 (s1) … sn = on (sn-1), sn C
23. februára 2006 Znalostné systémy 16
Riadiaca stratégia
Procesy tvorby plánov ( ~ riešenia úloh) podľa určitej stratégie realizujú sa pomocou algoritmov riešenia úloh
23. februára 2006 Znalostné systémy 17
Produkčný systém
Je definovaný: súborom produkčných pravidiel bázou dát riadiacou stratégiou
ktorá určuje, aké pravidlá sa majú aplikovať na bázu.
23. februára 2006 Znalostné systémy 18
Báza dát
Popisuje aktuálny stav riešenej úlohy
( model riešenej úlohy;
dáta o riešenej úlohe) časť baze dát ( BD ) môže byť trvalá
(trvalo platné skutočnosti) časť zachycovať aktuálne platné údaje v danom
okamihu činnosti produkčného systému
(pracovná pamäť)
23. februára 2006 Znalostné systémy 19
BD
Môže byť vhodným spôsobom členená
23. februára 2006 Znalostné systémy 20
Produkčné pravidlá
Tvar
situácia - > akcia
(Ak nastane v báze dát situácia S ,
vykonaj akciu A ) Produkčný systém pracuje v cykloch:
rozpoznaj situáciu - > vykonaj akciu
23. februára 2006 Znalostné systémy 21
Produkčné pravidlá
Cieľ akcie:
( ~ cieľ prevedenia určitého pravidla ) previesť operáciu nad BD a zmeniť obsah BD .
(Produkčné pravidlá odpovedajú operátorom oj môžu byť reprezentované
hranou grafu stavového priestoru ).
23. februára 2006 Znalostné systémy 22
Riadiaci mechanizmus
Určuje ako a v akom poradí použiť pravidlá na BD
Rozlišujeme: Priamy režim (od počiatočného stavu
k niektorému zo stavov cieľových) Spätný ( od cieľa/cieľov k počiatočnému … )
23. februára 2006 Znalostné systémy 23
Riadiaci mechanizmus
Priamy režim = stratégia riadená dátami( data driven strategy )
Spätný = stratégia riadená cieľom( goal driven strategy… )
Je možná i ich kombinácia …
23. februára 2006 Znalostné systémy 24
Príklad: „Lišiak“
23. februára 2006 Znalostné systémy 25
Príklad: „Lišiak“
1 2 3
4 5 6
7 8
23. februára 2006 Znalostné systémy 26
Príklad: „Lišiak“
1 2 3
8 4
7 6 5
23. februára 2006 Znalostné systémy 27
Príklad: „Lišiak“
Produkčné pravidlá:1. Cieľový stav -> STOP2. Prázdne pole nie je u horného okraja
-> pohni prázdnym polom smerom hore3. Prázdne pole nie je u pravého okraja
-> pohni prázdnym polom smerom doprava4. Prázdne pole nie je u dolného okraja
-> pohni prázdnym polom smerom dole5. Prázdne pole nie je u ľavého okraja
-> pohni prázdnym polom smerom doľava
23. februára 2006 Znalostné systémy 28
Príklad: „Lišiak“
Riadiaca stratégia: Skúšaj použiť pravidlá v danom poradí Nedovoľ cykly v použití pravidiel Zastav, ak je dosiahnutý cieľ.
23. februára 2006 Znalostné systémy 29
Šachy
Produkčné pravidlá: Pravidlá pre ťahy rôznymi figúrami V každom stave existuje obyčajne
väčší počet možných ťahov Podľa
dlhodobejšej koncepcie alebo stratégie hráča
Naviac:
23. februára 2006 Znalostné systémy 30
Šachy
V každom nepárnom ťahu sa hrá podľa stratégie bieleho hráča
V každom párnom podľa stratégie čierneho Každý z nich (pokiaľ nehrajú na remízu …) má
inú (disjunktnú) podmnožinu cielových stavov.
23. februára 2006 Znalostné systémy 31
Zobecnenie
Úlohy Umelo vymyslené Presne formulovane Dobre štruktúrované
(Obecne) Definovanie stavového priestoru, prípadne produkčného systému môže byť veľmi zložité … ( strojové NLP … )
23. februára 2006 Znalostné systémy 32
Nejednoznačnosť
Voľba elementov stavového priestoru: stavy prechody medzi nimi počiatočné stavy cieľové stavy
Prípadne vhodného produkčného systému nie je jednoznačná úloha …
23. februára 2006 Znalostné systémy 33
Kompromis
Obecne platí čím jednoduchšie stavy (štruktúra), tým zložitejšie ( ~ menej obecné) pravidlá
( ~ väčšie časové nároky na realizáciu prechodu medzi stavmi)
a naopak: čím obecnejšie pravidlá, tým väčšie množstvo stavov …
( ~ rozsiahlejší stavový priestor k prehľadávaniu)
23. februára 2006 Znalostné systémy 34
Nedeterminizmus
Riešenie úloh môže mať nedeterministický charakter,
pokiaľ nie je definované poradie pravidiel, ak ich je možné aplikovať viac v danom stave …
Konfliktná množina pravidiel