Искусственный интеллект: начала многомерного строчного множества. Сингулярность неизбежна. Сергей Владимирович Соболенко

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ отсутствует (например, мы не указали информации об уме мыши) мы можем оставить значение по умолчанию – ноль; либо попробовать найти этот качественный показатель у родителей объекта (в данном случае у объекта «мышь» мы будем искать его у объектов «Грызун» и тд). Но поднимаясь выше по лестнице иерархии объектов и соответственно удаляясь от первоначального объекта нам необходимо прибегать к уменьшению значения, пропорционально отдаленности от объекта. То есть, если мы задали значение по умолчанию ABABACB AAAAAAABAABA +100 («ХИЩНОЕ СИЛЬНЫЙ +100») то удаляясь от родителя ABABACB («Хищное») это значение будет уменьшаться, поскольку увеличивается вероятность, что потомок окажется слабее. Это решение справедливо, поскольку в классе объектов ABABACBCB («Собака») оказывается например и ABABACBCBC («Шпиц»), который уже довольно сильно не соответствует общему утверждению. Таким образом будет справедливым уменьшать значение по формуле =

      M = N-step* (1/4*n)

      Step – разница в количестве с верхним классом, N – исходное значение

      M=100 – 3* (1/4*100) = 25

      Здесь предполагаемое значение силы для «Шпица», как и для любой другой породы собак будет равным примерно 25. Для улучшения показателя соответствия потребуется больше информации о входящих в класс объектах. Повысить значение показателя, можно например, добавив характеристику «Сильный» в описание класса «Овчарка», и указав конкретный показатель. Так, овчарка по сравнению со шпицем получит преимущество в категории силы. Но если численный показатель не будет увеличен, овчарка может получить превосходство по умолчанию, имея характеристику «сильный», – по сравнению со шпицем, который такой характеристики иметь не будет.

      Как это работает на практике? Задав вопрос с использованием категории, мы получим ответ:

      – Кто из них умнее: таракан, стол, человек или тигр?

      – Человек

      Если использовать несколько категорий свойств и варьировать их, то можно решать и небольшие задачи на выбор нужного объекта.

      Например.

      Выбери желтое сильное животное: таракан, крокодил, апельсин, лев, шпиц, человек?

      – Лев

      Выбор будет очевиден, поскольку всем условиям соответствует лишь один объект.

      Как производился выбор ответа? Стоит детализировать этот момент.

      Таркан = животное, таракан <> желтый, таракан <> сильный (1 совпадение)

      Крокодил = животное, крокодил <> желтый, крокодил=сильный (2 совпадения)

      Апельсин <> животное, апельсин = желтый, апельсин <> сильный (1 совпадение)

      Лев = животное, лев = желтый, лев = сильный // как потомок «хищное» +25 и как «лев» +100 (4 совпадения)

      Шпиц=животное, шпиц=желтый, шпиц=сильный //как потомок «хищное» +25 (3 совпадения)

      Человек=животное, человек <> желтый, человек=сильный // как «человек» +20 (2 совпадения)

      Так в данном запросе «побеждает» лев. Но в случае, если бы число совпадений с двумя объектами было одинаковым, тогда мы бы сравнивали дополнительные количественные характеристики свойств и выбирали бы значение с бОльшим весом.

      2.9 Логическое СКАЧАТЬ