Языки Представления Знаний Курсовая

Уважаемый гость, на данной странице Вам доступен материал по теме: Языки Представления Знаний Курсовая. Скачивание возможно на компьютер и телефон через торрент, а также сервер загрузок по ссылке ниже. Рекомендуем также другие статьи из категории «Инструкции».

Языки Представления Знаний Курсовая.rar
Закачек 3602
Средняя скорость 2119 Kb/s

Языки представления знаний

Дата добавления: 18 Января 2013 в 16:49

Автор работы: Пользователь скрыл имя

Тип работы: курсовая работа

Языки представления знаний.doc

Принципиальная мировоззренческ ая установка складывается в рассмотрении ЭВМ как предмета-посредника в познавательной человеческой деятельности. Компьютерная система, подобно другим посредникам (орудиям труда и предметам быта, инструментам, приборам, знаково-символическим системам, научным текстам и так далее ), играя инструментальную роль в познании, является средством объективизации накопленного знания, воплощением определенного социально исторического опыту практической и познавательной деятельности.

Проблема представления знаний возникла как одна из проблем искусственного интеллекта. Она связана с переходом исследований в этой области в некоторую новую фазу. Речь идет о создании практически полезных систем (в первую очередь так называемых экспертных систем), применяемых в медицине, геологии, химии. Создание такого рода систем требует интенсивных усилий по формализации знания, накопленного в соответствующей науке.

Со сроком «представление знаний» связывается определенный этап в развитии математического обеспечения ЭВМ. Если на первом этапе доминировали программы, а данные играли вспомогательную роль своеобразной «еды» для «голодных» программ, то на следующих этапах роль данных неуклонно росла. Их структура усложнялась: от машинного слова, размещенного в одном амбарчике памяти ЭВМ, происходил переход к векторам, массивам, файлам, спискам. Венцом этого развития стали абстрактные типы данных, которые обеспечивают возможность создания такой структуры данных, что наиболее удобная при решении задания. Последовательное развитие структур данных привело к их качественному изменению и к переходу от представления данных к представлению знаний. Уровень представления знаний отличается от уровня представления данных не только более сложной структурой, но и существенными особенностями: способность к интерпретации, наличие классифицированных связей (например, связь между знаниями, которые относятся к элементу множественного числа, и знаниями, об этом множественном числе), которые позволяют хранить информацию, одинаковую для всех элементов множественного числа, записанную одноактный при описании самого множественного числа, наличие ситуативных отношений (одновременности, нахождение в одной точке пространства и тому подобное, эти отношения определяют ситуативную совместимость тех или других знаний, сохраненных в памяти). Кроме того, для уровня знаний характерны такие признаки, как наличие специальных процедур обобщения, пополнения имеющихся в системе знаний и ряда других процедур.

Моделирование на ЭВМ понималось как техническая реализация определенной формы знакового моделирования. Однако, рассматривая ЭВМ в гносеологическом плане как посредника в познании, имеет смысл не фиксировать внимание, в первую очередь на «железной части» (hardware) компьютера, а рассматривать всю компьютерную систему как сложную систему взаимозависимых и к некоторым пределам самостоятельных моделей — как материальных, так и знаковых, то есть идеальных. Такой подход не только отвечает рассмотрению компьютерных систем в современной информатике, но есть и гносеологически оправданным. Много важных философских аспектов проблем, которые возникают в связи с компьютеризацией разных сфер человеческой деятельности, требуют для своего исследования обращения, в первую очередь, к знаковым составляющим компьютерных систем. Это верно и относительно философских аспектов проблем представления знаний.

В последние годы все чаще стал употребляться срок «компьютерное моделирование». Очевидно, имеет смысл помечать им построение любой из составляющих компьютерной системы — будь то знаковая модель или материальная.

В области искусственного интеллекта, решение задач может быть упрощено правильным выбором метода представления знаний. Определенный метод может сделать какую-либо область знаний легко представимой. Например диагностическая экспертная система Мицин использовала схему представления знаний основанную на правилах. Неправильный выбор метода представления затрудняет обработку. В качестве аналогии можно взять вычисления в индо-арабской или римской записи. Деление в столбик проще в первом случае и сложнее во втором. Аналогично, не существует такого способа представления, который можно было бы использовать во всех задачах, или сделать все задачи одинаково простыми.

Языки представления знаний. На этом данная статья подошла к завершению. Следите за обновлениями на нашем сайте. Получить дополнительную информацию, а также задать свои вопросы можно в комментариях.


Статьи по теме