формат Adobe PDF, размер 2173 Кб - Информационно ...

ISBN 5–7262–0471–9ЛЕКЦИИ ПО НЕЙРОИНФОРМАТИКЕНеопределенность и неполнота информацииЭкспертные системы и формальная логикаПопробуем проследить за способом работы эксперта в некоторой определеннойобласти. Примерами экспертов являются врач, проводящий обследование,финансист, изучающий условия предоставления ссуды, либопилот, управляющий самолетом.Действия эксперта могут условно быть представлены в виде повторяющейсяпоследовательности из трех этапов:• получение информации о состоянии окружающего мира;• принятие решения относительно выбора некоторых действий, по поводукоторых у эксперта имеются определенные ожидания последствий;• приобретение опыта путем сопоставления результатов действий иожиданий и возврат к первому этапу.Приобретенные новый опыт и информация о мире позволяют экспертусообразно действовать в будущем.Попытки компьютерного моделирования действий эксперта привели вконце 60-х годов к появлению экспертных систем (ЭС) [6], которые чащевсего основывались на продукционных правилах типа «ЕСЛИ условие,ТО факт или действие». Будущее подобных систем связывалось при этомс заменой экспертов их моделями. Однако после первых успехов обнажилисьпроблемы, и первой среди них — серьезные затруднения при попыткахработы с нечеткой, недоопределенной информацией.Следующие поколения ЭС претерпели кардинальные изменения:• вместо моделирования эксперта моделируется предметная область;• вместо попыток учета неопределенности в правилах — использованиеклассической теории вероятностей и теории принятия решений;• вместо попыток замены эксперта — оказание ему помощи.В конце 80-х годов были предложены обобщения ЭС в виде байесовых 1сетей [21] и была показана практическая возможность вычислений вероятностныхвыводов даже для сетей больших размеров.1 По-видимому, первые работы по использованию графовых моделей в статистическоммоделировании относятся еще к 20-м годам прошлого века. (Wright S. Correlation andcausation // Journal of Agricultural Research, 20, 557, 1921).152 УДК 004.032.26 (06) Нейронные сети