Назовем факт
Человек всегда обнаруживает новые факты в окружающем мире. Если такие факты повторяются и находят другие подтверждения, то они принимаются достоверными. Теперь необходимо попытаться вывести (доказать) их в рамках принятой теории. Для этого необходимо, во-первых, найти истинные в данной теории факты, которые неизменно связаны с новыми фактами и потому могут трактоваться как причина, во-вторых, индуктивно сформулировать причинно-следственное отношение в виде элементарного знания, содержащего в качестве причины истинные факты, а в качестве следствия – новые факты. Если это удается, то теория расширяется добавлением нового знания, и новые факты становятся истинными относительно данной теории.
Если не удается доказать новые факты в рамках принятой теории (новое знание противоречит совокупности знаний этой теории), то необходимо скорректировать знания так, чтобы новая теория сохраняла непротиворечивость и при добавлении нового знания, и таким образом истинность теории будет восстановлена. В истории развития человеческого интеллекта это происходит постоянно.
Если бы знания и механизм вывода были столь однозначны, как представлено выше, мир был бы на 100 % детерминирован. Очевидно, это не так, и определенная степень свободы всегда имеет место в развивающейся Вселенной. Для учета этой свободы будем считать, что каждому ее знанию соответствует вероятность (некоторое число от 0 до 1) успешности применения к нему механизма вывода. Например, знание «Такие-то условия ведут к дождю» с вероятностью 0,7 приведет к тому, что только в 7 случаях из 10 механизм вывода сработает, и в таких-то условиях будет дождь.
Вероятность характеризует среднее число успешных «использований» знания. В действительности значение успешных «использований» изменяется в зависимости от многих обстоятельств, в результате чего значения успешных применений, которые наблюдает каждый человек, отличаются друг от друга. В одном месте наблюдается 7 случаев дождя, в другом может быть 6 или 8.
Каждому факту или знанию будем приписывать некоторое число от 0 до 1, характеризующее степень нашей веры в то, что эти факт или знание соответствует действительности. Назовем это число
Будем считать, что в адекватной модели среднее значение достоверности знания соответствует (является достаточно близким по значению) вероятности применения этого знания в реальной Вселенной. Другими словами, факты, выводимые из знания, имеющего некоторую достоверность, в реальности будут следовать с вероятностью, равной этой достоверности.
Система искусственного интеллекта с встроенной логикой может на основании введенных фактов и знаний, выводит другие факты и знания (подобно тому, как это описано выше).
На практике эта идея активно внедрялась в виде так называемых экспертных систем. В классическом понимании экспертная система – это комплекс программ с встроенной логикой, который на основе введенных в него знаний может производить экспертизу (давать ответы на запросы) по конкретным фактам.
Для ввода знаний обычно разрабатывался язык представления знаний, соответствующий встроенной логике, но понятный для профессионалов, работающих в данной предметной области. В основе языка лежат конструкции типа представленных выше (факт в виде утверждения, знание в форме «если…, то…»). Представление знаний являлось самым узким местом в создании реальных экспертных систем – невозможно извлечь из эксперта все его знания, поэтому, в лучшем случае, такие системы были, мягко говоря, «наивными». Это и предопределило их судьбу – систем, которые работали хотя бы на среднем уровня врача, юриста, ремонтника и др. создано не было.
Василий Кузьмич Фетисов , Евгений Ильич Ильин , Ирина Анатольевна Михайлова , Константин Никандрович Фарутин , Михаил Евграфович Салтыков-Щедрин , Софья Борисовна Радзиевская
Приключения / Публицистика / Детская литература / Детская образовательная литература / Природа и животные / Книги Для Детей