Искусственный интеллект. Основные понятия. Джейд Картер

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ из ключевых аспектов знаний в искусственном интеллекте является их роль в принятии решений. Знания обеспечивают агентам информацию о состоянии окружающей среды, о доступных вариантах действий и о ожидаемых результатов этих действий. На основе этой информации агенты могут принимать обоснованные решения, направленные на достижение определенных целей или решение конкретных задач.

      Кроме того, знания играют ключевую роль в решении задач. В искусственном интеллекте задачи часто формулируются в терминах знаний о предметной области, а агенты используют эти знания для выработки стратегий и методов решения задач. Например, в области медицины знания о симптомах, диагнозах и лечении помогают искусственным системам принимать решения о диагнозе и лечении заболеваний.

      Наконец, знания играют важную роль в взаимодействии агентов с окружающей средой. Понимание окружающей среды, ее характеристик и особенностей позволяет агентам эффективно адаптироваться к изменениям в среде, прогнозировать последствия своих действий и взаимодействовать с другими агентами или объектами в среде. Таким образом, знания являются неотъемлемой частью функционирования и поведения искусственных агентов в различных приложениях и областях искусственного интеллекта.

      В области искусственного интеллекта представление знаний является краеугольным камнем, поскольку от выбора подходящего формата зависят эффективность и эффективность работы системы. Разнообразие формализмов и языков представления отражает разнообразие задач и сред, в которых применяется искусственный интеллект.

      Одним из наиболее распространенных форматов представления знаний являются логические формулы. Они позволяют выразить знания в виде логических высказываний, что делает их удобными для формализации и рассуждения. Логические формулы могут использоваться для описания фактов, правил и отношений в знаниях.

      Пример использования логических формул для представления знаний может быть следующим:

      Представим небольшую базу знаний о животных:

      1. Факты:

      – Собака – это животное.

      – Кот – это животное.

      – Собака имеет хвост.

      – Кот имеет хвост.

      – Собака лает.

      – Кот мяукает.

      2. Правила:

      – Если животное имеет хвост и лает, то это собака.

      – Если животное имеет хвост и мяукает, то это кот.

      Этот набор фактов и правил можно формализовать с использованием логических формул. Например:

      1. Пусть \( L(x) \) обозначает "x лает", \( M(x) \) – "x мяукает", \( H(x) \) – "x имеет хвост", \( A(x) \) – "x это животное".

      2. Тогда факты можно записать в виде логических выражений:

      – \( A(\text{Собака}) \), \( A(\text{Кот}) \), \( H(\text{Собака}) \), \( H(\text{Кот}) \), \( L(\text{Собака}) \), \( M(\text{Кот}) \).

      3. Правила можно представить в виде импликаций:

      – \( СКАЧАТЬ