Заглавная страница Избранные статьи Случайная статья Познавательные статьи Новые добавления Обратная связь КАТЕГОРИИ: АрхеологияБиология Генетика География Информатика История Логика Маркетинг Математика Менеджмент Механика Педагогика Религия Социология Технологии Физика Философия Финансы Химия Экология ТОП 10 на сайте Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрацииТехника нижней прямой подачи мяча. Франко-прусская война (причины и последствия) Организация работы процедурного кабинета Смысловое и механическое запоминание, их место и роль в усвоении знаний Коммуникативные барьеры и пути их преодоления Обработка изделий медицинского назначения многократного применения Образцы текста публицистического стиля Четыре типа изменения баланса Задачи с ответами для Всероссийской олимпиады по праву Мы поможем в написании ваших работ! ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
Влияние общества на человека
Приготовление дезинфицирующих растворов различной концентрации Практические работы по географии для 6 класса Организация работы процедурного кабинета Изменения в неживой природе осенью Уборка процедурного кабинета Сольфеджио. Все правила по сольфеджио Балочные системы. Определение реакций опор и моментов защемления |
Узел I может находиться в конце сети распространения активности, А следовательно, информация от пользователя (обратная связь) должна распространяться по сети в обратном направлении.
Таким образом, получаемая от пользователя информация обратной связи должна распространяться по сети примерно так же, как активность. Максимальное значение обратной связи для каждого узла записывается и обновляется в процессе распространения, и эти значения в дальнейшем играют роль членов fi и аj в приведенном выше выражении. Далее полученные значения весов нормализуются таким образом, чтобы их сумма для каждого отдельного узла была равна 1.0. Конечно, в реальной системе SCALIR процесс самообучения несколько сложнее, поскольку в ней существуют связи разных типов. Читателям, интересующимся деталями этого процесса, следует познакомиться с работой [Rose, 1994], Но идея комбинированного использования символических и субсимволических методов заслуживает дальнейшего углубленного изучения. В системе SCALIR продемонстрирован довольно прагматический компромисс между чисто статистическим подходом к извлечению информации и традиционным подходом для экспертных систем, требующим большого объема знаний о предметной области. Будущее гибридных систем Итак, вы могли убедиться на представленном в этой главе материале, что гибридные системы потенциально являются довольно мощным инструментом решения сложных проблем, которые не под силу отдельным "чистым" подходам. На примере сравнения систем ODYSSEUS и EMYCIN вы могли убедиться в том, что в первой использована гораздо более сложная методология построения и настройки базы знаний, которая не идет ни в какое сравнение с методикой синтаксического контроля, примененной в EMYCIN. Предстоит еще очень много сделать в теории экспертных систем, прежде чем такие системы смогут эмулировать способность к постоянному совершенствованию, которой обладает человек-эксперт. Аналогично, комбинирование парадигм использования правил и прецедентов позволяет повысить эффективность обработки исключений, не усложняя при этом набор правил. В системе SCALIR продемонстрирована возможность комбинированного использования в рамках одной системы символического и субсимволического подходов, которые обычно рассматриваются многими специалистами как взаимно исключающие. Следует надеяться, что в будущем мы станем свидетелями еще более значительного прогресса в этом направлении. Однако в теории искусственного интеллекта наблюдаются и тенденции движения в совершенно другом направлении, противоположном созданию гибридных систем. Имеет смысл здесь кратко упомянуть о них.
Программное обеспечение систем искусственного интеллекта в значительной мере привязано к определенным платформам и реализовано на языках, которые используются только в области искусственного интеллекта. Методология разработки программного обеспечения систем искусственного интеллекта все еще отстает от современной практики создания программ, предполагающей использование объектно-ориентированного анализа и разработки, так же, как и технологии разработки распределенных многокомпонентных приложений. Для программ систем искусственного интеллекта характерны все недостатки, присущие исследовательским продуктам, — отсутствие полноценной документации, низкая надежность, возможность использования только в организации, где она была создана. Существует еще и психологический барьер, который трудно преодолеть современным исследователям, многие из которых стояли у истоков тех или иных подходов и не склонны переходить на сторону "конкурентов". Но этот барьер, скорее всего, будет преодолен новым поколением исследователей и разработчиков. Рекомендуемая литература В последнее время появилось множество программных продуктов, в которых комбинируются методики, основанные на применении правил и прецедентов. Примером может служить система CBR Express, разработанная фирмой Inference Corp., которая используется в качестве надстройки над системой ART-IM [Davles and May, 1995]. Разработки оболочек экспертных систем, в которых комбинируется применение правил логического вывода и обучения или нейронных сетей, находятся пока что в зачаточном состоянии. Попытки использовать нейронные сети в сочетании с традиционными экспертными системами описаны в работе [Кат et al, 1991]. В этой связи следует упомянуть и систему NeuroShell 2, разработанную фирмой Neuron Data, в которой порождающие правила используются для предварительной обработки информации, после чего она передается в нейронную сеть. Полученная на выходе нейронной сети информация также может быть обработана с помощью системы правил Упражнения
|
|||||
Последнее изменение этой страницы: 2021-07-18; просмотров: 31; Нарушение авторского права страницы; Мы поможем в написании вашей работы! infopedia.su Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. Обратная связь - 3.145.191.22 (0.004 с.) |