Intelektikos teorija

I klausimų grupė 1. Intelektikos tyrimo objektas ir kūrybinio mąstymo modeliavimo galimybės. Nėra vieno visiems priimtino intelektikos apibrėžimo dėl daugybės priežasčių, kurių svarbiausia: egzistuoja skirtingos mokslininkų grupės, turinčios savus apibrėžimus. Plačiausia intelektika yra suprantama, kaip pažintinio mokslo (cognitive science) dalis nagrinėjanti „dirbtinio intelekto“ problemas. Jei laikyti „dirbtinio intelekto“ problematiką labiau susieta su techninėmis intelektualiomis kompiuterinėmis sistemomis, tai „Intelektika“ labiau atspindėtų bendruosius, tiek žmoniškojo tiek kompiuterinio  intelekto klausimus. Dėl to kartais Intelektikos vieta yra nusakoma kaip mokslo esančio informatikos ir psichologijos sandūroje. Intelektualumo sąvoka ir jo (modeliavimo) imitavimo galimybių tyrimas apima tris aspektus. Pirmasis susijęs su klausimu kaip mąstanti esybė ar ją imituojanti dirbtinė sistema gali suvokti savo egzistavimą ir kokią vietą jai galima skirti pažinimo procese 2. Intelektualiosios elgsenos modeliavimo galimybės. Žmogaus elgesys yra sudėtingas, nes visi elgesio procesai, įskaitant kalbą, problemų sprendimą, įgūdžius yra generuojami iš karto, o ne kuriami mechaniškai iš scenarijų ir taisyklių, prieš tai „įmontuotų“ į smegenis. Žinios yra gebėjimas pasielgti prisitaikant prie aplinkos. Atvaizdavimai yra sukuriami sąveikaujant nerviniams ir išoriniams procesams ir tai mes vadiname suvokimu. Sąveikos su aplinka rezultatas (jutimo, gestų) negali atitikti objektyvios tikrovės. Šiandieninės kompiuterinės programos kuria ir interpretuoja atvaizdus, taikydamos šablonus ir gramatines taisykles. 3. Intelektualiąją elgseną modeliuojančios procedūros. Principinis skirtumas tarp dviejų mus supančio pasaulio suvokimo sistemų, t. y. aplinkos jutiminio suvokimo ir jo atspindžio vaizdavimu mūsų sąmonėje – yra žmogaus mąstymo ypatybė. Intelektikos moksle pagrindinė problema yra suprasti ir išsiaiškinti dešiniojo pusrutulio metaprocedūras ir nustatyti jų santykį su kairiojo pusrutulio metaprocedūrų veiksmais. Tai yra labai svarbus aspektas, nes tik harmoninga abiejų smegenų pusrutulių veikla sukuria pakankamas prielaidas žmogiškojo mąstymo ir kūrybingos elgsenos fenomenui. Taigi pagrindine intelekto imitavimo problema išlieka „dešiniųjų“ mąstymo procedūrų realizavimas. 4. Būsenų erdvė ir paieškos medis. Būsenų erdvė (grafas) – tai visuma tarpusavyje susietų būsenų, kurias operatorių pagalba galime pasiekti iš pradinės būsenos. Patogiausia matematinė struktūra būsenų erdvei vaizduoti yra grafas arba, atskirais atvejais, medis. Būsenų erdvę (grafą) sudaro rinkinys viršūnių ir lankų, kurie jungia šias viršūnes. Paieškos medis – būsenų erdvės pografis, kuris atspindi konkretų paieškos procesą būsenų erdvėje. Sprendinių paieškos procesas būsenų erdvėje yra naujų būsenų generavimas tol, kol bus pasiekta galinė (tikslo) būsena. 5. Sprendinių paieška “gilyn” ir “platyn”. Palyginkite. Perrenkant gilyn, pirmiausia skleidžiamos tos viršūnės, kurios buvo sugeneruotos paskutinės. Naudojant perrinkimo gilyn metodą, sprendimo medžio ieškoma iki tam tikro ribinio gylio. Pirmiausia skleidžiamos tik ką sukurtos viršūnės. Tarpinės viršūnės, kurių gylis lygus ribiniam, pažymimos kaip neišsprendžiamos. Perrinkimo platyn metu viršūnės skleidžiamos tokia tvarka, kokia jos buvo sugeneruotos. Perrenkant gilyn, pirmiausia skleidžiamos tos viršūnės, kurios buvo sugeneruotos paskutinės. Naudojant perrinkimo gilyn metodą, sprendimo medžio ieškoma iki tam tikro ribinio gylio. Pirmiausia skleidžiamos tik ką sukurtos viršūnės. Tarpinės viršūnės, kurių gylis lygus ribiniam, pažymimos kaip neišsprendžiamos. 6. Sprendinių paieška “gilyn”, “platyn” ir abipusis variantas. Paieška į plotį, kai viršūnės skleidžiamos tokia tvarka, kokia buvo sugeneruotos; Paieška į gylį, kai pirmiausia skleidžiama ta viršūnė, kuri buvo sugeneruota paskutinė; Dvipusė paieška (bi-directional search), kai skleidimas pradedamas nuo pradinės ir galinės viršūnės vienu metu. Paieškos frontams susilietus, pagal nuorodas nustatome kelią nuo pradinės viršūnės iki galinės (tikslo). 7. Sprendinių paieškos strategijos perrinkimo uždaviniuose. Būsenų erdvė gali būti kuriama ir peržiūrima trimis kryptimis. Bendra sprendinių medžio generavimo ir skleidžiamųjų viršūnių peržiūros taisyklė yra iš viršaus žemyn ir iš kairės į dešinę. Tiesioginė paieška. Pradedama nuo pradinės būsenos S0 ir judama link galinės ST. Paieškos pradžioje apibrėžiami operatoriai (galimi ėjimai ar taisyklės), kurių pagalba yra generuojamos naujos būsenos. Viršūnės skleidžiamos tol, kol surandamas kelias, kuriuo einant galima pasiekti galinę (tikslo) ST būseną. Atgalioji paieška. Jeigu iš anksto žinoma galinė būsena ST, galima atkurti kelius (tarpines būsenas) kaip ji galėjo būti sugeneruota, t. y. kaip ji galėtų būti pasiekiama per tarpines viršūnes, grįžtant iki pradinės S0. Dvipusė paieška (bi–directional search), kai skleidimas pradedamas nuo pradinės S0 ir galinės ST viršūnių vienu metu. Paieškos frontams susilietus, pagal nuorodas nustatome kelią nuo pradinės viršūnės iki galinės (tikslo). 8. Sprendinių paieška kryptingo perrinkimo strategijos kontekste. 9. Sprendinių paieškos strategijų palyginimas.Tiek viena, tiek kita paieškos strategijos vykdomos toje pačioje būsenų erdvėje ir skiriasi tik viršūnių skleidimo algoritmai bei tarpinių būsenų generavimo tvarka. Tinkamiausią perrinkimo kryptį galima pasirinkti įvertinus uždavinio specifiką, pradinės ir galinės būsenų generavimo sąlygas bei turimus pradinius duomenų rinkinius. 10. Saiko mato dedamųjų charakteristika. Yra mėginimų naudoti tokias funkcijas, kurių pagalba galima įvertinti atstumą arba skirtumus tarp tėvinės ir skleidžiamų dukterinių viršūnių. Suprantama, kad viršūnių vertės funkcija kiekviename perrinkimo žingsnyje turi suteikti galimybę rikiuoti viršūnes-kandidatus, pagal tam tikrus perspektyvaus skleidimo požymius. Vertės funkciją, vadinsime saiko matu: f(n) =g(n) + h(n), kur g(n) reiškia paieškos kelio vertę nuo pradinės būsenos iki esamos, t. y. įvertintų kelią nuo pradinės būsenos S0 iki būsenos Sn. g(n) garantuoja, kad neprarasime dar neskleistos viršūnės. h(n) nusako kelią tarp dabartinės būsenos ir tikslo būsenos arba, jei T – tikslo būsenų aibė. 11. Saikingas perrinkimas.Sudėtinguose uždaviniuose skleidžiamų viršūnių skaičius būna toks didelis, kad perrinkimas tampa neefektyviu. Tokią informaciją perrinkimo algoritmų efektyvumui padidinti. Pirmasis būdas – siūloma efektyviau išnaudoti perrinkimą gilyn, t. y. naudoti informatyvesnį viršūnių skleidimo operatorių Ã, viršūnes į OPEN sąrašą įrašant ne atsitiktinai, o pagal tam tikrą prioritetą, kuris garantuotų perspektyviausių viršūnių skleidimo pirmumą tikslo pasiekiamumo požiūriu. Antrasis – kiek subtilesnis, tačiau sunkiau realizuojamas būdas, kai euristinė informacija panaudojama įvertinti taip vadinamam viršūnių perspektyvumo laipsniui. Jis gali būti išreikštas viršūnės vertės funkcija. Kiekviename paieškos žingsnyje viršūnės OPEN sąraše pagal šios funkcijos reikšmes perrikiuojamos taip, kad tolimesnis perrinkimo procesas būtų labiau orientuotas tikslo būsenos link. 12. Perrinkimo metodų sulyginimas 13. Uždavinių skaidymas į použdavinius. Uždavinių skaidymas į dalinius – tai „mąstymas priešinga linkme“ nuo tikslo. Pradinį uždavinį rekurentiniais žingsniais skaidome į dalinius, o pastaruosius skaidome į dar paprastesnius tol, kol duotasis uždavinys bus padalintas į trivialių elementarių uždavinių seką. Šį uždavinių sprendimo būdą vaizdžiai iliustruoja žinomas piramidės (Hanojaus bokšto). 14. IR-ARBA grafai. Sprendimo medyje gali būti kelių lygių papildomos viršūnės, kurios apima daugiau nei vieną dalinį uždavinio atvejį. Šios šakotos struktūros tipas vadinamos IR/ARBA grafu. .ARBA viršūnės – tai viršūnės, kurios vaizduoja galimus alternatyvius dalinius uždavinius, IR viršūnės – tai dalinių uždavinių aibė, kurioje kiekvienas uždavinys turi būti išsprendžiamas, kad būtų galima išspręsti tėvinį uždavinį. Modeliuojant uždavinio skaidymą į dalinius IR/ARBA struktūroje, pradinė viršūnė žymi pradinio uždavinio aprašą, o viršūnės, kurios atitinka elementarius uždavinius vadinamos galinėmis viršūnėmis. Sprendinio paieškos tikslas IR/ARBA grafuose – parodyti, jog pradinė viršūnė išsprendžiama. 15. Semiotikos tyrimo objektas. Semiotika yra mokslas apie ženklus ir jų sistemas, apie natūraliąsias ir dirbtines kalbas, bendruosius komunikavimo principus bei technologijas. Semiotikos struktūroje išskiriami ir aptariami pagrindiniai jos aspektai: alfabetinis, semantinis, sintaktinis bei pragmatinis. Galime išskirti dvi domėjimosi semiotika priežastis: informacijos apdorojimo procesų vaidmens didėjimas. Šiuose procesuose svarbiausias dalykas išaiškinti, kokios struktūros yra ženklų sistemos, padedančios realizuoti reikiamą informaciją. Bei tiksliųjų mokslų metodų skverbimasis į humanitarinius mokslus (lingvistiką, literatūros mokslą, psichologiją ir kt.). Čia didžiąją problematikos dalį sudaro vienų ar kitų ženklų sistemų tyrinėjimas, tam tikrų ženklų sistemų tikslus išskyrimas ir jų savybių nustatymas. 16. Semiotikos pagrindinės sąvokos. Semiotikos koncepcija yra ta, kad komunikacija įmanoma ne tik žodžiais, t.y. tam tikros kalbos ženklais, bet ir kitų ženklų ar jų sistemų pagalba Egzistuoja dviejų dalių ženklo modelis: Žymiklis – ženklo forma. Žyminys – ženklą simbolizuojanti koncepcija. Žyminys yra interpretuojamas kaip materiali ženklo forma, tai ką galime paliesti, pamatyti, užuosti. Žymiklio ir žyminio tarpusavio santykis tarp žymiklio ir žyminio yra vadinamas signifikacija. 17. Denotato ir koncepto santykis. Frege trikampis. Žymimasis semiotikoje vadinamas denotatu. Denotatas yra tai, ką žymi duotasis ženklas. Atitikties „ženklas – denotatas“ daugiareikšmiškumas pasireiškia keliais būdais: homonimika – tas pat ženklas gali žymėti įvairius objektus (polisemija – žodžio arba ženklo daugiareikšmiškumas), sinonimija – tas pat denotatas gali būti pažymėtas įvairiais ženklais. Šiuo atveju ženklai vadinami sinoniminiais. Ryšį tarp vardo ir žymimojo konkrečioje situacijoje nustato tas, kas teikia vardą. Taigi tikrasis objektas, kurį žymi ženklas ir bus denotatas, o įvaizdis arba objektas, sukurtas ženklo – konceptu arba prasme. Ženklu reiškiamas denotato savybes, žinias apie denotatą, kurias perteikia ženklas, vadiname to ženklo konceptu. Ženklo santykį su jo konceptu ir denotatu simboliškai išreiškia vokiečių matematiko ir logiko Fregės trikampis. Taigi konceptas – informacija, kurią ženklas teikia apie galimus denotatus, jų padėtį probleminėje srityje ir jų vietą universume. Denotato pasirinkimas priklauso nuo konkrečios ženklinės situacijos. 18. Sintaktika, semantika ir pragmatika. Semantika tiria santykį tarp ženklo ir to, ką ženklas pažymi, išreiškia, pakeičia. Paprasčiausiu atveju tarp ženklo ir jo išraiškos yra subjektas, kuris priima, interpretuoja ir supranta šį ženklą. Sintaktika. Kalbos struktūra yra tiesinė: žmogus skleidžia vieną garsą po kito; žodžiai taip pat seka vienas kitą. Kai mes galvojame sujungdami ženklus į tam tikrą seką, tai galvojame terminais, kurie vadinami sintaktika. Tai ženklų sistemos aspektas, susijęs su ženklo sudarymo taisyklingumu. Sintaktika nagrinėja vidinę teksto struktūrą, įvairių ženklų naudojimo tekste sąryšius. Pragmatika – tai ženklo aspektas susijęs su tuo, kaip tą ženklą suvokia adresatas. Tas pat ženklas gali būti suvokiamas skirtingai – priklausomai nuo to, kaip adresatas jį nori suprasti. 19. Semantikos sąvoka ženklų sistemose. Ženklo semantika – tai ženklo sąryšis su žymimuoju. Semantika, kaip semiotikos dalis, tyrinėja, kaip atskirų ženklų prasmės susijusios su viso teksto prasme, kaip tekste išsiskiria reikšminės teksto dalys. Semantikos uždavinys išskirti temą (apie ką kalbama tekste) ir remą (kas kalbama). Semantika nagrinėja sinoniminius teksto pertvarkymus (pertvarkymus, išlaikančius prasmę) tiek vienos ženklų sistemos ribose, tiek pereinant į kitą ženklų sistemą (teksto vertimas). 20. Pragmatikos sąvoka tekste. Pragmatikos aspektu galima suvokti kaip nuotykių romaną ir kaip filosofinę knygą. Tai bus taip pat savotiška pragmatika. Pragmatika tiria frazių ar pranešimų tikrumą, t. y. kaip vienas ar kitas posakis atitinka tikrovę. Ženklų sistemos funkcionavimą pragmatika tiria kaip komunikacijų tarp subjektų priemones. 21. Pragmatika ir giluminė semantika. Giluminė semantika. Informacija, slypinti pranešime, dar priklauso ir nuo teksto autoriaus ketinimų. Norėdamas suteikti tekstui reikalingos informacijos, autorius kartais turi nukrypti nuo tradicinės žodžių vartosenos. Naujo teksto atsiradimas gali turėti įtakos pačiai ženklų sistemai, joje gali susidaryti nauji prasminiai sąryšiai. Todėl semantikos ribose turime nagrinėti ne tik teksto santykį su žymimuoju, bet ir autoriaus santykį su tekstu. Naudinga išskirti pirminę teksto semantiką, t. y. tam tikroje ženklų sistemoje visuotinai pripažintą prasmę, „susiklostančią” iš elementariųjų ženklų prasmių, ir giluminę semantiką. Pragmatika – tai ženklo aspektas susijęs su tuo, kaip tą ženklą suvokia adresatas. Tas pat ženklas gali būti suvokiamas skirtingai – priklausomai nuo to, kaip adresatas jį nori suprasti. 22. Tekstas, pranešimas ir žinios Tekstu yra vadinamas ženklas, turintis tam tikrą vidinę struktūrą. Konkrečiose ženklų sistemose paprastai susiduriama su įvairių tipų ženklais – elementariaisiais ir iš jų sudarytais tekstais. Elementariųjų ženklų aibė vadinama alfabetu arba žodynu. Teksto sąvoka gali būti visiškai griežtai apibrėžta, todėl ji yra semiotikos matematinis pagrindas. Jeigu kokiame nors tekste yra tam tikras elementariųjų ženklų rinkinys, tai kiekvienas ženklas tekste turi savo vietą. Išraiška „ženklas + šio ženklo vieta tekste” vadinama to ženklo pateikimu tekste. Tarp ženklų ir jų pateikimų tekste atsiranda natūralūs sąryšiai . Tekstą galima vadinti ne tik ženklu, bet ir pranešimu, skirtu tam tikrai adresatų klasei. Kiekvieno adresato požiūriu pranešime gali slypėti skirtinga informacija: nulinė, kai adresatas visai negali suprasti pranešimo, pakankama, kai adresatas tinkamai pasiruošęs ją priimti, ir, pagaliau, taip pat nulinė, kai adresatas iš anksto žino pranešimo turinį. Kad tekstas gali atlikti dvigubą funkciją – ženklo ir pranešimo. 23. Semiotinio valdymo modelis. Semiotika yra mokslas apie ženklus ir jų sistemas, apie natūraliąsias ir dirbtines kalbas, bendruosius komunikavimo principus bei technologijas. Semiotikos termino prasmė yra kilusi iš graikų kalbos, kur sema reiškia ženklą arba požymį.Semiotika- tai mokslas, nagrinėjantis ženklų reikšmę visuomenėje. “Semiotiką įmanoma susieti su bet kuo, kas gali būti panaudotas kaip ženklas.” Priėmus tam tikras sutartines taisykles, ženklai leidžia žmonėms bendrauti ir suprasti vienas kitą. Semiotinis žodinis vertimas yra veiksmas, kurio metu suprantamas jau egzistuojantis tekstas. Semiotinis supratimas yra siejamas ne tik su žodžių reikšmingumu, bet ir su visomis ženklų sistemomis, ženklų reikšmių vystymusi, skirtingais kodais, kurių pagalba yra sudaromos ženklų sistemos, ir skirtingais bendravimo elementais. Semiotika gali būti skirstoma pagal įvairius kriterijus, pavyzdžiui taikomąją semiotiką ir metasemiotiką 24. Situacijų aprašo sintaksė 25. Sklaidžiųjų aibių sąvoka. Sklaidžiųjų aibių teorija, yra panaši į žmogaus sprendimų priėmimo procesą tuo, kad ji naudojasi apytikre informacija ir nežinomumu (rizika, tikimybe). Teorija buvo išvystyta taip, kad galėtų matematiškai išreikšti tikimybę bei netikslumą ir tapti formaliu įrankiu netikslių problemų, kurių gyvenime dauguma, sprendimui. Sklaidžiųjų aibių teorijai priklauso sklaidžioji logika, aritmetika, matematinis programavimas, topologija, grafų teorija ir sklaidžiosios informacijos analizė. Kai kurie sklaidžiosios logikos naudojimo būdai turi lingvistines kalbines išraiškas. Pavyzdžiui, didelis, vidutinis ar mažas yra naudojami kaip terminai apibrėžiantys netikslų reikšmių intervalą 26. Sklaidos funkcijos sąvoka. Sklaidos funkcijos reikšmių sritis. Sklaidžiosios aibės skiriasi nuo įprastų tuo, kad jos elementams x iš aibės U nėra vienareikšmio atsakymo taip-ne priklausomai nuo to, ar x turi R savybę, ar ne. Tarkime, kad tai yra intervalas [0,1]. Priklausomumo funkcija parodo elemento x priklausomumo laipsnį poaibiui A. Jei M={0,1}, tai sklaidusis poaibis A gali būti nagrinėjamas kaip įprasta arba sklaidi aibė: 27. Objektų savybių išraiška lingvistiniais kintamaisiais Lingvistiniai kintamieji – kintamieji, kurie vaizduoja tam tikras žmonių grupės savybes, pvz., jaunas, gražus, mažas ir t.t., t.y. tam tikri modifikatoriai (būdvardžiai, prieveiksmiai ir pan)). Pavyzdžiui, didelis, vidutinis ar mažas yra naudojami kaip terminai apibrėžiantys netikslų reikšmių intervalą 28. Operacijos su sklaidžiosiomis aibėmis. Turime sklaidžią aibę A su priklausomumo funkcija mA. Neigimas (papildinys) apibrėžiamas kaip duotosios priklausomumo funkcijos atmetimas (paneigimas): sankirta (minimumo kriterijus) , jungtis (maksimumo kriterijus), lygybė. A=B, Skirtumas, Disjunkcinė suma 29. Jungties ir sankirtos operacijos sklaidžiose aibėse sankirta (minimumo kriterijus) yra apibrėžiama kaip individualių priklausomumo funkcijų minimumas: Dviejų sklaidžiųjų aibių A ir B priklausomumo jungtis (maksimumo kriterijus) apibrėžiama kaip individualių priklausomumo funkcijų maksimumas 30. Jungties operacijos procedūriniai realizavimo atvejai sklaidžiose aibėse. Tarkime turime: A= 0,4 / x1 + 0,2 / x2 + 0 / x3 + 1 / x4 B= 0,7 / x1 + 0,9 / x2 + 0,1 / x3 + 1 / x4 Tai АÈВ = 0,7/x1 + 0,9/x2 + 0,1/x3 + 1/x4 31. Sankirtos operacijos procedūriniai realizavimo atvejai sklaidžiose aibėse. AÇB = 0,4/x1 + 0,2/x2 + 0/x3 + 1/x4 32. Koncentracijos operacija su lingvistiniais kintamaisiais. 33. ALFA lygmens sklaidi aibė. 34. Sklaidos funkcijų sudarymo būdai. Santykis X´Y, kai xÎX, yÎY, užrašomas xRy. Atveju, kai X=Y, t.y. X ir Y sutampa, santykis R: X´X®[0,1] vadinamas sklaidžiuoju santykiu aibėje X. 1 Pavyzdys. Tegul X = {x1,x2,x3}, Y = {y1,y2,y3,y4}, М = [0,1]. Sklaidus santykis R=XRY gali būti pateiktas lentelėje arba matrica: 2 Pavyzdys. Tegu X = Y = (-¥; ¥), t.y. visa skaičių aibė. Santykį x >> y (x daug didesnis už y) galima nusakyti priklausomumo funkcija: 3 Pavyzdys. Tegul Х={x1,x2,x3}, ir užduotas santykis R: X´X®[0,1]. Galime pavaizduoti tokiu grafu: 35. Tiesioginis sklaidos funkcijų sudarymo principas. Tiesioginiu būdu ekspertas betarpiškai pasako sklaidos funkcijos mA reikšmių nustatymo taisykles, kurios charakterizuoja sąvoką A. Šios reikšmės aibėje U yra suderintos griežtu porų prioriteto santykiu pagal taisykles. Tiesioginiai metodai naudojami aprašant sąvokas, kurios pasižymi išmatuojamomis savybėmis, tokiomis kaip ūgis, svoris, aukštis, slėgis ir t.t. Patogus priklausomumo laipsnio parinkimas. Tiesioginiams metodams galima priskirti metodus, kurių pagrindas yra tikimybinis priklausomumo funkcijos mA(u)=P(A|u) traktavimas, t.y. tikimybė, kad objektas u bus priskirtas aibei, kuri charakterizuoja sąvoką A. 36. Tiesioginis sklaidos funkcijų sudarymas vieno eksperto atveju. Tiesioginiai metodai vienam ekspertui susideda iš tiesioginio priklausomumo laipsnio priskyrimo tirianmam objektui arba atitinkamos funkcijos (taisyklės) priskyrimo, kuri leidžia apskaičiuoti šias reikšmes. 37. Semantinių diferencijalų metodas. Praktiškai bet kokioje srityje galima sudaryti įvertinimų skalę, naudojant šiuos principus: a) parenkamas sąrašą savybių, pagal kurias įvertinamas objektas; b) nustatomos poliarinės (bloga, gera) savybės ir suformuluojama poliškumo skalė; c) kiekviena polių pora įvertinama, kiek stipriai ji turi teigiamų savybių. Įvertinimų visuma pagal skalę buvo pavadinta profiliu.Vektorius su koordinatėmis, kintančiomis nuo 0 iki 1, tai pat vadinamas profiliu 38. Vieno eksperto ir grupės ekspertų atvejis sklaidos funkcijų sudarymo procedūrose. 39. Tiesioginis sklaidos funkcijų sudarymas grupės ekspertų atveju. Interpretuojant sklaidos priklausomumo funkciją kaip tikimybę, galima jos reikšmes gauti iš sąlyginių tikimybių kur sąlyginė tikimybė apibrėžiama pagal Bajeso formulę. Yra būdų, kuriuose siūloma sklaidos priklausomumo funkcijas reikšti per tikimybes, pagal kurias asmuo, priimantis sprendimą, priskirs elementą uÎU aibei S tuomet, kai S - tam tikra natūralios kalbos sąvoka. Kai kurie autoriai siūlo kitą priklausomumo įvertinimo metodiką: Kiekvienam elementui u klasės S1 sklaidos funkcijų reikšmės papildo iki vieneto klasės S2 sklaidos funkcijų reikšmes (dviejų klasių atveju). Tuomet, klasių sistemą sudaro klasės, atstovaujančios priešingus įvykius. Visų klasių sklaidos funkcijų reikšmių u elementų suma bus lygi vienetui. Jei klasių skaičius ir jų sudėtis nėra griežtai apibrėžta, tuomet įvedama sąlyginė klasė, kurioje yra nenustatytos klasės. Toliau ekspertas procentais įvertina kiekvienos klasės pasireiškimo laipsnį duotoje būsenoje u. Būna atvejų, kai eksperto nuomonės negalima išreikšti procentais, tuomet taikomas apklausos būdas. Situacija, kurią reikia įvertinti, pateikiama dideliam skaičiui ekspertų. Kiekvienas iš jų turi tik vieną balsą. Jis turi nustatyti vienos klasės iš duoto sąrašo prioritetą. Sklaidžiosios funkcijos reikšmė apskaičiuojama pagal formulę: ms(u) =ns/n, kur n - ekspertų skaičius, o ns - ekspertų skaičius, pasisakiusiųjų už klasę S. 40. Netiesioginis sklaidos funkcijų sudarymo būdas. Netiesioginiuose metoduose priklausomumo funkcijos reikšmė išrenkama tokiu būdu, kad tenkintų iš anksto suformuluotas sąlygas. Ekspertinė informacija yra kaip išeities informacija tolesniems apdorojimams. Papildomos sąlygos gali būti numatytos pageidaujamai informacijos gavybai. Netiesioginiai metodai taikomi naudojant sąvokas, kurios nėra taip griežtai išmatuojamos, kaip tiesioginiuose metoduose. Pvz., sąvoka “grožis”. 41. Netiesioginis sklaidos funkcijų sudarymas vieno eksperto atveju. Uždavinio sprendimo procedūroje formuojama tiriamos aibės elementų palyginimų matrica. Tokios matricos elementai – tai reikšmės, parodančios kiek kartų vienas elementas geresnis už kitą. Kadangi žinoma, kad uždavinys Aw=lmaxw turi vienintelį sprendinį, tai tikrinio vektoriaus, atitinkančio maksimalią tikrinę reikšmę, padalintą iš jų sumos, koordinačių reikšmės bus ieškomi priklausomumo laipsniai. Formuojant porų reikšmes palyginimui, paprastai prašoma eksperto nusakyti pojūtį arba išreikšti savo patirtį tokiu būdu: 1) nustatyti, kuris iš dviejų siūlomų elementų jo nuomone svarbesnis; 2) įvertinti skirtumo intensyvumo suvokimą svarbumo rango pavidalu pagal nustatytą ranginę skalę. 42. Netiesioginis sklaidos funkcijų sudarymas grupės ekspertų atveju. Pirmasis metodas remiasi sklaidos funkcijų nustatymu intervalinių įverčių pagalba. Tegul intervalas [xji, xji/] atspindi i-tojo (i=1,...,m) eksperto nuomonę apie j - tojo (j=1,...,n) požymio reikšmę sąvokai S. Tuomet pilnu šios sąvokos i-tojo eksperto aprašu bus procedūra qi=[x1i, x1i/]´...´[xni, xni/], leidžianti apskaičiuoti ekspertų kompetencijos koeficientą ir kaip iš sklaidžios funkcijos gauti normalią nesklaidžios aibės funkciją. II klausimų grupė 1. Žinių inžinerijos objektas. Kas sudaro žinių bazę? Žinių inžinieriaus darbas yra kurti žinių sistemą sąveikaujant su atitinkamos srities ekspertu. Per apklausas žinių inžinierius renka žinias, kurias galima įtraukti į žinių sistemą. Šiuo požiūriu žinių sistema sudaro dvi dalys: intelektuali programa ir kūrimo aplinka. Žinių bazė. Žinių bazė yra svarbi žinių sistemų komponentė. Joje yra visos, į probleminės srities uždavinių sprendimą nukreiptos žinios, kurias surinko žinių inžinierius iš įvairių jam prieinamų šaltinių. Žinios gali būti atvaizduotos dvejopai: pagal prigimtį ir formatą. Žinių formatas žinių sistemoje turi būti toks, kad būtų tinkamas problemos sprendimui. 2. Faktų užrašymo būdai klasikinės logikos kontekste. Produkcinis faktų užrašymo būdas yra patogus dėl šių savybių: 1.didžioji dalis žinių gali būti aprašyta produkcijos taisyklėmis; 2 produkcijos sistema yra modulinė; 3.esant reikalui, produkcijos sistemą galima išreikšti ir vykdyti bet kokiu algoritmu; 4. produkcijos taisyklių klasifikavimas ir taikymo sritis padeda pasinaudoti paveldimumo savybe; 5. natūralus produkcijos taisyklių peržiūros ir lyginimo principas labai efektyvus šiuolaikiniuose lygiagrečiuosiuose kompiuteriuose. 3. Mainai žinių bazėse. Žinių apibendrinimo būdai. Apibendrinimai gali būti šių rūšių: 1. Pagal vardus apibendrinami informaciniai vienetai su vienodais vardais. Šios procedūros vykdymas priklauso nuo vaizdavimo būdo (arba modelio). Pavyzdžiui, freimuose tai gali būti freimų aibės jungtis, sankirta, t. y. operacijos su aibėmis. 2. Apibendrinimas pagal požymius. Ši procedūra priklauso nuo to, kokie bus požymiai. Tai gali būti įvairios informacinio vieneto sudedamosios dalys. Freimuose, pavyzdžiui, vienodais vardais vadinamos datų reikšmės, patys datų vardai, lizdo „Default“ turinys ir kt. Priklausomai nuo požymio prasmės gali būti ir skirtingos apibendrinimo procedūros. 3. Apibendrinimas pagal struktūras – tai vienodo tipo grupių fragmentai informaciniame vienete (bloke), kurie yra vieno tipo. Juos galima keisti kitu – nauju informaciniu vienetu. Apibendrinimas pagal struktūras leidžia ištisus informacinių vienetų fragmentus pakeisti nauju informaciniu vienetu. Taigi kartu su paveldimos informacijos ryšiais jis leidžia pereiti nuo paprastų (vieno lygmens) tiesinio žinių vaizdavimo prie hierarchinio. Žinių apykaitos proceso intelektualiose sistemose pagrindas yra samprotavimai. Tokių samprotavimų analizė parodė, kad žmogus vietoj loginio sprendinio išvedimo naudojasi argumentacija. 4. Deklaratyviųjų ir procedūrinių žinių pateikimo būdai. Jei žinių bazėje turime tam tikrą rinkinį faktų, kurie užrašyti produkcijos taisyklėmis, tai jos sudaro tam tikrą produkcijos taisyklių sistemą. Tuomet joms valdyti reikalingos specialios procedūros, kuriomis jos aktyvinamos ir vykdomos. Intelektikoje dažnai naudojami mišrūs tinkliniai ir produkciniai modeliai. Juose deklaratyvios žinios aprašomos tinklu, o procedūrinės – produkcija. Tuomet kalbama apie produkcinę sistemą semantiniame tinkle. Deklaratyviosios žinios suprantamos kaip aiškiai apibrėžti faktai, kurių teisingumo statusas visuotinai suprantamas arba priimamas pagal susitarimą. Procedūrinės žinios gaunamos atlikus loginio išvedimo veiksmus su jau žinomais faktais (teoremos įrodymas), ar gavus fakto teisingumo statuso patvirtinimą užklausos procese. Deklaratyviosioms ir procedūrinėms žinioms aprašyti žinių inžinerijoje yra taikomi įvairūs metodai: freimai, produkcijų taisyklės ir semantiniai tinklai. 5. Freimai egzemplioriai ir prototipai. Freimas, kurio visi lizdai užpildyti, vadinamas freimu egzemplioriumi. Struktūros požiūriu freimas yra abstrakti duomenų struktūra. Gali būti ir freimai prototipai, sudaryti iš lizdų, pažymėtų X. Pavyzdžiui: Mitingas: ; ; . Lizdas – tai elementarus (nulinės eilės) freimo atvejis ir todėl jį galima apibrėžti rekursyviai. Lizdus gali sudaryti žemesnės eilės freimai ir kt., t.y. k-tosios eilės lizdas gali būti k-1 eilės freimas. 6. Slotų reikšmė ir statusas. Freimų ir slotų įvardijimo taisyklės. Freimo vardas – unikalus identifikatorius freimų sistemoje. Freimą sudaro tam tikras skaičius lizdų. Lizdas (angl. slot – lizdas, plyšys, skylė, pėdsakas) - tai tam tikras bazinis elementas žinių bazėje, kuris apibendrintai užrašomas taip: Lizdo vardas gali būti ne vien tik vardas-žymuo ar netgi bet kokio sudėtingumo tekstas. Pavyzdžiui: . Lizdo vardas – tai unikalus identifikatorius freime, kuriam jis priklauso. Lizdo vardas dažniausiai neturi jokios semantinės prasmės, tai tiesiog identifikatorius. Lizdo reikšmė gali būti kitas lizdo vardas, t.y. tautologija, žyminti tam tikrus sintaksinius skirtumus. Pavyzdžiui: . Statusas. Atliekant manipuliavimo operacijas su duomenimis kompiuteryje, dažnai jų teisingumą nustato pačių duomenų egzistavimo faktas. Jei jie yra atmintyje, tai programa manipuliuoja su jais, kaip su teisingais. Tai labai specifinis atvejis, nes atmintyje gali būti saugomi informacijos vienetai, kurių teisingumas nebūtinai yra absoliutus. Dėl to lizdo sąvoka kartais turi platesnį kontekstą: , kur lizdo statusas gali įgyti teisingumo reikšmę: absoliuti tiesa, abejonė, visiškai tikėtina (sąlyginiai teisingumo įverčiai) ir pan. Lizdo reikšmė ar vardas gali būti neapibrėžti: 7. Ryšio ir nutylėjimo slotai. Freimų tinklo realizavimo galimybės. Informacija probleminėje srityje nėra pakrikusi ar atskirai išsklaidyti elementai. Esminis probleminės srities modelio bruožas yra tas, kad jis turi atspindėti ne vien nagrinėjamos sistemos struktūrą, bet ir ją apibūdinančias sąvokas bei jų sąryšius. Dėl to freimuose yra naudojamas specialusis lizdas, kuriuo galime išreikšti sąvokų tarpusavio ryšius: . Pavyzdžiui, freimas Mitingas: Nutylėjimas yra specialus nutylėjimų freimų lizdas: Nutylint: . Specialiaisiais paveldimumo ryšiais arba paveldimumo santykiais galima išreikšti ryšius: elementas – klasė, dalis – visuma ir pan. Įvedus į kompiuterį santykius tarp freimų, suformuojamas vadinamasis semantinis tinkles. Jei tinklo struktūra atitinka freimo koncepciją, tai kalbama apie freimų tinklą. 8. Operacijos su freimais. Yra naudojamos dvi pagrindinės operacijos: jungtis ir sankirta. Jungtimi – sujungiami visi lizdai, esantys nors viename freime. Naują vardą freimui sistema gali suteikti pagal tam tikras taisykles arba pirminius freimų vardus jungti jungtuku arba. Sankirtą sudarytų tie lizdai, kurie yra kiekviename sudarančiame freime. Jei naujo freimo įvardijimo taisyklių nėra, tai rašoma panašus į. Nutylėjimas yra specialus nutylėjimų freimų lizdas: Nutylint: . 9. Produkcijų taisyklės struktūra. Visiškai kitokias žinių vaizdavimo galimybes suteikia produkcijos taisyklės. Produkcijos terminą pasiūlė JAV logikas Postas, sakinį „jei A, tai B“ interpretuodamas kaip vienos simbolių grandinėlės pakeitimą kita. Produkcija čia suprantama kaip tam tikras veiksmas. Formalus jos užrašas atrodo taip: (i): Q; P; AB; N; čia (i) – produkcijos vardas, kurio dėka konkreti taisyklė išskiriama iš bendro produkcijos taisyklių rinkinio. Tai gali būti simbolių eilutė ir pan.; Q – produkcijos taikymo sritis, t.y. tam tikra probleminė sritis, pagal kurios vidaus taisykles sudaroma produkcija ir ji turi prasmę šioje probleminėje srityje; A  B – produkcijos branduolys 10. Produkcijos branduolio vykdymo būdai. (i): Q; P; AB; N produkcijos P branduolio taikymo sąlygos predikatas. Kai jis įgyja tiesos statusą, produkcijos branduolys gali tapti aktyvus (pvz.: „TURĖTI PINIGŲ“; jei nori pirkti daiktą x, tai sumokėk, kiek jis kainuoja, ir paimk čekį), jei P yra netiesa (nėra pinigų), tuomet produkcijos branduolio taikyti negalima. Sąlygoje fiksuojama informacija, kurios reikia norint patikrinti, ar produkciją galima panaudoti šioje situacijoje. Pavyzdžiui, pagal karinį statutą sutiktam aukštesnio rango kariškiui, reikia atiduoti pagarbą. Tačiau ši taisyklė negalioja transporte, kine ir kt. Todėl jos taikymas turi būti apibrėžtas „sąlygos“ sakinyje; N – padarinys (išdava) įsigalioja tuomet, kai produkcijos branduolys įvykdytas (atlikę veiksmą, kurį apibrėžia branduolys, turime atlikti pakeitimą žinių ar duomenų bazėje). Pavyzdžiui, nupirkus prekę, apskaitos knygelėje (faile) reikia sumažinti tų prekių kiekį ir pan., kad, gavę kitą užsakymą, nepadarytume klaidų. 11. Produkcinių taisyklių konfliktavimo atvejai sprendimo išvedimo procese. Tarkim, kad atmintyje saugomas rinkinys faktų, užrašytų produkcijos taisyklėmis. Jis sudaro produkcijos sistemą, suskaidytą pagal sritis, kurioms ši produkcija priklauso. Tam tikru momentu dalis produkcijos taisyklių, kuriose visos sąlygos įvykdomos, sudaro vadinamąją konfliktinę produkcijos aibę arba aktyviųjų produkcijos taisyklių frontą. Todėl nuosekliojo veikimo kompiuteriuose jų vykdymas susijęs su tam tikromis problemomis. Atranka gali būti atsitiktinė, vykdoma pagal tam tikras taisykles arba kokias nors papildomas sąlygas. Jos saugomos išankstinės sąlygos arba prielaidos sakiniuose. Čia gali būti dinaminių prioritetų sąrašas. Šių prioritetų reikšmės gali kisti priklausomai nuo laiko arba kitų sąlygų. 12. Produkcinių taisyklių frontas. Produkcijos aktyvinimo prioritetų nustatymo strategijos. Jei intelektualioji sistema įdiegta lygiagrečiuosiuose kompiuteriuose, tuomet ir aktyviųjų produkcijos taisyklių fronte gali būti išrinkta ne viena, bet keletas taisyklių, t. y. tiek, kiek kompiuteris jų gali vykdyti vienu metu. Skiriami du šios problemos sprendimo būdai – centralizuotas ir decentralizuotas. Pirmuoju atveju viską valdo centrinis valdymo blokas, antruoju – valdymas priklauso nuo situacijos. Produkcijos aktyvinimo prioritetų nustatymo strategijos: Rietuvės principas – kai dažniau aktyvinama produkcija, saugoma sąrašo pradžioje. Ilgiausios sąlygos principas. Iš produkcijos taisyklių fronto imama taisyklė, kurios branduolio įvykdymo sąlyga ilgiausia. Metaprodukcijos principas. Jo tikslas – pertvarkyti produkcijos fronto valdymo uždavinį (procesą). Skelbimų lenta. Intelektualioji sistema atmintyje turi specialų darbo lauką, kuriame rašoma, trinama arba „tvirčiau“ įsimenama naudinga informacija. Prioritetinė atranka. Yra statiniai ir dinaminiai prioritetai. Statiniai prioritetai yra žinomi iš anksto, o dinaminiai formuojami sprendimo procese.Valdymas pagal vardus. 13. Sprendinio išvedimo strategijos. Pagrindinė loginio išvedimo sistemų koncepcija yra sąlygos-veiksmo poros idėja arba taisyklė. Taisyklėmis pagrįstas išvedimas. Taisyklėmis pagrįstos sistemos naudoja modus ponens išvedimo taisyklę: JEI faktas A yra tiesa ir operacija A -> B yra tiesa, TAI išvestas faktas B yra tiesa. Samprotavimų procesas. Taisyklėmis pagrįstose ŽS samprotavimų procesas yra vyksmas nuo duomenų rinkinio link sprendinio, atsakymo ar išvados. Yra žinomi du išvadų gavimo būdai: 1. Pradėti nuo žinomų duomenų ir natūraliai tęsti link išvados (duomenų valdymas arba tiesioginis išvedimas). Išrinkti galimas išvadas ir bandyti patvirtinti jų pagrįstumą patvirtinančiais įrodymais (tikslo valdymas arba atgalinis išvedimas). 14. Sprendimų lentos architektūriniai principai.Kaip žinoma, sprendimo išvedimo principai, kurie savotiškai apibrėžia žinių bazių architektūrą yra tiesioginis, atgalinis ir mišrus. Tiesioginis principas taikytinas ypač tais atvejais, kai nagrinėjamas procesas vyksta realiame laike arba kai proceso monitoringo metu keičiasi duomenys. Atgalinis principas naudojamas diagnostinėse konsultacinėse ekspertinėse sistemose, kuomet pageidautinas ES “pasiaiškinimas“, kodėl buvo priimtas vienas ar kitas sprendinys. Mišrus (arba oportunistinis mąstymas), kai vienas iš dviejų pirmųjų metodų naudojamas konkrečiu laiko momentu ir yra apibrėžiamas jo taikymas dinamiškai, t. y. panaudojamos tos žinios, kurios buvo atskleistos, dirbant sistemai. Šį metodą galima realizuoti arba sprendimų lentos principu, arba ES su sprendimų lentos architektūra. 15. Žinių šaltinių funkcijos sprendimų priėmimo lentos architektūroje. Sprendimų lentos modelyje kiekvienas ŽŠ, apibrėžtas kaip ryšio mazgas tarp žemesnio lygio duomenų, kurių pagrindu daromas išvedimas, ir aukštesnio lygio duomenų, rodančių išvedimo rezultatą. Šių duomenų valdymas derinamas su atitinkamais objektais. Jeigu laikysime, kad kiekvienas žinių šaltinis priklauso aukštesnio lygio objektui, rodančiam išvedimo rezultatą, tai galima teigti, kad duotas objektas yra pakankamai artimas freimui, jei jis būtų papildytas išvedimo mechanizmo taisyklėmis, susijusiomis su duomenimis ir duomenų valdymo funkcijomis. 16. Sprendimo priėmimo veiksmai sprendinių lentos architektūroje. Pirmą kartą buvo panaudotas šnekos atpažinimo sistemoje HEARSAY-II. Jo esmė yra taisyklių grupės nustatymas vienai darbinei atminčiai, kuri vadinama žinių šaltiniu (ŽŠ). Visa OA suskaidoma į lygius, pvz. skiemenų ir žodžių lygiai, be to duomenys saugomi objektas-atributas-reikšmė forma. Kiekvienas ŽŠ apibrėžiamas kaip taisyklių, atliekančių specialias funkcijas tarp OA lygių (pvz., atliekančių išvedimą tarp atskirų žodžių lygio ir skiemenų lygio) visuma. Tokiu būdu galima sukurti sistemą, kuri pagal situaciją aktyvina ŽŠ, darančius išvadas. 17. Valdymo bloko funkcijos sprendinių lentos architektūroje Valdymo blokas analizuoja du pirmus žingsnius ir sukaupia dėmesį. Valdymo blokas paruošiamas vykdyti valdymo veiksmus:  jei dėmesys nukreiptas ŽŠ, tai lentos sritis paruošiama analizei;  jei dėmesys yra lentos objektui, tai atitinkamas ŽŠ dėmesys turi būti nukreiptas šiam objektui;  kai ŽŠ ir objektas lentoje yra dėmesio centre, sistema pasiruošusi vykdyti valdymo veiksmus; 18. Kalbos suvokimo lygiai HearSay sistemoje. Sistemoje yra numatyti septyni kalbos signalų suvokimo lygiai: pradedant nuo garsinių signalų iki klausimo prasmės suvokimo. Kiekviename lygyje formuojamos žinios, kurios yra naudojamos kaip pradinė informacija kitame lygyje. Tai reiškia, kad gauta informacija žemesniame lygyje naudojama žinių interpretacijai aukštesniame lygyje, kuri yra lyginama su hipotezėmis ir formuojama aukštesnio lygio apibendrinanti sąvoka. 19. Sprendinių lentos privalumai ir trūkumai. Sprendimų lentos privalumai ir trūkumai. Svarbūs pranašumai, kurie tinka daugeliui uždavinių: a) kai uždaviniai yra didelės apimties, o duomenų ir žinių tipai yra skirtingi; b) kai nėra aiškiai apibrėžtas tikslas, kurio siekiama, t. y. nėra galimybės iš karto apibrėžti samprotavimo kelią ir jo struktūrą, turima daug tikslų, kuriuos galime pasiekti oportunistiniu būdu; c) labai gerai tinka esant paskirstytai aplinkai. Kiekvienas ŽŠ gali būti su atskiru procesoriumi, kuris valdo koordinuojančius įtaisus. Mažiau reikšmingi privalumai: 1. Hierarchinis sprendimų organizavimo principas. Tai ideali architektūra ES hierarchinei struktūrai sukurti. 2. Duomenų abstrakcija. 3. Sprendimo priėmimo atidėjimas, nesant pakankamai žinių (trūkstant informacijos). Kai tokia informacija pasiekia ES, galima vėl grįžti prie atidėto sprendimo. 4. Nereikia dubliuoti informacijos, nes viskas rašoma lentoje ir iš ten tas, kam reikia, gali pasiimti. Trūkumai: 1. Brangumas. Tik keletas tokių sistemų gali būti prieinamos eiliniam vartotojui. Paprastesniems uždaviniams naudojamos pigesnės (apkarpytos) sistemos. Problemų iškyla, kai reikia suskaidyti žinias, t. y. aiškiai apibrėžti žinių šaltinių funkcijas 20. Žinių neapibrėžties kategorijos Žinių inžinerijoje neaiškiai apibrėžtas žinias galima klasifikuoti taip: 1) nedeterminuotas išvedimas, 2) daugiareikšmiškumas, 3) nepatikimumas (žemas patikimumas), 4) informacijos trūkumas, netikslumas arba neaiškumas 21. Nedeterminuotas išvedimo proceso valdymas ir euristinės žinios. Jei produkcijos taisyklių vykdymo tvarka nedeterminuota, tai sprendimo eigą apibrėžia esama situacija arba valdymo sistema. Jei tvarka svarbi, tuomet produkcijoje būtina informacija apie tai, kokia tvarka ji turi būti vykdoma. Šiuo metu žinomos tokios strategijos: Rietuvės principas – kai dažniau aktyvinama produkcija, saugoma sąrašo pradžioje. Patogu, kai produkcija yra palyginti mažai priklausoma. Ilgiausios sąlygos principas. Iš produkcijos taisyklių fronto imama taisyklė, kurios branduolio įvykdymo sąlyga ilgiausia. Ji tinka, kai produkcijos sistema gerai struktūrizuota (tipinės situacijos), esant santykiui „dalinis – bendras“. Euristinės paieškos pavyzdžiu gali būti perrinkimo algoritmai. Vėlesniuose darbuose bandoma realizuoti paiešką pagal žinias. Dažniausiai šie metodai buvo nukreipti efektyvesniam euristinių žinių naudojimui. Daugumą paieškos uždavinių galima suformuluoti kaip paiešką būsenų erdvėje nuo pradinės uždavinio būsenos iki galinės būsenos (su operatoriais). 22. Daugiareikšmiškumo mažinimo būdai. Probleminės srities interpretacijos daugiareikšmiškumas - dažnas atvejis natūralios kalbos tekstų analizėje, o taip pat vaizdus ir garsus atpažįstančiose sistemose.. Vaizdų atpažinime daugiareikšmiškumą duoda vaizdinių elementų (kontūrų, sričių) daugiareikšmiškumas vaizdo kontekste. ntelektikoje yra žinomas taip vadinamas relaksacijos principas, kuris savo kilme yra siejamas su skaitmeniniais diferencialiniais lygčių sprendimo metodais. Intelektikoje yra žinomas taip vadinamas relaksacijos principas, Jo esmę sudaro tam tikros cikliškai atliekamos "filtravimo" operacijos su interpretuojamu vaizdu. Savo ruožtu šis principas gali būti panaudotas ir kitose žinių inžinerijos srityse (išvedimo procese ir pan.). 23. Nepatikimos žinios ir išvados. Nepatikimumo tipai, kurie žinių sistemose daugeliu atvejų yra susiję su duomenimis, gali būti tokie: 1. duomenys nepasiekiami arba jų trūksta; 2. duomenys yra, tačiau jie nerealūs arba dviprasmiški dėl matavimo paklaidų, dauguma matavimų nesutampa, ir pan. 3. duomenų pateikimas gali būti netikslus arba neaiškus; 4. duomenys gali būti tik geriausias vartotojo spėjimo rezultatas; 5. duomenys gali būti gauti iš patikimų šaltinių, bet ir jie gali reikšti išimtinus atvejus. Yra žinomi šie nepatikimų žinių išraiškos ir įvertinimo būdai: 6. Subjektyvusis Bajeso metodas. 7. Dempsterio - šaferio tikimybinis metodas (g.b. įvertintas ir žinojimo laipsnis). 8. Išvedimas su "IR" , "ARBA" ir " KOMB" ryšiais. 9. Sklaidžios aibės. 24. Neapibrėžtumo valdymas sprendinių paieškos uždaviniuose. Nekorektiški arba blogai apibrėžti uždaviniai gali būti sprendžiami artutiniais arba euristiniais metodais, kurie skiriasi nuo įprastų simbolinių išvedimų ir yra orientuoti žmogaus intelektui imituoti. Algoritmas A*. Daugumą paieškos uždavinių galima suformuluoti kaip paiešką būsenų erdvėje nuo pradinės uždavinio būsenos iki galutinės būsenos (su operatorių pagalba). Tokiu atveju gan patogu naudoti paieškos medį ( bendresnė forma - grafas ), kur galima naudoti paiešką į gylį arba į plotį. Algoritmas A* naudoja apytikslius kelio iki galutinės būsenos kainos įverčius, o tai užtikrina aukštą paieškos efektyvumą 25. Relaksacijos principas ir jo taikymo sritis. Intelektikoje yra žinomas taip vadinamas relaksacijos principas, kuris savo kilme yra siejamas su skaitmeniniais diferencialiniais lygčių sprendimo metodais. Jo esmę sudaro tam tikros cikliškai atliekamos "filtravimo" operacijos su interpretuojamu vaizdu. Savo ruožtu šis principas gali būti panaudotas ir kitose žinių inžinerijos srityse (išvedimo procese ir pan.). Relaksacijos principu yra pagrįsta HEARSAY sistema, skirta rišlios kalbos atpažinimui. Relaksacijos metodą galima naudoti ne tik standartinio žinių pateikimo ir išvedimo mechanizmų atveju (kaip žinių inžinerijoje), bet ir bet kuriuo kitu atveju, kai reikalinga pašalinti daugiareikšmiškumą. 26. Taisyklių interpretacija su IR, ARBA ir KOMB ryšiais. IR, ARBA, KOMB intelektikoje taikomi metodai: 1. Dūdos, Charto ir Niksono modifikuotas subjektyvusis Bajeso metodas. 1) jie reikalauja daug atsitiktinių duomenų, kad būtų sukurtos žinių bazės; 2) kuo pagrįstos tikimybės? Jei jos pagrįstos statistiškai, pavyzdžių kiekis turi būti pakankamas, kad tikimybės būtų gerai ištirtos. Jei žmogus - ekspertas pateikia reikšmes, reikia nuspręsti ar reikšmės yra tinkamos ir patikimos? 3) dažniausiai ryšių tipas tarp hipotezės ir sąlygos yra svarbus nusakant kaip bus valdomas nepatikimumas. šias asociacijas pateikiam sveikais skaičiais, išmesdami informaciją, kuri bus reikalinga neapibrėžtumo pagrindimui. 4) Asociacijų įvertinimas skaičiais eliminuoja žinių naudojimą kitose užduotyse. 27. Monotoninė ir nemonotoninė logika. Klasikinė logika nagrinėja faktus pagal prielaidą, kad aksiomų rinkinys yra pilnas ir išvados teisingumas nesikeičia ar mes pridėsime naują aksiomą ar ne. Ši savybė vadinama monotoniškumu. Žinių bazėse, kurios orientuotos tam tikroms probleminėms sritims ir t.b. atviros, yra būdingas nemonotoniškumas, t.y. reikia turėti mechanizmą, kuris galėtų atskirti, kad pridėjus naują faktą žinių sistemos netampa prieštaringos. 28. Subjektyvios tikimybės sprendinių išvedimo uždaviniuose. 29. Pilnumo ir prieštaros sąvokos sprendinių loginio išvedimo sistemose. 30. Žinių gavybos būdai. Pokalbių vieta. Alternatyvūs žinių gavybos būdai. • Stebėjimas - stebimas eksperto darbas, ir bandoma jį suprasti, dubliuojant formaliais sprendimo priėmimo principais a. Klausimai ekspertui nepateikiami, leidžiama jam garsiai samprotauti apie savo veiksmus. Trūkumas, kad nėra abipusio ryšio.Stebėjimas diskutuojant. Jei žinių inžinieriaus kišimasis į stebėjimus netrukdo ekspertui priimti sprendimą, tai toks būdas yra vaisingas. Priešingu atveju, t.y. jei sistema yra sudėtinga, pašaliniai stebėtojai ar klausėjai gali sutrukdyti priimant sprendimą.: b. Eksperimentai su ekspertu. Kartais stebėjimai gali neduoti rezultatų, nes kritinės situacijos atsiranda ne tuomet, kai mes to norime. Todėl gali būti atitinkamai planuotas eksperimentas, kuris padėtų išsiaiškinti konfliktines situacijas. c. Problemos aprašymas ir analizė. Ekspertas apibrėžia savo darbo specifiką, objektą ir savo veikseną, priimdamas vieną ar kitą svarbų sprendinį. • Intuicija - kuomet žinių inžinierius tampa ekspertu ir imituoja problemos sprendimą, naudodamas pseudo-žinias. Intuityvus metodas gali būti taikomas, kai žinių inžinierius yra pakankamai supratęs uždavinį ir nori patikrinti kai kurių taisyklių korektiškumą. Jis bando vaizduoti save pseudo-ekspertu ir “žaidžia” su įsivaizduojama ES arba imituoja sprendinio priėmimo procesą • Pagrindinis žinių įgijimo būdas yra interviu (pokalbiai), t.y. klausimai. Išsiaiškinami sprendimo priėmimo būdai, tikslai ir žinių pobūdis. Tai tam tikras procesas, kuris cikliškai kartojasi. Žinių inžinierių atsakomybė yra didesnė, nei eksperto. Pagrindinis apklausos metodas: vienas su vienu. Tai reiškia, kad žinių inžinierius ir ekspertas kalbasi laisvai vienas prieš vieną. Tai gali būti serija pokalbių, iš kurių kiekvienas turi savo tikslą. 31. Pokalbių laikas ir trukmė. Atviri ir tiesūs klausimai. Pirmasis pokalbis neturėtų būti ilgas (ne ilgesnis kaip 1 val.). Svarbu žinoti, kad žinių. inžinieriaus tikslas yra paruošti trumpą ataskaitą. Atviri – tiesūs.Tokio tipo klausimai leidžia ekspertui laisvai kalbėti apie problemą ir todėl galima geriau suprasti uždavinį. Tačiau kyla pavojus, kad ekspertas įsijautęs gali ilgai kalbėti apie savo sritį. Tokio pokalbio trukmė 1 - 3 val. Ilgesnė trukmė - vargina pokalbio dalyvius ir nėra informatyvi. žinių. 32. Eksperto darbo stebėjimas, darbas kartu su ekspertu. 33. Pokalbių planavimas. 34. Žinių dokumentavimo būdai. Įgytos informacijos užrašymas. Galimi žinių dokumentavimo būdai: •  lentelės; • sprendinių medžiai; • veiksmų (srautų) diagramos; • aprašai. • taisyklių diagramos Nesvarbu koks būdas naudojamas, svarbu, kad jo pagalba būtų atvaizduoti visi žinių aspektai (komponentai). 35.Psichologiniai ekspertų asmenybės bruožai. 1. Silpni arba baikštūs ekspertai. Jie bijo prarasti darbą arba padėtį toje organizacijoje, kur planuojamas ekspertinės sistemos įdiegimas., todėl vena tiesiogiai atsakyti į klausimus, . Ekspertas cinikas. Ekstremaliu atveju (ne visuomet) - tai toks ekspertas, kuris neapkenčia savo darbo, niekina savo bosą ir bjaurisi savo firma. 3. Savo specialybės viešpats. į viską žiūri iš aukštai, su panieka. Jo žinios yra unikalios, žinių inžinieriai - neišmanėliai, o ekspertinė sistema be jo dalyvavimo bus neišvystyta, netobula 4. Tėviškas (patarinėtojas). Mėgsta, kai atidžiai klausoma jo "profesoriškų" išvedžiojimų. Stengiasi daug kalbėti, bet mažai pateikia informacijos. 5. Sunkiai sukalbami ekspertai (The Uncommunicative Expert). Kalba trumpais sakiniais, be smulkesnių paaiškinimų. Yra uždaras 6. Nerūpestingas ekspertass niekad nesutinka su žinių inžinieriumi, manydamas, kad tai yra tuščias laiko gaišimas. Jis nesidomi projektu. 7. Ekspertinių ir intelektualių sistemų pseudo žinovai. Dažniausiai būna perskaitę keletą straipsnių apie žinių inžineriją bei ekspertines sistemas ir dedasi esą žinovai. Pavojus slypi todėl, kad jie kišasi į ekspertinės sistemos vidaus detales 36. i. Repertuarinis tinklelis - tai matrica, kurios pagalba susiejamos probleminės srities (elementų) charakteristikos su konstruktais, kurie parodo asmens (eksperto) savybes, jo kompetenciją. Balas, kurį ekspertas suteikia elementui pagal atitinkamą konstruktą gali būti binarinis (0,1) arba sveikas skaičius iš tam tikro intervalo. Daugiareikšmiams įverčiams gali būti naudojamos sklaidos funkcijos ir pan. Tokiu būdu ekspertas tam tikra prasme yra laisvesnis ir gali tiksliau išreikšti savo nuomonę apie probleminę sritį Žinių gavimo budai: • Žinių inžinerijos spec. priemonės. Programos, kurios "bendrauja" su ekspertu ar palengvina žinių struktūrizavimą ir taisyklių sudarymą iš spec. srities (loginio pobūdžio). • Indukcinės priemonės (Inductive tools). Sistemos, kurių pagalba gali būti kuriamos ekspertinės sistemos iš pavyzdžių padedant ekspertui ar žinių inžinieriui (ŽI). • Automatinis žinių gavimas iš duomenų bazių (lentelių, grafikų). Tai metodas, kuris leidžia gauti žinias iš "aplinkos", kur žmogus negali dalyvauti arba jo dalyvavimas yra minimalus. 37.ŽI bendravimo su ekspertu būdai. Vienas ŽI ir keletas ekspertų (+,–). 38.Žinių gavimas iš “sunkių” ekspertų. 1. Silpni arba baikštūs ekspertai. Reikia stengtis išaiškinti ekspertui, kad ekspertinės sistemaos paskirtis išlaisvinti jį nuo sudėtingų rutininių užduočių ir palengvinti darbą. Taigi, ką bedarytų žinių inžinierius, ekspertas neturi jausti nepasitikėjimo, baimės arba įtarumo. 2. Ekspertas cinikas. Jei nėra kitos alternatyvos, tuomet reikia elgtis taip: 3. Rūpestingai analizuoti pateiktas žinias. Žinių inžinierius turi kruopščiai tirti ar nėra klaidinamas. Reikia testuoti, vertinti gautus duomenis, arba juos lyginti su informacija, gauta iš kitų ekspertų.Vaidinti tokią pačią auką kaip ir jis, t.y. būti likimo draugu. Tuomet jis gali būti geru jūsų talkininku. Apeliuoti į eksperto profesionalumą. Tai gali būti sąžiningumo, tikslumo ir kruopštumo savybės. 4. Savo specialybės viešpats. Su juo labai sunku bendrauti. Su juo galima tartis tik blogiausiu atveju. 5. Tėviškas (patarinėtojas).. Reikia kantrybės ir sugebėjimo gauti reikalingas žinias. Jis mano, kad ekspertai - tai auditorija, kuri gali kantriai klausytis jo išvedžiojimų. 6. Sunkiai sukalbami ekspertai. Reikia kantriai bandyti aiškintis išsakytas mintis, studijuoti kitus probleminės srities šaltinius. 7. Nerūpestingas ekspertas. Reikia labai kontroliuoti gautą informaciją, ją tikrinti, naudoti įrašus ir juos perklausyti. Tai privers ekspertą gerai apgalvoti atsakymus. 8. pseudo žinovai. Pavojus slypi todėl, kad jie kišasi į ekspertinės sistemos vidaus detales, kurios yra žinių inžinieriaus prerogatyva. Jie stengiasi perimti iniciatyvą apklausoje. Reikia mokėti parodyti jų vietą. 39.“Output-input-middle” metodas. Gerai žinomas metodas - “output - input middle” (“sąveika išėjimas - įėjimas”): 1. Nustatyti galimus sprendimus arba atsakymus, kurie susiję su sistemos objekto ir pan. išėjimu. Tai nusako bendrus tikslus, kurių ieško ekspertas, spręsdamas uždavinį. Jeigu yra keli sprendinio variantai, jų skirtumus priklauso išsiaiškinti žinių inžinieriui. 2. Išsiaiškinti informacijos šaltinius, kuriuos naudoja ekspertas, išvesdamas sprendinį. Tai bus sistemos įėjimai. Kaip šie įėjimai apibrėžiami, generuojami, identifikuojami, turi suprasti žinių inžinierius. 3. Svarbiausias momentas yra nustatyti ryšius tarp įėjimo ir išėjimo, t.y. sąveikas. Šie ryšiai apibrėžia eksperto kompetentingumo lygį. Ne visi įėjimai pradžioje g.b. reikalingi, bet papildyti vėliau po to, kai pradiniai duomenys suvokiami. Be to, tikslai ar hipotezės gali būti naudingi sąveikos ryšiams papildyti. 40.Keletas ŽI ir vienas ekspertas (+,–). Keletas ŽI ir keletas ekspertų (+,–). 41.Paskirstyto intelekto sistemos. Intelektualūs agentai. Agentų veikla asocijuojasi su intelektualia žmogaus elgsena, todėl jie dažnai vadinami intelektualiaisiais agentais. Intelektualizuotas agentas gali atlikti užduotis savarankiškai ir vartotojo pagalba reikalinga tik priimant svarbesnius sprendimus. Agentas, siekdamas konkrečių tikslų turi sąveikauti su aplinka, sugebėti iš aplinkos surinkti reikalingą informaciją, priimti sprendimus ir pagal konkrečius sprendimus inicijuoti jų apdorojimą. Agentinės technologijos naudojamos kuriant komponentines verslo, informacines ir programų. Agentinės technologijos gali būti klasifikuojamos pagal šiuos kriterijus: • intelektualumą, • agentų skaičių, • mobilumą, • tarpusavio sąveiką. Skiriama: • Bendradarbiaujantys agentai; • Aplinkos agentai; • Mobilūs agentai; • Informacijos agentai; • Reaguojantys agentai; • Hibridiniai agentai; 42.Ontologizuotas mokymosi valdymas. Ontologijų vystymas ir jų taikymas tik edukaciniams tikslams Web aplinkoje nėra pats svarbiausias uždavinys. Tai tiesiog specifinė technologinė disciplina, kuri apima tam tikras veiklos sritis, jų konceptualizaciją, projektavimą, įgyvendinimą ir ontologijų taikymą. Jos yra konstruojamos pagal struktūrizuotus žodynus, kartu su prasmėmis, apibrėžtimis, paaiškinimais ir teisingai nusakyta semantika. Konkrečiu atveju ontologijos garantuoja daugkartinį žinių panaudojimą pagal tikslines požymių klases, esybes – instances (particular things), santykius, esybių savybėmis ir jų reikšmėmis, funkcijas, kurios būdingos joms ir apribojimus bei taisykles, kurios taikomos joms Ontologijos ir jų įgyvendinimo būdai. Ontologijos apibrėžia nagrinėjimo srities: • sąvokas, esybių (reiškinių, daiktų) tipus, sąvokų hierarchijas, esybių tipų tarpusavio sąryšius, priklausomybes, • aksiomas, taisykles, dėsningumus apie esybių tipus ir sąryšius [nebūtina dedamoji], • pavyzdinius atvejus [nebūtina dedamoji].

Daugiau informacijos...

★ Klientai rekomenduoja

Šį rašto darbą rekomenduoja mūsų klientai. Ką tai reiškia?

Mūsų svetainėje pateikiama dešimtys tūkstančių skirtingų rašto darbų, kuriuos įkėlė daugybė moksleivių ir studentų su skirtingais gabumais. Būtent šis rašto darbas yra patikrintas specialistų ir rekomenduojamas kitų klientų, kurie po atsisiuntimo įvertino šį mokslo darbą teigiamai. Todėl galite būti tikri, kad šis pasirinkimas geriausias!