Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы

Символические вычисления

  • Специализированные языки программирования

    Прежде чем приступить в обсуждению специализированных языков представления знаний, остановимся на более общей теме языков программирования задач искусственного интеллекта.
  • Символическое представление

    Понятие символ настолько распространено в современной теории и практике искусственного интеллекта, что важность его трудно переоценить. Именно на этом понятии базируются главные связи между проблематикой искусственного интеллекта и формальными системами математики и логики.
  • Физическая символическая система

    Ньюэлл [Newell, 1981] описывает физическую символическую систему как помещенную в некоторую среду машину, состоящую из следующих компонентов: | памяти, включающей символические структуры, число и содержание которых может изменяться во времени;
  • Реализация символических структур на языке LISP. Структуры данных в языке LISP.

    Как только мы беремся за задачу реализации символических структур и выполнения операций над такими структурами, немедленно встает вопрос, о каких именно структурах идет речь. Символы в логике и математике обычно организованы в виде множеств или последовательностей.
  • Структура LISP-программы

    Как использовать список в качестве базовой структуры данных, понятно. Сложнее представить себе, как можно организовать программу или выражение программы в виде списка. Например, список: (+ X Y) представляет математическое выражение в форме: | (<функция> <1-й аргумент> <2-й аргумент>) | Которое обозначает сложение двух чисел.
  • Приложение функции и лямбда-исчисление

    Для того чтобы разобраться в связи между лямбда-исчислением и языком LISP, нужно постоянно держать в уме сформулированное Черчем отличие между денотацией (означиванием) и абстракцией. Так, выражение (X X) означивает конкретное число, которое зависит от значения X.
  • Обработка списков

    Языку LISP можно дать очень лаконичное формальное определение. Большинство LISP-программ можно специфицировать, используя только пять простейших операторов над символическими выражениями (см. врезку 4.4) и одну специальную форму (условное выражение).
  • Сопоставление с образцом

    Одним из ключевых компонентов в большинстве программ искусственного интеллекта является анализатор соответствия (pattern matcher) – компонент, который некоторым образом сравнивает поступающие на его вход списки (или другие структуры данных) с имеющимися символическими образцами и таким образом выполняет распознавание входных данных.
  • Почему LISP не является языком представления знаний. Символический уровень и уровень знаний.

    Невольно напрашивается вопрос, почему с помощью LISP нельзя удовлетворить все наши потребности в области представления знаний. Ведь, как было показано, этот язык позволяет хранить и обрабатывать символические структуры и управлять процессом их оценивания.
  • LISP и разработка программ. Гипотеза Смита.

    Многие программисты склонны к тому, чтобы создавать программный код, напоминающий спагетти, и их буквально приводит в состояние шока знакомство с широкими возможностями, которые сулит в создании такого кода язык LISP.
  • Языки представления знаний

    И представление знаний, и объектно-ориентированный подход к программированию основываются на одной и той же идее, что конкретная предметная область приложения имеет такое же значение для модели, как и для проблем, которые нужно разрешить.
  • Рекомендуемая литература. Упражнения.

    В качестве наиболее доступного руководства по языку LISP я бы рекомендовал книгу Уинстона и Хорна [Winston and Horn, 1988], а в книгах Чарняка [Charniak et al., 1987] и Грехема [Graham, 1994] можно уточнить многие детали применения LISP для решения задач искусственного интеллекта.
Если Вы заметили ошибку, выделите, пожалуйста, необходимый текст и нажмите CTRL + Enter, чтобы сообщить об этом редактору.