Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы

         

Сравнение MYCIN и STRIPS


Возвращаясь вновь к системе STRIPS, отметим, что, как показывает опыт работы с этой программой, она способна решать только самые простенькие проблемы. Сложности появляются при самых разных обстоятельствах. Вот только два примера.

  • Иногда оказывается, что прогресс в движении к заданной цели требует, чтобы окружающая среда была не более упорядоченной, а более неорганизованной (в смысле применения оценочной функции).

  • Если у системы появляется несколько целей, они начинают накладываться друг на друга и прогресс в движении к одной цели приводит к отдалению от другой.

    Отчетливо видно, что модель мира в системе STRIPS оказалась "бедной на знания", т.е. она содержит очень мало специфических знаний о помещениях и объектах, которые должны перетаскивать роботы, например о весе и габаритах объектов и размерах дверных проемов в стенах. Для перемещения объектов используются только те эвристики, которые содержатся в таблице операторов. Например, отсутствуют эвристики, позволяющие избежать маршрутов движения через слишком узкие проемы, комбинировать перемещаемые объекты с учетом грузоподъемности робота. Отсутствует также подготовительная фаза, на которой можно было бы сгруппировать объекты, перемещаемые по близким маршрутам.

    Более широкие возможности системы MYCIN в решении проблем проистекают от двух факторов: большой набор правил, которые используются для формирования гипотез и способов подтверждения их истинности, и большая база данных, в которой хранится информация о микроорганизмах, медикаментах и лабораторных тестах. В то же время механизм управления применением правил в MYCIN несколько проще, чем в STRIPTS. Основное различие между двумя программами состоит не в отличиях между областями применения, а в способности использовать декларативные знания в своей области.

    В главе 2 мы обращали ваше внимание на то, что пионеры в области экспертных систем очень быстро пришли к выводу, что лучше передать программе фактические сведения о специфике предметной области и правила разного уровня абстракции, а затем применять довольно простые правила влияния, чем передать системе информацию о более общих законах, действующих в этой предметной области, и обобщенные алгоритмы целенаправленного логического вывода.

    Содержание  Назад  Вперед







    Forekc.ru
    Рефераты, дипломы, курсовые, выпускные и квалификационные работы, диссертации, учебники, учебные пособия, лекции, методические пособия и рекомендации, программы и курсы обучения, публикации из профильных изданий