Форма входа
0/0
Фреймы для представления знаний - Марвин Минский
- Дата:24.08.2024
- Категория: Компьютеры и Интернет / Прочая околокомпьтерная литература
- Название: Фреймы для представления знаний
- Автор: Марвин Минский
- Просмотров:0
- Комментариев:0
Уважаемые читатели!
Тут можно читать бесплатно Фреймы для представления знаний - Марвин Минский. Жанр: Прочая околокомпьтерная литература. Так же Вы можете читать полную версию (весь текст) онлайн книги без регистрации и SMS на сайте Knigi-online.info (книги онлайн) или прочесть краткое содержание, описание, предисловие (аннотацию) от автора и ознакомиться с отзывами (комментариями) о произведении.
Описание онлайн-книги Фреймы для представления знаний - Марвин Минский:
В книге описывается новый подход к решению проблемы представления знаний в системах искусственного интеллекта. В основе его лежит система фреймов — особых структур данных для понятийного представления стереотипных ситуаций в рамках общего контекста знаний о мире. С этих позиций дается описание механизмов человеческого мышления, распознавания образов, восприятия зрительной и слуховой информации, а также проблемы лингвистики, обучения и методы решения задач. Автор книги — известный американский ученый, специалист по искусственному интеллекту.Книга предназначена для широкого круга научных и инженерно-технических работников, интересующихся созданием искусственного интеллекта. Она может служить хорошим пособием для студентов, специализирующихся в этой области.
Аудиокнига "Фреймы для представления знаний" от Марвина Мински
📚 "Фреймы для представления знаний" - это увлекательная аудиокнига, которая погружает слушателя в мир искусственного интеллекта и когнитивной психологии. Автор книги, Марвин Мински, ведущий ученый в области искусственного интеллекта, рассказывает о фреймах как основных элементах для представления знаний и их влиянии на наше мышление.
🧠 Главный герой книги - это сам фрейм, концептуальная структура, которая помогает нам организовывать информацию и делать выводы. Слушая эту аудиокнигу, вы узнаете, как фреймы влияют на наше восприятие мира и как мы можем использовать их для решения сложных задач.
Об авторе:
Марвин Мински (1927-2016) - выдающийся ученый в области искусственного интеллекта, профессор Массачусетского технологического института. Он является одним из основателей кибернетики и когнитивной психологии, автором множества работ по искусственному интеллекту и философии разума.
🎧 На сайте knigi-online.info вы можете бесплатно и без регистрации слушать аудиокниги онлайн на русском языке. Здесь собраны бестселлеры и лучшие произведения различных жанров. Погрузитесь в мир знаний и откройте для себя увлекательные истории, которые расширят ваш кругозор и помогут лучше понять себя и окружающий мир.
Не упустите возможность окунуться в мир книг и знаний прямо сейчас! 📖
Послушать аудиокнигу "Фреймы для представления знаний" от Марвина Мински вы можете перейдя по ссылке.
Читем онлайн Фреймы для представления знаний - Марвин Минский
Шрифт:
-
+
Интервал:
-
+
Закладка:
Сделать
Когда одного известного математика предупредили, что, сделав еще один логический шаг в своем доказательстве, он придет к парадоксу, тот совершенно серьезно ответил: «А я не буду делать этот шаг». Значительная часть наших обычных (и даже математических) знаний напоминает знания людей — представителей опасных профессий, которые должны очень хорошо знать, когда и какие действия следует считать неразумными. В наших условиях нужно дать ответы на следующие вопросы: в каких случаях возможно применение тех или иных видов аппроксимаций; когда различные критерии могут предопределить получение различимых оценок; какие утверждения и какие типы ссылок допустимы и другое. Концепции, основанные на свойстве транзитивности, представляют значительный интерес и от них вовсе не следует отказываться лишь потому, что еще не найдена удовлетворительная система аксиоматизации. Подводя итоги, отметим следующее.
1. Логические рассуждения недостаточно гибки и не могут служить основой для мышления; они представляются мне в виде набора эвристических методов, эффективных только тогда, когда применяются к упрощенным схематическим планам. Совместимость, требуемая логикой, в иных аспектах обычно не обеспечивается и, вероятно, даже нежелательна, поскольку совместимые системы по своим возможностям будут, видимо, недостаточно мощными.
2. Я сомневаюсь в возможности эффективного представления обычных знаний в виде совокупности простых, независимых, «истинных» утверждений.
3. Стратегия полного отделения конкретных знаний от общих правил вывода слишком радикальна. Мы нуждаемся в разработке более непосредственных способов соединения фрагментов знаний, позволяющих дать совет, каким образом их следует использовать.
4. Декларативная форма представления информации, которую долгое время считали наиболее подходящей для проведения дедуктивных выводов, оказалась не столь уже необходимой, ибо мы нашли способы манипуляции структурными и процедуральными описаниями.
Я не собираюсь утверждать, что мышление во многом может самостоятельно развиваться без чего-либо подобного рассуждениям. Мы, без сомнения, нуждаемся и используем элементы силлогистической дедукции, однако их применение должно подчиняться процессам «согласования» и «конкретизации», вызванным к жизни другими функциональными потребностями. К традиционной формальной логике следует подходить как к техническому инструменту для уточнения всего, что может быть выведено из некоторого множества данных или для подтверждения того, что данное следствие можно получить совершенно определенным образом; формальная логика совершенно непригодна для обсуждения того, какая информация требуется и что должно выводиться при обычных обстоятельствах. Подобно абстрактной теории синтаксиса формальная логика нуждается в мощной процедуральной семантике, без которой она попросту бессильна в сложных проблемных ситуациях.
Не следует категорически утверждать, что принцип совместимости, столь важный для математической логики, оказал губительное влияние на исследования в области моделирования мышления. Однако в общем плане он привел к роковой концепции о потенциальных возможностях машин вообще. На «логическом» уровне были заблокированы попытки представления обычных знаний, ибо все работы предполагали поиск набора таких истин, которые бы не зависели от контекста и были почти всегда сами по себе справедливы. На уровне моделирования интеллекта был задержан процесс осознания того факта, что мышление всегда начинается с наводящих на мысль, но несовершенных планов и образов, которые (если это вообще имеет место) постепенно совершенствуются и заменяются лучшими вариантами.
Ф. М. Кулаков
Приложение к русскому изданию
Предлагаемая советскому читателю книга известного американского ученого Марвина Минского посвящена одной из наиболее важных и сложных проблем, обсуждаемых ныне в рамках исследований по «искусственному интеллекту», — проблеме представления знаний в памяти ЭВМ. Суть ее заключается в том, что любое «осмысленное» поведение искусственной системы в условиях реального внешнего мира требует наличия у этой системы специально организованной модели этого мира. Данные ряда фундаментальных наук и в первую очередь психологии, генетики, цитологии позволяют утверждать, что способность к информационному моделированию, к внутреннему воссозданию окружающей обстановки является основополагающей и необходимой в жизни и деятельности не только человека, но и животных. Создание искусственного интеллекта является целью бурно развивающегося нового научного направления, вся история которого свидетельствует в пользу правильности модельного подхода к решению данной проблемы. Особую значимость приобретают вопросы представления знаний о свойствах, характеристиках и закономерностях реальных внешних сред для построения робототехнических систем, обладающих широкими функциональными возможностями и высокой степенью автономии. Подобные кибернетические устройства, именуемые интегральными роботами, разрабатываются как комплексные системы, способные воспринимать и анализировать информацию о внешнем мире, принимать самостоятельные решения и формировать управляющие воздействия для исполнительных органов с целью реализации принятых решений. Очевидно, что модель мира робота должна отражать совокупность объектов и отношений реального мира, существенных для решения некоторого множества задач, на которые нацелен робот.
Сложность решения проблемы представления чрезвычайно велика, и это объясняется в первую очередь недостатком наших знаний о механизмах человеческого мышления. Результаты, полученные при изучении человеческого интеллекта, оказывают все большее влияние на решение проблемы искусственного интеллекта. Последние в свою очередь помогают ученым глубже понять принципы работы человеческого мозга.
Существует несколько направлений исследований в области искусственного интеллекта, отличающихся, в частности, своими подходами к проблеме представления знаний.
Наиболее известные методы машинного представления знания: логистический, теоретико-графовый, а также метод, использующий для описания мира вектор-функции, определенные на нормированных пространствах.
Логистический метод, используемый, например, при построении такой известной системы для решения задач, как STRIPS (P.Файкс, Н.Нильсон, 1973), основан на привлечении языка исчисления предикатов первого порядка для формирования модели внешнего мира, на использовании понятий пространства состояний, а также методов доказательства теорем и эвристических методов как основных механизмов поиска решений. Модель в данном случае представляет собой систему аксиом — предложений языка исчисления предикатов первого порядка, определяющую всю совокупность объектов, характеристик и свойств внешнего мира робота, существенных для его функционирования. В случае относительно простых, статических сред системы аксиом выглядят достаточно компактно, а существующие поисковые процедуры (такие, как метод резолюций и его модификации, эвристика «анализа целей и средств» и др.) оказываются мощным средством для выработки планов действий. Но как только возникает задача создания машинной модели реальной, динамичной, недетерминированной внешней среды, то логистический подход оказывается несостоятельным вследствие резкого усложнения как самих конструкций моделей, так и формализованного представления в них смысловых отношений между элементами внешней среды.
Кроме того, с усложнением внешнего мира число формализующих его аксиом лавинообразно растет, что приводит не просто к громоздкости машинной модели окружающей среды, но к ряду принципиальных трудностей. Они связаны, во-первых, с выбором только того подмножества из всего множества аксиом, которое имеет непосредственное отношение к решаемой в данный момент времени задаче, и, во-вторых, с активизацией и выполнением лишь тех дедуктивных процедур, которые существенны для получения конечного результата. Проблема заключается совсем не в том, чтобы из множества выведенных отобрать нужные теоремы, а в том, чтобы не выводить ненужных.
Аналогичные по характеру трудности возникают при использовании теоретико-графового метода, в рамках которого модель внешнего мира представляется в виде графа, узлы которого соответствуют возможным состояниям внешней среды, а дуги — возможным действиям, переводящим систему из одного состояния в другое.
Ограничены возможности описания реального мира и с помощью вектор-функций, определенных на нормированных пространствах, что имеет место в случае методов, использующих основные положения теории автоматического управления (Ф.М.Кулаков,1976).
На этой странице вы можете бесплатно читать книгу Фреймы для представления знаний - Марвин Минский бесплатно.
Похожие на Фреймы для представления знаний - Марвин Минский книги
- Мивары: 25 лет создания искусственного интеллекта - Олег Варламов - Справочники
- Дворец памяти. 70 задач для развития памяти - Гарет Мур - Менеджмент и кадры
- Найти идею. Введение в ТРИЗ – теорию решения изобретательских задач - Генрих Альтшуллер - Управление, подбор персонала
- Групповое движение интеллектуальных летательных аппаратов в антaгонистической среде - Вячеслав Абросимов - Техническая литература
- Завтра 3.0. Трансакционные издержки и экономика совместного использования - Майкл Мангер - Экономика
