Сайт учителя информатики Титовой Оксаны Васильевны

Квест по физике. 7 класс

titova — Sun, 06 Nov 2016 18:41:02 GMT

Игра проводится тремя командами. В каждой команде выбирается командир. Он получает задания и дает ответ на каждое задание. Затем, ответив на вопрос, определяют конверт с каким названием им нужно получить. Итак, давая правильные ответы, команды доходят до последнего конверта, в котором указывается место, где спрятан приз. Побеждает та команда, которая первая пройдет все испытания.

МЕТОДИКА СОЗДАНИЯ ЛОГИЧЕСКИХ ЗАДАЧ ПО ИНФОРМАТИКЕ

titova — Sat, 10 Oct 2015 17:21:32 GMT

Решение логических задач по информатике способно развивать логическое мышление школьников. Умение решать задачи является одним из основных показателей уровня развития, глубины освоения учебного материала [1]. В учебниках по информатике в каждом классе содержится 2-3 логические задачи. Этого количества недостаточно для отработки умения решать задачи. Учителю необходимо иметь 12-15 различных вариантов логических задач. Методики создания логических задач в методической литературе не содержатся.

Таким образом, актуальной задачей является разработка методики создания логических задач.

Методика создания логических задач. В работе рассматриваются задачи, содержащие два класса объектов по четыре элемента. Между элементами множеств каждого класса устанавливаются взаимно однозначные соответствия.

Установлено необходимое и достаточное количество частноутвердительных и частноотрицательных суждений в логической задаче. По соотношению частноотрицательных и частноутвердительных суждений определено четыре типа логических задач (табл.1).

Таблица 1

Типы логических задач

№ типа задачи	Количество частно-утвердительных суждений	Количество частно-отрицательных суждений
1	3	0
2	2	1
3	1	3
4	0	6

Разработана методика создания частноотрицательных и частноутвердительных суждений логической задачи.

Шаги методики создания суждений.

Например, тип задачи №3 из таблицы 1. Суждений четыре: одно частноутвердительное и три частноотрицательных. Для создания суждений используется таблица, аналогичная поиску решения задачи. Только в ячейках таблицы ставим 1, в случае частноутвердительного суждения, и -1, в случае частноотрицательного суждения.

Первое частноутвердительное суждение выбирается произвольно из 16 возможных ситуаций (16 пустых ячеек).
Следующее частноотрицательное суждение выбирается из 9 возможных клеток, исключая столбец и строку, в которой стоит 1.
Следующее частноотрицательное суждение выбирается относительно первого частноотрицательного суждения таким образом, что находится в одной строке или в одном столбце с предыдущим.
Третье частноотрицательное суждение выбирается таким образом, чтобы в одной строке (столбце) было по две -1.

Методика создания текста логической задачи использует методику создания частноотрицательных и частноутвердительных суждений.

Шаги методики создания текста задачи.

Придумать ситуацию реального мира.
Выделить два класса объектов.
Задать по четыре объекта в каждом классе.
По таблице 1 выбрать тип задачи.
Составить таблицу.
Придумать суждения по методике создания суждений.
Определить названия объектов каждого класса. Вписать названия в таблицу.
Выписать получившиеся суждения из таблицы.
Литературно оформить текст задачи.
Решить задачу табличным методом и получить ответ.

Заключение.

Методика создания логических задач позволит учителям информатики создать логические задачи и новые типы заданий для школьников. Например: составить новую задачу; проверить правильность текста логической задачи.

Литература:

1. Самылкина Н.Н. ЕГЭ 2014. Информатика: тематические тренировочные задания / Н.Н. Самылкина, Е. М. Островская. – М.: Эксмо, 2013. – 96 с.

Экспертные системы

titova — Sun, 30 Mar 2014 10:24:46 GMT

Экспе́ртная систе́ма (ЭС, англ. expert system) — компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям. Например, определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний — как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Похожие действия выполняет такой программный инструмент как «Мастер» (англ. Wizard). Мастера применяются как в системных программах так и в прикладных для упрощения интерактивного общения с пользователем (например, при установке ПО). Главное отличие мастеров от ЭС — отсутствие базы знаний — все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.

Другие подобные программы — поисковые или справочные (энциклопедические) системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие (релевантные) разделы базы статей (представления об объектах областей знаний, их виртуальную модель).

Наиболее известные/распространённые ЭС

1. Simptomus — сервис онлайн-диагностики заболеваний. Пациенты указывают симптомы, а Simptomus на основе экспертной системы выводит список возможных диагнозов.

2. CLIPS — весьма популярная оболочка для построения ЭС (public domain)

3. OpenCyc — мощная динамическая ЭС с глобальной онтологической моделью и поддержкой независимых контекстов

4. WolframAlpha — база знаний и набор вычислительных алгоритмов, интеллектуальный «вычислительный движок знаний»

5. MYCIN — наиболее известная диагностическая система, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях.

6. HASP/SIAP — интерпретирующая система, которая определяет местоположение и типы судов в Тихом океане по данным акустических систем слежения.

7. Акинатор — интернет-игра. Игрок должен загадать любого персонажа, а Акинатор должен его отгадать, задавая вопросы. База знаний автоматически пополняется, поэтому программа может отгадать практически любого известного персонажа.

Программы создания и редактирования онтологий

titova — Sun, 30 Mar 2014 10:23:00 GMT

Построение онтологий - сложный и занимающий много времени процесс. Чтобы облегчить его, в середине 90-х годов начали создаваться первые среды для процесса разработки онтологий. Они обеспечили интерфейсы, которые позволили выполнять концептуализацию, реализацию, проверку непротиворечивости и документирование. За последние годы число инструментов онтологий резко возросло (сайт консорциума W3C, например, предоставляет список более чем 50 инструментов редактирования).

1. Система Ontolingua была разработана в KSL (Knowledge Systems Laboratory) Стенфордского университета и стала первым инструментом инженерии онтологий. Она состоит из сервера и языка представления знаний.

2. Protégé - локальная, свободно распространяемая Java-программа, разработанная группой медицинской информатики Стенфордского университета (первая версия - 1987). Программа предназначена для построения (создания, редактирования и просмотра) онтологий прикладной области. Её первоначальная цель - помочь разработчикам программного обеспечения в создании и поддержке явных моделей предметной области и включение этих моделей непосредственно в программный код. Protégé включает редактор онтологий, позволяющий проектировать онтологии разворачивая иерархическую структуру абстрактных или конкретных классов и слотов. Структура онтологии сделана аналогично иерархической структуре каталога. На основе сформированной онтологии, Protégé может генерировать формы получения знаний для введения экземпляров классов и подклассов. Инструмент имеет графический интерфейс, удобный для использования неопытными пользователями, снабжен справками и примерами.

3. OntoEdit первоначально был разработан в институте AIFB (Institute of Applied Informatics and Formal Description Methods) Университета Karlsruhe выполняет проверку, просмотр, кодирование и модификацию онтологий. Так же как и Protégé, OntoEdit - автономное Java-приложение, которое можно локально установить на компьютере, но его коды закрыты. Архитектура OntoEdit подобна Protégé.

4. OilEd - автономный графический редактор онтологий, разработан в Манчестерском университете в рамках европейского IST проекта On-To-Knowledge. Имеет понятный и интуитивный стиль интерфейса пользователя и преимущества поддержки рассуждения (обнаружение логически противоречивых классов и скрытых отношений подкласса).

В последнее время наблюдается рост популярности редактора OilEd. Он используется как для обучения, так и для исследования. Инструмент свободно распространяется по общедоступной лицензии GPL.

5. WebOnto разработан для Tadzebao - инструмента исследования онтологий и предназначен для поддержки совместного просмотра, создания и редактирования онтологий. Его цели - простота использования, предоставление средств масштабирования для построения больших онтологий.

Инструмент имеет ряд полезных особенностей: сохранение структурных диаграмм, раздельный просмотр отношений, классов, правил и т.д. Другие возможности включают совместную работу нескольких пользователей над онтологией, использование диаграмм, функций передачи и приёма и др.

6. Конструктор онтологий ODE (Ontological Design Environment), который взаимодействует с пользователями на концептуальном уровне. Мотивом для ODE послужило то, что людям проще формулировать онтологии на концептуальном уровне. ODE обеспечивает пользователей набором таблиц для заполнения (концептов, атрибутов, отношений) и автоматически генерирует для них код в LOOM, Ontolingua и FLogic.

7. KADS22 - инструмент поддержки проектирования моделей знаний согласно методологии CommonKADS. Онтологии составляют часть таких моделей знаний (другая часть - модели вывода). KADS22 - интерактивный графический интерфейс для CML со следующими функциональными возможностями: синтаксический анализ файлов CML, печать, просмотр гипертекста, поиск, генерация глоссария и генерация HTML.

Онтология

titova — Thu, 13 Mar 2014 15:31:31 GMT

Информационная онтология предполагает формальное и явное описание всех общих концепций конкретной области знания.

Онтологии используются для построения концептуальных моделей.

Концептуализация это - процесс перехода от представления предметной области на естественном или ограниченном естественном языке к точной спецификации этого описания на некотором формальном языке, ориентированном на компьютерное представление. Концептуализация также трактуется как результат подобного процесса, т. е. описание множества понятий (концептов) предметной области, знаний о них и связях (отношениях) между ними.

Формальное описание области знаний, для которой указываются основные концепции и связи между ними. Каждый термин это - узел. Ребра сети - отношения между узлами.

Элементы онтологий

Индивиды (individuals) — это основные, нижнеуровневые компоненты онтологии. Индивиды могут представлять собой как физические объекты (люди, дома, планеты), так и абстрактные (числа, слова). Одной из главных целей онтологии является классификация индивидов.

Понятия (англ. concepts) (или классы (англ. classes)) — абстрактные группы, коллекции или наборы объектов. Они могут включать в себя экземпляры, другие классы, либо же сочетания и того, и другого.

Атрибуты

Объекты в онтологии могут иметь атрибуты. Каждый атрибут имеет по крайней мере имя и значение, и используется для хранения информации, которая специфична для объекта и привязана к нему.

Отношения

Обычно отношением является атрибут, значением которого является другой объект.

Категории

Определение отдельных групп экземпляров. Например, категория молекула выделяет группу, к которой относятся все молекулы. Категория Человек выделяет группу, в которую попадают все люди.

В категории могут содержаться подкатегории - например, машина будет подкатегорией движущихся средств. При этом все, что находится внутри подкатегории автоматически попадает и в категорию более высокого уровня.

Примеры онтологий

Словарь с определениями, глоссарий может рассматриваться как онтология с пустым множеством отношений.

Простейшая модель онтологии с отношениями строится обычно на основе отношений класс-подкласс. Такие модели часто называются таксономиями.

Рубрикаторы.

Информационно-поисковые тезаурусы

Онтологии в образовании

Онтология это - инструмент познания с широким диапазоном параметров настройки, который используется в обучении. Учащиеся часто активно занимаются онтологической деятельностью в учебном процессе. Например, студенты учатся читать географические карты. Для того, чтобы читать и понимать карту, они должны понять основания географической онтологии, как кодифицированы знания в различные формы, цвета и символы, и объяснил, в легенде. В других условиях учащимся приходится использовать основные онтологии аргументации, и они учатся анализировать различия между фактами, гипотезами, вопросами и заключениями. Для того, чтобы найти определенную книгу в библиотеке студенты должны ознакомиться с основами академической онтологии научных дисциплин. Команда проекта разрабатывающая распределенную файловой систему документооборота должна использовать общую онтологию разделения.

Вывод на знаниях

titova — Thu, 13 Mar 2014 15:28:36 GMT

Семантика исчисления предикатов обеспечивает основу для формализации логического вывода. Возможность логически выводить новые правильные выражения из набора истинных утверждений очень важна. Логически выведенные утверждения корректны, и они совместимы со всеми предыдущими интерпретациями первоначального набора выражений. Обсудим вышесказанное неформально и затем введем необходимую формализацию.

В исчислении высказываний основным объектом является переменное высказывание (предикат), истинность или ложность которого зависит от значений входящих в него переменных. Так, истинность предиката "x был физиком" зависит от значения переменной x. Если x - П. Капица, то предикат истинен, если x - М. Лермонтов, то он ложен. На языке исчисления предикатов утверждение x(P(x) Q(x)) читается так: "для любого x если P(x), то имеет место и Q(x)". Иногда его записывают и так: x (P(x) Q(x)). Выделенное подмножество тождественно истинных формул (или правильно построенных формул - ППФ), истинность которых не зависит от истинности входящих в них высказываний, называется аксиомами.

В исчислении предикатов имеется множество правил вывода. В качестве примера приведем классическое правило отделения, или modus ponens :

(A, A  B) / B

которое читается так "если истинна формула A и истинно, что из A следует B, то истинна и формула B". Формулы, находящиеся над чертой, называются посылками вывода, а под чертой - заключением. Это правило вывода формализует основной закон дедуктивных систем: из истинных посылок всегда следуют истинные заключения. Аксиомы и правила вывода исчисления предикатов первого порядка задают основу формальной дедуктивной системы, в которой происходит формализация схемы рассуждений в логическом программировании. Можно упомянуть и другие правила вывода.

Modus tollendo tollens : Если из A следует B и B ложно, то и A ложно.

Modus ponendo tollens : Если A и B не могут одновременно быть истинными и A истинно, то B ложно.

Modus tollendo ponens : Если либо A, либо B является истинным и A не истинно, то B истинно.

Решаемая задача представляется в виде утверждений (аксиом) f₁, F₂... F_n исчисления предикатов первого порядка. Цель задачи B также записывается в виде утверждения, справедливость которого следует установить или опровергнуть на основании аксиом и правил вывода формальной системы. Тогда решение задачи (достижение цели задачи) сводится к выяснению логического следования (выводимости) целевой формулы B из заданного множества формул (аксиом) f₁, F₂... F_n. Такое выяснение равносильно доказательству общезначимости (тождественно-истинности) формулы

f₁& F₂&... & F_n  B

или невыполнимости (тождественно-ложности) формулы

f₁& F₂&... & F_n& ¬B

Из практических соображений удобнее использовать доказательство от противного, то есть доказывать невыполнимость формулы. На доказательстве от противного основано и ведущее правило вывода, используемое в логическом программировании, - принцип резолюции. Робинсон открыл более сильное правило вывода, чем modus ponens, которое он назвал принципом резолюции (или правилом резолюции). При использовании принципа резолюции формулы исчисления предикатов с помощью несложных преобразований приводятся к так называемой дизъюнктивной форме, то есть представляются в виде набора дизъюнктов. При этом под дизъюнктом понимается дизъюнкция литералов, каждый из которых является либо предикатом, либо отрицанием предиката.

Приведем пример дизъюнкта:


 x (P(x, c₁)  Q(x, c₂)).

Пусть P - предикат уважать, c₁ - Ключевский, Q - предикат знать,c₂ - история. Теперь данный дизъюнкт отражает факт "каждый, кто знает историю, уважает Ключевского".

Приведем еще один пример дизъюнкта:


 x (P(x, c₁)& P(x, c₂)).

Пусть P - предикат знать, c₁ - физика, c₂ - история. Данный дизъюнкт отражает запрос "кто знает физику и историю одновременно".

Таким образом, условия решаемых задач (факты) и целевые утверждения задач (запросы) можно выразить в дизъюнктивной форме логики предикатов первого порядка. В дизъюнктах кванторы всеобщности , , обычно опускаются, а связки , ¬, заменяются на импликацию.

Формально-логические модели

titova — Mon, 10 Mar 2014 15:39:25 GMT

Традиционная булева алгебра и
исчисление высказываний не всегда
подходят для выражения логических рассуждений, проводимых людьми, более удобен
для этого язык логики предикатов. Под исчислением
предикатов понимается формальный язык для представления отношений в
некоторой предметной области. Основное преимущество исчисления
предикатов - хорошо понятный мощный механизм математического вывода,
который может быть непосредственно запрограммирован.

Предикатом называют предложение,
принимающее только два значения: "истина" или "ложь". Для
обозначения предикатов применяются логические связки между высказываниями: ¬ - не, color:darkred;mso-ansi-language:EN-US">v- или, ^- и, È- если, а также квантор "Courier New";mso-bidi-font-family:"Courier New";color:darkred;mso-char-type:
symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">$существования и квантор
всеобщности mso-hansi-font-family:"Courier New";mso-bidi-font-family:"Courier New";
color:darkred;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">"

mso-bidi-font-family:"Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol;
mso-symbol-font-family:Symbol">$x(...) - существует такой x, что ...

mso-bidi-font-family:"Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol;
mso-symbol-font-family:Symbol">"x(...) - для любого x

Таким образом, логика предикатов
оперирует логическими связками между высказываниями, например, она решает
вопросы: можно ли на основе высказывания A
получить высказывание B и т.д.

Рассмотрим некоторые примеры.
Высказывание "у каждого человека есть отец" можно записать:

 mso-hansi-font-family:"Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol; 
 mso-symbol-font-family:Symbol">"x  "Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">$y (человек(x)  color:darkred;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">É отец(y,x))

Выражение "Джон владеет
красной машиной" записывается, например, так:

 mso-hansi-font-family:"Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol; 
 mso-symbol-font-family:Symbol">$x ( владеет(Джон, x)  "Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">Éмашина(x) ^красный(x))

Рассмотрим вывод, дающий заключение
на основе двух предпосылок:

Предпосылка 1: Все люди смертны

 mso-hansi-font-family:"Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol; 
 mso-symbol-font-family:Symbol">"x (человек(x)  "Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">É смертен(x))

 "Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">"x (p(x)  color:darkred;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">É q(x))

Предпосылка 2: Сократ - человек

p(a)

Заключение: Сократ - смертен

Смертен(Сократ)

q(a)

Если обозначить через f функцию одного аргумента, то логическая формула для
этого высказывания будет иметь вид:

 mso-hansi-font-family:"Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol; 
 mso-symbol-font-family:Symbol">"x (f(x)  "Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">É q(x))

Алфавит логики предикатов состоит
из элементов (символов):

x, y, z, u, v, w - переменные;

a, b, c, d, e - константы;

f, g, h - функциональные
символы;

p, q, r, s, t - предикатные символы;

¬, EN-US">v, mso-ansi-language:EN-US">^, mso-symbol-font-family:Symbol">É, mso-hansi-font-family:"Times New Roman";mso-ansi-language:EN-US;mso-char-type:
symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">", mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">$- логические символы.

Запишем на языке исчисления предикатов некоторое выражение:

 mso-hansi-font-family:"Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol; 
 mso-symbol-font-family:Symbol">$y  "Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">"x (человек(x)  color:darkred;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">Éотец(y,x))

Что означает записанное выражение?
Ответ очевиден: "у всех людей общий отец".

Приведем пример простого
доказательства на языке исчисления предикатов.

Даны следующие факты:

"Иван является отцом
Михаила" - отец(a,b)
"Петр является отцом
Василия" - отец(c,d)
"Иван и Петр являются
братьями" -

 symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">$w (брат(a,c)  EN-US;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">Éотец(w,a) ^ отец(w,c))

Даны следующие определения:

"Брат отца является
дядей" -

 symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">$y (дядя(x,u)  "Courier New";color:darkred;mso-ansi-language:FR;mso-char-type:symbol; 
 mso-symbol-font-family:Symbol">Éотец(y,u) ^ брат(y,x))

"Сын дяди является
двоюродным братом" -

 symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">$x (дв.брат(z,u)  "Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">É дядя(x,u) ^ отец(x,z))

Требуется доказать, что "Михаил и Василий являются
двоюродными братьями":

mso-hansi-font-family:"Courier New";mso-bidi-font-family:"Courier New";
color:darkred;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">$x mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">$y (дв.брат(b,d) mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">Éотец(y,b) ^брат (y,x) ^отец(x,d))

Делаем подстановки y = Иван, b = Михаил и x = Петр, d = Василий,
видим, что предикаты 1, 2,
3 дают правильное предложение 6.

Рассмотренный нами язык называется исчислением предикатов первого порядка и позволяет
связывать знаком квантора переменные, соответствующие объектам из предметной
области, но не предикаты или функции.

Исчисление
предикатов второго порядка позволяет связывать знаком квантора не только
переменные, соответствующие объектам из предметной области, но и предикаты или
функции. Примером исчисления предикатов второго
порядка может служить выражение "Единственное качество Джона - это
честность", которое записывается так:

 mso-hansi-font-family:"Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol; 
 mso-symbol-font-family:Symbol">$P (P(Джон) ^качество(P)  "Courier New";color:darkred;mso-char-type:symbol;mso-symbol-font-family:Symbol">É P = честность)

Фреймы

titova — Sun, 16 Feb 2014 14:19:27 GMT

Фреймы предложены в 1975 году Марвином Минским. Фрейм (рамка в переводе с англ.) - это единица представления знаний, запомненная в прошлом, детали которой могут быть изменены согласно текущей ситуации.

Фрейм представляет собой структуру данных, с помощью которых можно, например, описать обстановку в комнате или место встречи для проведения совещания. М.Минский предлагал эту модель для описания пространственных сцен. Однако с помощью фреймов можно описать ситуацию, сценарий, роль, структуру и т.д.

Фрейм отражает основные свойства объекта или явления. Структура фрейма записывается в виде списка свойств, называемых во фрейме слотами. Рассмотрим запись фрейма на языке FRL (Frame Representation Language).

Например, фрейм СТОЛ может быть записан в виде 3 слотов: слот НАЗНАЧЕНИЕ (purpose), слот ТИП (type) и слот ЦВЕТ (colour) следующим образом:

(frame СТОЛ

     (purpose (value(размещение предметов для

       деятельности рук)))

     (type (value(письменный)))

     (colour (value (коричневый))))

Во фрейме СТОЛ представлены только ДЕКЛАРАТИВНЫЕ средства для описания объекта, и такой фрейм носит название фрейм-образец. Однако существуют также фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения фактических ситуаций на основе поступающих данных и ПРОЦЕДУРАЛЬНЫХ средств, например, следующих:

IF-DEFAULT - по умолчанию

IF-NEEDED - если необходимо

IF-ADDED - если добавлено

IF-REMOVED - если удалено

Слот IS-A или AKO (A Kind Of) определяет иерархию фреймов в сети фреймов. Такая связь обеспечивает наследование свойств. Слот isa указывает на фрейм более высокого уровня, откуда неявно наследуются свойства аналогичных слотов.

Рассмотрим фрагмент описания из "мира блоков" (рисунок 1) в виде фреймов.

(frame (name (Cube))

    (isa (Block World))

    (length (NULL))

    (width (IF-DEFAULT (use length)))

    (height (IF-DEFAULT (use length))))

 (frame (name (B1))

   (isa (Cube))

   (color (red))

   (length (80)))

 (frame (name (B2))

   (isa (Cube))

   (color (green))

   (length (65))

   (who_put (value (NULL))

      (IF_NEEDED (askuser))))

Слот isa указывает на то, что объекты B1 и B2 являются подтипом объекта Cube и наследуют его свойства, а именно, length = width = height. Процедура IF_NEEDED запускается автоматически, если понадобится узнать, кто поставил B2 на стол. Полученный ответ (Робби) будет подставлен в значение слота who_put. Аналогично работают процедуры IF-ADDED и IF-REMOVED.

Допустим, однорукому роботу Робби дается приказ "Возьми желтый предмет, который поддерживает пирамиду". На языке представления знаний вопрос записывается так:

(object ? X

    (color (yellow))

    (hold ? Y

       (type (pyramid))))

Программа сопоставления с образцом находит в базе знаний описание объектов:

(frame (name (B3))

    (type (block))

    (color (yellow))

    (size (20 20 20))

    (coordinate (20 50 0))

    (hold (P2)))

(frame (name (P2))

   (type (pyramid))

   ...)

Ответ получен X = B3, Y = P2 и Робби выдается команда take(object=B3).

Таков общий механизм представления знаний в виде фреймов.

Семантические сети

titova — Sun, 16 Feb 2014 12:34:36 GMT

Семантика в бытовом понимании означает смысл слова, художественного произведения, действия и т.д. Семантическая сеть - это граф, дуги которого есть отношения между вершинами (значениями). Семантические сети появились как модель представления знаний при решении задач разбора и понимания смысла естественного языка.

Пример семантической сети для предложения типа "Поставщик осуществил поставку изделий по заказу клиента до 1 июня 2004 года в количестве 1000 штук" приведен на рисунке 1.

На этом примере видно, что между объектами Поставщик и Поставка определено отношение "агент", между объектами Изделие и Поставка определено отношение "объект" и т.д.

Число отношений, используемых в конкретных семантических сетях, может быть самое разное. К.Филмор проводил свои рассуждения, пользуясь дюжиной отношений. Неполный список возможных отношений, используемых в семантических сетях для разбора предложений, выглядит следующим образом.

Агент - это то, что (тот, кто) вызывает действие. Агент часто является подлежащим в предложении, например, "Робби ударил мяч".

Объект - это то, на что (на кого) направлено действие. В предложении объект часто выполняет роль прямого дополнения, например, "Робби взял желтую пирамиду ".

Инструмент - то средство, которое используется агентом для выполнения действия, например, "Робби открыл дверь с помощью ключа ".

Соагент служит как подчиненный партнер главному агенту, например, "Робби собрал кубики с помощью Суззи".

Пункт отправления и пункт назначения - это отправная и конечная позиции при перемещении агента или объекта: "Робби перешел из комнаты в библиотеку ".

Траектория - перемещение от пункта отправления к пункту назначения: "Они прошли через дверь по ступенькам на лестницу ".

Средство доставки - то в чем или на чем происходит перемещение: "Он всегда едет домой на метро ".

Местоположение - то место, где произошло (происходит, будет происходить) действие, например, "Он работал за столом ".

Потребитель - то лицо, для которого выполняется действие: "Робби собрал кубики для Суззи".

Сырье - это, как правило, материал, из которого что-то сделано или состоит. Обычно сырье вводится предлогом из, например, "Робби собрал Суззи из интегральных схем ".

Время - указывает на момент совершения действия: "Он закончил свою работу поздно вечером ".

Наиболее типичный способ вывода в семантических сетях - это способ сопоставления частей сетевой структуры. Это видно на следующем простом примере, представленном на рисунке 2.

Куб Cube принадлежит миру BlockWorld. Куб Cube_001 есть разновидность куба Cube. Легко сделать вывод:

Куб Cube_001 есть часть мира BlockWorld. Еще один пример поиска в семантической сети. Представим вопрос "какой объект находится на желтом блоке?" в виде подсети, изображенной на рисунке 3.

Произведем сопоставление вопроса с сетью, представленной на рисунке 4.

В результате сопоставления получается ответ - "Пирамида".

Продукционные модели

titova — Sat, 04 Jan 2014 07:37:23 GMT

Продукционная модель позволяет представить знания в виде предложений типа:

Если <условие> то  <действие>.

Под «условием» понимается некоторое предложение-
образец, по которому осуществляется поиск в базе 
знаний, а под «действием» - действия, выполняемые 
при успешном исходе поиска.

Системы продукций - это набор правил, используемый как база знаний, поэтому его еще называют базой правил.

А.Ньюэлл и Г.Саймон отмечали в GPS, что продукции соответствуют навыкам решения задач человеком в долгосрочной памяти человека. Подобно навыкам в долгосрочной памяти эти продукции не изменяются при работе системы. Они вызываются по "образцу" для решения данной специфической проблемы. Рабочая память продукционной системы соответствует краткосрочной памяти, или текущей области внимания человека. Содержание рабочей области после решения задачи не сохраняется.

Основные преимущества продукционных систем:

- простота и гибкость выделения знаний;

- отделение знаний от программы поиска;

- модульность продукционных правил (правила не могут "вызывать" другие правила);

- возможность эвристического управления поиском;

- возможность трассировки "цепочки рассуждений";

- независимость от выбора языка программирования;

- продукционные правила являются правдоподобной моделью решения задачи человеком.

Чтобы оценить возможности использования алгоритмов для представления неформальных процедур, рассмотрим простую задачу.

Задача. Описать процедуру, реализующую преобразование из именительного падежа в родительный для существительных следующих типов: ДОМ, МАМА, ВИЛКА, КИНО, НОЧЬ, ТОКАРЬ, КИЛЬ.

Решение 1. указано на рисунке в виде блок-схемы соответствующего алгоритма.

С точки зрения программирования на алгоритмических языках достоинства подобного представления очевидны — эта блок-схема без затруднений переводится в текст программы, например, на языке Паскале или С++. Однако само составление подобной блок-схемы при появлении существительных новых типов становится, очевидно, все более и более утомительным занятием. Для иллюстрации этого предположим, что дана ДОПОЛНИТЕЛЬНАЯ ЗАДАЧА. Расширить алгоритм, представленный на рисунке, на слова ВАСЯ, ВРЕМЯ, АКЦИЯ, ЗАДАЧА.

Разумеется, программист без особого труда составит соответствующую блок-схему алгоритма. И все же, если учесть, что подобные изменения и расширения алгоритма при программировании неформальных процедур происходят многократно (реальная сложность неформальной процедуры как раз и проявляется в практической невозможности предусмотреть заранее все случаи), следует признать, что, вполне правильное в статике, решение 1 в динамике неудачно!

В подобных случаях для обеспечения динамичности процессов модификации программ используются те или иные варианты таблиц решений. С учетом этого для исходной задачи более приемлемо решение 2.

Таблица. Решение 2
Ситуация	Действие	Ситуация	Действие
КИНО	КИНО	-Ь	-И
-ча	-чи	-ие	-ия
-КА	-КИ	-мя	-мени
-А	-Ы	-я	-и
-АРЬ	-АРЯ	-	-А
-Ь & М:хЬ	-Я

Соответствующая таблица решений содержит две графы: слева приведены описания ситуаций, справа — соответствующие действия. Предполагается, что программист разработал интерпретирующую программу для подобных таблиц. Эта программа работает следующим образом. Для конкретного входного слова, пусть это будет для примера слово РОЗА, осуществляется последовательный просмотр ситуаций, указанных в таблице, и сравнение их со входным словом. Если слово соответствует некоторой ситуации, то выполняется действие, указанное для этой ситуации.

Для слова РОЗА будет обнаружено соответствие с ситуацией "-А". В результате выполнения действия "-Ы" будет получено выходное слово РОЗЫ.

Теперь значительно упрощается расширение на новые классы слов — необходимо лишь обеспечить внесение вставок на нужное место в таблице решений.

Таблицы решений представляют собой частный случай так называемых продукционных систем. В этих системах правила вычислений представляются в виде продукций. Продукции представляют собой операторы специального вида и состоят из двух основных частей, для краткости называемых обычно "ситуация — действие".

"Ситуация" содержит описание ситуации, в которой применима продукция. Это описание задается в виде условий, называемых посылками продукции. "Действие" — это набор инструкций, подлежащих выполнению в случае применимости продукции.