WEBVTT

00:00:12.217 --> 00:00:14.535
Здравствуйте, уважаемые студенты.

00:00:15.255 --> 00:00:21.891
Мы продолжаем знакомиться с системами
искусственного интеллекта и рассмотрим ещё

00:00:22.411 --> 00:00:28.807
ряд вопросов, раскрывающих основные
направления развития систем искусственного

00:00:28.887 --> 00:00:29.567
интеллекта.

00:00:32.399 --> 00:00:38.686
их структуру, организацию и так далее
Напомню, что в

00:00:38.846 --> 00:00:45.613
предыдущих лекциях мы значительное
внимание уделили такому передовому

00:00:45.773 --> 00:00:50.057
направлению сейчас стратегическому, а
именно нейросетевым технологиям

00:00:51.339 --> 00:00:57.857
Сегодняшняя наша встреча начнётся с
вопроса, связанного с моделями

00:00:58.417 --> 00:01:00.536
представления данных.

00:01:05.055 --> 00:01:06.614
Обратим внимание на

00:01:07.600 --> 00:01:14.518
Следующий фрагмент программы, который
записан на классическом

00:01:14.638 --> 00:01:16.877
языке Pascal.

00:01:19.316 --> 00:01:24.594
Обратите внимание, что вообще любая, даже
самая простая компьютерная программа

00:01:25.610 --> 00:01:28.011
Оперирует с некоторыми данными.

00:01:28.532 --> 00:01:34.494
Но не только с данными, а и, скажем, со

00:01:34.694 --> 00:01:40.977
знаниями. То есть новой какой-то
информации, полученной на основе данных.

00:01:42.259 --> 00:01:48.782
И данный пример иллюстрирует
соответствующее положение.

00:01:48.902 --> 00:01:49.982
Что мы видим на экране?

00:01:51.699 --> 00:01:55.337
R присвоить 20 каких-то 20 единиц.

00:01:56.377 --> 00:02:03.173
Некая переменная ещё П равня 3,14, и, как
нетрудно догадаться,

00:02:03.573 --> 00:02:05.932
это значение константы p.

00:02:06.012 --> 00:02:07.931
И наконец, переменная S.

00:02:08.266 --> 00:02:12.502
Присваивается значение P умножить на R и
ещё раз на R.

00:02:12.622 --> 00:02:14.181
То есть PR квадрат.

00:02:14.301 --> 00:02:21.255
Таким образом, мы посчитали площадь круга
и значение переменной S будет

00:02:21.574 --> 00:02:24.931
выведено на экран, причём с новой строки.

00:02:24.971 --> 00:02:26.810
Используется команда Right Alan.

00:02:27.301 --> 00:02:30.863
Площадь круга в апострофах, значит,
выводится текстовая переменная

00:02:31.103 --> 00:02:36.706
соответствующая, запятая, выводится это
значение, и потом указывается единица

00:02:36.866 --> 00:02:41.708
измерения. Пусть в данном случае это будут
квадратные сантиметры, поэтому пишем

00:02:43.765 --> 00:02:46.845
Могут, могли быть и другие единицы
измерения.

00:02:47.205 --> 00:02:53.727
Обратите внимание, что первые два
оператора, а именно R присвоить 20 и P

00:02:53.967 --> 00:02:59.288
присвоить 3,14 — это и есть данные.

00:02:59.874 --> 00:03:06.347
А вот третий оператор, э-э, который
присваивает

00:03:06.627 --> 00:03:13.061
некое значение переменной S, это в нашем
подходе и будет означать, что

00:03:13.980 --> 00:03:17.376
S — это уже новое, полученное знание, да?

00:03:18.240 --> 00:03:24.321
Оно в данной ситуации, ну, во-первых,
является результатом работы над данными,

00:03:25.041 --> 00:03:29.282
которые были в предыдущих двух операторах,
получили новые знания.

00:03:29.482 --> 00:03:35.003
Но с другой стороны, уж говоря об системах
искусственного интеллекта, можно обратить

00:03:35.083 --> 00:03:35.403
внимание

00:03:36.273 --> 00:03:41.076
Что вот эта площадь круга — это тоже
результат интеллектуальной деятельности

00:03:41.276 --> 00:03:46.198
великих геометров древности, которые эту
формулу и определили.

00:03:48.199 --> 00:03:53.642
Мы должны с вами понять и дать определение
понятию знания.

00:03:55.202 --> 00:03:59.845
Ну, давайте посмотрим, что мы можем
назвать данными.

00:04:00.645 --> 00:04:06.569
Данные — это отдельные факты,
характеризующие объекты, процессы и

00:04:06.729 --> 00:04:12.772
явления предметной области, а также их
некоторые свойства.

00:04:14.799 --> 00:04:18.236
При обработке данные последовательно
трансформируются.

00:04:18.875 --> 00:04:20.314
Что здесь имеется в виду?

00:04:20.754 --> 00:04:25.310
Данные, существующие как результат
измерений и наблюдений.

00:04:25.749 --> 00:04:30.305
Данные на материальных носителях
информации в таблицах, протоколах.

00:04:30.706 --> 00:04:32.627
...справочниках и так далее.

00:04:33.067 --> 00:04:39.870
Данные представлены в виде диаграмм,
графиков, функций, данные в компьютере

00:04:40.030 --> 00:04:43.271
на некотором языке, базы данных.

00:04:43.391 --> 00:04:45.592
Обратите внимание, сколько различных

00:04:46.340 --> 00:04:48.341
Видов у нас данных.

00:04:49.181 --> 00:04:55.462
Знания основываются на данных, но
представляют собой результат мыслительной

00:04:55.582 --> 00:05:00.783
деятельности человека, обобщают его опыт,
полученный в ходе практической

00:05:00.983 --> 00:05:03.943
деятельности или научных исследований, да?

00:05:04.303 --> 00:05:05.703
И вот как раз пример того

00:05:06.725 --> 00:05:13.648
Что новое знание, а именно площадь круга,
вычисляемая по формуле Пир-квадрат, — это

00:05:13.808 --> 00:05:18.530
и есть результат некоторой мыслительной
деятельности человека, в том числе

00:05:18.690 --> 00:05:21.532
полученной в ходе его практической
деятельности.

00:05:22.288 --> 00:05:28.045
То есть знания могут выражать и законы
природы, и законы общества, и

00:05:28.205 --> 00:05:31.882
закономерности конкретных предметных
областей.

00:05:33.641 --> 00:05:37.199
При обработке на компьютере знания

00:05:38.415 --> 00:05:40.857
трансформируются аналогично данным.

00:05:41.098 --> 00:05:45.623
То есть знания, существующие в памяти
человека как результат отключения,

00:05:45.783 --> 00:05:50.388
воспитания, мышления, знания, помещённые
на материальных носителях.

00:05:50.628 --> 00:05:52.430
Что может быть материальным носителем?

00:05:52.590 --> 00:05:55.393
Учебник, инструкция, методическое пособие

00:05:56.247 --> 00:05:59.569
Книга, словарь, энциклопедия и так далее.

00:06:00.130 --> 00:06:07.013
Знания, описанные на языках представления
знаний и помещённые в компьютеры, и

00:06:07.334 --> 00:06:11.016
базы знаний. Например, обратите внимание,
какая

00:06:12.556 --> 00:06:18.555
Есть. Какие можно параллели провести между
примерами, связанными с данными, и,

00:06:18.675 --> 00:06:22.795
соответственно, примерами, связанными со
знаниями.

00:06:24.435 --> 00:06:28.595
Для хранения данных в компьютере
используется база данных.

00:06:29.597 --> 00:06:33.801
Для них характерны большой объём и
относительно небольшая стоимость

00:06:34.282 --> 00:06:41.249
информации. Для хранения знаний, по
аналогии мы говорим, используется э-э базы

00:06:41.449 --> 00:06:46.094
знаний. Они наоборот отличаются
сравнительно небольшими объёмами.

00:06:46.552 --> 00:06:50.833
Но, в принципе, исключительно дорогими
информационными массивами.

00:06:50.953 --> 00:06:52.353
И понятно почему.

00:06:52.793 --> 00:06:57.314
Потому что базы знаний есть результат
обработки данных.

00:06:57.554 --> 00:07:04.236
То есть на основе имеющихся данных можно
получить большое количество разнообразной

00:07:04.836 --> 00:07:06.237
полезной информации.

00:07:08.770 --> 00:07:13.771
Вот э-э в том пр- фрагменте программы,
который мы с вами увидели, да,

00:07:15.492 --> 00:07:18.893
знания как бы растворены в самом тексте
программы.

00:07:19.333 --> 00:07:23.494
И такой вид знаний называется процедурным.

00:07:23.814 --> 00:07:25.255
Почему процедурным?

00:07:25.575 --> 00:07:27.455
Потому что эти новые знания

00:07:28.606 --> 00:07:34.886
Были получены в результате некоторой
процедуры, ну, иначе говоря, алгоритма или

00:07:35.166 --> 00:07:38.326
механизма или инструкции, да?

00:07:38.766 --> 00:07:44.565
И, соответственно, корректировка таких
знаний требует изменения самого текста

00:07:44.765 --> 00:07:45.285
программы.

00:07:46.222 --> 00:07:51.183
Поэтому с развитием искусственного
интеллекта всё большая часть знаний стала

00:07:51.263 --> 00:07:53.743
сосредотачиваться в отдельных структурах.

00:07:54.023 --> 00:07:57.904
И такие знания уже называются
декларативными.

00:07:59.345 --> 00:08:01.705
Ну, вообще существует

00:08:02.614 --> 00:08:07.059
Может быть десятки способов представления
знаний.

00:08:07.499 --> 00:08:11.624
Например, можем назвать наиболее известные
способы.

00:08:11.744 --> 00:08:18.192
Это продукционная модель, фреймовая
модель, сетевая модель.

00:08:19.128 --> 00:08:23.005
Логическая модель, синаптическая модель.

00:08:24.005 --> 00:08:30.001
Начнём рассмотрение этих наиболее
известных способов представления знаний

00:08:34.758 --> 00:08:36.197
с продукционной модели.

00:08:39.062 --> 00:08:44.547
Продукционная система состоит из трёх
основных компонентов.

00:08:45.067 --> 00:08:49.071
Они схематично представлены на рисунке на
экране.

00:08:50.352 --> 00:08:55.076
Первый компонент — это база правил, э-э

00:08:57.472 --> 00:09:03.589
...состоящих из правил, типа, если, если,
да, если

00:09:03.949 --> 00:09:08.227
некоторые условия, то, соответственно,
действия.

00:09:11.865 --> 00:09:14.503
Хмм, как работает подобное правило?

00:09:15.197 --> 00:09:17.635
Проверяется условие.

00:09:17.835 --> 00:09:24.031
И если условие истинно, то выполняется
действие, записанное

00:09:24.870 --> 00:09:28.627
в блоке после слова то.

00:09:28.827 --> 00:09:33.144
Ну, например, если холодно, то одень шубу,
да?

00:09:33.633 --> 00:09:36.796
Если идёт дождь, то взять зонтик.

00:09:38.598 --> 00:09:45.324
Если гремит гром, то находиться в доме, и
так

00:09:45.524 --> 00:09:51.449
далее. Вторым компонентом в данной модели.

00:09:51.981 --> 00:09:58.547
Является рабочая память, в которой, в
которой

00:09:58.667 --> 00:10:05.515
хранятся исходные данные к задаче и
выводы, полученные в ходе работы системы.

00:10:05.835 --> 00:10:10.200
И наконец, третий компонент, вот на
рисунке представленный

00:10:10.965 --> 00:10:16.401
Это механизм логического вывода,
использующий правила в соответствии с

00:10:16.481 --> 00:10:19.518
содержимым рабочей памяти.

00:10:19.678 --> 00:10:26.114
Обратите внимание, поэтому на рисунке к
механизму вывода идут две стрелки.

00:10:26.274 --> 00:10:27.753
То есть, от базы правил

00:10:28.390 --> 00:10:31.473
И плюс от рабочей памяти.

00:10:32.194 --> 00:10:34.276
Ну, рассмотрим некоторый пример.

00:10:34.476 --> 00:10:41.402
Данный пример классический, он взят из
литературы, и мы

00:10:41.562 --> 00:10:43.844
будем следовать данному примеру для того

00:10:44.652 --> 00:10:50.575
Чтобы уже приблизиться к пониманию, что
такое экспертная система.

00:10:50.976 --> 00:10:56.699
Итак, в базе правил, предположим, имеются
два правила.

00:11:00.021 --> 00:11:02.183
Они представлены на экране.

00:11:03.925 --> 00:11:10.892
Если намерение отдых и дорога ухабистая,

00:11:11.012 --> 00:11:13.535
то использовать джип.

00:11:13.895 --> 00:11:15.217
И второе правило.

00:11:15.577 --> 00:11:20.142
Если место отдыха — горы, то дорога
ухабистая

00:11:21.895 --> 00:11:28.856
Обратите внимание, что в первом правиле
условие является сложным.

00:11:29.176 --> 00:11:32.617
Есть два условия, которые мы с вами видим.

00:11:32.937 --> 00:11:36.497
Это намерение, отдых, дорога ухабистая.

00:11:36.617 --> 00:11:38.498
Но условие будет истинно.

00:11:39.255 --> 00:11:44.740
Тогда, когда истинно и первое, и второе
условие.

00:11:44.980 --> 00:11:47.863
В этом и смысл сложного условия.

00:11:48.023 --> 00:11:53.708
Во втором же правиле условие простое:
место отдыха — город.

00:11:54.388 --> 00:11:54.909
Допустим

00:11:55.409 --> 00:12:02.334
В рабочую память поступили исходные
данные: «Нарение отдых и

00:12:02.534 --> 00:12:04.736
место отдыха — горы».

00:12:05.536 --> 00:12:11.100
Механизм вывода начинает сопоставлять
образцы из условных частей.

00:12:12.604 --> 00:12:16.286
правил с образцами, хранимыми в рабочей
памяти.

00:12:17.007 --> 00:12:22.731
Если образцы из условной части имеются в
рабочей памяти, то условная часть

00:12:23.171 --> 00:12:24.732
считается истинной.

00:12:25.012 --> 00:12:28.454
В противном случае условная часть
считается ложной.

00:12:29.665 --> 00:12:31.586
Э-э, вот наш пример.

00:12:31.906 --> 00:12:33.908
Рассматриваем правило No1.

00:12:34.668 --> 00:12:36.550
Что есть в рабочей памяти?

00:12:36.710 --> 00:12:42.234
Как мы сказали, по определению задачи есть
образец намерения отдых.

00:12:42.994 --> 00:12:48.478
А вот образец — дорога ухабистая в рабочей
памяти отсутствует.

00:12:49.185 --> 00:12:54.427
Поэтому условная часть правила No 1
считается ложной.

00:12:55.027 --> 00:13:01.189
При рассмотрении же правила No 2
выясняется, что его условная часть

00:13:01.669 --> 00:13:08.152
истинна, потому что мы получили на входе
некоторые данные, а конкретно место

00:13:08.432 --> 00:13:08.952
отдыха.

00:13:09.800 --> 00:13:16.473
Горы механизм вывода выполняет
заключительную часть этого правила.

00:13:16.913 --> 00:13:22.068
И образец «Дорога ухабистая» э-э-э
заносится

00:13:25.225 --> 00:13:26.464
в рабочую память.

00:13:26.989 --> 00:13:29.550
В соответствии с правилом номер два.

00:13:29.870 --> 00:13:35.913
Но при этом правило два уже выбывает из
числа кандидатов на рассмотрение.

00:13:36.914 --> 00:13:39.235
Снова рассматриваем правило No 1.

00:13:39.555 --> 00:13:42.316
Условная часть теперь становится истинной.

00:13:42.858 --> 00:13:49.372
Потому что в рабочей памяти изначально
было утверждение «Намерение

00:13:49.732 --> 00:13:52.369
отдых», а дорога ухабистая.

00:13:52.609 --> 00:13:58.364
Это утверждение мы получили по результатам
выполнения правила два.

00:13:59.490 --> 00:14:05.891
Таким образом, э-э, поскольку правило, ну,
поскольку условная часть теперь истинна в

00:14:05.971 --> 00:14:12.812
правиле, и содержимое рабочей памяти
пополнится новым образцом, а конкретно

00:14:13.052 --> 00:14:14.412
использовать джип.

00:14:14.852 --> 00:14:16.292
В итоге получается, что

00:14:17.412 --> 00:14:22.811
Э-э, правил, которые можно было бы
применять, не остаётся, и система

00:14:23.251 --> 00:14:26.091
заканчивает свою работу, останавливается.

00:14:27.211 --> 00:14:34.211
Данный пример хмм демонстрирует так
называемый прямой вывод от данных.

00:14:34.974 --> 00:14:41.889
поиску цели. Однако возможно применение и
обратного

00:14:42.049 --> 00:14:46.206
вывода от цели для её подтверждения к
данным.

00:14:46.366 --> 00:14:51.402
Продемонстрируем этот способ на
рассматриваемом нами примере.

00:14:52.630 --> 00:14:59.594
Допустим, что наряду с исходными данными,
намерение, отдых вместо отдыха —

00:14:59.754 --> 00:15:03.996
горы имеется также цель использовать джип.

00:15:04.516 --> 00:15:10.920
Согласно правилу 1, для достижения этой
цели требуется выполнение

00:15:11.240 --> 00:15:13.321
условия «Дорога ухабистая», да?

00:15:14.090 --> 00:15:19.405
Поэтому условие становится новой целью при
рассмотрении правила No 2

00:15:20.244 --> 00:15:26.718
оказывается, что условная часть этого
правила в данный момент истинна.

00:15:27.078 --> 00:15:32.672
Поэтому рабочая память и пополняется
образцом дорога ухабистая.

00:15:33.265 --> 00:15:39.386
При повторном рассмотрении правила 1
подтверждается цель использовать же.

00:15:39.946 --> 00:15:46.347
Что мы имеем? Что видим при обратном
выводе система

00:15:46.747 --> 00:15:48.507
останавливается в двух случаях.

00:15:49.359 --> 00:15:54.840
Либо достигается первоначальная цель, либо
кончаются правила.

00:15:55.440 --> 00:16:01.601
А при прямом выводе система
останавливается только тогда, когда

00:16:01.881 --> 00:16:03.521
кончаются правила.

00:16:03.761 --> 00:16:03.961
Либо

00:16:04.642 --> 00:16:10.401
При появлении в рабочей памяти специально
предусмотренного образца.

00:16:10.561 --> 00:16:16.120
Ну, например, в нашем случае использовать
в приведённом примере

00:16:18.279 --> 00:16:20.319
на каждом этапе прямого вывода

00:16:21.095 --> 00:16:24.653
Можно было использовать только одно
правило.

00:16:25.092 --> 00:16:31.528
В общем же случае на каждом этапе вывода
таких правил может быть несколько.

00:16:31.688 --> 00:16:34.407
И тут возникает проблема выбора.

00:16:35.046 --> 00:16:36.286
Например.

00:16:39.923 --> 00:16:40.523
Введём

00:16:41.490 --> 00:16:45.894
В рассмотрение ещё одно правило, правило
три.

00:16:47.095 --> 00:16:51.498
Если намерен отдых, то нужна скорость.

00:16:51.979 --> 00:16:58.624
Кроме того, введём условие остановки
системы появления в рабочей памяти

00:16:58.904 --> 00:16:59.585
образца.

00:17:00.599 --> 00:17:02.561
Например, использовать G.

00:17:03.201 --> 00:17:10.167
Теперь на первом этапе прямого вывода
появляется возможность применять либо

00:17:10.327 --> 00:17:13.209
правило 2, либо правило 3.

00:17:14.130 --> 00:17:16.291
Если сначала применить правило 2

00:17:17.124 --> 00:17:22.966
То на следующем этапе можно будет
применять правило 1 и правило 3.

00:17:23.327 --> 00:17:28.809
А если же на этом этапе применить правило
1, то выполнится условие остановки

00:17:28.969 --> 00:17:35.211
системы. Но если прежде применить правило
3, то потребуется ещё один этап

00:17:35.531 --> 00:17:36.012
вывода.

00:17:37.252 --> 00:17:44.176
Данный пример показывает, что выбор
применяемого правила оказывает

00:17:44.456 --> 00:17:47.738
прямое влияние на эффективность вывода.

00:17:48.098 --> 00:17:54.382
В реальной системе, где имеется множество
правил, появляется проблема их

00:17:54.542 --> 00:17:55.823
оптимального выбора.

00:17:57.366 --> 00:18:03.441
Если на каждом этапе логического вывода
существует множество

00:18:18.155 --> 00:18:23.710
Если говорить о применимых правил, то это
множество носит название конфликтного

00:18:23.950 --> 00:18:29.426
набора, а выбор одного из них будем
называть разрешением конфликта.

00:18:29.986 --> 00:18:33.583
Аналогичная ситуация возникает и при
обратном выводе

00:18:34.188 --> 00:18:40.786
Например, дополню предыдущий пример ещё
одним правилом, конкретное правило

00:18:41.306 --> 00:18:47.904
номер четыре. Оно состоит в следующем:
если место отдыха — пляж, то

00:18:48.104 --> 00:18:49.103
дорога ухабистая.

00:18:50.080 --> 00:18:56.247
Если на основании этого условия
подтверждается цель использовать

00:18:56.407 --> 00:19:02.614
джип, то для достижения первоначальной
цели достаточно применить только одно

00:19:02.894 --> 00:19:04.096
правило один.

00:19:04.376 --> 00:19:04.776
Однако

00:19:05.537 --> 00:19:10.453
Чтобы подтвердить новую цель «Дорога
ухабистая», открывается возможность

00:19:10.613 --> 00:19:13.451
применения правила э-э 1.

00:19:13.691 --> 00:19:19.127
Нужно использовать либо правило два, либо
правило 4.

00:19:19.647 --> 00:19:24.044
Если сначала применить правило 2, то это
будет самый удачный выбор

00:19:24.638 --> 00:19:27.799
Поскольку сразу же можно применить и
правило один.

00:19:28.159 --> 00:19:33.482
С другой же стороны, если попытаться
применить правило No 2, то поскольку

00:19:33.682 --> 00:19:40.285
образца место отдыха — пляж, а он является
условием правила четыре, в рабочей памяти

00:19:40.445 --> 00:19:41.285
не существует.

00:19:41.694 --> 00:19:46.456
И кроме того, не существует правила,
подтверждающего его данный выбор

00:19:47.057 --> 00:19:48.577
становится неудачным.

00:19:48.777 --> 00:19:55.460
И лишь со второго захода, применяя правило
два, можно подтвердить цель —

00:19:55.660 --> 00:19:56.941
дорога ухабистая.

00:19:57.780 --> 00:19:59.941
Обратим внимание вот ещё на что.

00:20:00.461 --> 00:20:05.582
При обратном выводе правило No 3, которое
не оказывает прямого влияния на достижение

00:20:05.903 --> 00:20:09.463
цели, не принималось в расчёт с самого
начала.

00:20:09.904 --> 00:20:15.065
Таким образом, для обратных выводов
характерна тенденция исключения из

00:20:15.225 --> 00:20:16.425
рассмотрения правил.

00:20:17.102 --> 00:20:23.342
Не имеющих прямого отношения к заданной
цели, что позволяет повысить

00:20:23.542 --> 00:20:25.142
эффективность вывода.

00:20:25.942 --> 00:20:32.702
Обратный вывод применяют в тех случаях,
когда цели известны, и при этом

00:20:32.902 --> 00:20:34.982
этих целей не очень много.

00:20:37.437 --> 00:20:38.797
Ну, обобщая.

00:20:38.957 --> 00:20:45.359
Продукционная модель — это наиболее часто
используемый способ представления знаний в

00:20:45.439 --> 00:20:47.480
современных экспертных системах.

00:20:48.040 --> 00:20:53.242
Основными преимуществами такой модели, а
именно продукционной, являются

00:20:53.482 --> 00:20:55.643
наглядность, высокая модульность.

00:20:56.191 --> 00:20:58.793
Лёгкость внесения изменений и дополнений.

00:20:59.073 --> 00:21:02.875
Простота механизма логического вывода.

00:21:03.075 --> 00:21:08.599
И вот как раз рассмотренный пример
показывает справедливость всех названных

00:21:08.799 --> 00:21:15.443
характеристик. Следующая модель, которую
мы рассмотрим — фреймовая модель.

00:21:17.793 --> 00:21:23.351
Ну, отметим вначале, что, например, в
психологии и философии

00:21:24.591 --> 00:21:27.390
используется понятие абстрактного образа.

00:21:27.750 --> 00:21:32.869
Что это такое? Например, вот произносим
слово «автомобиль».

00:21:33.776 --> 00:21:39.780
У всех, кто слышит слово «автомобиль»,
возникает некий образ устройства,

00:21:39.820 --> 00:21:46.304
во-первых, что, например, способного
перемещаться, имеющего четыре колеса,

00:21:46.744 --> 00:21:52.387
имеющего салон, в котором находятся
водители-пассажиры, имеющую двигатель,

00:21:52.467 --> 00:21:54.148
имеющего руль и так далее.

00:21:55.382 --> 00:22:01.062
И считается, что современный человек
использует абстрактные образы для хранения

00:22:01.222 --> 00:22:04.902
в своей памяти информации об окружающем
мире.

00:22:06.742 --> 00:22:10.623
Можно привести и другие, ну, например,
абстрактные образы.

00:22:10.863 --> 00:22:12.863
Мы привели автомобиль.

00:22:13.597 --> 00:22:16.197
Корабль, например.

00:22:16.557 --> 00:22:22.278
И у него тоже, мы говорим «корабль», тут
же возникает у слушающих некие образы.

00:22:22.518 --> 00:22:28.039
Он перемещается по воде, да, также имеет
двигатель.

00:22:29.159 --> 00:22:32.240
Там есть капитан и так далее.

00:22:32.649 --> 00:22:34.611
Ещё, например, дерево.

00:22:34.971 --> 00:22:41.418
Мы произносим дерево, и, в принципе, у
тех, кто слышит это слово, тоже возникает

00:22:41.699 --> 00:22:47.625
некий образ. А именно: ммм ветви, листья.

00:22:48.420 --> 00:22:50.619
Там плоды и так далее.

00:22:51.779 --> 00:22:58.136
Фрейм — это некая модель абстрактного
образа, которую можно

00:22:58.655 --> 00:23:03.893
использовать для хранения знаний в
рассматриваемой предметной области.

00:23:04.772 --> 00:23:11.529
Фрейм в широком смысле состоит по
определению из имени и

00:23:11.809 --> 00:23:15.047
отдельных единиц, называемых слотами.

00:23:15.487 --> 00:23:19.845
И имеет однородную структуру, которая
представлена

00:23:20.592 --> 00:23:27.318
На экране. Итак, мы сказали: Фрейм имеет
имя, поэтому у него есть некое имя, в

00:23:27.438 --> 00:23:33.563
структуре могут быть выделены слоты и,
соответственно, у них могут быть какие-то

00:23:33.683 --> 00:23:37.326
имена. Поэтому на рисунке у нас есть
запись.

00:23:37.406 --> 00:23:38.807
Имя первого слота.

00:23:39.834 --> 00:23:45.515
Значение первого слота, имя второго слота,
значение второго слота и так далее до

00:23:45.915 --> 00:23:47.516
последнего слота.

00:23:48.276 --> 00:23:54.757
В качестве значения слота может выступать,
в том числе и имя другого фрейма.

00:23:55.077 --> 00:23:56.438
Таким образом, фреймы

00:23:57.346 --> 00:24:00.304
Могут как бы объединяться в сеть.

00:24:01.223 --> 00:24:08.019
Э-э Свойства фреймов наследуются сверху
вниз, то есть от выше стоящих к

00:24:08.139 --> 00:24:09.978
ниже стоящим.

00:24:15.204 --> 00:24:20.560
Такое вот наследование часто называется
окосвязью.

00:24:20.800 --> 00:24:27.675
По-английски Кайндоф, то есть это слот с
именем Ако указывает на имя Фрейма

00:24:28.395 --> 00:24:31.632
более высокого уровня иерархии.

00:24:32.708 --> 00:24:34.227
Рассмотрим рисунок.

00:24:41.985 --> 00:24:47.303
Самый правый эээ фрейм на рисунке — это
фрейм Студент.

00:24:47.423 --> 00:24:48.702
Имея в виду, что здесь человек

00:24:49.752 --> 00:24:55.705
Именно студент. В данном случае для нас
принципиально, что у этого фрейма

00:24:56.185 --> 00:25:02.977
человек-студент или просто студент есть
слот Ако, назначение которого

00:25:03.457 --> 00:25:07.692
мы указывали. Слот Ако, обратите внимание.

00:25:08.641 --> 00:25:14.915
имеет ссылки на более вышестоящие фреймы,
а именно

00:25:15.195 --> 00:25:18.871
«Ефрем Человек и фрейм млекопитающие».

00:25:19.271 --> 00:25:23.867
Поэтому, ну, например, если задать вопрос

00:25:24.955 --> 00:25:30.873
Может ли человек-студент, то есть самый
правый фрейм мыслить?

00:25:31.872 --> 00:25:36.271
Ответ будет: да, может, потому что у

00:25:37.630 --> 00:25:41.309
человека-студента есть имя слота Ако.

00:25:42.102 --> 00:25:44.944
Ауко — это ссылка на фрейм Человек.

00:25:45.184 --> 00:25:51.908
Человек хмм имеет слот со значением
мыслить, поэтому студент

00:25:52.509 --> 00:25:54.070
может мыслить.

00:25:56.872 --> 00:25:59.713
Отметим ещё одно важное положение.

00:26:00.759 --> 00:26:07.204
Если одно и то же свойство указывается в
нескольких связанных между собой фреймах,

00:26:07.364 --> 00:26:14.249
то приоритет, приоритет отдаётся ниже
стоящему фрейму.

00:26:15.707 --> 00:26:21.108
Отметим также, что хмм основным
преимуществом фреймов как способа

00:26:21.228 --> 00:26:25.349
представления знаний является наглядность,
гибкость.

00:26:25.469 --> 00:26:30.910
И, кроме того, фреймовая структура
согласуется с современными представлениями

00:26:31.190 --> 00:26:34.071
о хранении информации в памяти человека.

00:26:37.094 --> 00:26:40.217
Следующий вид модели — сетевая модель.

00:26:40.978 --> 00:26:47.744
В основе сетевой модели, то есть сетевого
способа представления

00:26:47.905 --> 00:26:52.549
знаний, лежит идея о том, что любые знания

00:26:53.734 --> 00:26:59.216
Можно представить в виде совокупности
понятий, иначе говоря, объектов и

00:26:59.536 --> 00:27:01.297
отношений, связей.

00:27:01.817 --> 00:27:08.339
На рисунке, на экране, приведён пример
неграфического изображения

00:27:08.539 --> 00:27:09.019
сети.

00:27:09.987 --> 00:27:15.504
...вершины которой представляет собой
понятие предметной области, а связывающие

00:27:15.624 --> 00:27:19.422
их линии, отношения между этими понятиями.

00:27:20.261 --> 00:27:26.977
Вот. Основным преимуществом такой модели

00:27:27.417 --> 00:27:29.536
является наглядность, а также

00:27:31.440 --> 00:27:35.721
Ну, соответствие современным
представлениям об организации,

00:27:35.841 --> 00:27:37.962
долговременной памяти человека.

00:27:38.362 --> 00:27:42.443
Недостатком является сложность
поиска-вывода, а также сложность

00:27:42.603 --> 00:27:46.323
корректировки, то есть удаления и
дополнения сети.

00:27:47.038 --> 00:27:48.558
новыми знаниями.

00:27:48.998 --> 00:27:52.399
Давайте ещё раз обратимся к этому рисунку.

00:27:55.760 --> 00:28:02.682
Здесь на рисунке в виде сетевой модели
представлено

00:28:02.882 --> 00:28:05.602
описание некоторой предметной области.

00:28:05.842 --> 00:28:07.163
Как видно, это

00:28:08.663 --> 00:28:13.460
Деятельность в рамках некоего
университета.

00:28:14.179 --> 00:28:21.054
Ну, давайте, вот есть такое у нас понятие,
объект, как студент.

00:28:21.494 --> 00:28:25.891
Студент может получать, что получает
стипендию.

00:28:26.578 --> 00:28:33.253
Следующая связь. Учится в университете,
учится связь студенты университета учатся

00:28:33.373 --> 00:28:35.372
в университет.

00:28:35.771 --> 00:28:40.328
Обратите внимание — это высшее учебное
заведение.

00:28:40.607 --> 00:28:46.163
Понятно, что это не синонимы, потому что
высшим учебным заведением может, например,

00:28:46.243 --> 00:28:46.283
быть

00:28:47.807 --> 00:28:54.253
И академия, и колледж, студент связан с

00:28:54.493 --> 00:28:56.935
объектом человек отношение Мэта.

00:28:56.975 --> 00:28:58.337
Студент — это человек.

00:28:58.697 --> 00:29:03.341
С другой стороны, профессор, который
работает в университете, это тоже человек.

00:29:03.771 --> 00:29:08.576
И он тоже связан отношением это с
объектом-человека.

00:29:09.337 --> 00:29:13.582
Как связаны могут быть отношения студент и
профессор?

00:29:13.822 --> 00:29:18.947
Классическая связь — это отношения сдаёт
экзамены.

00:29:19.228 --> 00:29:19.988
Хотя, конечно

00:29:21.380 --> 00:29:27.186
Если писать какую-то предметную область
более детально, отношения могут быть, ну,

00:29:27.306 --> 00:29:28.627
совершенно различными.

00:29:28.948 --> 00:29:35.034
Например, студент может быть связан с
профессором отношения там

00:29:35.674 --> 00:29:36.715
родственника.

00:29:37.348 --> 00:29:42.391
Либо по росту выше, там может быть

00:29:44.873 --> 00:29:51.038
и так далее. То есть вот эта сетевая
модель, она наглядно может отображать

00:29:51.238 --> 00:29:52.278
предметную область.

00:29:52.630 --> 00:29:56.872
Но при этом имеет недостатки, о которых мы
с вами только что сказали.

00:29:57.592 --> 00:30:00.993
Ещё один вид модели — логическая модель.

00:30:01.954 --> 00:30:08.316
Логическая модель знаний представляет
собой некую совокупность утверждений.

00:30:09.054 --> 00:30:14.018
О каждом утверждении можно сказать, оно
истинно или ложно.

00:30:15.219 --> 00:30:19.222
Утверждения делятся на факты и правила.

00:30:20.623 --> 00:30:26.507
Совокупность фактов представляет собой
базу данных, лежащую в основе базы знаний.

00:30:27.157 --> 00:30:32.198
Правило имеет форму, если A, то B.

00:30:32.598 --> 00:30:38.560
Да. Ну, мы только что рассматривали
подобные примеры, если A истинно,

00:30:38.680 --> 00:30:40.440
выполняется действие Б.

00:30:40.880 --> 00:30:43.121
Механизм вывода основан

00:30:43.837 --> 00:30:50.360
На стандартном аппарате математической
логики, который называется исчисление

00:30:50.680 --> 00:30:52.681
предикатов первого порядка.

00:30:53.001 --> 00:30:59.644
Ну, отметим, что подобная логическая
модель знаний лежит, например, в

00:30:59.724 --> 00:31:00.045
языке

00:31:00.867 --> 00:31:06.950
Пролог. И вообще, хмм, пролог — это

00:31:07.151 --> 00:31:09.072
программирование логическое.

00:31:09.872 --> 00:31:15.796
Надо отметить, что в своё время, ну,
порядка нескольких десятилетий назад,

00:31:16.156 --> 00:31:16.476
э-э-э

00:31:17.383 --> 00:31:22.620
Очень большое внимание уделялось именно
развитию языков логического

00:31:22.860 --> 00:31:28.856
программирования, потому что под это были
очень серьёзные наглядные аргументы.

00:31:29.176 --> 00:31:36.132
Потому что именно логическая модель, она
вот наиболее естественным образом отражает

00:31:36.292 --> 00:31:37.531
предметную область.

00:31:37.651 --> 00:31:38.850
Как мы видим на рисунке.

00:31:39.299 --> 00:31:43.057
Есть объекты, они связаны какими-то
отношениями.

00:31:43.336 --> 00:31:50.292
Но на самом деле, э-э, вот развитие систем
искусственного интеллекта последних,

00:31:50.812 --> 00:31:56.728
ну, скажем, тоже десятилетий показывает,
что для разработки подобных систем

00:31:57.550 --> 00:32:03.430
И их эффективного использования можно
использовать, ну, развитые среды

00:32:03.630 --> 00:32:09.471
программирования, языки программирования
высокого уровня, далеко не

00:32:10.351 --> 00:32:14.552
языки типа пролог, а классические
процедурные языки.

00:32:16.861 --> 00:32:23.739
Вот это есть некая, ну, такая вот
особенность развития современных

00:32:23.899 --> 00:32:26.619
систем искусственного интеллекта.

00:32:26.858 --> 00:32:31.897
Потому что то же развитие, например,
нейросетевых технологий

00:32:32.536 --> 00:32:39.179
...в полной мере показывает, что для
моделирования вот нейронных сетей

00:32:39.659 --> 00:32:45.302
можно как раз даже более эффективно
применять классические процедурные языки.

00:32:46.182 --> 00:32:49.624
Ещё одна модель, о которой нельзя не
сказать...

00:32:50.370 --> 00:32:53.327
Это так называемая синаптическая модель.

00:32:54.566 --> 00:32:58.882
Идея этой модели вообще заимствована у
биологов.

00:33:00.480 --> 00:33:07.433
Именно биологи описывают мозг человека как
огромное количество нервных клеток.

00:33:08.100 --> 00:33:09.859
которая называется нейроны.

00:33:10.259 --> 00:33:16.217
Эти нейроны соединены нервными волокнами и
обмениваются между собой

00:33:16.577 --> 00:33:22.175
электрическими сигналами, которые по этим
нервным волокнам и передаются.

00:33:22.455 --> 00:33:25.414
И, соответственно, согласно этим
представлениям

00:33:26.127 --> 00:33:32.407
Вся информация, все знания, которыми
располагает мозг,

00:33:32.727 --> 00:33:38.807
закодированы как бы в виде матрицы сил
синаптических связей, под которым

00:33:39.607 --> 00:33:41.487
электропроводность синапсов.

00:33:42.862 --> 00:33:46.544
точек, контактов нервных волокон с
дендритами.

00:33:46.784 --> 00:33:51.826
А дендриты — отростки нейронов,
принимающих электрические сигналы.

00:33:52.826 --> 00:33:58.709
Подобную схему, э-э, на которой, которая
описывает нейроны, а именно

00:33:59.765 --> 00:34:04.323
Что такое нейрон? Как связан он с
сенапсами, дендритами?

00:34:06.243 --> 00:34:11.361
Мы рассматривали раньше, говоря о
нейронных сетях.

00:34:12.321 --> 00:34:17.360
Потому что именно вот подход такой, скажем

00:34:18.118 --> 00:34:23.838
Нейробиологический к функционированию
мозга, к разработке системы искусственного

00:34:23.958 --> 00:34:29.438
интеллекта оказался в последние
десятилетия очень удачным, потому что

00:34:29.958 --> 00:34:35.757
когда есть некоторая система, э-э, ну, так
скажем, модель нейрона, у которой есть

00:34:36.037 --> 00:34:37.837
какое-то количество входов.

00:34:38.341 --> 00:34:43.942
Один, ну или и по меньшей мере один выход
— это то, что можно технически

00:34:44.302 --> 00:34:48.863
моделировать в том числе средствами
классических языков.

00:34:53.083 --> 00:34:58.922
Ну, и вот в этой связи, конечно, нельзя не
сказать, что вот именно такие попытки

00:34:59.122 --> 00:35:04.481
компьютерного моделирования, по сути,
электроинформационных процессов,

00:35:04.561 --> 00:35:08.320
происходящих в мозге, оказались очень
плодотворными.

00:35:08.851 --> 00:35:15.284
Да. И вот они-то и легли в основу вот
очень активно развивающегося раздела

00:35:15.963 --> 00:35:20.758
искусственного интеллекта, который вот мы
с вами рассматривали нейросетевые

00:35:21.757 --> 00:35:22.596
технологии.

00:35:28.977 --> 00:35:35.779
Давайте более подробно остановимся на как
бы подходах к выделению и

00:35:35.859 --> 00:35:37.939
описанию предметных областей.

00:35:39.580 --> 00:35:43.941
Знания вообще, которыми обладает
специалист в какой-то области.

00:35:44.565 --> 00:35:51.443
Можно разделить на формализуемые, плохо
формализуемые и неформализуемые.

00:35:52.123 --> 00:35:58.082
Формализуемые знания — это, например,
знания, которые излагаются в книгах,

00:35:59.082 --> 00:36:01.841
руководствах, инструкциях, а?

00:36:02.461 --> 00:36:08.943
...в виде законов, некоторых формул,
некоторых моделей, алгоритмов,

00:36:09.143 --> 00:36:10.784
механизмов и так далее.

00:36:11.344 --> 00:36:17.386
И в большей степени, конечно,
формализуемые знания характерны для точных

00:36:17.506 --> 00:36:19.387
наук, таких как математика...

00:36:20.120 --> 00:36:23.158
Физика, химия, астрономия.

00:36:24.717 --> 00:36:31.593
С другой стороны, конечно, известны науки,
которые принято называть описательные, да?

00:36:31.952 --> 00:36:35.990
И они обычно оперируют с плохо
формализуемыми знаниями.

00:36:36.730 --> 00:36:43.011
Ну, например, там зоология, там ботаника,
экология,

00:36:43.651 --> 00:36:48.012
педагогика, медицина и так далее.

00:36:48.813 --> 00:36:52.613
Существуют знания, которые не попадают в
книги.

00:36:53.528 --> 00:36:58.044
Ну, в связи с их неконкректностью,
субъективностью, приблизительностью,

00:36:58.643 --> 00:37:04.837
знания этого рода является результатом
многолетних наблюдений, опыта работы и

00:37:04.997 --> 00:37:06.756
где-то даже интуиции.

00:37:07.555 --> 00:37:12.510
Мы, они вот так подобного рода знания
обычно представляют собой некие

00:37:14.047 --> 00:37:18.287
Эмпирические, неевристические приёмы и
правила.

00:37:18.567 --> 00:37:24.968
И зачастую, как особенно раньше, там,
столетия назад, они передавались из

00:37:25.088 --> 00:37:28.608
поколения в поколение в виде определённых
навыков

00:37:29.369 --> 00:37:35.773
ноухау нек- ну некоторых, скажем так,
секретов ремесла.

00:37:36.133 --> 00:37:38.415
То есть, если, например, вы ремесленник

00:37:39.505 --> 00:37:45.308
И там льёте металл, то может быть у вас
есть некая секретная добавка, о которой

00:37:45.468 --> 00:37:51.672
никто не знает, но которая позволяет
делать выпускаемый вами продукт более

00:37:52.112 --> 00:37:54.994
качественным, более дорогим, более
эффективным.

00:37:56.599 --> 00:38:02.560
Также отметим, что есть знания, которые не
могут быть выражены ни в математическом

00:38:02.720 --> 00:38:06.840
виде, ни даже не в терминах обычного
человеческого языка.

00:38:07.280 --> 00:38:12.521
Ну, например, такими знаниями обладают
религиозные деятели.

00:38:14.099 --> 00:38:17.981
Там экстрасенсы, шаманы.

00:38:19.622 --> 00:38:25.146
Класс задач, относящийся к плохо
формализуемым знаниям и неформализуемым,

00:38:25.226 --> 00:38:30.229
значительно шире класса задач, для которых
знания могут быть легко формализованы.

00:38:30.902 --> 00:38:36.388
Этим объясняется особая популярность и
широкое практическое применение именно

00:38:36.868 --> 00:38:43.276
экспертных систем, которые с момента
своего появления и развития

00:38:43.796 --> 00:38:45.718
сделали возможным применение вот

00:38:46.758 --> 00:38:51.282
информационных технологий в различных
предметных областях.

00:38:51.403 --> 00:38:55.927
То есть областях, в которых знания
действительно плохо формализуемы.

00:38:56.367 --> 00:39:01.573
Если бы все знания были ну
формализованными полностью, то тогда

00:39:02.384 --> 00:39:09.110
Не возникало бы вопросов, что делать в той
или иной ситуации в той или иной

00:39:09.230 --> 00:39:12.634
ситуации. Когда садить хлеб, да?

00:39:13.274 --> 00:39:16.157
Там, что делать, там, если

00:39:18.567 --> 00:39:22.927
На улице дождь, что будет завтра,
послезавтра?

00:39:23.127 --> 00:39:26.167
Какой будет курс там валют?

00:39:26.487 --> 00:39:30.327
Что произойдёт на политической арене и так
далее, и так далее?

00:39:30.687 --> 00:39:36.447
Если бы всё было формализовано, тогда
фактически на все вопросы мы бы могли

00:39:36.727 --> 00:39:37.847
найти ответы.

00:39:38.345 --> 00:39:41.783
На самом же деле мы понимаем, что это не
так.

00:39:42.183 --> 00:39:47.739
Это в этом именно особенность
использования вот таких плохо

00:39:47.899 --> 00:39:51.897
формализуемых и вообще неформализуемых
знаний.

00:39:53.696 --> 00:39:57.694
Экспертная система — это сложный
программный комплекс, который

00:39:58.685 --> 00:40:05.042
Аккумулируют знания специалистов в
конкретных предметных областях и

00:40:05.242 --> 00:40:10.799
используют эти знания с целью выработки
логически обоснованных рекомендаций и

00:40:10.919 --> 00:40:13.918
решений проблем, а также для консультаций

00:40:14.695 --> 00:40:21.259
менее квалифицированных пользователей На
рисунке на экране представлена

00:40:21.419 --> 00:40:24.701
типичная структура экспертной системы

00:40:26.304 --> 00:40:30.789
Когда мы говорим об аккумуляции знаний
специалистов в конкретных предметных

00:40:30.909 --> 00:40:36.316
областях, да, мы, естественно, имеем в
виду очень квалифицированных специалистов.

00:40:36.436 --> 00:40:38.118
Это может быть квалифицированный врач.

00:40:39.146 --> 00:40:45.036
Очень квалифицированный агроном, очень
квалифицированный астроном и так далее.

00:40:45.436 --> 00:40:48.642
Естественно, у него есть какие-то знания.

00:40:49.683 --> 00:40:53.726
И задача экспертной системы — их
аккумулировать для чего?

00:40:54.206 --> 00:41:00.731
С целью выработки логически обоснованных
рекомендаций и решения возникающих проблем

00:41:01.331 --> 00:41:03.453
в данной предметной области.

00:41:05.814 --> 00:41:07.335
Посмотрите на рисунок.

00:41:08.170 --> 00:41:14.490
Обычно в состав экспертной системы входят
следующие взаимосвязанные между

00:41:15.130 --> 00:41:16.370
собой модули.

00:41:17.867 --> 00:41:21.390
База знаний. Ну, практически в центре
рисунка.

00:41:21.990 --> 00:41:25.433
База знаний — это ядро экспертной системы.

00:41:25.793 --> 00:41:32.038
Оно содержит знания, представленные одним
из способов представления знаний, о

00:41:32.158 --> 00:41:33.840
которых мы говорили.

00:41:34.394 --> 00:41:36.514
Перед этим. Дальше.

00:41:37.074 --> 00:41:40.913
Следующий модуль — интерфейс разработчика.

00:41:41.393 --> 00:41:43.393
Что такое интерфейс разработчика?

00:41:43.913 --> 00:41:49.152
Это программа, с помощью которой
инженер-когнитолог

00:41:50.255 --> 00:41:57.022
...и программист могут создавать базу
знаний в

00:41:57.102 --> 00:41:58.824
диалоговом режиме.

00:42:00.185 --> 00:42:02.308
Данная программа включает в себя...

00:42:03.092 --> 00:42:08.295
Ну, какие-то системы вложенных меню,
шаблонов языка представления знаний,

00:42:08.415 --> 00:42:15.340
возможно, подсказок и других сервисов,
которые и облегчают работу с базой знаний.

00:42:16.861 --> 00:42:18.622
Интерфейс пользователя.

00:42:19.309 --> 00:42:25.147
Это комплекс программ, реализующих диалог
пользователя с экспертной системой на

00:42:25.307 --> 00:42:28.946
стадии как ввода информации, так и
получения результатов.

00:42:29.546 --> 00:42:32.545
Далее. Ещё модуль.

00:42:32.985 --> 00:42:34.784
Механизм вывода.

00:42:35.144 --> 00:42:37.903
Или иногда говорят дедуктивная машина.

00:42:38.333 --> 00:42:40.651
Говорят, блок логического вывода.

00:42:40.891 --> 00:42:43.129
Говорят: «решатель». Что это такое?

00:42:43.689 --> 00:42:50.443
Это программа, которая моделирует ход
рассуждений

00:42:50.683 --> 00:42:55.679
эксперта на основании знаний имеющейся в
базе знаний.

00:42:56.755 --> 00:43:02.638
Механизм вывода определяет, какие правила
знания нужно

00:43:03.278 --> 00:43:09.602
вызвать, выполняет правила, определяет,
когда найдено приемлемое

00:43:09.722 --> 00:43:12.963
решение, передаёт результат программе.

00:43:13.370 --> 00:43:15.288
Интерфейс пользователя.

00:43:15.927 --> 00:43:19.522
И ещё модуль — подсистема объяснений.

00:43:19.842 --> 00:43:25.994
Что это такое? Это программа, позволяющая
пользователю

00:43:27.233 --> 00:43:28.950
получать ответы на вопросы.

00:43:30.252 --> 00:43:32.852
Как была получена та или иная
рекомендация?

00:43:33.292 --> 00:43:35.892
Почему система приняла такое решение?

00:43:36.572 --> 00:43:42.933
И ответ на вопрос «как», — это некий
последовательный вывод

00:43:43.693 --> 00:43:45.093
всего процесса.

00:43:46.508 --> 00:43:53.431
Получение решения с указанием исполь- ну,
как бы исполняющих фрагментов

00:43:53.591 --> 00:43:58.114
базы знаний, то есть всех шагов цепи
умозаключений.

00:43:58.554 --> 00:44:03.437
Ответ на вопрос «почему — это ссылка на
умозаключение непосредственно.

00:44:04.143 --> 00:44:09.583
предшествующее полученному решению, то
есть отход на один шаг назад.

00:44:10.383 --> 00:44:17.344
В коллектив разработчиков экспертной
системы входит как минимум четыре

00:44:17.744 --> 00:44:22.544
специалиста. Или четыре даже группы
специалистов, а именно

00:44:23.937 --> 00:44:30.929
Эксперт, инженер-когнитолог, программист и
пользователь.

00:44:31.369 --> 00:44:37.521
Обратите внимание, именно вот эти хмм
специалисты или группы специалистов вот

00:44:38.560 --> 00:44:40.079
изображены на рисунке.

00:44:40.692 --> 00:44:42.171
...в виде овалов.

00:44:43.331 --> 00:44:46.249
Возглавляет коллектив инженер-когнитолог.

00:44:46.448 --> 00:44:51.805
Это ключевая фигура при разработке систем,
основанных на знаниях.

00:44:52.445 --> 00:44:55.962
Обычно это руководитель проекта, задачу
которого...

00:44:57.017 --> 00:45:01.138
Входит организация всего процесса создания
экспертной системы.

00:45:01.778 --> 00:45:05.859
С одной стороны, он должен быть
специалистом в области искусственного

00:45:05.939 --> 00:45:12.101
интеллекта. С другой же стороны, он должен
разбираться и в предметной области, как бы

00:45:12.221 --> 00:45:13.502
общаться с экспертом.

00:45:14.050 --> 00:45:19.817
На одном языке уметь извлекать и
формализовывать знания экспертов,

00:45:19.937 --> 00:45:26.424
передавать их программисту, который
кодирует и помещает знания в базу

00:45:26.625 --> 00:45:28.947
знаний экспертной системы.

00:45:29.508 --> 00:45:30.109
Именно вот

00:45:30.583 --> 00:45:36.184
Обратите внимание, как раз рисунок и
иллюстрирует схемы взаимодействия и схемы

00:45:36.544 --> 00:45:43.346
передачи. Экспертная

00:45:43.506 --> 00:45:46.347
система работает в двух режимах.

00:45:47.131 --> 00:45:51.530
Приобретение знаний и решение задач.

00:45:51.770 --> 00:45:54.050
Или, иначе говоря, консультации.

00:45:58.609 --> 00:46:03.728
В режиме приобретения знаний происходит
формирование базы знаний.

00:46:05.444 --> 00:46:11.408
Режиме решения задач общение с экспертной
системой осуществляет конечный

00:46:11.528 --> 00:46:18.454
пользователь. Обычно знания, которыми
располагает эксперт, различаются степенью

00:46:18.574 --> 00:46:20.575
надёжности, важности.

00:46:21.134 --> 00:46:22.573
Четкость и так далее.

00:46:22.973 --> 00:46:29.889
В этом случае они снабжаются некоторыми
весовыми коэффициентами, которые

00:46:30.368 --> 00:46:34.965
называют коэффициентами доверия или
коэффициентами уверенности.

00:46:35.325 --> 00:46:37.884
Такие знания обрабатываются уже

00:46:38.530 --> 00:46:43.891
...с помощью другого аппарата, а именно
алгоритмов нечёткой логики.

00:46:44.332 --> 00:46:50.693
В процессе опытной эксплуатации
коэффициенты доверия могут подвергаться

00:46:50.893 --> 00:46:54.173
корректировке. В этом случае говоря...

00:46:54.827 --> 00:46:57.664
Что происходит обучение экспертной
системы.

00:46:57.944 --> 00:47:04.738
Сам процесс обучения экспертной системы
может

00:47:05.137 --> 00:47:10.812
проводиться автоматически с помощью
обучающего алгоритма, либо путём

00:47:10.972 --> 00:47:13.369
вмешательства инженера-комнетолога

00:47:14.082 --> 00:47:17.762
И выполняющая в этом случае как бы роль
учителя.

00:47:18.642 --> 00:47:23.282
Если в процессе работы экспертной системы
механизм вывода

00:47:24.722 --> 00:47:29.723
обнаруживает, что можно вызвать более
одного правила, то делается выбор.

00:47:30.450 --> 00:47:36.376
Причём приоритет отдаётся либо правилам,
имеющим более высокий коэффициент доверия,

00:47:36.696 --> 00:47:42.701
либо правилам, которые учитывают большее
количество текущих данных.

00:47:43.382 --> 00:47:46.385
Этот процесс и называется разрешением
конфликта.

00:47:54.075 --> 00:47:59.835
Технология разработки экспертных систем
определённым образом отличается от

00:47:59.955 --> 00:48:03.515
технологии разработки обычных компьютерных
программ.

00:48:04.315 --> 00:48:10.155
Эти различия, э-э, это различие
обусловлено разницей их характеристик.

00:48:10.716 --> 00:48:14.597
Они представлены на экране.

00:48:15.277 --> 00:48:21.358
К числу характеристик относятся тип
обработки, метод, задание

00:48:21.558 --> 00:48:26.159
шагов, решений, искомое решение,
управление данными.

00:48:26.874 --> 00:48:29.831
Э-э данные, знания, модификация.

00:48:30.311 --> 00:48:36.225
И обратимся прежде всего к третьему
столбцу, который

00:48:36.625 --> 00:48:40.022
соответствует традиционным компьютерным
программе.

00:48:40.301 --> 00:48:42.100
Как правило, обрабатываются числа.

00:48:43.025 --> 00:48:44.265
методом обработки.

00:48:44.385 --> 00:48:47.863
Обратите внимание, как правило, является
алгоритм.

00:48:48.463 --> 00:48:53.341
Естественно, является алгоритм, поскольку
традиционные компьютерные программы, как

00:48:53.461 --> 00:48:58.859
раз сделаны, как правило, на процедурных
алгоритмических языках программирования

00:48:59.595 --> 00:49:04.876
...который и моделирует реально
происходящие процессы в рамках какого-то

00:49:04.957 --> 00:49:09.998
алгоритма. Задание шагов решение, как
правило, точное.

00:49:10.478 --> 00:49:14.360
Искомое решение ну должно быть
оптимальным.

00:49:14.480 --> 00:49:16.400
Управление данным разделены.

00:49:17.130 --> 00:49:22.290
Знания являются точными, модификации
являются редкими.

00:49:22.610 --> 00:49:27.091
Ну, знания точными мы говорим, потому что
они выполнены на

00:49:27.860 --> 00:49:33.300
На основе точных данных, точно так же,
как, например, если у вас задан радиус

00:49:33.380 --> 00:49:40.140
круга и мы знаем Пи, то полученные ночные,
ну, с помощью традиционной компьютерной

00:49:40.260 --> 00:49:43.820
программы знания, новое знание, а именно
знание

00:49:44.674 --> 00:49:48.154
Э-э-э там площади круга, конечно, является
точным.

00:49:48.554 --> 00:49:51.353
Обратите внимание, столбец номер два.

00:49:53.033 --> 00:49:57.953
Обработка, как правило, символьная метод —
это эвристический поиск.

00:49:58.518 --> 00:50:04.997
То есть не чёткий алгоритм, где
отображается, ну, схема «делай раз, делай

00:50:05.117 --> 00:50:08.197
два», если что условие — делай три и так
далее.

00:50:08.557 --> 00:50:10.797
Здесь эвристический поиск.

00:50:11.876 --> 00:50:16.636
То есть больше этого эвристический поиск,
он в большей степени

00:50:17.635 --> 00:50:23.511
Конечно, характерен именно поведению,
например, человека.

00:50:24.031 --> 00:50:26.709
Задание шагов решения неявное.

00:50:26.909 --> 00:50:32.985
Искомое решение может быть неоптимальным,
но вполне удовлетворительным и так далее.

00:50:33.460 --> 00:50:36.855
Вот эта разница между удовлетворительным и
оптимальным.

00:50:37.015 --> 00:50:40.810
То есть, казалось бы, хотелось бы лучше
получить оптимальное решение.

00:50:41.250 --> 00:50:46.882
На самом деле, если мы быстро получаем
удовлетворительное решение, это тоже

00:50:47.162 --> 00:50:48.880
хорошо. Мы не тратим силы.

00:50:49.554 --> 00:50:55.160
Время на выполнение там каких-то программ,
потому что эвристика, да, эвристический

00:50:55.280 --> 00:51:01.727
поиск позволяет нам получить, ну, скажем
так, в быстрые сроки с минимальным

00:51:01.887 --> 00:51:05.892
расходованием ресурсов вполне
удовлетворительное решение.

00:51:06.839 --> 00:51:11.521
Управление и данными в экспертных системах
не разделены, а по сути перемешаны,

00:51:11.761 --> 00:51:16.204
знания, как мы говорим, являются
неточными.

00:51:16.885 --> 00:51:21.968
Мы не уверены, но, например

00:51:22.977 --> 00:51:28.135
На основе данных, которые имеются сегодня,
ну, а допустим, о погоде в конкретном

00:51:28.295 --> 00:51:30.054
регионе — это сегодня.

00:51:30.973 --> 00:51:36.171
Есть определённые, ну, способы на основе
сегодняшних данных предсказать погоду

00:51:36.371 --> 00:51:40.889
через два дня. Но зададим себе вопрос:
точно ли так будет?

00:51:41.487 --> 00:51:48.333
Естественно, точно так может и не быть,
потому что через 3 дня ждали дождь, его не

00:51:48.493 --> 00:51:53.538
было, через 2 дня ждали потепления, вдруг
случилось похолодание.

00:51:53.938 --> 00:51:57.462
Эти бытовые примеры, конечно же, всем
известны.

00:52:02.920 --> 00:52:09.323
Отметим также, что при разработке
экспертных систем широко

00:52:09.523 --> 00:52:12.444
используется понятие прототипа.

00:52:12.645 --> 00:52:17.607
То есть некой компьютерной модели будущего
программного продукта.

00:52:18.327 --> 00:52:22.249
Идея прототипизации или прототипирования
состоит в том

00:52:23.407 --> 00:52:30.173
Чтобы на ранней стадии работы над проектом
создать упрощённую

00:52:30.573 --> 00:52:35.217
версию конечной программы, которая могла
бы послужить доказательством

00:52:35.937 --> 00:52:40.702
продуктивности основных идей, которые
положены в основании проекта.

00:52:41.659 --> 00:52:48.423
Прототип должен, ну, обладать
возможностью, способностью

00:52:48.863 --> 00:52:53.586
решать какую-либо из нетривиальных задач,
характерных для заданной области

00:52:53.786 --> 00:52:59.790
применения. А на основе анализа опыта
работы с прототипом разработчики могут

00:52:59.910 --> 00:53:01.671
уточнить требования к системе.

00:53:02.462 --> 00:53:06.262
целом и её основным функциональным
характеристикам.

00:53:08.542 --> 00:53:14.503
Как правило, заказчики экспертной системы
получают возможность оценить

00:53:15.823 --> 00:53:19.343
целесообразность выполнения проектов ещё
до того,

00:53:19.814 --> 00:53:23.736
Как на него будут потрачены значительные
средства.

00:53:25.578 --> 00:53:30.341
Принято различать следующие прототипы
экспертных систем.

00:53:34.104 --> 00:53:36.946
Первое — демонстрационный прототип.

00:53:38.652 --> 00:53:45.047
Это экспертная система, которая решает
часть требуемых задач, демонстрирует свою

00:53:45.127 --> 00:53:51.402
жизнеспособность, э-э и применимость
метода инженерии знаний.

00:53:52.196 --> 00:53:56.910
База знаний составляет немного правил,
порядка пятидесяти-ста.

00:53:57.190 --> 00:54:02.743
И время разработки такой экспертной
системы оценивается в литературе как

00:54:03.143 --> 00:54:06.139
шесть, там от шести месяцев до года.

00:54:07.257 --> 00:54:07.537
Ещё

00:54:10.168 --> 00:54:13.609
Вид прототипа, исследовательский прототип.

00:54:13.890 --> 00:54:20.533
Это тоже экспертная система, которая
решает все требуемые задачи, но может быть

00:54:20.653 --> 00:54:24.095
неустойчивой в работе и не полностью
проверенной.

00:54:24.614 --> 00:54:29.817
База знаний, как правило, содержит уже
больше правил, от 200 до 500.

00:54:29.977 --> 00:54:36.942
Но разработка занимает, ну, примерно в два
раза меньше времени, от трёх

00:54:37.022 --> 00:54:38.303
до шести месяцев.

00:54:38.503 --> 00:54:42.666
Но, как мы видим, недостаток из
определения данного типа именно в том

00:54:43.678 --> 00:54:50.045
Что система может быть не полностью
проверена, она может

00:54:50.726 --> 00:54:54.971
быть неустойчивой, решать не все задачи и
так далее.

00:54:55.691 --> 00:54:58.655
Следующий вид — действующий прототип.

00:54:59.663 --> 00:55:03.648
Действующий прототип надёжно решает все
задачи.

00:55:04.793 --> 00:55:09.953
Но для решения сложных задач может
потребоваться много времени и памяти.

00:55:10.353 --> 00:55:16.073
База знаний содержит уже больше правил, от
500 до 1 000.

00:55:16.353 --> 00:55:21.513
Естественно, время разработки такого
прототипа увеличивается, ну, порядка до

00:55:21.673 --> 00:55:21.953
года.

00:55:23.277 --> 00:55:27.282
Ещё вид — промышленная экспертная система.

00:55:28.564 --> 00:55:34.892
Экспертная система такого вида
обеспечивает высокое качество решения всех

00:55:34.972 --> 00:55:38.136
задач при минимуме времени и памяти.

00:55:38.640 --> 00:55:42.997
Что достигается путём, ну, скажем,

00:55:46.074 --> 00:55:52.590
переделки уже существующих программ, но с
помощью более совершенных

00:55:52.750 --> 00:55:54.229
инструментальных средств.

00:55:54.545 --> 00:55:55.783
...и языков.

00:55:56.103 --> 00:56:00.897
Время разработки подобной системы,
конечно, увеличивается, ну, примерно,

00:56:00.977 --> 00:56:07.169
пусть до полутора лет, а база знаний уже
содержит более 1 000 правил.

00:56:08.807 --> 00:56:09.726
И наконец...

00:56:10.443 --> 00:56:12.524
Коммерческой экспертной системы.

00:56:13.884 --> 00:56:19.366
Она отличается от промышленной тем, что
помимо собственного использования она

00:56:19.646 --> 00:56:22.727
может и продаваться различным
потребителям.

00:56:23.807 --> 00:56:28.288
База знаний уже содержит более полутора
тысяч правил.

00:56:28.699 --> 00:56:34.015
Разрабатывается подобная коммерческая
система, конечно, от года до трёх, и

00:56:35.014 --> 00:56:37.412
стоимость у неё очень высока.

00:56:40.410 --> 00:56:46.845
В ходе работ по созданию экспертных систем
сложилась определённая технология.

00:56:47.498 --> 00:56:50.781
...включающие основные этапы.

00:56:51.262 --> 00:56:57.507
Эти этапы схематически представлены на
рисунке на экране.

00:56:58.268 --> 00:57:01.550
Первое. Идентификация.

00:57:01.911 --> 00:57:06.475
Ну, я уже не говорю о том, что есть вверху
служебная, на этой схеме

00:57:07.322 --> 00:57:09.121
Э-э, слово «начало».

00:57:09.640 --> 00:57:13.197
Но поскольку начало — это просто
обозначение того, что начинается

00:57:13.397 --> 00:57:16.114
выполнение этапов, мы про это не говорим.

00:57:16.354 --> 00:57:21.709
Равно и так, что есть ещё, как вы видите,
слово «выход», которое тоже говорит о том,

00:57:21.789 --> 00:57:22.469
что завершается

00:57:23.434 --> 00:57:25.754
Э-э, выполнение всех этапов.

00:57:26.154 --> 00:57:28.915
Итак, этап — идентификация.

00:57:29.395 --> 00:57:31.595
Иначе говоря, постановка задач.

00:57:32.435 --> 00:57:38.877
На этом этапе устанавливаются задачи,
которые подлежат решению.

00:57:39.632 --> 00:57:46.518
Выявляются цели разработки, требования к
экспертной системе, ресурсы,

00:57:46.718 --> 00:57:53.564
используемые понятия, их взаимосвязи, э-э,
определяются методы решения задач и

00:57:53.684 --> 00:57:55.045
так далее. Цель

00:57:55.738 --> 00:58:02.138
Данного этапа сформулировать задачу,
охарактеризовать поддерживающую её базу

00:58:02.218 --> 00:58:07.577
знаний и таким образом обеспечить
начальный импульс, импульс для развития

00:58:07.617 --> 00:58:10.737
базы знаний. Посмотрим на схему.

00:58:11.150 --> 00:58:17.673
После этапа идентификации есть этап
концептуализации.

00:58:18.313 --> 00:58:25.276
На данном этапе проводится содержательный
анализ проблемной области.

00:58:25.556 --> 00:58:28.877
Выявляются используемые понятия их
взаимосвязи.

00:58:29.504 --> 00:58:32.547
Определяются методы решения задач.

00:58:34.589 --> 00:58:36.951
Третий этап — формализация.

00:58:37.712 --> 00:58:44.478
На данном этапе определяются способы
представления всех видов знаний.

00:58:44.919 --> 00:58:46.921
Формализуются основные понятия.

00:58:47.813 --> 00:58:54.534
Определяются способы интерпретации знаний,
оценивается, насколько адекватны целям

00:58:54.614 --> 00:59:01.375
системы зафиксированные понятия, методы
решения, средства

00:59:01.575 --> 00:59:04.456
представления и манипулирования знанием.

00:59:06.477 --> 00:59:10.037
Следующий этап. Посмотрите на схему,
называется выполнение.

00:59:11.397 --> 00:59:12.678
На этапе выполнения

00:59:18.838 --> 00:59:22.759
как эксперт наполняет базу знаний на этапе
выполнения.

00:59:24.921 --> 00:59:31.315
Процесс приобретения знаний разделяется на
получение знаний от эксперта,

00:59:31.555 --> 00:59:36.231
организацию знаний, обеспечивающую
эффективную работу системы, и

00:59:36.431 --> 00:59:40.347
представление знаний в виде, понятном
экспертной системе.

00:59:41.106 --> 00:59:46.222
Отметим, что отмеченный эвристический
характер знаний в экспертной системе

00:59:46.901 --> 00:59:51.298
делает процесс их приобретения достаточно
трудоёмким.

00:59:51.858 --> 00:59:56.374
Следующий этап после выполнения,
посмотрите на схему — тестирование.

00:59:57.496 --> 01:00:04.290
Эксперт и инженер по знаниям в
интерактивном режиме, используя

01:00:04.610 --> 01:00:09.526
некоторые диалоговые и объяснительные
средства, проверяет компетентность

01:00:09.686 --> 01:00:11.085
экспертной системы.

01:00:11.444 --> 01:00:14.722
Процесс тестирования продолжается до тех
пор,

01:00:15.400 --> 01:00:21.522
Пока эксперт не решит, что система
достигла требуемого уровня компетентности.

01:00:22.242 --> 01:00:23.922
Следующий этап.

01:00:25.842 --> 01:00:30.363
От тестирования стрелочка идёт: опытная
эксплуатация.

01:00:30.923 --> 01:00:31.803
На этом этапе

01:00:32.472 --> 01:00:38.679
Проверяется пригодность экспертной системы
для конечных пользователей.

01:00:39.240 --> 01:00:45.487
По результатам этого этапа может
потребоваться и модификация экспертной

01:00:45.768 --> 01:00:46.408
системы.

01:00:49.612 --> 01:00:55.576
Соответственно, поэтому обратите внимание,
что идёт несколько возможных стрелок.

01:00:55.736 --> 01:00:58.978
Либо модификация, либо вывод.

01:01:01.860 --> 01:01:03.221
Модификация.

01:01:07.784 --> 01:01:09.945
В ходе создания экспертной системы

01:01:11.082 --> 01:01:16.555
Почти постоянно производится её
модификация, переформулирование понятий и

01:01:16.635 --> 01:01:20.911
требований, переконструирование
представления о знании, усовершенствование

01:01:21.031 --> 01:01:22.749
прототипа и так далее.

01:01:23.588 --> 01:01:26.584
Усовершенствование прототипа
осуществляется

01:01:27.461 --> 01:01:33.625
В процессе циклического прохождения через
этапы выполнения и тестирования для

01:01:33.825 --> 01:01:37.388
отладки правил и процедур вывода.

01:01:37.668 --> 01:01:43.832
Переконструирование выбранного ранее
способа представления знаний предполагает

01:01:43.992 --> 01:01:47.395
возврат от этапа тестирования на этап
формализации.

01:01:48.438 --> 01:01:54.237
Если возникшие проблемы ещё более
серьёзные, то после неудачи на этапе

01:01:54.317 --> 01:01:58.956
тестирования может потребоваться возврат
на этап

01:01:59.796 --> 01:02:03.595
концептуализации.

01:02:04.951 --> 01:02:06.513
...и идентификации.

01:02:06.873 --> 01:02:11.479
В этом случае речь идёт о
переформулировании понятий, используемых в

01:02:11.559 --> 01:02:17.165
системе. То есть, по сути, всю систему
нужно будет заново проектировать.

01:02:18.607 --> 01:02:20.970
Приведённая последовательность
разработки...

01:02:22.035 --> 01:02:23.275
Экспертных систем.

01:02:23.595 --> 01:02:30.238
Она подтвердила свою эффективность, и
данная технология отражает опыт разработки

01:02:30.358 --> 01:02:36.920
и внедрения большого числа экспертных
систем для самых различных предметных

01:02:37.160 --> 01:02:37.800
областей.

01:02:44.232 --> 01:02:50.829
Говоря об экспертных системах,
естественно, необходимо затронуть вопрос,

01:02:51.668 --> 01:02:56.346
какой программный инструментарий можно
использовать для их разработки?

01:02:58.362 --> 01:03:03.636
Можно разделить все программные системы,
э-э, которые можно применять для

01:03:03.756 --> 01:03:08.989
разработки экспертных систем, на четыре
достаточно большие категории.

01:03:09.309 --> 01:03:14.183
Первая категория — это оболочки экспертных
систем.

01:03:15.642 --> 01:03:22.207
Системы этого типа создаются, как правило,
на основе

01:03:22.327 --> 01:03:28.853
какой-нибудь экспертной системы, которая
достаточно хорошо себя зарекомендовала на

01:03:28.973 --> 01:03:31.375
практике. При создании оболочки

01:03:32.738 --> 01:03:36.858
Берётся экспертная система прототип данной
оболочки.

01:03:37.298 --> 01:03:43.777
Из неё удаляются компоненты, которые
являются слишком специфичными для области

01:03:43.937 --> 01:03:49.736
её непосредственно применения и
оставляются те, которые такой узкой

01:03:49.856 --> 01:03:51.375
специализации не имеют.

01:03:51.862 --> 01:03:58.742
Ну, известен пример подобной системы, а
именно системы Е-мусин, которая создана

01:03:58.902 --> 01:04:03.902
на основе широко известной, на протяжении
там многих десятилетий известной

01:04:04.142 --> 01:04:07.902
экспертной системы медицинской диагностики
мусин.

01:04:09.028 --> 01:04:15.430
Достоинством программ-оболочек является
то, что они позволяют

01:04:15.830 --> 01:04:22.071
непрограммистам воспользоваться
результатами работы программистов,

01:04:22.431 --> 01:04:24.552
решавших аналогичные проблемы.

01:04:25.589 --> 01:04:31.791
Недостатком же подобного, ну, скажем,
класса инструментария, да, является

01:04:32.431 --> 01:04:36.512
их ориентированность на достаточно узкий
класс задач.

01:04:37.793 --> 01:04:40.473
Он, хотя и более широкий, чем программа

01:04:41.129 --> 01:04:45.687
...на основе которой была создана, ну, та
или иная оболочка.

01:04:47.046 --> 01:04:53.524
Следует, вот если посмотреть немного шире
на рассматриваемые вопросы, на что можно

01:04:53.764 --> 01:04:59.401
обратить внимание? Мы перед этим
достаточно большое количество времени

01:05:00.464 --> 01:05:06.388
посвятили рассмотрению систем
искусственного интеллекта, а именно

01:05:07.149 --> 01:05:14.035
нейронных сетей зададимся вопросом: если
для создания, допустим,

01:05:14.115 --> 01:05:18.598
экспертных систем можно использовать
какого-то рода оболочки

01:05:19.330 --> 01:05:24.662
То можно использовать оболочки, например,
для создания каких-то нейронных сетей,

01:05:24.782 --> 01:05:26.025
потому что возникает вопрос

01:05:26.970 --> 01:05:31.812
Мы понимаем, что в данной предметной
области можно также использовать какую-то

01:05:31.932 --> 01:05:33.213
нейронную сеть.

01:05:33.493 --> 01:05:38.816
И вопрос: должны ли мы её сами с нуля
проектировать и разрабатывать, либо мы

01:05:38.976 --> 01:05:41.097
можем взять уже э-э-э ну

01:05:42.090 --> 01:05:48.095
Как мы с вами говорим, в качестве
прототипа, да, или в качестве какой-то

01:05:48.215 --> 01:05:51.298
оболочки уже существующей нейронную сеть.

01:05:51.658 --> 01:05:54.181
Ответ здесь положительный, да.

01:05:54.621 --> 01:05:59.986
И по отношению к экспертным системам, и по
отношению к нейросетевым технологиям.

01:06:00.494 --> 01:06:06.888
Существуют некоторые такие, ну, оболочки,
иначе говоря, универсальные

01:06:07.088 --> 01:06:13.562
решения, использование которых, в
принципе, ну, повысит время на

01:06:13.722 --> 01:06:15.640
создание тех или иных систем.

01:06:16.627 --> 01:06:22.626
Общее правило. Можно что-то делать с нуля,
а можно взять уже некий готовый прототип.

01:06:22.946 --> 01:06:29.505
Если же ещё более широко посмотреть с
точки зрения информационных технологий вот

01:06:29.745 --> 01:06:33.424
на процесс разработки каких-то объектов

01:06:34.153 --> 01:06:40.075
То можно, например, обратиться и к опыту
разработки просто информационных систем.

01:06:40.795 --> 01:06:47.477
Если нам необходимо разработать в широком
смысле информационную систему, позволяющую

01:06:47.637 --> 01:06:51.478
автоматизировать процессы в какой-то
предметной области

01:06:52.085 --> 01:06:58.248
То мы тоже по сути можем идти двумя, ну,
такими очень

01:06:59.929 --> 01:07:01.890
крупными путями. Первое.

01:07:02.490 --> 01:07:07.372
Либо мы проектируем и разрабатываем
систему с нуля.

01:07:07.897 --> 01:07:12.259
То есть информационную систему какого бы
то ни было класса, да?

01:07:12.579 --> 01:07:16.261
И часто это называется каноническим
проектированием.

01:07:16.781 --> 01:07:22.344
Обратите внимание, у нас на экране есть
этапы разработки там экспертной системы,

01:07:22.424 --> 01:07:24.865
но они очень похожи на этапы, например,

01:07:25.662 --> 01:07:30.297
Хмм, и разработки информационной системы
вообще.

01:07:30.576 --> 01:07:37.369
Ведь мы должны исследовать предметную
область, да, надо идентифицировать все

01:07:37.808 --> 01:07:41.724
объекты, которые там находятся, установить
между ними связи.

01:07:42.273 --> 01:07:48.352
Установить аппарат и так далее,
осуществить этап формализации того,

01:07:48.752 --> 01:07:54.911
э-э, что мы выяснили, и тех объектов и
процессов, которые потом

01:07:55.271 --> 01:07:57.991
последовательно подлежат автоматизации.

01:07:58.271 --> 01:07:59.830
Есть этап выполнения.

01:08:00.475 --> 01:08:06.187
Есть этап тестирования, есть этап опытной
эксплуатации и так далее То есть, в

01:08:06.267 --> 01:08:12.338
принципе, зная общие подходы к
проектированию, разработке и внедрению

01:08:13.087 --> 01:08:16.330
Экспертных информационных систем вообще.

01:08:16.530 --> 01:08:21.775
Применительно к экспертным системам, да,
мы можем выполнять те же этапы, ну, с

01:08:21.815 --> 01:08:26.139
учётом специфических корректировок,
которые тут имеются.

01:08:26.539 --> 01:08:28.421
Ну и, соответственно, как мы знаем

01:08:29.632 --> 01:08:35.306
Наряду с каноническим проектированием
информационной системы, мы можем не

01:08:35.746 --> 01:08:38.702
проектировать с нуля или разрабатывать с
нуля.

01:08:38.982 --> 01:08:43.777
Мы можем взять некую готовую
информационную систему, ну, такую

01:08:43.896 --> 01:08:47.053
универсальную, какое-то коробочное решение
где-то.

01:08:47.557 --> 01:08:52.638
И попытаться настроить данную программную
систему под себя.

01:08:53.239 --> 01:08:58.040
Ну, примерно так и поступают на практике,
когда хотят внедрить, ну, например,

01:08:58.160 --> 01:09:03.282
какую-то автоматизированную информационную
систему, например, бухгалтерского учёта.

01:09:04.735 --> 01:09:09.051
Что делает, ну, скажем, владелец фирмы?

01:09:09.451 --> 01:09:15.845
Он покупает типовое коробочное решение и
далее пытается его

01:09:16.245 --> 01:09:21.040
настроить уже под свою фирму, под свои
бизнес-процессы, под свои

01:09:22.893 --> 01:09:28.820
Там организационные структуры, которые
связаны со своими

01:09:28.940 --> 01:09:33.825
бизнес-процессами, функциями, операциями и
так далее.

01:09:34.146 --> 01:09:36.188
Это довольно стандартная схема.

01:09:36.629 --> 01:09:38.110
Какой путь лучше?

01:09:38.711 --> 01:09:44.352
Какой путь эффективнее нужно, ну, смотреть
в каждом конкретном случае.

01:09:44.912 --> 01:09:49.992
Вот. Более распространён на практике,
конечно, пункт приобретения уже готового

01:09:50.192 --> 01:09:53.353
решения и настройки под себя с учётом

01:09:54.145 --> 01:09:59.904
Э-э, ну, специфики проблемно-проблемной
области, предметно исследуемой области.

01:10:00.024 --> 01:10:05.983
Потому что даже в разных использовании
одной и той же программной системы, но, к

01:10:06.103 --> 01:10:09.462
примеру, бухгалтерского учёта, да, должно
учитывать

01:10:12.623 --> 01:10:18.860
Скажем, организационно-правовую форму того
предприятия, которое хочет внедрить эту

01:10:18.900 --> 01:10:24.257
систему: в одном случае она одна, в другом
случае она другая и так далее.

01:10:25.616 --> 01:10:28.255
Наряду с оболочками экспертных систем

01:10:29.262 --> 01:10:35.468
Никто не отменял возможности использования

01:10:35.748 --> 01:10:40.432
экспертных систем просто с помощью
традиционных, ну, условно говоря,

01:10:40.552 --> 01:10:44.195
традиционных языков и систем
проектирования, да?

01:10:46.829 --> 01:10:53.677
В чём, по определению, может быть
преимущество использования не некоторой

01:10:53.837 --> 01:10:59.443
оболочки, а реального, допустим, языка
программирования или системы

01:10:59.603 --> 01:11:03.688
программирования? Основное преимущество
здесь, э-э

01:11:04.774 --> 01:11:10.578
Потенциально большей свободе действий, эээ
которые есть у

01:11:10.778 --> 01:11:16.543
проектировщика и разработчика, и
экспертной системы, и информационной

01:11:16.663 --> 01:11:18.184
системы вообще, да?

01:11:18.664 --> 01:11:20.466
Потому что когда мы берём оболочку

01:11:21.541 --> 01:11:26.059
Она уже настроена на какую-то предметную
область, да?

01:11:26.659 --> 01:11:33.577
Но мы как бы у нас меньше возможностей
проявить

01:11:33.697 --> 01:11:38.455
гибкость. Потому что, ну, грубо говоря,
когда вы пишете в системе программирования

01:11:39.367 --> 01:11:42.169
Вы пишете так, как нужно вам.

01:11:42.289 --> 01:11:48.332
Вы сразу реализуете те оптимальные способы
представления знаний, те способы

01:11:48.492 --> 01:11:53.495
управления логическим выводом, которые
здесь тут уже наиболее оптимальны, да?

01:11:53.895 --> 01:11:58.977
Если же вы берёте оболочку,
соответственно, вы уже под эту оболочку

01:11:59.298 --> 01:11:59.338
должны

01:12:00.084 --> 01:12:06.207
подстроиться при, ну, создании реально
действующей, там экспертной системы или

01:12:06.848 --> 01:12:13.492
информационной системы вообще
преимуществом также

01:12:13.652 --> 01:12:17.375
вот, так скажем, разработки на основе
систем программирования

01:12:18.909 --> 01:12:24.211
Ну, является возможность учёта максимально
машинной архитектуры.

01:12:24.957 --> 01:12:30.920
Потому что каждая оболочка, она всё равно
сделана под какую-то, ну, архитектуру, под

01:12:31.080 --> 01:12:32.360
какую-то платформу.

01:12:32.680 --> 01:12:38.083
Когда же вы разрабатываете на своей такой
информационно-технологической платформе,

01:12:38.243 --> 01:12:42.764
то и для разработки вы, соответственно,
берёте наиболее оптимальные средства

01:12:43.285 --> 01:12:45.165
разработки данной системы.

01:12:47.091 --> 01:12:52.896
И возможность ещё, когда мы делаем что-то
сами, заранее

01:12:53.017 --> 01:12:59.503
спроектировать, возможно, возможно,
интеграцию с

01:12:59.583 --> 01:13:03.587
какими-то другими, э-э, информационными
системами.

01:13:04.592 --> 01:13:07.755
Это могут быть, например, крупные
программные комплексы.

01:13:07.955 --> 01:13:14.801
Потому что, когда мы берём оболочку, опять
же, мы действуем только в рамках неё, туда

01:13:14.921 --> 01:13:19.725
трудно внести изменения, по крайней мере,
самим это сделать очень сложно.

01:13:20.341 --> 01:13:26.376
Когда же мы разрабатываем сами, мы заранее
ориентируемся на те средства интеграции, в

01:13:26.416 --> 01:13:32.172
том числе протоколы, механизмы
взаимодействия с другими информационными

01:13:32.252 --> 01:13:35.489
системами. Недостаток, э-э-э

01:13:36.227 --> 01:13:41.713
Всегда, когда мы что-то делаем сами с
нуля, он основной один.

01:13:42.113 --> 01:13:44.876
Это значительные трудозатраты.

01:13:46.037 --> 01:13:50.642
Представьте, вы взяли оболочку, мы
считаем, что она практически нормальная и

01:13:51.403 --> 01:13:52.845
на ней можно работать.

01:13:53.376 --> 01:13:57.172
А теперь мы начинаем разрабатывать э-э
сами всё с нуля.

01:13:57.611 --> 01:14:03.285
Естественно, так на практике ни одна,
скажем так, маленькая организация,

01:14:04.324 --> 01:14:08.200
небольшая фирма не может позволить себе
что-то разрабатывать, да?

01:14:08.639 --> 01:14:08.799
Они

01:14:09.605 --> 01:14:15.284
Вот хорошо, если купят, например, какой-то
пакет 1С, там, 1С Бухгалтерия, его

01:14:15.564 --> 01:14:18.403
настроят под себя, и этого им хватает.

01:14:19.123 --> 01:14:24.241
Если же у вас фирма крупная, у вас есть
свои подразделения, то тогда м-м

01:14:26.113 --> 01:14:31.552
То тогда, конечно, очень актуальным
является вопрос проектирования и

01:14:31.752 --> 01:14:38.270
разработки систем подобного класса силами
самой

01:14:38.390 --> 01:14:45.188
фирмы. Ещё одним способом разработки
экспертных систем,

01:14:45.428 --> 01:14:47.387
вообще систем искусственного интеллекта

01:14:47.912 --> 01:14:51.030
Являются, конечно, языки искусственного
интеллекта.

01:14:51.429 --> 01:14:57.666
Несколько десятилетий назад, э-э-э, ну,
как правило считалось, что

01:14:58.465 --> 01:15:05.301
работа со списками, с символьными
величинами, с логическими

01:15:05.421 --> 01:15:05.861
данными

01:15:06.487 --> 01:15:10.926
Это нехарактерно для традиционных языков
программирования.

01:15:11.366 --> 01:15:18.045
Поэтому были разработаны специальные
языки, ну, например, язык Лисб, язык

01:15:18.204 --> 01:15:23.804
Пролог. Именно потому, что первый
отличается большими

01:15:24.634 --> 01:15:29.719
Возможностями обработки символьных и
логических данных, да, а второй

01:15:31.161 --> 01:15:38.129
отличается столь же богатыми возможностями
обработки логических

01:15:38.249 --> 01:15:41.573
данных. Вообще говоря, появление таких
языков

01:15:42.608 --> 01:15:49.248
Несколько десятилетий назад позволила
программистам, ну, во-первых,

01:15:49.688 --> 01:15:53.449
уйти от учёта организации памяти.

01:15:53.809 --> 01:15:59.449
Э-э, позволила в части пролога не
заботиться о потоке управления в

01:15:59.569 --> 01:16:00.289
программе.

01:16:00.643 --> 01:16:04.644
Поскольку, как мы с вами уже говорили,
пролог, то есть программирование

01:16:04.764 --> 01:16:09.726
логического предполагает наличие объектов
и связей между ними.

01:16:10.126 --> 01:16:17.049
То есть наша задача в данной ситуации —
выделить эти объекты и установить между

01:16:17.329 --> 01:16:17.569
ними

01:16:18.254 --> 01:16:21.056
Э-э, объективно имеющиеся связи.

01:16:22.016 --> 01:16:28.499
Но надо сказать, что вот и язык Лист, и

01:16:28.859 --> 01:16:34.622
язык Пролог, да, это разработки, ну,
которые у нас уже более, скажем так,

01:16:34.702 --> 01:16:35.543
пятидесяти лет.

01:16:36.192 --> 01:16:41.676
Потому что Лиф был разработан в начале
шестидесятых годов, а Пролог там в начале

01:16:41.876 --> 01:16:43.877
семидесятых годов, да.

01:16:44.397 --> 01:16:49.440
И надо сказать, что наибольшую
популярность, вот, в частности, язык

01:16:49.520 --> 01:16:53.002
Пролог приобрёл, наверное, в восьмидесятые
годы.

01:16:53.350 --> 01:16:59.384
прошлого века, когда был обоснован
логический базис этого языка.

01:16:59.704 --> 01:17:06.218
И второе, эээ если, например, мы посмотрим
литературу по компьютерным технологиям,

01:17:06.297 --> 01:17:09.015
это этапы их активного развития
восьмидесятых годов

01:17:09.638 --> 01:17:16.559
То было очень большое количество книг
посвящено разработке компьютеров,

01:17:16.599 --> 01:17:19.040
вычислительных систем пятого поколения.

01:17:19.480 --> 01:17:25.480
Прежде всего разработка компьютерных
систем пятого поколения — это связывается

01:17:25.760 --> 01:17:26.640
с Японией.

01:17:26.942 --> 01:17:28.541
Это японский проект, да?

01:17:29.101 --> 01:17:35.338
И сам язык пролог был принят в качестве
базового для машины времени, э-э, ну,

01:17:35.418 --> 01:17:37.098
такой, для машины вывода.

01:17:37.737 --> 01:17:43.015
Мы уже говорили, что хмм, как приоритеты.

01:17:43.150 --> 01:17:49.030
...или развитие систем искусственного
интеллекта, оно меняет где-то вот

01:17:49.150 --> 01:17:54.350
технологические платформы разработки
соответствующих систем.

01:17:54.750 --> 01:18:01.670
И, соответственно, в последнее время вот
применение языка языка

01:18:01.830 --> 01:18:02.270
пролок...

01:18:02.790 --> 01:18:04.030
несколько сократилось.

01:18:04.150 --> 01:18:10.507
Хотя ещё раз обращу ваше внимание, что
если, например, вы посмотрите

01:18:10.907 --> 01:18:15.146
современные книги по системам
искусственного интеллекта, в том числе

01:18:15.265 --> 01:18:18.624
размещённые в электронных библиотечных
системах

01:18:19.771 --> 01:18:25.487
Доступ, к которым вы все имеете, там
большое количество книг на

01:18:26.487 --> 01:18:29.685
данных языках. В частности, на языке
Пролог.

01:18:29.965 --> 01:18:36.041
И для работы на прологе там описываются
такие же информационные системы.

01:18:36.903 --> 01:18:43.748
...которые среды программирования, которые
позволяют вот эффективно

01:18:43.868 --> 01:18:50.232
обрабатывать именно описания предметной
области, выполненные с помощью данных

01:18:50.352 --> 01:18:53.754
языков. Следует сказать ещё

01:18:55.759 --> 01:19:02.522
Э-э, что наряду с языками логического,
скажем так, искусственного интеллекта,

01:19:02.602 --> 01:19:06.644
традиционными языками или оболочками,
существует ещё один

01:19:09.125 --> 01:19:12.166
способ, а именно использование

01:19:13.102 --> 01:19:19.379
интегрированных средств поддержки,
разработки интеллектуальных систем,

01:19:19.499 --> 01:19:26.016
да? Данный способ представляет собой
своего рода

01:19:26.136 --> 01:19:29.135
надстройку над языками искусственного
интеллекта.

01:19:29.255 --> 01:19:31.094
К их числу относятся арты

01:19:32.158 --> 01:19:35.197
Ка, Ж2, некоторые другие.

01:19:35.837 --> 01:19:42.754
Фактически, хмм данные системы, ну,
являются большим

01:19:42.874 --> 01:19:47.912
набором хорошо интегрированных парадигм
искусственного интеллекта.

01:19:48.810 --> 01:19:54.614
Что позволяет пользователю комбинировать в
процессе разработки

01:19:55.214 --> 01:20:00.617
экспертной системы самые различные
методологии,

01:20:01.058 --> 01:20:06.261
модели, методы, ну и даже стили
программирования.