"Естественный" подход к обучению модели Ребенка естественному языку

Разработка подхода и методов, моделирующих процесс обучения Учителем компьютерной модели Ребенок, находящейся в окружающем мире, естественному языку без привлечения знаний о лингвистике. Определение перечня знаний, которым модель должна уметь обучаться.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид статья
Язык русский
Дата добавления 16.01.2018
Размер файла 23,1 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

«Естественный» подход к обучению модели ребенка естественному языку

Э.В. Попов

Аннотация

Показаны недостатки традиционных систем, осуществляющих взаимодействие с пользователями на ограниченном естественном языке. Предложен «естественный» подход к обучению компьютерной модели «Ребенок» естественному языку. Особенностью предложенного подхода является то, что в процессе обучения «Ребенка» не используются знания о лингвистике. Описан состав модели «Ребенок » и определен перечень знаний, которым модель должна уметь обучаться. Рассмотрен процесс, обеспечивающий обучение « Ребенка » естественному языку на начальной фазе.

Введение

Методы и средства искусственного интеллекта (ИИ) совершенствуются в развитых странах мира более 40 лет. Однако за это время так и не удалось решить ряд важнейших задач: обучение естественному языку; приобретение новых знаний; рассуждения по аналогии; умение решать широкий класс разнообразных задач и т.д.

Целью данной статьи является разработка подхода и методов, моделирующих процесс обучения Учителем компьютерной модели Ребенок, находящейся в окружающем мире, естественному языку (ЕЯ) без привлечения знаний о лингвистике. Будем называть такой подход к обучению естественному языку «естественным». Модель Ребенка является системой, взаимодействующей с окружающим Миром и Учителем для обучения ограниченному естественному языку. Эту модель будем называть модель «Ребенок - Мир - Учитель ».

К настоящему времени описано и разработано достаточное количество систем, взаимодействующих с пользователями на ограниченном естественном языке (СЕЯ):

SHRDLU [Виноград, 1976], ПОЭТ [Попов, 1982, 2004], English Query (Microsoft) и др. Все существующие СЕЯ базируются на использовании лингвистических знаний и имеют следующие принципиальные недостатки [Попов, 1981, 2002 ]:

1. При общении с СЕЯ пользователь не может употреблять только правильные входные предложения (т.е. «понятные» системе), так как ограничения системы не известны не только пользователю, но и разработчику.

2. В общем случае пользователь не может выразить свою информационную потребность в виде изолированного входного высказывания. Во многих случаях для уточнения потребности пользователя требуется диалог, отсутствующий в традиционных СЕЯ.

3. В связи с тем, что окружающий мир непрерывно изменяется, в процессе эксплуатации традиционных СЕЯ неизбежно приходиться модифицировать и расширять знания о языке и окружающем мире, заложенные в СЕЯ при ее разработке. Изменения этих знаний являются очень трудоёмкой задачей и не могут быть выполнены пользователями СЕЯ. Действительно пользователи не владеют в необходимой степени лингвистическими знаниями и не знают, как разработчики представили знания о ЕЯ и окружающем мире.

4. СЕЯ не способны объяснить причину, по которой они не могут дать ответ на заданный вопрос. Например, единственное, что может предложить пользователю СЕЯ English Query (Microsoft) это: "перефразируйте вопрос". Заметим, что при большой базе данных пользователь в подобной ситуации оказывается беспомощным, так как он не может догадаться ни о причинах неудачи, ни о том, как следует перефразировать запрос. По этой причине, традиционные СЕЯ оказываются бесполезными.

5. Как следствие сказанного в п.3, традиционные СЕЯ неотторжимы от разработчика, т.е. их массовая продажа невозможна.

Общеизвестно, что все дети без проблем овладевают естественным языком. При этом дети не пользуются знаниями ни о лингвистике, и ни о каких-либо других науках. Дети в процессе обучения естественному языку (например, русскому) ничего не знают о таких лингвистических понятиях как грамматика, морфология, синтаксис и т.п.

С другой стороны, хорошо известен факт, что взрослые люди, используя традиционные методики обучения естественному языку, как правило, не могут обучиться иностранному языку. По - нашему мнению, основной причиной этого факта является то, что обучение естественному языку базируется на лингвистических знаниях. Кроме того, при обучении ЕЯ недостаточно используются знания об окружающем мире.

Задачи, которые необходимо решать Ребенку при обучении естественному языку, чрезвычайно сложны. Науке пока не известно как ребенок, не зная лингвистики, овладевает естественным языком.

ребенок обучение язык компьютерный

1. Модель системы «Ребенок - Мир - Учитель »

В данной статье предпринята попытка (приняв ряд упрощений) прояснить суть «естественного» подхода к обучению ЕЯ.

Модель системы Ребенок - Мир - Учитель состоит из следующих компонент:

* Окружающий внешний Мир, включающий компьютерное описание предметов мира, их свойств, возможностей и взаимоотношений между ними и т.п.

* Модель Ребенок.

* Учитель (реальный человек, осуществляющий взаимодействие с моделями Ребенок и Мир для обучения Ребенка естественному языку, не привлекая знаний о лингвистике).

Моделирование Ребенка и Мира на компьютере позволяет избавиться от необходимости решать проблемы динамики отдельного элементарного действия и сосредоточить усилия на проблеме выбора нужной последовательности действий. По-нашему мнению, для целей данного исследования достаточно выбрать довольно простой вариант моделей Мира (см. п.5.) и Ребенка. Модель Ребенок состоит из следующих блоков:

* Решатель задач.

* Память, включающая:

* Модель окружающего Мира, т.е. знания Ребенка об окружающем Мире. Нам представляется возможным, для упрощения задачи, считать, что Ребенку и Учителю доступно компьютерное описание Мира.

* Модель Учителя, т.е. знания Ребенка о возможностях и знаниях Учителя.

* Знания о ЕЯ.

* Модель Себя.

* Рецепторы, т.е. элементы модели Ребенок, которые непосредственно воспринимают Мир.

* Эффекторы, т.е. элементы модели, с помощью которых Ребенок осуществляет воздействие на Мир.

Под моделью Ребенка будем понимать искусственную систему, реализованную в виде программного комплекса. Существенным для модели Ребенка является то, что она может подвергаться воздействию окружающего Мира и в свою очередь оказывать на него воздействие. Значения показаний рецепторов на некоторый момент времени будем называть первичным описанием ситуации (ПОС). В ПОС входят: внешнее или внутреннее имя рассматриваемого элемента (сущности), его координаты, имена его характеристик и их значения и т.п. Результаты обработки ПОС будем называть обобщенным описанием ситуации (ООС). Обобщенные описания ситуаций обычно соответствуют не одной ситуации, а нескольким. В ООС могут входить не только показания рецепторов, но и утверждения о соотношениях между этими показаниями. Типы возможных утверждений формируются на основе списка базовых семантических отношений (см. п.4). Кроме того утверждения могут быть заданы набором элементарных предикатов и функций от показаний рецепторов.

2. Потребности и мотивации

Психологи считают, что живые существа имеют врожденные или приобретенные в течение жизни потребности. Стремление удовлетворить потребности приводит к возникновению мотиваций (целей), формирующих поведение, состоящее из действий. При возникновении цели (целевой ситуации) живой организм (в нашем случае - ребенок) ставит задачу. Процесс решения задачи - это планирование и выполнение действий, предположительно пригодных для того, чтобы была достигнута целевая ситуация рассматриваемой задачи.

Наибольшую популярность в исследовании потребностей и мотиваций получили работы Маслова [Maslow, 1954]. A. Маслов выходец из России (Одесса). Маслов предложил иерархию потребностей (называемую треугольником/пирамидой/диаграммой Маслова), которую он разбил на две группы: базовые потребности (потребности дефицита) и мета потребности (потребности развития). Потребности самого нижнего уровня удовлетворяются в первую очередь. По мере их удовлетворения осуществляется переход к удовлетворению потребностей более высокого уровня.

К базовым потребностям относятся:

1. Физиологические (Physiological): пища, вода, воздух, секс и т. д.

2. Безопасность (Safety): чувство свободы от непосредственной опасности.

3. Принадлежность (отсутствие одиночества) и любовь/привязанность (Belongingness and Love): принадлежность к какой-либо группе, быть принятым и т.п.

4. Уважение/почтение (Esteem): достигать, быть компетентным, получать одобрение/признание и т.п.

К мета потребностям относятся:

5. Познание (Cognitive): знать, понимать, изучать и т.п.

6. Эстетика (Aesthetic): любознательность, порядок, красота и т.п.

7. Самореализация (Self-actualization): реализация своего потенциала, знать: кто Я есть, что Я хочу, куда Я стремлюсь и т.п.

8. Превышение себя (Self-transcendence): установить связь с чем-то за пределами своего Я или помочь другим реализовать их потенциал.

В статье [Daniels, 2001] высказано предположение, что введенные в статье [Maslow, 1954] высшие уровни (самореализация и превышение себя) являются наиболее значимым вкладом в изучение поведения и мотиваций человека.

В [Бонгард и др., 1975] предложено рассматривать потребности как внутренний, постоянно действующий механизм, генерирующий задачи, которые необходимо решать (в нашем случае Ребенку).

3. Модель Ребенка

Модель Ребенка состоит из нескольких блоков, рассматриваемых как агенты [Тарасов, 2002]. Каждый блок предназначен для решения задач определенного типа. В соответствии с типом задач блок снабжается подходящим наборов рецепторов, эффекторов, процедур и возможностями взаимодействия с другими блоками. В памяти блока хранятся факты, относящиеся к его действиям и аспектам ситуации, воспринимаемым рецепторами данного блока.

Работа блока заключается в том, он на основе решаемой задачи, текущей ситуации и знаний из памяти находит и исполняет некоторое действие. Действие блока - это либо команда исполнительной программе, выполняемая «без размышлений», либо постановка задачи другому блоку. Так, например, блок «рука» может дать команду «передвинуть руку влево» или поставить задачу перед блоками «ноги» - «переместить модель Ребенка в указанные координаты». Многие действия блока не сопровождаются внешними изменениями, а приводят лишь к переформулировке задачи.

Каждый блок, кроме основной памяти, обладает рабочим полем, называемым вниманием. [Бонгард и др., 1975] Внимание играет важную роль при организации деятельности блока. Перед использованием факта, находящегося в памяти, его переносят в зону «внимание», что свидетельствует об активации внимания на решении определенной задачи. Эта информация состоит из двух частей: описание постановки задачи и сведения о текущих значениях показаний рецепторов. В процессе решения задачи в зону внимания может переноситься и другая нужная информация: факты из прошлого опыта, факты-гипотезы и т.п. Если для решения основной задачи блоку требуется решить некоторую вспомогательную задачу, то решение основной задачи прерывается (при этом запоминается содержимое зоны внимания) и в зону внимания вносится информация, необходимая для решения вспомогательной задачи и т.д. После решения вспомогательной задачи, блок возвращается к решению основной задачи.

Выбор действия блоком содержит три этапа: 1) предварительный поиск подходящих действий; 2) прогноз результатов каждого из них; 3) окончательный выбор. На первом этапе по текущей ситуации и текущей задаче блок ищет в памяти факты, применимые к текущей ситуации и содержащие описания таких действий, в результате которых ранее была решена текущая задача или ее часть. Каждому такому факту, действию, потребности приписывается число - его ценность по отношению к данной задаче в данной ситуации. Ценность определяется в зависимости от применимости факта/действия к данной ситуации, прошлого опыта их применения и от степени близости текущей ситуации к тем, в которых эти факты/действия ранее использовались.

На втором этапе идет поиск фактов, применимых к текущей ситуации и содержащих описания результатов выполнения действий, близких к выбранному действию. После завершения поиска в зоне внимания оказываются дополнительные факты (со своими ценностями), содержащие прогнозы результатов выполнения действия. Далее ценности действий, построенных на первом этапе, перевычисляются с учетом этой новой информации.

Если пересчет не снизил существенно ценность действия, то оно выбирается. Когда действие выбрано, оно «мысленно» выполняется и текущая ситуация переходит в некоторую новую ситуацию. Для этой новой ситуации снова ищется действие, приближающее Ребенка к новой ситуации. Такой процесс многошагового планирования повторяется до тех пор, пока задача не будет решена или модель Ребенка откажется от ее решения.

Ход решения любой задачи может быть прерван из-за того, что блок анализа потребностей выдал сигнал о возникновении новой потребности, ценность которой выше чем у текущей потребности.

4. Знания и способности, приобретаемые моделью «Ребенок»

Модель Ребенка должна обладать, как минимум, следующими способностями:

4.1 «Ребенок» должен обучаться словам и словосочетаниям русского языка

Не используя термины лингвистики, модель Ребенок должна обучаться словам и словосочетаниям, выражающим следующие функциональные группы русского языка [Поспелов, 1986]: Понятия, Имена, Отношения, Действия и т.д.

Понятия. Сюда входят лексические единицы языка, используемые для обозначения однородных групп фактов, событий, явлений и других элементов моделируемого Мира. Примерами понятий могут служить: стол, учитель, газовое облако и т.п. Важно то, что, например, слово «стол» обозначает не конкретный предмет моделируемого Мира, а любой предмет, который носители языка называют «столом». Понятиям соответствует некоторая структура, некий набор свойств, с помощью которых одни понятия отделяются от других.

Имена. Практически любые слова и словосочетания могут играть роль имен. Имена служат для конкретизации элементов Мира, входящих в понятие-класс (см. п. 4.1.3).

Отношения. Изучая мир, осуществляя свою деятельность в нем, человек (в том числе и ребенок) должен моделировать и описывать окружающий мир. О том, как человек это делает науке известно немного. Однако в теории познания, лингвистике и психологии получено достаточно фактов, на основании которых можно сформулировать следующую гипотезу [Поспелов, 1986, п.2.2]:

При отображении внешнего мира, при описании его человек вычленяет в нем конечный набор отношений. Эти отношения связывают между собой отдельные элементы внешнего мира. Сами элементы, связанные отношениями, выступают в них как определенные роли, семантика которых определяется видом отношений.

Предполагается, что число базовых семантических отношений, описывающих любые связи в окружающем Мире не только конечно, но и не слишком велико (порядка 200 отношений).

Все семантические отношения подразделяют на парадигматические и синтагматические [Энциклопедия кибернетики, 1974].

Отношение парадигматическое - семантическое отношение, существующее между словами естественного или информационного языка независимо от контекста.

Отношение синтагматическое - семантическое отношение, возникающее между словами естественного или информационного языка в определенном контексте. Кроме того

Д. Поспелов [Поспелов, 1986, п.2.2] выделяет следующие группы семантических отношений:

1. Отношения классификации позволяют выделить классы элементов окружающего Мира и установить как отношения между классами, так и между классами и их элементами. К этой группе принадлежат отношения класс - подкласс, класс - элемент. Близкими по духу к этим отношениям являются отношения типа: род - вид, часть - целое и т.п.

2. Признаковые отношения приписывают понятиям различные, качественные признаки. Эти отношения можно представить в виде последовательной композиции двух отношений: иметь признаком и иметь значение признака.

3. Количественные отношения можно свести к композиции двух отношений: иметь меру и иметь значение меры.

4. Отношения сравнения сопоставляют какому-то признаковому или количественному отношению две характеристики некоторого понятия или группы понятий.

5. Отношение принадлежности близки к отношениям классификации, но отличаются от них тем, что связывают два элемента внешнего Мира лишь ситуативно.

6. К временным отношениям принадлежат отношения типа быть одновременно, быть раньше, пересекаться во времени и т.п.

7. Пространственные отношения фиксируют место нахождения некоторого элемента или взаимоотношение элементов между собой в пространстве (находиться в, быть между, быть слева, касаться и т.п.).

8. Каузальные отношения отражают причинно-следственные связи, а также связи, отражающие цель, мотивацию, предпочтение при принятии решений и действиях.

9. Инструментальные отношения отражают прагматический аспект деятельности (служить для, быть средством для, способствовать и т.п.).

10. Информационные отношения описывают различные стороны передачи и получения информации (приказы, просьбы и т. п.).

11. Порядковые отношения описывают соотнесенность элементов окружающего Мира между собой ( следующий, ближайший, очередной и т. п.).

Действия. Динамика внешнего Мира выражается словами и словосочетаниями, описывающими действия, подразделяемыми на следующие типы:

1. Императивы, т.е. приказы и указания на выполнение некоторых действий: включить, выполнить, привезти и т.п.

2. Процессы, протекающие в окружающем Мире, например, доставка, разработка, окраска и т. п.

3. Состояния. В эту группу входят слова и словосочетания, фиксирующие определенные действия-состояния: лежать, стоять, быть неисправным и т.п.

4.2 « Ребенок » должен обучаться общим и индивидуальным знаниям о ЕЯ

ЕЯ невозможно определить только в терминах общего, необходимо привлечение, и весьма значительное, индивидуальных свойств конкретных лексем и способов их сочетания. В лингвистике общие свойства языка выражают в виде правил грамматики языка, а индивидуальные--в виде информации, соотносимой в словаре каждой конкретной лексеме.

4.3 «Ребенок» должен обучаться сигнификатам и денотатам знаков (слов и словосочетаний ЕЯ)

Знаку (слову) по Ч. Моррису [Моррис, 1983] соответствует сигнификат и денотат [Попов, 2002].

Сигнификатом знака (слова) называется совокупность существенных признаков сущности, обозначаемой этим словом. Сигнификат слова - ядро его лексического значения. Толкование значений слов в толковых словарях описывают, прежде всего сигнификативный слой значения слова, репрезентируя совокупность существенных признаков сущностей, обозначаемых словом.

Термин « денотат» допускает две трактовки.

1. Денотат знака (слова) определяет множество сущностей, удовлетворяющих тем свойствам, которые составляют сигнификат этого знака.

2. Денотат знака (слова) определяется как связанный с данным словом в сознании носителя языка целостный образ типичного, эталонного представителя класса сущностей, соответствующих этому слову.

Нас будет интересовать первая трактовка.

4.4 «Ребенок» должен быть способен расширять знания о языке

В данной работе это требование к модели « Ребенок » выполняется просто, так как ответственность за наполнение и расширение модели « Мира» лежит на Учителе. Ребенок должен только уметь обучаться словам (словосочетаниям) русского языка, описывающим изменения Мира.

5. Начальная фаза обучения «Ребенка» естественному языку

При разработке традиционных СЕЯ в них закладываются «врожденные» знания об языке и об окружающем мире. Так, например, при разработке системы ПОЭТ [Попов, 1982] была заложена следующая «врожденная» информация. Общие знания о грамматике ограниченного русского языка (в виде программ, осуществляющих морфологический и синтаксический анализы предложений); индивидуальные знания о морфологии и синтаксисе 10000 слов (словосочетаний) русского языка. Кроме того абстрактные и конкретные знания об окружающем мире ( 2500 вершин семантической сети и более 250000 фактов, хранимых в БД).

Основная цель данного исследования состоит в том, чтобы обучить Ребенка ограниченному русскому языку, максимально сократив количество «врожденных» знаний (о языке и окружающем мире), которые закладываются в модель при ее разработке.

Поскольку нас в данном исследовании, прежде всего, интересует обучение языку, мы приняли весьма упрощенную модель Мира [см. Winograd, 1972]. В нашем мире есть два участника диалога - Робот (по имени РЕБЕНОК) и человек (УЧИТЕЛЬ). РЕБЕНОК имеет руку и способен перемещаться в пространстве. Он способен рассматривать Мир и перемещать объекты. В мире существуют игрушки: кубики, пирамиды и шары. Им даны внутренние имена О1, О2, О3 и т.д. Объект описывается набором имен характеристик и их значениями, выраженными во внутреннем языке. Существуют следующие характеристики объектов: местоположение, цвет, размер, форма и т.п. Список характеристик и их значений объекта N может изменяться УЧИТЕЛЕМ.

В модели Мира кроме объектов представлены отношения и действия. В первую очередь определим семантику и внутренние имена пространственных отношений таких как: (т.е. СПРАВА), (СЗАДИ), (СВЕРХУ). Эти отношения определяются увеличением значений координат соответственно по осям X, Y и Z. Необходимость в представлении обратных отношений: (СЛЕВА), (ВПЕРЕДИ), (НИЖЕ) отсутствует, так как факт «О1 СЛЕВА от О2» можно представить в виде «О2 СПРАВА от О1» и т.п. Целесообразно ввести отношение ПОДДЕРЖИВАТЬ (служить опорой).

Для описания местоположения и размеров объектов используется трехмерная система координат, изменяющихся от 0 до N по всем направлениям. Началу координат (0,0,0) соответствует левый нижний угол «сцены». Будем предполагать, что в нашем Мире объекты не вращаются и ориентированы в соответствии с координатными осями. Местоположение объекта задается координатами его переднего левого угла, а его РАЗМЕР (длина, ширина и высота)- указанием трех его измерений. В рассматриваемом Мире определены (во внутреннем языке) три базовых действия: ДВИГАТЬСЯ В, СХВАТИТЬ, ОПУСТИТЬ. Эти команды адресуются РЕБЕНКУ.

Мы предполагаем, что РЕБЕНОК способен видеть. Поэтому он, просматривая модель Мира, получает полную информацию об объектах (местоположение, размеры, форма, цвет), выраженную во внутреннем языке.

В процессе обучения РЕБЕНКА языку сущностям Мира присваиваются внешние имена (т. е. слова или словосочетания русского языка, обозначающие эти сущности). Наша цель - показать, что для обучения естественному (русскому) языку РЕБЕНКУ не требуется владеть «врожденными» знаниями о языке и Мире. РЕБЕНКУ достаточно знать только состав и структуру этих знаний.

Процесс обучения РЕБЕНКА языку на начальной фазе протекает следующим образом. УЧИТЕЛЬ указывает РЕБЕНКУ на очередную сущность Мира и сообщает название этой сущности в виде слова (словосочетания) русского языка в именительном падеже. Заметим, что РЕБЕНОК такой лингвистической категорией как падеж не владеет. Затем УЧИТЕЛЬ приступает к обучению РЕБЕНКА тому, что каждое слово, обозначающее некоторую сущность, может находиться в нескольких формах. Например, стол, столом, столу и т.п. Будем предполагать, РЕБЕНОК пользуется простыми эвристиками (например, отождествляет различные словоформы одного слова по совпадению первых букв). Далее УЧИТЕЛЬ проверяет знания, полученные РЕБЕНКОМ. При этом УЧИТЕЛЬ указывает на некоторую сущность Мира и ждет, что РЕБЕНОК сообщит слово (словосочетание) русского языка, обозначающее эту сущность. РЕБЕНОК ожидает от УЧИТЕЛЯ подтверждение ( + ) или опровержение ( - ) данного им ответа. В случае опровержения ответа процесс обучения возобновляется.

В терминах лингвистики, не известных РЕБЕНКУ, успешное распознавание различных словоформ одного слова будет обозначать, что РЕБЕНОК освоил азы морфологии. На этом фаза начального обучения языку завершается.

Более детальное и углубленное описание процесса обучения РЕБЕНКА русскому языку возможно только после реализации и проведению экспериментов с моделью «Ребенок - Мир - Учитель ».

Список литературы

1. Гаазе-Раппопорт М. Г., Поспелов Д.А. От амебы до робота: модели поведения. М.: Наука, 1987. Изд. 2-е. М.: Едиториал УРСС, 2004. - 296 с.

2. Бонгард М.М., Лосев И.С., Смирнов М.С. Проект модели организации поведения - «ЖИВОТНОЕ» // Моделирование обучения и поведения. М.: Наука, 1975. С. 152 - 171. (2-е изд. // От моделей поведения к искусственному интеллекту. М.: КомКнига, 2006. Глава 3).

3. Моррис Ч.У. Основания теории знаков// Семиотика / Под ред. Ю.С. Степанова. М.: 1983. С. 37-89.

4. Попов Э.В. Принципы построения систем общения пользователей с базами данных// Лингвистические процессоры представление знаний ВЦ СО АН СССР. Новосибирск, 1981, С. 66-78.

5. Попов Э.В. Общение с ЭВМ на естественном языке. - М.: Наука. Главная редакция физико-математической литературы, 1982. 360 с. ( Изд. 2-е, стереотипное. - М.: Едиториал УРСС, 2004. - 360 с.)

6. Попов Э.В. Общение с базами данных на ограниченном языке: прошлое, настоящее, будущее// Новости искусственного интеллекта, 2002. №1 С. 21-26

7. Поспелов Д.А. Ситуационное управление: теория и практика. - М.: Наука, - Гл. ред. физ.-мат. лит., 1986. - 288 с.

8. Тарасов В.Б. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. - М.: Эдиториал УРСС. 2002. - 352 с.(Науки об искусственном).

9. Гл. ред. Украинской Советской Энциклопедии. Киев: 1974. т. 2.

10. Daniels, M, Maslow's concept of self-actualization. Retrieved February,

11. Maslow A. (1954). Motivation and personality. New York: Harper.

12. Winograd T. Understanding Natural Language. New York: Academic Press, 1972. (Русский перевод: Виноград Т. Программа, понимающая естественный язык.- М.: «Мир», 1976).

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Анализ процессов диагностики повреждений трубопровода. Разработка модели продукционной базы знаний: обзор методов представления знаний, описание создания базы знаний и разработки механизма логического вывода. Экономическое обоснование концепции проекта.

    дипломная работа [3,0 M], добавлен 16.04.2017

  • Анализ существующих программных решений для обучения студентов и контроля их знаний. Обзор лингвопроцессорных средств и обоснование их выбора. Алгоритмы решения и проверки упражнений на именную часть русского языка. Применение правил преобразования.

    курсовая работа [97,0 K], добавлен 29.01.2015

  • Обоснование использования виртуальной модели, средства для разработки функциональных модулей. Разработка виртуальной модели "Представление знаний в информационных системах". Разработка алгоритмов построения виртуальной модели предметной области.

    дипломная работа [1,4 M], добавлен 12.08.2017

  • Классы и группы моделей представления знаний. Состав продукционной системы. Классификация моделей представления знаний. Программные средства для реализации семантических сетей. Участок сети причинно-следственных связей. Достоинства продукционной модели.

    презентация [380,4 K], добавлен 14.08.2013

  • Организация проверки результатов обучения и оценки знаний, использование систем тестирования, основные требования к ним. Создание современной модели WEB-сервиса тестирования знаний; программная реализация; защита от копирования информации и списывания.

    курсовая работа [24,1 K], добавлен 11.05.2012

  • Проблема представления знаний в компьютерных системах – одна из основных проблем в области искусственного интеллекта. Исследование различных моделей представления знаний. Определения их понятия. Разработка операции над знаниями в логической модели.

    курсовая работа [51,9 K], добавлен 18.02.2011

  • Потребность отражения человеческих знаний в памяти компьютера. Модели представления знаний. Продукционные и формально-логические модели. Исчисление предикатов первого порядка. Основные свойства теории фреймов. Аналитическая платформа Deductor.

    курсовая работа [538,2 K], добавлен 09.04.2015

  • Определения знаний и приобретения знаний человеком. Виды знаний и способы их представления. Приобретение и извлечение знаний. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент обучения. Программное обеспечение для проведения лабораторных работ.

    дипломная работа [960,9 K], добавлен 12.12.2008

  • Проблема представления знаний. Представление декларативных знаний как данных, наделенных семантикой. Представление процедурных знаний как отношений между элементами модели, в том числе в виде процедур и функций. Представление правил обработки фактов.

    курсовая работа [33,1 K], добавлен 21.07.2012

  • Преимущества и недостатки моделей представления знаний. Модель, основанная на правилах, фреймовая модель. Семантическая сеть. Структура экспертных систем и этапы их разработки. Механизмы логического вывода. Стратегия "вверх-снизу", "от цели к ситуации").

    презентация [195,3 K], добавлен 29.10.2013

  • Фреймовые модели представления знаний. Разработка структуры фреймов для реализации экспертной системы. Разработка экспертной системы с фреймовой моделью представления знаний. Редактирование базы фактов кандидатов и описание режима консультации.

    курсовая работа [1,3 M], добавлен 13.10.2012

  • Основные модели представления знаний. Системы поддержки принятия решений. Диаграмма UseCase. Разработка базы данных на основе трех моделей: продукционные правила, семантическая сеть, фреймовая модель. Программная реализация системы принятия решений.

    курсовая работа [715,1 K], добавлен 14.05.2014

  • Использование информационных технологий в учебном процессе. Тестирование как средство контроля знаний. Разработка компьютерной системы тестирования знаний. Описание языка программирования. Вредные факторы воздействия компьютера на здоровье человека.

    дипломная работа [562,2 K], добавлен 06.06.2014

  • Представление знаний в когнитологии, информатике и искусственном интеллекте. Связи и структуры, язык и нотация. Формальные и неформальные модели представления знаний: в виде правил, с использованием фреймов, семантических сетей и нечетких высказываний.

    контрольная работа [29,9 K], добавлен 18.05.2009

  • Сущность данных и информации. Особенности представления знаний внутри ИС. Изучение моделей представления знаний: продукционная, логическая, сетевая, формальные грамматики, фреймовые модели, комбинаторные, ленемы. Нейронные сети, генетические алгоритмы.

    реферат [203,3 K], добавлен 19.06.2010

  • Понятие верификации моделирующих компьютерных программ. Классификация математических моделей. Языки программирования, используемые для имитационных моделирующих программ. Способы исследования реальных систем. Методы повышения валидации и доверия к модели.

    шпаргалка [38,8 K], добавлен 02.10.2013

  • Анализ моделей и средств построения игровой компьютерной среды предметной области. Разработка алгоритмов построения игровой компьютерной среды. Отладка и экспериментальное тестирование компьютерной игры "Представление знаний в информационных системах".

    дипломная работа [2,9 M], добавлен 12.08.2017

  • Роль и возможности адаптивной модели в организации образовательного процесса. Структура и механизм навигации в адаптивной модели обучения АЯП Prolog. Программная реализация адаптивной модели обучения. Демонстрация созданного программного продукта.

    курсовая работа [1,6 M], добавлен 19.06.2015

  • Построение графа связей фактов и определение структуры базы знаний. Описание функций инициализации и констатации фактов, входных и выходных данных. Операции, направленные на занесение фактов и действий в базу знаний. Итоговое представление базы знаний.

    курсовая работа [176,9 K], добавлен 13.11.2012

  • Метод решения математической модели на примере решения задач аналитической геометрии. Описание согласно заданному варианту методов решения задачи. Разработка математической модели на основе описанных методов. Параметры окружности минимального радиуса.

    лабораторная работа [310,6 K], добавлен 13.02.2009

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.