34
Znalostné systémy Riešenie úloh a využívanie znalostí Ing. Július Štuller Ústav informatiky AV ČR

Znalostné systémy

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

Page 1: Znalostné systémy

Znalostné systémy

Riešenie úloh a využívanie znalostí

Ing. Július Štuller

Ústav informatiky AV ČR

Page 2: Znalostné systémy

23. februára 2006 Znalostné systémy 2

Príklad: „Lišiak“

Page 3: Znalostné systémy

23. februára 2006 Znalostné systémy 3

Príklad: „Lišiak“

1 2 3

4 5 6

7 8

Page 4: Znalostné systémy

23. februára 2006 Znalostné systémy 4

Príklad: „Lišiak“

1 2 3

8 4

7 6 5

Page 5: Znalostné systémy

23. februára 2006 Znalostné systémy 5

Šachy

Page 6: Znalostné systémy

23. februára 2006 Znalostné systémy 6

Šachy

Počiatočný stav Cieľový stav:

Výhra bieleho Výhra čierneho Remíza

(nie explicitne, ale tzv. cieľovou podmienkou) Okamžitý stav

Page 7: Znalostné systémy

23. februára 2006 Znalostné systémy 7

Inteligentné systémy

Dôležitý rys:

Schopnosť vytvárať si vnútorný (strojový) model prostredia (sveta)

a pracovať s ním.

Page 8: Znalostné systémy

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.

Page 9: Znalostné systémy

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.

Page 10: Znalostné systémy

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.

Page 11: Znalostné systémy

23. februára 2006 Znalostné systémy 11

Cieľový stav

môže ich byť obecne viac (šachy) nemusí byť popísaný explicitne

(~ podmienkami, ktoré má spĺňať … šachy)

Page 12: Znalostné systémy

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)

Page 13: Znalostné systémy

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)

Page 14: Znalostné systémy

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)

Page 15: Znalostné systémy

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

Page 16: Znalostné systémy

23. februára 2006 Znalostné systémy 16

Riadiaca stratégia

Procesy tvorby plánov ( ~ riešenia úloh) podľa určitej stratégie realizujú sa pomocou algoritmov riešenia úloh

Page 17: Znalostné systémy

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.

Page 18: Znalostné systémy

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)

Page 19: Znalostné systémy

23. februára 2006 Znalostné systémy 19

BD

Môže byť vhodným spôsobom členená

Page 20: Znalostné systémy

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

Page 21: Znalostné systémy

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 ).

Page 22: Znalostné systémy

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 … )

Page 23: Znalostné systémy

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 …

Page 24: Znalostné systémy

23. februára 2006 Znalostné systémy 24

Príklad: „Lišiak“

Page 25: Znalostné systémy

23. februára 2006 Znalostné systémy 25

Príklad: „Lišiak“

1 2 3

4 5 6

7 8

Page 26: Znalostné systémy

23. februára 2006 Znalostné systémy 26

Príklad: „Lišiak“

1 2 3

8 4

7 6 5

Page 27: Znalostné systémy

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

Page 28: Znalostné systémy

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.

Page 29: Znalostné systémy

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:

Page 30: Znalostné systémy

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.

Page 31: Znalostné systémy

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 … )

Page 32: Znalostné systémy

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 …

Page 33: Znalostné systémy

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)

Page 34: Znalostné systémy

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