Post on 05-Apr-2018
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
1/111
Obiective
Cursul urmrete dobndirea, de ctre studeni a unor competene ndezvoltarea i implementarea prototipurilor de sisteme expert, ca i n utilizarea unorsisteme expert dezvoltate n domeniul specializrii lor. Astfel se urmrete:
- dobndirea unor cunotine fundamentale despre Inteligena Artificial
- nsuirea tehnologiilor de elaborare a sistemelor expert
- nsuirea metodelor de reprezentare a cunotinelor
- studiul unor generatoare de sisteme expert
- dobndirea abilitii de a utiliza sisteme expert disponibile.
Teme
Nr.crt.
Denumirea temeiTimp mediu
necesar pentruasimilare
1. Noiuni de Inteligen Artificial 2 ore
2. Fundamentele sistemelor expert 3 ore
3. Reprezentarea cunoaterii. Metode logice 3 ore
4. Reprezentarea cunoaterii. Alte metode de reprezentare 3 ore
5.Paradigma conexionist. Introducere n teoria reelelorneuronale
3 ore
6.Motorul de inferene al sistemelor expert bazate pe regulide producie
3 ore
7. Gestionarea incertitudinii. Raionament nuanat (fuzzy) 3 ore
8. Consideraii privind construirea sistemelor expert 3 ore
9. Exemplu de realizare a unui sistem expert 3 ore
10. Generatoare de sisteme expert. Exsys 2 ore
Competene dobndite
Dup nsuirea coninutului acestui curs studenii vor dobndi competene nurmtoarele domenii:
Abordarea rezolvrii problemelor pin intermediul Inteligenei Artificiale; Modelarea i reprezentarea cunotinelor prin mijloace comprehensibile
pentru calculatorul electronic; Modelarea neuronal a unor clase de probleme; Arhitectura sistemelor expert, funcionarea acestora i utilizarea lor;
1
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
2/111
Realizarea de sisteme expert folosind generatoarele de sisteme expert.
2
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
3/111
Cuprins
11. NOIUNI DE INTELIGEN ARTIFICIAL .............................................51.1. Definiii ale inteligenei artificiale ..............................................................51.2. Scurt istoric al IA .......................................................................................7
1.3. Componentele Inteligenei Artificiale ........................................................91.4. Aplicaii ale IA ..........................................................................................101.5. Rezolvarea problemelor de IA ..................................................................121.6. Sisteme informatice bazate pe cunotine .................................................14
12. FUNDAMENTELE SISTEMELOR EXPERT ..............................................172.1. Definiii ale sistemelor expert ...................................................................172.2. Scurt istoric al SE ......................................................................................182.3. Arhitectura sistemelor expert ....................................................................182.4. Aplicaii ale sistemelor expert. Sisteme expert de gestiune ......................22
13. REPREZENTAREA CUNOATERII ...........................................................293.1. Cunoaterea. Definiii. Clasificri ............................................................293.2. Modaliti generale de reprezentare a cunoaterii ...................................313.3. Elemente de logica propoziiilor ...............................................................3213.4. Logica predicatelor .................................................................................353.5. Reguli de producie ...................................................................................3913.6. Alte modaliti de reprezentare a cunotinelor ......................................48
4. PARADIGMA CONEXIONIST. INTRODUCERE N TEORIA ................63
REELELOR NEURONALE ..............................................................................634.1. Neuron natural i neuron artificial. Inspiraie din neurotiine ................634.2. Modele de neuroni i de reele neuronale artificiale ................................654.3. Implementri, aplicaii, tendine ...............................................................674.4. Reelele neuronale artificiale i sistemele expert ................................69
5. MOTORUL DE INFERENE AL SISTEMELOR EXPERT .........................73
BAZATE PE REGULI DE PRODUCIE ..........................................................735.1. Ciclul de baz al motorului de inferene ...................................................73
5.2. Moduri de raionament pentru motoarele de inferene .............................745.3. Strategii de control ntr-un sistem expert ................................................805.4. Unificarea predicatelor ..............................................................................81
16. CONSIDERAII PRIVIND CONSTRUIREA SISTEMELOR EXPERT ....846.1. Limbaje folosite n realizarea sistemelor expert .......................................846.2. Consideraii practice privind realizarea sistemelor expert .......................846.3. Sistem multi-expert ...................................................................................86
17. EXEMPLU DE REALIZARE A UNUI SISTEM EXPERT .........................90
PERFORMAN FINANCIAR .......................................................................9218. GENERATOARE DE SISTEME EXPERT ................................................100
3
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
4/111
8.1. Arhitectura generatoarelor de sisteme expert (GSE) ..............................1008.2. Prezentare sintetic a generatorului de SE EXSYS Professional ............103
TESTE DE AUTOEVALUARE ........................................................................109
I 109
1. Prezentai concis componentele Inteligenei Artificiale.................................1092. Prezentai concis arhitectura sistemelor expert..............................................109
3. Prezentai concis regulile de producie........................................................... 109
4. Realizai o comparaie sintetic ntre logica propoziiilor i logica predicatelorde ordinul I. ....................................................................................................109
5. S se construiasc tabelul de adevr asociat urmtoarei formule: .................109
109
6. Se consider urmtoarele afirmaii: ................................................................109Dac o main e mai rapid dect un Porsche, atunci e o main sport. Este de
asemenea o main sport dac este mai rapid dect o alt main sport. DacX este mai rapid dect Y i Y este mai rapid dect Z, atunci X este mai rapiddect Z. Mai mult, dac o main este mai rapid dect un Porsche i unFerrari atunci este o main de formula 1.......................................................109
A) Formulai predicatele necesare pentru a codifica aceste fapte (spre exempluMai_rapid (X,Y)); ...........................................................................................109
B) Codificai faptele de mai sus ca un sistem de reguli de producie................ 109BIBLIOGRAFIE .................................................................................................110
4
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
5/111
11. NOIUNI DE INTELIGEN ARTIFICIAL
1.1. Definiii ale inteligenei artificialeInteligena artificial (IA) reprezint un domeniu al informaticii care urmrete
realizarea unor sisteme care s reproduc (s imite) caracteristicile inteligenei umane:nelegerea limbajului, nvarea, raionamentul, rezolvarea problemelor, recunoatereaformelor etc. Ea se afl la confluena mai multor tiine: informatica, tiinelecognitive, logica, neurotiinele etc.
Inteligena natural este definit [1] ca fiind capacitatea de a nva sau nelegedin experien, abilitatea de a achiziiona i memora cunotine, capacitatea de arspunde rapid i eficient la probleme noi, utilizarea facultii de a raiona. Altfelspus, inteligena poate fi definit ca abilitatea de a achiziiona cunotine i de a leutiliza folosind gndirea i raionamentul.
n ceea ce privete inteligena artificial exist o multitudine de definiii, dintre
care o parte vor fi trecute n revist mai jos, toate concurnd ns spre ideea de anzestra mainile cu ceea ce la oameni se numete inteligen.
Iat cteva dintre cale mai cunoscute definiii ale IA:$ IA este legat de automatizarea activitilor pe care noi le asociem cu gndirea
uman, activiti cum ar fi rezolvarea problemelor, luarea deciziilor, nvarea(Bellman, 1978) [6].
$ IA este legat de efortul de a face calculatoarele s gndeasc, de a nzestramainile cu minte, n sensul cel mai literal (Hangeland, 1985) [6].
$ IA este studiul proceselor de calcul ce fac posibile percepia, raionamentul i
aciune (Winston, 1992) [6].$ Sistemele inteligente sunt acele sisteme care gndesc raional i acioneaz
raional (Russel i Norvig, 1995) [1].
O alt abordare interesant a inteligenei n general i a cele artificiale nparticular este prezentat n referina [13]:
Se poate defini inteligena ca o msur a succesului unei entiti de a-i atingeobiectivele prin interaciune cu mediul su. Consecinele acestei definiii sunt:
A. Comportamentul inteligent poate fi observat doar n prezena unui mediu;B. Pentru a msura inteligena trebuie s existe scopuri i o scal pentru a
determina ct de bine sunt acestea atinse;C. Aceast definiie permite existena mainilor inteligente;D. Abilitatea de a etala inteligen depinde de interaciunea cu mediul i de
mecanismele interne ale sistemului n cauz.
Din cele expuse mai sus rezult o serie de elemente comune dar i de deosebiri ndefinirea IA de ctre diveri cercettori.
Problema poate fi simplificat dac se d o definiie operaional a unui sisteminteligent: cum trebuie s se comporte un sistem pentru a fi considerat inteligent.Aceast definiie a fost dat de Alan Turing care a conceput n 1950 celebrul test ce-i
poart numele. Testul Turing este urmtorul [6]: se consider un joc de imitaie, lacare particip trei juctori. Juctorul A este un brbat iar juctorul B este o femeie.Juctorul C (judectorul) comunic printr-un sistem de teleimprimare cu A i B, fr
5
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
6/111
s-i poat vede pe acetia. Juctorul C trebuie s decid, prin ntrebri adresatecelorlali doi, care este brbat i care este femeie. Scopul lui A este s-i faciliteze lui Co identificare corect pe cnd scopul lui B este s provoace o identificare eronat.Dac n locul unui brbat i a unei femei se pun un om i o main, aceasta poate ficonsiderat inteligent dac C nu poate decide care este omul i care este maina. Oalt variant const n nlocuirea lui C cu un sistem artificial i dac acesta face corectidentificarea femeii i a brbatului, se spune c este un sistem inteligent.
Elementele caracteristice ale IA, puse n eviden de definiiile de mai sus pot fi imai mult reliefate prin comparaie cu informatica convenional:
Tabelul 1.1. Comparaie ntre IA i programele convenionale. Sursa [1], pag. 14.
Criteriul Programe de IA Programe convenionale
Natura prelucrrii n principal simbolic n principal numeric
Natura intrrilor Pot fi incomplete Obligatoriu complete
Cutarea n principal euristic AlgoritmicExplicaii Ofer explicaii Uzual nu ofer explicaii
Scopul principal Cunoaterea Date i informaii
Structura Separarea cunoaterii de control Controlul este integrat cudatele i informaiile
Natura ieirilor Pot fi incomplete Obligatoriu corecte icomplete
ntreinerea iactualizarea
Relativ uoar datoritmodularitii cunoaterii
Uzual dificil
Hardware n principal PC-uri i staii delucru
Toate tipurile decalculatoare
Capacitate deraionament
Da Nu
n aceeai idee a evidenierii particularitilor IA, referina [3] mparte informaticaclasic n patru domenii:
Tabelul 1.2. Domeniile informaticii clasice. Sursa [3], pag. 2.
Domeniul informaticiiLimbajul
folositMsurarea performanei
Obiectelemanipulate
Informatic tiinific FORTAN FLOPS (floating pointoperation per second)
numere reale
Informatic degestiune
COBOL IPS (instructions persecond)
iruri de caractere inumere ntregi
Informatic n timpreal ADA DEBIT n BPS (bits per second) i timpide comutare de context
evenimente
6
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
7/111
Domeniul informaticiiLimbajul
folositMsurarea performanei
Obiectelemanipulate
Informatic tiinific FORTAN FLOPS (floating pointoperation per second)
numere reale
Informatic simbolic
(inteligenartificial)
LISP
PROLOG
LIPS (logical inferences per
second)
concepte
1.2. Scurt istoric al IAPrimele elemente de IA pot fi semnalate nc din Egiptul antic, dar preocuprile
constante de studiere a inteligenei umane i de realizare a unor sisteme inteligente auaprut dup al doilea rzboi mondial. Momentul naterii IA este considerat anul 1956cnd a fost folosit pentru prima oar i termenul Artificial Intelligency. Tabelul 1.3ilustreaz principalele jaloane istorice ale IA.
Tabelul 1.3. Istoria inteligenei artificiale. Sursa [1], pag.15.ANUL EVENIMENTUL
3000-2778 ICS-a realizat n Egipt primul sistem expert pe hrtie de papirus cuaplicaie n chirurgie.
200 IC n China s-au realizat automate i orchestre mecanice.
1930 DC Se utilizeaz un analizor diferenial n reglarea tirurilor artileriei.
1936Alan Turing prezint o main capabil s soluioneze orice problem
din matematici cu ajutorul unui alfabet i unui set de reguli.1943
McCulloch i Pitts propun arhitecturi de reele neuronale pentruinteligen artificial
1950 Isaac Asimov prezint trei legi ale roboticii.
1951UNIVAC I - Primul calculator electronic introdus pe pia, conceputde Eckert i Mauchly.
1951 Marvin Minsky a construit primul calculator neuronal SNARK.
1955
Allen Newell, J.C. Shaw i Herbert Simon au realizat primul limbaj de
programare n inteligena artificial IPL 11 (Information ProccesingLanguage 11).
1956Newell, Shaw i Simon creeaz programul numit Logic Theorist caren 1957 devine General Problem Solver. Se folosesc tehnici recursive
pentru soluionarea problemelor matematice n logica propoziiilor.
1956
La colocviul de la Darthmouth College din New Hampshire (SUA) selanseaz termenul de inteligen artificial de ctre John McCarthyacceptat unanim pentru a desemna o nou tiin i tehnologi.
Nathaniel Rochester prezint primul sistem neuronal realizat cu
calculatorul electronic.
7
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
8/111
ANUL EVENIMENTUL
1957Apare o descriere a PERCEPTRON-ului I, model care are capacitateade a recunoate formele, de ctre F. Rossenblatt cu sistemeleneuronale.
1959
Apare limbajul LISP, primul utilizat pe scar larg n inteligena
artificial (John McCarthy).
1965ncepe proiectul DENDRAL, primul sistem expert, destinat analizeistructurilor moleculare (B. Buchanan, E. Feigenbaum, J. Lederberg).Logica Fuzzy-Zadeh.
1966Apare ELIZA - un program inteligent psihanalist (J. Weizenbaum)care interoga pacienii.
1967 S-a creat primul laborator de inteligen artificial la M.I.T. (SUA).
1967
ncep lucrrile la INTERNIST, primul sistem expert pentru diagnostic
medical, de ctre A. Pople i J. Myers, n prezent denumitCADUCEUS, funcional din 1982.
1968 Apar reele semantice i modelul memoriei asociative de Quillian.
1970Apare limbajul PROLOG realizat de Alain Colmerauer i Roussel(Frana).
1973 Sistemul expert MYCIN pentru diagnostic medical.
1974 Apare primul robot controlat de calculatorul electronic.
1975 Tehnica Frames (cadre) de M. Minsky.
1976 PROSPECTOR - pentru expertiz geologic (Duda & Hart).
1977 OPS-shell utilizat n realizarea lui XCON/R1 (Forgy).
1978Este lansat PROSPECTOR, un sistem expert pentru localizareazcmintelor geologice de R.O. Duda i colegii si.
1979 Algoritmul Rete pentru accelerarea execuiei SEBR (Forgy).
Sfritul anilor70 i
nceputulanilor 80
Se nfiineaz primele firme specializate n inteligena artificial carencep s comercializeze sisteme expert.
1980Sistemul expert XCON de la Digital Equipment Corporation pentruconfigurarea calculatoarelor.
1980 Mainile LISP (Symbolics, LMI).
1981 Kazuhiro Fuchi anun proiectul japonez A cincia generaie
1982 John Hopfield resusciteaz reelele neuronale.
1983 KEE-shell (Intellicorp).
1985 CLIPS-shell (NASA).1988 Piaa sistemelor expert era deja de circa 400 milioane dolari SUA.
8
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
9/111
ANUL EVENIMENTUL
n anii 80Se nfiineaz programul ESPRIT (European Strategic Program forResearch in Information Technology) pentru Comunitatea European.
Sfritul anilor80 i
nceputulanilor 90
Crete numrul firmelor i sistemelor expert comercializate, alsistemelor neuronale, roboilor etc.
1990 iurmtorii
Cercetri n domeniul agenilor inteligeni ncorporai n medii reale(Newell, Laird, Rosenbloom).
1992MARVEL - sistem expert n timp real care monitorizeaz zborurilorspaiale.
1994 PEGASUS - program inteligent pentru recunoaterea vorbirii.
1997
Calculatorul IBM Deep Blue l nvinge pe campionul mondial la ah
Garry Kasparov!
2000
Roboi interactivi (animale) devin disponibili comercial (ex. AIBOrealizat de Sony). MIT realizeaz robotul Kismet, capabil s exprimeemoii. Robotul Nomad de la Carnegie Mellon exploreaz zonendeprtate din Antarctica i localizeaz meteorii.
2002Se experimenteaz un prototip de avion-robot proiectat pentru misiunide lupt.
1.3. Componentele Inteligenei Artificiale
Aa cum s-a putut vedea n seciunile anterioare, IA ca tiin are o vrst relativmic i acest lucru se manifest i printr-o oarecare neclaritate a frontierelor sale.Figura 1.1. prezint sintetic un punct de vedere asupra componentelor IA. n sintez ,se pot face urmtoarele afirmaii[3]:
IA simuleaz raionamentele de gndire ale creierului uman prin intermediul unorreguli de raionament aplicate succesiv prin intermediul unui sistem de calcul i a unuinou mod de programare de tip declarativ ce utilizeaz conceptele de reguli, fapte imotoare de inferen (MI). Apare astfel un nou domeniu al informaticii - informatica
simbolic - caracterizat prin limbaje specializate (LIPS, PROLOG) i conceptespecifice.
Domeniile (componentele) clasice ale IA sunt:$ interfeele, ce asigur:
- percepia vizual;- imagine pe calculator;- tratarea automat a cuvintelor;
$ raionamentele, cuprind:- sisteme expert;
- demonstrarea teoremelor;$ instrumentele, conin:- baze de cunotine;
9
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
10/111
- reprezentarea cunotinelor;- maini specializate / maini LISP.
De asemenea, la intersecia acestor domenii, IA mai conine:- traducerea automat;- nelegerea limbajelor naturale;- metodologie-ajutor n programare;- baze de date deductive.
1.4. Aplicaii ale IA
Componentele IA ilustrate n fig. 1.1. sugereaz i principalele domenii deaplicaie ale IA [1]:
$ Rezolvitoare generale de probleme$ Sisteme expert$ Prelucrarea limbajului natural
$ Recunoaterea formelor$ Robotica$ nvmntul asistat de calculator
n capitolul 2 se vor prezenta mai multe aplicaii ale inteligenei artificiale ndomeniul economic i al gestiunii.
10
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
11/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
12/111
performante n aplicaii de control i de recunoatere a structurilor. Sistemelefuzzy pot prelucra incertitudinea i imprecizia.
$ Sistemele expert reprezint unul dintre succesele IA i se caracterizeaz prinfaptul c rezolv probleme complexe la nivelul de performan al experilorumani.
$Sisteme inteligente hibride sunt sisteme ce implic cooperarea dou sau maimulte tehnologii din cele de mai sus. Astfel exist sisteme neuro-fuzzy,sisteme expert fuzzy etc.
1.5. Rezolvarea problemelor de IA
Tabelele 1.1 i 1.2 din seciunea 1.1. au pus n eviden trsturile particulareeseniale ale IA. n cele ce urmeaz vom prezenta concis i alte elemente caracteristiceale acestui domeniu: metodele de rezolvare a problemelor de IA.
n primul rnd s ncercm s precizm care sunt clasele de probleme ce fac
obiectul IA. n general o problem poate fi rezolvat prin urmtoarele tehnici [9]:a) utilizarea unei formule explicite. Exemplu:
S nn n
n=+++=
+
1 21
2. . .
( )
b) utilizarea unei expresii pentru modul de calcul (formul de recuren):S S n S
n n= +1 0 0,
c) construirea soluiei prin enumerare sau prin ncercare - eroare. n general, ncazul rezolvrii algoritmice a unei probleme se definete complexitatea algoritmului
ca fiind numrul de operaii de efectuat, n funcie de dimensiunea intrrii (nexemplele precedente, n funcie de n).n cazul n care complexitatea este mrginit de o expresie polinomial de gradul
K, se spune c problema este polinomial (n exemplul 1 complexitatea este O(0) nexemplul 2 este O(n). Problemele pentru care nu se cunoate un algoritm polinomialse numesc probleme NP (not polynomial) i o categorie aparte de astfel de problemese numesc NP complete.
n general clasa problemelor de IA este cea a problemelor complexe care fie nu auo soluie cunoscut fie soluiile cunoscute sunt prea complicate (ex. probleme NP)
1.5.1. Specificarea problemelor de IAProblemele sunt puse adesea sub forma unui enun informal n limbaj natural.
Pentru a rezolva problema cu ajutorul unui calculator este necesar s se emitspecificaiile problemei [4]:
EnunEnun formalizatSoluiaDescrierea formal a unei probleme necesit urmtoarele [3]:
1. Definirea unui spaiu al strilor problemei care s conin toateconfiguraiile posibile.
2. Specificarea uneia sau mai multor stri din spaiul strilor din care procesulde rezolvare s poat porni (stri iniiale).
3. Specificarea uneia sau mai multor stri care pot fi acceptate ca soluii (stri
12
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
13/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
14/111
i nregistrarea istoricului aciunilor deja desfurate. Strategiile de control pot fi:$ strategii irevocabile - la care aplicarea unei reguli conduce la excluderea ei n
viitor;$ strategii cu revenire (prin ncercri succesive) n care se poate reveni la
alegerea unei reguli.Strategiile de control pot fi reprezentate convenabil prin grafuri (grafe) sau arbori.Un arbore care pstreaz urmele diferitelor reguli aplicate i ale strilor rezultate se
numete arbore de cutare. Starea sau strile iniiale reprezint nodul rdcin alarborelui. Aplicarea unei reguli asupra unui nod conduce la apariia unui succesor alacestui nod. Aplicarea regulii se reprezint printr-un arc ntre nodul printe isuccesorul su. Construirea arborelui nceteaz cnd se atinge o stare final.
Cutarea ntr-un arbore se poate face n lrgime (cnd pentru un nod se genereaztoi succesorii) sau n profunzime (cnd se avanseaz n adncime alegnd cte osingur ramur din fiecare nod).
1.5.4.Cutarea euristicUnele probleme conduc, n cutarea soluiei optime, la un numr foarte mare de
pai (explozie combinatorial). n aceste cazuri se renun la cutarea soluiei optimen favoarea unei soluii bune sau foarte bune. O astfel de strategie se numete euristic.Termenul vine din grecete (heuristikein = a descoperi) i desemneaz studiulmetodelor i regulilor descoperirii i inveniei. O metod euristic este o tehnic dembuntire a eficienei cutrii, eventual sacrificnd cerine de completitudine.
n general o euristic este o regul euristic, o strategie, o simplificare ce limiteazsemnificativ cutarea soluiei n spaii mari de probleme [6].
Folosirea euristicilor se bazeaz i pe faptul c n realitate de puine ori estenecesar o soluie optim, de multe ori fiind suficient o soluie satisfctoare.
Rezult c informatica simbolic manipuleaz baze de fapte (BF), baze de reguli(BR), baze de cunotine (BC) i motoare de inferene (MI). BF conine faptele priviteca structuri de date complexe ce reprezint un anumit sens. BR posed multitudinearegulilor aplicabile faptelor pe baza crora se construiete soluia problemei abordate.Dac acceptm ideea potrivit creia cunotinele sunt operatori elementari detransformare a faptelor, atunci BC regrupeaz cunotine relative la un domeniuspecific utilizate pentru obinerea unei soluii (denumit scop sau int) prin activarea
unui MI ce activeaz BC i constituie mecanismul de raionament n scopul cercetriisoluiei pentru problema abordat.
1.6. Sisteme informatice bazate pe cunotine
Aa cum am ncercat s evideniem n seciunile precedente, inteligena artificialncearc s realizeze sisteme care s emuleze capacitatea omului de a rezolva
probleme complexe i a condus la apariia unor noi tipuri de sisteme informatice.Astfel de sisteme informatice care surprind capacitatea unui expert uman de a rezolva
probleme ntr-un domeniu specific folosind baze de cunotine poart numele de
sisteme informatice bazate pe cunotine (SIBC) iar de proiectarea i implementareaacestor sisteme se ocup ingineria cunoaterii [20]. Apariia acestor sisteme a fcut
14
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
15/111
necesar cooperarea specialitilor din domeniul abordat (experii) cu inginerii decunotine sau cognoticienii (fig. 1.2).
Informaii Experien
Expertul ndomeniu
ntrebri, probleme
Rspunsuri, soluii,explicaii, euristici
nelegera nevoilorutilizatorilor
Inginerul decunotine
Fig. 1.2. Rolul inginerului de cunotine. Sursa:[20]
n vederea utilizrii prin program, cunoaterea este memorat sub forma unorpiese de cunoatere, ce descriu fapte, fenomene, procese, evenimente, obiecte cunsuiri dintr-o parte a lumii reale ce constituie domeniul de competen al
programului. Un domeniu concret poate avea ntre 50000 i 100000 de piese decunoatere specifice
15
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
16/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
17/111
12. FUNDAMENTELE SISTEMELOR EXPERT
2.1. Definiii ale sistemelor expert
Sistemele expert (SE) reprezint, alturi de reelele neuronale artificiale (RNA), o
ramur a Inteligenei Artificiale (IA) care s-a impus prin aplicaii comerciale nultimul deceniu.Aa cum s-a vzut n capitolul 1, exist mai multe viziuni diferite asupra IA. Este
de aceea uor de neles c i pentru SE exist mai multe definiii diferite. Vom trecen revist cteva dintre acestea, ncercnd s extragem elementele comune.
Unul din pionerii IA, Edward Feigenbaum definete SE ca un program inteligentpentru calculatorul electronic, care utilizeaz cunoaterea i proceduri de inferenpentru soluionarea problemelor, care sunt suficient de dificile pentru a necesita oexpertiz uman semnificativ pentru soluionarea lor [1].
O alt definiie este dat de profesorii I. Giarratano i G. Riley (NASA): Un
sistem expert este un sistem care emuleaz abilitatea de a lua decizii a expertuluiuman [1].
n sfrit dup Farrey H. sistemele expert sunt programe, dar pot fi tot att debine maini cu software, destinate s nlocuiasc sau s asiste specialistul n domeniileunde este recunoscut necesitatea expertizei umane [1].
O sintez a definiiilor SE conduce la urmtoarele idei [1]:- sistemele expert urmresc reconstituirea raionamentului uman pe baza
expertizei preluate de la experii umani;- sistemele expert posed cunotine i capacitate de a face raionamente;
- sistemele expert sunt concepute pentru achiziia i exploatarea cunoaterii dintr-un domeniu particular, numit domeniul problemei;- sistemele expert se bazeaz pe principiul separrii cunoaterii de programul care
trateaz aceast cunoatere.Dup opinia majoritii specialitilor din IA sistemele expert sunt un subdomeniu
al sistemelor bazate pe cunotine, care la rndul lor sunt un subdomeniu al IA (fig.2.1):
Sisteme de inteligen artificial
Sisteme bazate pe cunotine
Sisteme expert
Prezint un comportament inteligentprin aplicarea euristicilor
Aplic cunoaterea la problemedificile din lumea real
Au cunoaterea din domeniu expliciti separat de restul sistemului
Fig. 2.1. Relaia Sisteme expert - Sisteme de inteligen artificial. Sursa [1], pag. 40
O caracteristic special a SE o constituie separarea cunotinelor despredomeniul problemei, de cunotinele despre rezolvarea problemei i de cele despreinteraciunea cu utilizatorul. Se folosesc termenii [1]:
17
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
18/111
- baz de cunotine - pentru cunotinele despre domeniul problemei;- motor de inferene - pentru cunoaterea despre modul de rezolvare a problemei;- interfaa de dialog- pentru cunoaterea despre interaciunea cu utilizatorul.Aceste noiuni vor fi detaliate n seciunea 2.3.
2.2. Scurt istoric al SE
Primul sistem expert este considerat sistemul DENDRAL realizat la mijloculanilor 70 de cercettorii de la Stanford, la solicitarea NASA. Sistemul nglobacunoaterea referitoare la structura chimic a substanelor, pornind de la spectrografiade mas i era destinat analizei solului de pe Marte.
Un alt sistem expert vestit i comercializat a fost Mycin, realizat n 1980 laStanford University i destinat diagnozei infeciilor sanguine. Acesta a fost urmat deEmycin (Empty Mycin - primul shell de sisteme expert), pentru diagnostic n medicini n alte domenii.
n continuare au aprut un mare numr de sisteme expert (CASSNET- specializatn diagnosticul glaucomului, Internist, destinat medicinii interne, Molgen, specializatn biologie molecular etc.) cu caracter mai mult experimental. Dup 1985 i-au fcutapariia SE puternice i comerciale. Paralel cu aceast evoluie au aprut sau au fost
perfecionate limbaje speciale de programe destinate SE (i n general destinate IA)cum ar fiLISPsauPROLOG.
Evoluia sistemelor expert s-a produs pe urmtoarele coordonate:- creterea cantitii de cunoatere nglobate (mai ales creterea numrului de
reguli utilizate);
- diversificarea domeniilor de aplicaie;- perfecionarea interfeei cu utilizatorul.Experiena cptat n aceast perioad a condus la apariia instrumentelor sau a
mediilor de dezvoltare a SE, i treptat la eliminarea specialitilor special formai ndomeniul limbajelor de inteligen artificial.
Exist astzi un mare numr de generatoare de SE (shell) care pot fi folosite decognoticieni (ingineri de cunotine) sau chiar de ctre experi.
Dintre sistemele expert implementate, peste 60% sunt orientate spre gestiuneantreprinderilor (business oriented), restul acoperind domeniile utilitar, medical,educativ etc.
Cea mai spectaculoas realizare n domeniul afacerilor o constituie sistemeleexpert integrate n aplicaii multimedia. n prezent cel mai bine acoperit cu sistemeexpert aflate n exploatare este domeniul financiar - contabil: plasamentul creditelor,gestiunea portofoliilor, planificarea taxelor i impozitelor etc.
2.3. Arhitectura sistemelor expert
Scopurile principale avute n vedere la realizarea unui sistem expert sunt: achiziionarea uoar a cunoaterii, prin prelucrarea ct mai simpl a
expertizei de la experii umani; exploatarea eficient a coleciei de cunotine; uurina de a efectua diverse operaii (adugare, modificare, eliminare) asupra
18
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
19/111
cunotinelor.Pentru realizarea acestor obiective, structura unui sistem expert cuprinde
urmtoarele componente eseniale (fig. 2.2.):a) Baza de cunotine n care sunt stocate piesele de cunoatere specifice unui
domeniu. Aceast baz de cunotine trebuie s satisfac scopul al treilea.b) Motorul de interferene - este un program care conine cunoaterea de
control, procedural sau operatorie, care exploateaz baza de cunotine i estedestinat combinrii i nlnuirii cunotinelor pentru a infera noi cunotine prin
judeci, planuri, demonstraii, decizii i predicii.c) Interfaa de dialog cu utilizatorii care dispune i de un limbaj de exprimare a
cunoaterii achiziionate de la experii umani.
BAZA DE CUNOTINE
FAPTE REGULI
MOTOR DE INFERENEInferene Control
Achiziia
cunotinelor
Modul
explicativ
Interfaa cu
utilizatorul
UtilizatorExpert i cognotician
Fig. 2.2. Reprezentare simplificat a unui sistem expert
n afara acestor componente de baz, un sistem expert trebuie s asigure:- achiziia i modificarea pieselor de cunoatere;- interaciunea cu utilizatorul n timpul lucrului;- explicarea raionamentelor fcute.Ca urmare apar nc dou componente ale sistemului expert:d) Modulul de achiziionare a cunoaterii - care ajut utilizatorul expert s
introduc cunotine ntr-o form recunoscut de ctre sistem.e) Modulul explicativ furnizeaz, la solicitarea utilizatorului, explicaii asupra
desfurrii proceselor infereniale.Trebuie subliniat c sistemele expert nu interacioneaz numai cu utilizatorul
uman, n cadrul sistemului informaional general al organizaiei. El poate fi apelat saupoate apela programe externe, poate folosi senzori, baze de date etc. Ca urmare,arhitectura complet a unui sistem expert este prezentat n figura 2.3.
19
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
20/111
Expert
Cognotician
Senzori
Programapelat
Baza decunotine
Modulexplicativ
Motor deinferene
Modul deachiziie acunoaterii
Interfaa
Baza defapte
Baza dereguli
Fig. 2.3. Arhitectura unui sistem expert i modul de interfaare. Sursa:[1], pag.44
n continuare vom detalia fiecare din modulele prezentate mai sus.Baza de cunotine conine informaii preluate de la experii umani n legtur cu
domeniul problemei constnd n situaii evidente, fapte, euristici. n general o baz decunotine poate conine informaii relevante de diverse tipuri: fapte, euristici, reguli,atribute sau relaii (fig. 2.4).
Baz decunotine
Evenimente Definiii Relaii
Atribute
Obiecte
Procese
Fapte
Ipoteze Euristici Reguli
Fig. 2.4. Exemplificare a informaiilor dintr-o baz de cunotine. Sursa: [20].
n cazul, foarte rspndit, al SE bazate pe reguli de producie, baza de cunotine
este format din dou componente: baza de fapte i baza de reguli.Motorul de inferene este un program sau un circuit integrat microprogramat,
capabil de inferene asupra bazei de cunotine. Scopul urmrit este prelucrarea
20
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
21/111
cunoaterii pentru soluionarea problemei. Dac SE se bazeaz pe reguli de producie,motorul de inferene se mai numete i interpretor de reguli. Componentele motoruluide inferene sunt:
sistemul de administrare al bazei de cunotine, care efectueaz operaii deorganizare automat, control i actualizare a cunotinelor;
procesorul de inferene simbolic care ofer metoda de prelucrare ce furnizeazliniile de raionament.Structura motorului de inferene este independent de baza de cunotine i este
aceeai pentru structuri de probleme similare [1].
Interfaa de dialog cu utilizatorii - asigur accesul utilizatorilor la faptele icunotinele din baz. Prin intermediul acestei interfee se face achiziia cunoaterii dela experi i dialogul cu utilizatorii n timpul sesiunilor de lucru. Este de dorit ointerfa prietenoas, ct mai apropiat de limbajul natural, cu texte, imagini grafice,etc. n momentul de fa interfeele reale sunt departe de limbajul natural, fiind bazate
pe meniuri, comenzi, pictograme, cutii de dialog.
Modulul de achiziie al cunoaterii - permite utilizatorului expert icognoticianului s introduc i s actualizeze cunotinele ntr-o form recunoscut desistem.
Modulul explicativ - ofer explicaii despre procesul inferenial, despre soluiileobinute, n sesiunile de consultare.
Dei structura sistemelor expert, aa cum a fost prezentat mai sus, pare relativsimpl, realizarea unui sistem expert este o munc complex cu dou activiti dificile:
extragerea cunoaterii i a metodelor experilor umani; reformularea cunoaterii i a metodelor ntr-o form organizat, n scopul
utilizrii ulterioare.
Aceste activiti poart numele de achiziia i reprezentarea cunoaterii n caresunt implicai experii umani i inginerii de cunotine (cognoticieni).
Putem acum sintetiza cteva trsturi semnificative ale sistemelor expert: n SE exist o distincie ntre cunotine i mecanismele ce manipuleaz aceste
cunotine; n SE se utilizeaz reguli, spre deosebire de programele clasice care folosesc
instruciuni; SE rezolv problemele prin manipularea simbolurilor i nu prin calcule
matematice.
Cercettorul Watterman [1] arat c sistemele expert trebuie s aib cele patrucaracteristici de baz ilustrate n figura 2.5.
Folosirea unui sistem expert implic trei etape fundamentale (vezi i capitolul 6): Dezvoltarea sistemului - prin obinerea bazei de cunotine de la experi.
Aceast cunoatere este separat n cunoatere declarativ (actual) icunoatere procedural (reguli). n aceast etap se construiete i motorul deinferene, modulul explicativ, modulul de achiziie, interfeele, etc. n modfrecvent pentru dezvoltarea sistemului expert se folosete un generator de
21
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
22/111
sisteme expert (shell). Consultarea sistemului, care se face la iniiativa unui utilizator care adreseaz
ntrebri sistemului i eventual rspunde unor ntrebri ale acestuia. Motorulde inferene este cel care realizeaz rezolvarea problemei puse de utilizator. nmomentul de fa consultarea unui sistem expert impune prezena
utilizatorului n faa unui terminal informatic ce permite dialogul cu sistemulexpert. mbuntirea sistemelor expert, prin adugarea de noi cunotine,
ameliorarea interfeelor etc.
SISTEME EXPERT
EXPERTIZA
RAIONAMENT
SIMBOLIC
PROFUNZIME
AUTOCUNOATERE
- performan- nivel ridicat de calificare- robustee adecvat
-reprezentarea simbolic a cunoaterii
- reformularea cunoaterii simbolice
- lucreaz cu probleme dificile-utilizeaz cunoatere complex i mecanismeinfereniale pentru prelucrareea ei
- examineaz propriile raionamente- explic operaiile i aciunile- favorizeaz nvarea
Fig. 2.5. Caracteristicile sistemelor expert. Sursa: [1], pag. 46
2.4. Aplicaii ale sistemelor expert. Sisteme expert de gestiune
Sistemele expert pot realiza o gam foarte variat de funcii, ilustrate n tabelul2.1.
Tabelul 2.1. Funcii informatizabile cu sisteme expert. Sursa: [1], pag. 58Nr.crt.
Funcia Specificaia
1 CONTROL I MONITORIZARE Controlul automat inteligent al sistemelor2 DEPANARE I REPARARE
Recomand corecii ale deficienelor funcionriisistemelor
3 PROIECTARE Proiectarea produselor i sistemelor
4 DIAGNOSTIC I NTREINERELocalizeaz erorile de funcionare i recomandcoreciile necesare
5 INSTRUIREmbuntete performanelor celor care nvafolosind strategiile CAI (Computer AidedInstruction). Tutori inteligeni
6 INTERPRETAREClarificarea unor situaii, inferarea semnificaiilor
situaiilor noi pe baza semnalelor de la senzori7 PLANIFICARE Dezvolt scheme de activitate orientate spre scop
22
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
23/111
Nr.crt.
Funcia Specificaia
8 PREDICIEInferarea unor situaii probabile pe bazainformaiilor deja cunoscute
9 SIMULAREDeducerea consecinelor aciunilor sauevenimentelor declanate de ctre sistemul nsui
10 CLASIFICARE (TAXONOMIE) Organizarea entitilor (obiectelor) peclase/categorii
11 SELECIEIdentificarea celei mai bune alternative dintr-o listde posibiliti
n domeniul financiar contabil, sistemele expert pot fi clasificate n patrucategorii [3]:
Sistemele expert previzionale - care asigur fundamentarea strategiilorprivind traiectoria organizaiei;
Sisteme expert operative - ce permit evaluarea inteligent a unor decizii cu
caracter operaional; Sisteme expert de diagnostic: determin soluii pentru controlul n timp real
a sistemelor tehnice sau economice; Sisteme expert de control: asigur elaborarea operativ a unor decizii
fundamentale.
n tabelul 2.2. este fcut o prezentare a unor sisteme expert utilizate.
Tabelul 2.2. Sisteme expert n domeniul economic i financiar-contabil. Sursa: [1],pag. 62.
Domeniul Sistemul expert Mediul de dezvoltareAudit i control- analiz bilan
- planificare audit- pregtire programe de testare n audit- contracte de audit- generare rapoarte- TVA
FINEXPROFINEXPERTCREDITEXPERTGIPACAPEXEXPERTEST
AUDITFINEX/GUVEXVOTAR/POSIS
ExperteamExperteamPersonal ConsultantGURUGURUGOLDWORKS shell
KEE shellNexpert shellHexe shell
Activitate bancar- gestiune conturi clieni
- analiz sucursale i filiale (indicatori)- mprumuturi comerciale- creditare i analiz cri de credit
SMERTIOSALVINMATIAS
CLASSFCAApplication ExpertCredit ExpertCREDEX
MOZARTELCASAuthorizer Advisor
Savoia ShellXi Plus shell i C++
GEN-X shell
SNARK shell
PLATO shell i SmalltalkGURU shellART shell
23
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
24/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
25/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
26/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
27/111
Sistemul expert Funcia/domeniul Mediul dedezvoltare
Needham (Business)
TAXADVISOR
TICOMAUDITORESTEAMHELIXSYNTELLIGENCE
- prelucrri tranzacii pentru contabilitate financiari management servicii- consiliere i analiz n probleme de impozite
pentru intreprinderi
- evaluarea controlului intern n auditing- asistare la evaluarea debitorilor slabi- gestiune portofolii pentru investiii profitabile- consiliere n selectarea portofoliilorgestiune n asigurri
shell
AIDMS shellAL/X
APEXCOMEXCONCEPT
MARKETERMIT (Business)
DEMKADBASE
GESTIUNE- management vnzri- gestiune afaceri n agricultur- gestiune, modele i planificare marketing pentru
bunuri de consum
- asisten n decizii de marketing- managementul ntreprinderii i controlulresurselor umane- gestiune costuri
DESIGNTOPRODUCTIMS
NUDGEOFFICE ADVISOR
OP-PLANNERPTRANSXSEL, XSITEISA
IMETTAXMANISISPICONTRANSCELLCALLISTOEDAASPrice AnalysisAccounting OptionIBM (Assembly)ICRF, PRECEPTORTIMM-TUNER
GESTIUNE- managementul produciei- execuie proiecte de management i programare- gestiunea muncii de birou
- consiliere pentru creterea performanei n muncade birou- planificare- planificarea produciei i distribuiei- asisten la vnzarea de calculatoare- asisten la programarea comenzilor clienilor- management industrial- gestiunea pieei portofoliilor- gestiunea produciei- gestiunea produciei
- gestiunea produciei- management resurse i programare- gestiune afaceri publice- analiza preurilor n audit- formare opinii n analiza situaiei financiare- gestiunea i controlul calitii- prognoz- optimizare
POPLOG
27
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
28/111
ntrebri recapitulative la tema 2
1. Care sunt obiectivele sistemelor expert?
2. Care sunt etapele fundamentale de folosire a unui sistem expert?
3. Indicai cteva asemnri i deosebiri ntre SE i experii umani.
4. Cum se clasific sistemele expert?
5. Dai exemple de sisteme expert n domeniul contabil i indicai subdomeniilelor de competen.
Activiti la tema 2
A1. Schiai pe hrtie o comparaie sintetic ntre sistemele expert i experiiumani, considernd cteva criterii cum ar fi: achiziia cunoaterii, capacitateade nvare, nvarea din greeli etc.
A2. Facei o schi care s ilustreze arhitectura sistemelor expert.
A3. Cutai pe Internet sisteme expert cu aplicabilitate n domeniul contabilitii.
Dup parcurgerea cestui modul ar trebui s fii capabili s:
nelegei ce este un sistem expert, care sunt avantajele i limitrile sale,
Cunoatei arhitectura sistemelor expert i rolurile principalelor blocuriconstitutive
Cunoatei cteva exemple de sisteme expert utilizate n contabilitate.
28
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
29/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
30/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
31/111
Cunoaterea
Cunoaterea filosoficexprimat n tratateledefilosofie
Cunoatereaapriori, ceauniversaladevrat, care nupoate fi negat frcontradicie
Cunoaterea aposteriori,derivat din simuri, carepoate fi verificat prinutilizarea experienei i poatefi negat
Fig. 3.3. Categorii de cunoatere. Sursa: [1], pag. 104
Dac ne reamintim c n calculator se manipuleaz reprezentri ale realitiitrebuie s menionm c aceste reprezentri pot fi [20]:
reprezentri descriptive prin care se face o caracterizare direct acomponenei, structurii i proprietilor piesei de cunoatere; reprezentri comparative cnd o pies de cunoatere este definit n funcie de
alta , numit prototip, punndu-se n eviden diferenele; reprezentri constructive (generative) care folosesc o relaie generatoare a
pieselor de cunoatere; reprezentri enumerative care presupun referiri la elementele unei mulimi,
care este definit ca pies de cunoatere.
n cazul unui sistem expert, colecia de cunotine despre o problem ce trebuie
soluionat se numete baz de cunotine. Aceast baz de cunotine, construitpornind de la un expert uman este specific unui domeniu al problemei. Cunoatereaconstituie factorul major ntr-un sistem expert.
Spre deosebire de informatica clasic unde funcioneaz ecuaia:
Algoritm + Structuri de date = Program,
n cazul sistemelor expert funcioneaz relaia:
Cunoatere + Inferene = Sistem expert
3.2. Modaliti generale de reprezentare a cunoateriiProblema reprezentrii cunotinelor este fundamental pentru c una din cele
mai importante caracteristici ale sistemelor expert este separarea ntre baza decunotine i motorul de inferene.
n legtur cu reprezentarea cunoaterii (cunotinelor) sunt de precizat treielemente:
Domeniul cunoaterii - reprezint partea din domeniul problemei care trebuiereprezentat: (Exemplu: ageni economici, regulamente, relaii etc.)
Limbajul de reprezentare a cunoaterii - arat cum trebuie reprezentatcunoaterea i cu ce metode.
Mecanismele de inferene - se refer la prelucrrile cunoaterii n scopul
31
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
32/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
33/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
34/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
35/111
Relaia de echivalen Coninutul relaiei
Asociativitatea(AB)C=A(BC)(AB)C=A(BC)
Legile lui Morgan
(AB)=(A)(B)(AB)=(A)(B)
Modus tollens AB=ABDistributivitatea
A(BC)=(AB)(AC)A(BC)=(AB)(AC)
Exist o slbiciune a calculului propoziiilor: ele nu pot fi fragmentate n pri,trebuie tratate ca un ntreg. De aceea, de cele mai multe ori nu pot fi folosite nicivariabile, astfel nct nu se poate da o descriere general a unei situaii.
Aceste dezavantaje ale calculului propoziional au condus la o extensie, calcululpredicatelor (logica predicatelor) ce va fi prezentat n seciunea urmtoare.
13.4. Logica predicatelor
Logica predicatelor (calculul predicatelor, logica propoziiilor de ordinul nti)reprezint o extensie a logicii propoziiilor care rezolv unele dintre limitrile acesteia.
n general includerea n baza de cunotine a unei piese de cunoatere implictrecerea ei de la exprimarea n limbajul natural la limbajul de reprezentare utilizat desistemul respectiv. n cazul logicii propoziiilor, descrierea n limbajul natural estenti descompus n propoziii elementare, aseriuni, legate ntre ele prin conectorilogici SI, SAU, . n cazul calculului predicatelor se merge mai departe i fiecare
propoziie elementar este descompus n componentele sale: predicate i obiecte lacare se refer acestea.
Spre exemplu propoziia Ionescu este contabil se poate scrie ... este contabil.nlocuind spaiul liber cu numele unor indivizi se pot obine propoziii adevrate saufalse. Dac n locul spaiului liber folosim o variabil, se poate scrie: contabil (x).Dnd valori variabilei x (instaiind variabila) se obin propoziii adevrate sau false.
Fiind o extensie a calculului propoziiilor, logica predicatelor poate fi tratat ca
un limbaj formal (alfabet, sintax, axiome etc.) [10].Alfabetul conine, n afara elementelor prezentate n seciunea 3.3 urmtoarele:- constante: a,b,c,d ...- variabile: x, y, z, t ...- predicate: P, Q, R, S- simbolurile- (cuantificator universal, oricare) i- (cuantificator existenial, exist)- virgula (care se adaug parantezelor)
Fiecrui simbol al predicatului i se asociaz o pondere n (n0). Aceasta senumete aritatea predicatului.
35
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
36/111
Sintaxa const n urmtoarele reguli:a. constantele i variabilele sunt argumente
b. formulele bine formate (numite i formule nchise) se definesc inductiv astfel: dac P este un predicat de pondere n i t1, t2 ... tn sunt
argumente,atunci P (t1, t2 ... tn) este o formul atomic sau atom.
dac F i G sunt formule, atunci (F)(G), (F)(G), (F), (F)
(G), ((x) F) i ((x) F) sunt formule
Axiomele calculului propoziional sunt mbogite cu urmtoarele dou:9. (x P(x))P(a) (specializarea universal)10. P()( x P(x)) (generalizare existenial)
Pentru interpretarea calculului predicatelor trebuie s considerm c variabilele iconstantele sunt elementele unui domeniu de interpretare D. Se numete asignareavariabilei x, orice valoare pe care aceasta o poate lua n domeniul D.
Rezult c un predicat de pondere n este o funcie definit pe D n cu valori nmulimea {adevrat, fals}.
Cazuri particulare:- un predicat de pondere 0 este o propoziie (adevrat sau fals)- un predicat de pondere 1 specific o proprietate a argumentului.- un predicat de pondere 2 specific o proprietate binar.
Putem trage acum cteva concluzii referitoare la logica predicatelor:
- se pot utiliza variabile care permit formularea unor aseriuni cu caracter general;- atunci cnd toate argumentele predicatului sunt instaniate se obine o propoziiea calculului propoziional care poate fi adevrat sau fals;
- dac utilizarea variabilelor n declararea faptelor i regulilor este admis doarpentru subiecte, logica predicatelor se mai numete logica propoziiilor deordinul nti.
S ilustrm acum, prin cteva exemple, formalizarea n limbajul logiciipredicatelor, a ctorva piese de cunoatere [13], [10]:
a) - Toi contabilii sunt economiti
- Ionescu este contabil- Deci Ionescu este economist
Formalizare: x (CONTABIL(x) ECONOMIST (x))
CONTABIL (Ionescu)Deci ECONOMIST (Ionescu)
b) Cineva ateapt trenulFormalizare: x OM(x) ATEAPT (x, TREN)
c) Petrom aparine ramurii petrolFolosim predicatul APARINE (x,y) unde x este o firm i y o ramurRezult: APARINE (PETROM, petrol)
36
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
37/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
38/111
ntrebri recapitulative la tema 3
1. Care sunt principalele tipuri de cunoatere? Ilustrai-le prin exemple.
2. Enumerai principalele metode de reprezentare a cunoaterii.
3. Care sunt tipurile speciale de propoziii compuse?
4. Care este regula Modus Ponens?
5. Care este regula Modus Tollens?
6. Care sunt deosebirile i asemnrile dintre logica propoziiilor i logicapredicatelor?
7. S se formalizeze, folosind calculul propoziiilor sau calculul predicatelor:Nite calculatoare ca PC-urile.
8. Transformai urmtoarele predicate n propoziiile corespondente n limbaromn:
ESTE (INFLAIA, MARE)DEBITEAZ (X, CONT (5131))
9. Indicai principalele metode umane de raionament i dai cte un exemplu dinfiecare.
Activiti la tema 3
A1. Schiai pe hrtie o comparaie sintetic ntre sistemele expert i experii umani,considernd cteva criterii cum ar fi: achiziia cunoaterii, capacitatea de nvare,nvarea din greeli etc.
A2. Facei o schi care s ilustreze arhitectura sistemelor expert.
A3. Cutai pe Internet sisteme expert cu aplicabilitate n domeniul contabilitii.
Dup parcurgerea cestui modul ar trebui s fii capabili s:
nelegei ce este un sistem expert, care sunt avantajele i limitrile sale,
Cunoatei arhitectura sistemelor expert i rolurile principalelor blocuriconstitutive
Cunoatei cteva exemple de sisteme expert utilizate n contabilitate.
38
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
39/111
3.5. Reguli de producie
3.5.1. Reprezentarea cunotinelor prin reguli de producie
Regulile de producie constituie una dintre primele modaliti de reprezentare a
cunotinelor utilizate n realizarea de SE. n mod riguros, termenul reguli deproducie desemneaz o modalitate de reprezentare bazat pe logica propoziiilor, ncare att faptele ct i regulile pot conine numai entiti invariabile (constante).Datorit limitrilor inerente unei asemenea soluii, s-a trecut la o alt modalitate dereprezentare, bazat pe logica predicatelor, n care faptele i regulile pot includeentiti generice, ceea ce le confer un grad mult mai ridicat de generalitate. Cumentitile generice sunt specificate prin intermediul variabilelor, aceast metod dereprezentare este denumit, prin extensie de limbaj, reguli de produciecuvariabile.
Reprezentarea cunotinelor prin reguli de producie se face prin dou tipuri de
structuri:faptele i regulile
.Faptele constituie aseriuni privitoare la un anumit aspect din realitate. Eleformeaz componentele elementare ale cunoaterii (aa cum este ea reprezentat n
baza de cunotine). Spre exemplu:Ionescu este economist.Rata inflaiei este ridicat.Cifra de afaceri scade.Stocurile de materiale cresc.Ansamblul faptelor stocate n sistem formeaz bazadefapte. Spre deosebire de
aplicaiile informatice tradiionale, un SE construiete soluia unei probleme printr-o
nlnuire de procese deductive. Dar faptele singure nu permit deducerea de noicunotine.
Din aceast cauz, se utilizeaz o a doua structur - regulile- pentru a specificaacele legturi dintre fapte, pornind de la care se pot face deducii. Forma general aunei reguli este:
DACpremise
ATUNCIconcluzie
unde att premisele, ct i concluzia sunt fapte. O regul se poate interpreta n felulurmtor: dac premisele sale sunt adevrate, adic dac faptele care le compun suntconfirmate sau verificate de baza de fapte, atunci i faptul sau faptele cuprinse nconcluzie sunt adevrate i pot fi adugate la baza de fapte.
Acest mod de raionament are n logic urmtoarea formulare: dac propoziia A(simpl sau compus) implic B (A B) i A este adevrat, atunci i B este, la rndulei, adevrat. S considerm, pentru exemplificare, regula:
R1 Dac rata inflaiei este ridicatatunci preul locuinelor crete
unde "rata inflaiei este ridicat" constituie premisa, iar ''preul locuinelor crete",concluzia. Presupunnd c baza de fapte conine faptele exemplificate anterior,
39
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
40/111
premisa regulii este confirmat de cel de-al doilea fapt,ceea ce autorizeaz deducerea faptului nou "preul locuinelor crete".
Dacrata inflaiei este ridicat
atuncipreul locuinelor crete
Reguli
Fapte cunoscute
Ionescu este economistRata inflaie i este ridicat
Cifra de afaceri scade
Stocurile de materiale scad
Fapt nou (dedus)
Preul locuinei crete
Fig. 3.4. Deducerea unui nou fapt folosind o regul de producie. Sursa:[13], pag. 50
Premisele unei reguli pot fi formate i din mai multe fapte diferite, legate princonectorii logici i, sau, nu. Iat, spre exemplu, dou reguli care ar putea servi pentru aevalua calitatea activitii de gestionare a stocurilor:
R2: Dac stocurile de materiale cresci cifra de afaceri creteatunci evoluia stocurilor este normal.
R3: Dac stocurile de materiale cresci cifra de afaceri scadeatunci evoluia stocurilor este necorespunztoare.
Raportndu-ne la baza de fapte prezentat anterior, se constat c premiseleregulii R2 nu sunt confirmate dect parial i, n consecin, nici concluzia ei nu poatefi stabilit. n schimb, sunt confirmate premisele regulii R3, ceea ce permite s se
deduc faptul nou "evoluia stocurilor este necorespunztoare".Faptele nou deduse prin aplicarea unei reguli se adaug la baza de fapte iniial i
pot declana activarea unei reguli. S considerm, pentru exemplificare, dou regulidestinate s evalueze riscul unui proiect de investiii n strintate:
R4: Dac climatul social este buni cadrul juridic este stabilatunci cadrul general este acceptabil.
R5: Dac riscul de fezabilitate este importanti cadrul general este acceptabilatunci riscul global al proiectului este ridicat.
40
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
41/111
n contextul reprezentat n figura urmtoare, pe baza acestor reguli sistemul vaformula concluzia "riscul global al proiectului este ridicat".
Dacclimatul social este bun
icadrul juridic este stabil
atuncicadrul general este acceptabil
Reguli
Fapte cunoscute
Climatul social este bunConcurena este puternic
Riscul de fezabilitate este important
Cadrul juridic este stabil
Fapt nou (dedus)
Cadrul general este acceptabilDac
riscul de fezabilitate este importanti
cadrul general este acceptabilatunci
riscul global al proiectului este ridicat
Fapt nou (dedus)
Riscul global al proiectului este ridicat
Fig.3.5. Folosirea unor fapte deduse pentru declanarea de noi reguli.Sursa: [13], pag. 51
Regulile sunt nregistrate n baza de reguli. Ordinea n care acestea suntintroduse i stocate n sistem este nesemnificativ.
Regulile nmagazineaz, ntr-un anume sens, cunotine cu aplicabilitate relativgeneral. Un SE este folosit ns pentru a sugera soluii la probleme concrete,
particulare. Rolul de a descrie problema de rezolvat revine faptelor.Cum regulile sunt activate pe baza faptelor cunoscute, calitatea procesului de
raionament este nemijlocit influenat de msura n care sunt disponibile toate faptelerelevante. Rezult c una dintre cerinele eseniale la care trebuie s rspund baza de
fapte este de a reflecta ct mai fidel realitatea i de a urma, cu promptitudine,modificrile intervenite n aceasta. n funcie de domeniul concret n care se utilizeazi de condiiile de exploatare, faptele pot fi introduse ntr-un SE prin una dinurmtoarele ci:a) prin introducerea de la tastatur, naintea procesului deductiv;
b) n cursul procesului deductiv, prin chestionarea utilizatorului; n acest caz,ntrebrile puse de SE urmeaz fidel traseul urmat de suita de inferene;
c) prin consultarea unei baze de date proprii sau aparinnd altor aplicaiiinformatice;
d) prin preluarea direct de la diveri senzori.Este de observat c nu toate faptele sunt la fel de stabile. Unele dintre ele potreflecta concepte mai generale, trsturi sau configuraii structurale definitorii i
41
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
42/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
43/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
44/111
DACEBEA= constantI
CI = cresctorATUNCI
RRE= descresctor
DACDF = constant
I
CAE = cresctorATUNCIRCR = descresctor
DACCHF = constant
IEBEL = cresctor
ATUNCIRPCH = descresctor
DACi1= constant
Ii2= cresctor
ATUNCIi3= descresctor
RPD
RPV
Fig. 3.6. Folosirea variabilelor n reguli. Sursa: [3], pag. 43
3.5.3. Includerea i gestionarea incertitudinii
Un sistem expert poate opera att cu fapte i reguli integral certe ct i cuinformaii (concretizate n fapte sau reguli) incomplete sau certe. Exactitatea saucorectitudinea unei cunotine (fapt sau regul) poate fi cuantificat la nivelul unuiSE prin intermediul unui coeficient de certitudine sau verosimilitate cuprins ntre 0 i1 sau ntre 0 i 100.
n prezentarea fcut pn acum s-a pornit de la presupunerea c att faptele cti regulile exprim cunotine n totalitate certe. Aceasta condiie este greu de realizatn practic. Marea majoritate a analizelor i deciziilor implic, inevitabil, un anumitgrad de incertitudine. Mai mult dect att, nsi specificul domeniului de activitatereflectat i pune amprenta, existnd domenii care opereaz, n mod implicit, cu ungrad mai mare de incertitudine dect altele. Spre exemplu, faptele i regulile necesare
pentru definirea configuraiei unei instalaii industriale se deosebesc considerabil, din
acest punct de vedere, de cele care pot fi formulate pentru stabilirea unui diagnosticmedical sau a gestiunii unui portofoliu.n afara nivelului specific de certitudine sau incertitudine cu care manipuleaz
44
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
45/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
46/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
47/111
QC(R41) = QC(premise) x 60/100 = minim(60,100) x 60/100 = 36
QC(R42) = QC(premise) x 75 / 100 = minim(65,70) x 75/100 = 48,75
Cum ambele reguli verific aceeai concluzie: "cumpr aciuni emise de ALFA",coeficientul de certitudine a1 acesteia se determin combinnd cei doi QC obinui(vezi figura urmtoare):
QC(Cumpr aciuni emise de ALFA) = 36 + 48,75 - (36 x 48,75) = 67,2
Cumpr aciuniemise de ALFA
Ramura electronictinde s creasc
ALFA aparineramurii electronicQC=100
Cifra de afaceri asocietii ALFAeste stabilQC=65
Valoarea aciunilor emisede ALFA tinde s creascQC=70
QC = 36 + 48,75 - (36 x 48,75)
R41
QC = minim(60,100) x 60/100
R42QC = minim(65,70) x 75/100
- instaniind variabilele X i Y cu valorile "BETA" i "metalurgie":
QC(R41) = QC(premise) x 60/100 = minim(100 - 80, 100) x 65/100 = 12
QC(R42) = QC(premise) x 75/100 = minim(80, 60) x 75/100 = 45QC(Cumpr aciuni emise de BETA) = 12 + 45 - (12 x 45/100) = 51,6
Rezult c investiia n aciuni ALFA este ceva mai sigur dect investiia naciuni BETA. Coeficienii de certitudine atribuii regulilor i faptelor influeneazconsiderabil rezultatele, aa cum s-a putut constata i din exemplul anterior. Dinaceast cauz, este deosebit de important ca ei s fie corect evaluai n practic, ceeace nu este ntotdeauna simplu sau evident.
Chiar dac expertul uman recurge la aprecieri de tipul "mai bun" sau "mai sigur"
n selecia i formularea concluziilor sale aceste aprecieri nu primesc, de regul, oexpresie numeric. De asemenea, n unele domenii de activitate,nsi ideea de aexprima gradul de certitudine prin coeficieni poate prea total inadecvat. Pentru a
47
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
48/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
49/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
50/111
Fig. 3.8. Partajarea simpl a proprietilor. Sursa: [3], pag. 54
Figurile 3.8 i 3.9 ilustreaz procesele de partajare a proprietilor, respectiv demotenire multipl.
MIJLOC TRANSPORT
ReferinDenumireLungimeLimenlime GreutatePutere dezvoltatPreTVAVitezCuloareTarif
Nr. locuri
Concept Fundamental
Proprieti fundamentale
AUTOMOBIL TRAMVAI TREN VAPOR AVION
Tip tramvaiTippropulsieNr. uiNr. locuri
Tip trenTip vagoaneCoef. sig.Coef. aerodin.
Nr. locomotiveNr. vagoane
Tip vapor
Nr. PersoaneNr. CabineTip climatizare
Tip motorTip combustibilCapacit. cil.Tip carserieTip cutie vitezVitez maxim
Tip avion
Nr. motoareTip combustie
Nr. aripinlime maximVitez maxim
Proprieti specifice
50
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
51/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
52/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
53/111
Ansamblu de informaii
Metode
Operaii permise asuprainformaiilor
Comportamentspecific Obiect X Metode
Ansamblu de reguliRelaii cu alteobiecte
Ansamblu de informaii
Metode
Operaii permise asupra
informaiilor
Comportamentspecific Obiect Y Metode
Ansamblu de reguliRelaii cu alteobiecte
Mesaj
Rspuns
Fig. 3.11. Caracteristicile obiectelor i comunicarea ntre obiecte. Sursa: [3], pag.61.
B. Reele semantice
Sub aspect cronologic, metoda reelelor semantice este prima din categoriametodelor de transfer succesoral a cunoaterii. Numele vine de la analiza limbajului n
care astfel de reele se folosesc pentru reprezentarea nelesului frazelor.
O reea semantic este un graf orientat avnd urmtoarele primitive:
nodurile - sunt asociate obiectelor (concepte, evenimente, stri etc.);
arcele - sunt abstractizri ale relaiilor dintre obiecte.
Caracteristic reelelor semantice este faptul c ele permit reprezentareacunoaterii i ofer i o structur de regsire a cunoaterii. Ele sunt o ncercare dereprezentare a modului cum gndim despre concepte i au fost utilizate att de
informaticieni ct i de psihologi pentru a explica i simula comportamentul inteligent.n acest caz inferena se realizeaz prin urmrirea arcelor i nodurilor. Iniial reelelesemantice au fost dezvoltate pentru a reprezenta semnificaia cuvintelor limbajuluinatural - nodurile erau asociate cuvintelor iar arcele descriau relaiile dintre cuvinte.
Descrierea cunoaterii prin reele semantice se face prin obiecte formaleintensionale numite concepte i prin obiecte extensionale, denumite instane. Relaiadintre concept i instan este ilustrat n figura 3.13.
53
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
54/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
55/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
56/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
57/111
ESTE
Dimineaa
x Departerelaiicondiionale
relaie concluziv
SE SCOAL
Om
AJUNGE
Fig. 3.17. Reea semantic extins. Sursa:[20].
O alt clasificare a reelelor semantice se poate face n funcie de dependeneledescrise:
I. reele de cauzalitate, n care legturile dintre obiecte se interpreteaz caare o influen direct asupra;
II. grafuri de dependen, n care arcele reprezint legturi de tipul:posesie (este un, este o), colecie (aparine de, instan de), atribuire (arevaloarea, are atributul) etc.
O astfel de reea semantic de dependen este ilustrat n figura 3.18, pentru unpltitor de impozite.
NUMR VENIT PERSOANA
PLTITOR
IONESCU
NIVEL-VENIT
Numrpozitiv
>1200000
SUMA SALARIU
SUMA
VENITIMPOZABIL
SUMA
instan-de
instan-de
instan-de
instan-de
Fig. 3.18. Reea semantic de dependene. Sursa: [1], pag. 119.
n scopul structurrii domeniului reprezentat se folosesc proprietile demotenire, printr-o reprezentare arborescent numit taxonomie. O taxonomie este oreprezentare arborescent n care exist proprieti de motenire i posed urmtoarele
primitive:11. relaia de apartenen a unui obiect la o clas: ESTE (, )
57
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
58/111
(elementclas)12. relaia de incluziune a unei submulimi la o mulime: ESTE_SUBMULTIME
(, ) (mulime1"mulime2").Figura 3.19. ilustreaz cele dou primitive de apartenen i incluziune.
POPESCU
ADRIAN
ION
OM
INFORMATICIAN
CERCETTOR
ESTE
ESTESUBMULIME
Fig. 3.19. Primitive de apartenen i incluziune. Sursa: [3], pag. 100.
C. Reprezentarea cunotinelor prin cadreTeoria cadrelor (frames) a fost propus de Marvin Minsky i ncearc s
reuneasc ntr-o reprezentare unic att a cunotinele declarative ct i celeproductive. Un cadru are structura ilustrat n figura 3.20.
58
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
59/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
60/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
61/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
62/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
63/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
64/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
65/111
Dei este un model extrem de simplificat al neuronului natural, neuronulMcCullogh i Pitts, ca i alte variante de neuroni artificiali, s-au dovedit elemente decalcul deosebit de puternice. Reelele puternic interconectate realizate cu acetineuroni artificiali prezint o serie de trsturi interesante cum ar fi [14]:
- Capacitatea de a nva. Ele nva din exemple, algoritmul de rezolvare al
problemei fiind imprimat n conexiunile sinaptice. nvarea poate fi supervizat,cnd un profesor furnizeaz rspunsurile corecte i corecteaz rspunsurile actuale,sau nesupravegheat cnd nu se cunosc apriori ieirile reelei . nvarea se numeteantrenare.
- Capacitatea de generalizare. Reelele neuronale artificiale, antrenatecorespunztor sunt capabile s rspund corect n situaii diferite de cele cu care aufost antrenate. Acest lucru se produce deoarece reelele neuronale i construiesc, pe
baza datelor de antrenare, reprezentri interne ale spaiului de intrare .
- Capacitatea de sintez: Reelele neuronale artificiale pot lua decizii corectefolosind informaii complexe , incomplete sau cu zgomot.
De-a lungul timpului au fost dezvoltate o serie de alte modele de neuroni(Perceptron, Adaline etc.) i o mulime de tipuri de reele dedicate soluionrii unor
probleme specifice. O parte din aceste elemente vor fi prezentate n seciunileurmtoare.
4.2. Modele de neuroni i de reele neuronale artificiale
Din punct de vedere structural modelul neuronal artificial poate fi ierarhizat laurmtoarele nivele:
micro-structur: la nivelul neuronului artificial mezo - structur: reele neuronale ca topologii de interconectare a neuronilor macro-structur: arhitecturi compuse din structuri de reele neuronale.
a) Modele de neuroni (perceptroni) simpliNeuronul artificial, propus pentru prima oar de McCulloch i Pitts, a cunoscut i
alte modelri, care pot fi mprite n dou mari categorii: modele de perceptron frreacie i modele de perceptron cu reacie.
innd seama de dezvoltarea ulterioar a lucrrii vom prezenta modelul general alperceptronului fr reacie, preciznd i semnificaia notaiilor utilizate n continuare.Modelul general de perceptron fr reacie este ilustrat n figura 4.3.
x1
x2
xn
OA y(t)
w1
w2
wn
.
.
.Operaie
aritmeticFig. 4.3. Modelul general de perceptron fr reacie
65
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
66/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
67/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
68/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
69/111
Fig 4.6. Implementri ale reelelor neuronale artificiale. Sursa: [21], pag. 25
Tabelul 4.2 Exemple de aplicaii ale reelelor neuronale.
Domeniul Exemple de aplicaii
Medicin Prelucrarea semnalelor medicale (EEG, ECG, etc.)Clasificarea n domeniul psihiatricSisteme de clasificare a durerilor de spate, a afeciunilor
cardiace, etc.Clasificarea ipetelor sugarilorDetecia celulelor canceroasePredicia numrului de globule roii din snge
Industrie n general Controlul de calitate al produselor (identificarea defectelor)Echipamente de control pentru navigaie autonom,
planificarea rutei automobilistice cu evitarea obstacolelorModelarea neliniaritilor n controlul pH al lichidelor, n
industria chimicPredicia consumului de ap n oraul ParisPredicia consumului de energie electric n oraul TokyoAnaliza de calitate a apei potabilePredicia smogului
Economie i afaceri Predicia necesarului de locuri n avion
Predicia ratei dobnzilorSelecia angajailor
Art Compozitor neuralPictor neural
Diverse Nas neuralAlegerea ctigtorilor la cursele hipicePredicia rezultatului n diferite jocuriSelecia intelor de investigaie n anchetele penaleIdentificarea i recunoaterea intelor militareControlul semnturilor pe cecurile de bancRecunoaterea numerelor de la main (garaje, n Germania)Detecia materialelor explozibile n bagajele cltorilor (n
funciune n aeroporturile Heathrow, Dallas, .a.)Modelarea creterii recoltelor agricoleControlul dimensiunii i culorii merelor pentru export n
Japonia
4.4. Reelele neuronale artificiale i sistemele expert
Din seciunile precedente se poate observa c cele dou direcii majore ale IA,
69
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
70/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
71/111
literatur.Lucrarea [19] Prezint un SE n care achiziia cunoaterii este realizat de o reea
neuronal cu autoorganizare (Kohonen), dup care clasele descoperite de reea suntformalizate ca reguli de producie folosite de un SE.
Lucrarea [17] descrie utilizarea unei reele neuronale ncorporate ntr-un SE, darcare nu e folosit pentru achiziia cunoaterii ci pentru evaluarea coeficienilor decertitudine n timpul inferenelor.
n sfrit, n referina [18] se prezint o modalitate de a realiza sisteme multi-expert (vezi capitolul 6) cu ajutorul reelelor neuronale
Ca o concluzie, integrarea avantajelor paradigmei simbolice (SE) cu cele eleparadigmei conexioniste (RNA) reprezint o provocare pentru cercettorii dindomeniul IA i exist mai multe direcii de aciune: realizarea unor sisteme hibride ncare SE i RNA ndeplinesc funcii diferite, uneori complementare, extragereacunoaterii simbolice, a regulilor din RNA (nlturarea opacitii de cutie neagr) etc.
71
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
72/111
ntrebri recapitulative la tema 5
1. Indicai cinci caracteristici eseniale ale creierului uman.
2. Care sunt principalele caracteristici ale reelelor neuronale artificiale (RNA)?
3. Indicai (grafic) un model de neuron artificial.
4. Facei o comparaie sintetic ntre abordarea algoritmic i cea neuronal(conexionist) de rezolvare a unei probleme.
5. Ce condiii trebuie s ndeplineasc o clas de probleme pentru a putea fiabordat cu ajutorul reelelor neuronale?
6. Dai 3 exemple de aplicaii ale RNA.
Activiti la tema 5
A1. Scriei pe hrtie cinci tipuri de probleme din domeniul economic potrivite spre a firezolvate cu reele neuronale artificiale.
A2. Cutai pe Internet trei aplicaii ale reelelor neuronale n contabilitate.
A3. Schiai o comparaie concis ntre sistemele expert i reelele neuronale artificiale
lund n considerare criterii precum: achiziia cunoaterii, posibilitatea de anva, lizibilitatea raionamentului etc..
Dup parcurgerea cestui modul ar trebui s fii capabili s:
nelegei paradigma conexionist, ca abordare fertil n reprezentareacunoaterii,
Sesizai avantajele i dezavantajele abordrii conexioniste,
Cunoatei principalele domenii de aplicaie ale reelelor neuronale artificiale.
72
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
73/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
74/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
75/111
5.2.1. Raionamentul deductiv
Motorul de inferene pornete de la faptele existente n baza de fapte i caut sdovedeasc un anumit scop. Algoritmul raionamentului deductiv este urmtorul [3]:
NCEPUTetapa de SELECIE
determinarea faptelor selectatedeterminarea regulilor selectate
etapa de FILTRAJdeterminarea regulilor declanabile / aplicabile
ATT-TIMP-CT mulimea regulilor declanabile / aplicabilenu este vid sau scopul nu a fost atins
EXECUTEtapa de REZOLVARE CONFLICTEDAC criteriul este prima regul aplicabil n
ordinea numerotriiATUNCI aplic regula aleas
modific regulile declanabileSF-DACDAC criteriul este regula cu numrul cel mai mare
de premise, iar n caz de egalitate, regulacu numrul de ordine cel mai micATUNCI aplica regula aleas
modific regulile declanabileSF-DACDAC baza de fapte conine scopul propus
ATUNCI situaie rezolvat
SF-DACDAC baza de fapte nu conine scopul propusATUNCI situaie de eec
SF-DACSF-EXECUT
SF-ATT-TIMP CT
SFRIT
Vom ilustra acest mod de raionament pentru urmtoarea problem [13]:Se consider setul de 9 reguli R1R9 de mai jos, se d baza de fapte format din
faptele B i C i se cere s se demonstreze scopul H.R1: Dac B i D i E atunci FR2: Dac D i G atunci AR3: Dac C i F atunci AR4: Dac B atunci XR5: Dac D atunci ER6: Dac A i X atunci HR7: Dac C atunci DR8: Dac X i C atunci AR9: Dac X i B atunci D
Figura 5.2 ilustreaz funcionarea motorului de inferene n cazul aplicrii primeireguli din list, iar figura 5.3 cazul n care se aplic regula cea mai complex.
75
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
76/111
Fig. 5.2. Raionament deductiv cu executarea primei reguli aplicabile.Sursa:[13], pag. 104
B, C
R7 R4
B, C, X
R8R7
R9
B, C, X, A
R6
B, C, X, A, H
Fig. 5.3. Raionament deductiv cu executarea cele mai complexereguli aplicabile (3 inferene). Sursa:[13], pag. 104
Avantaje ale raionamentului deductiv: Se pot genera toate soluiile posibile; La fiecare ciclu al motorului de inferene, baza de fapte se mbogete.
Dezavantaje: Iniial baza de fapte trebuie s conin suficiente fapte; Se declaneaz toate regulile aplicabile, chiar dac unele nu prezint interes; Dac numrul de fapte i de reguli este foarte mare i scopul nu poate fi atins,
se poate ajunge la o explozie combinaional a numrului de cicluri;
76
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
77/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
78/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
79/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
80/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
81/111
anterior eecului, pentru a explora o alt cale (backtracking). Se folosete deregul la raionamentul inductiv;
Funcionare irevocabil, cnd motorul se oprete la eec. Acest mod estecaracteristic raionamentului deductiv.
C. Parcurgerea arborilor I/SAU (fig.5.6):
Explorare n profunzime; Explorare n lrgime.
Profunzime Lrgime
Fig. 5.6. Moduri de parcurgere a arborilor I/SAU. Sursa: [13], pag.114
5.4. Unificarea predicatelor
S-a vzut n capitolul al doilea c logica propoziiilor i logica predicatelorconstituie modaliti uzuale de reprezentare a cunotinelor. n cazul n care sefolosete logica propoziiilor, motorul de inferene caut reguli declanabile ale cror
premise coincid cu propoziii aflate n baza de fapte (de la nceput sau ca urmare aaplicrii altor reguli). Dac motorul de inferene funcioneaz pe baza logicii
predicatelor selecia regulilor declanabile se face astfel:Se caut toate substituiile adecvate ale variabilelor cu fapte existente nbaza de fapte, sau cu concluzii ale altor reguli.O substituie este un ansamblu de perechi {[v1, t1], [v2, t2], , [vn, tn]}, unde v
reprezint variabile iar t termeni oarecare (constante, variabile, expresii).
Se numete unificare procesul de cutare de forme reduse intermediare carepermite s se identifice forma comun cea mai general.
Algoritmul de stabilire a celui mai general unificator a dou expresii se bazeazpe parcurgerea n paralel a acestora i compararea simbolurilor care apar [13]. Daccele dou simboluri sunt identice se trece la compararea urmtoarelor simboluri. Dacns ele sunt diferite, se poate face unificarea lor dac cel puin unul dintre ele este ovariabil iar cel de-al doilea este o variabil sau un termen (sau nceputul unuitermen). Dac la un anumit pas simbolurile comparate nu pot fi unificate sau nu seajunge simultan la sfritul ambelor expresii, atunci cele dou expresii nu suntunificate.
Iat, dup [13] cteva exemple de unificri:a. X reflect Z
101 reflect capitalul_socialUnificatorul este: {[X, 101], [Y, capitalul_social]}
b. X reflect YZ reflect W
81
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
82/111
Unificatorul este {[X, Z], [Y, W]}
82
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
83/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
84/111
16. CONSIDERAII PRIVIND CONSTRUIREA SISTEMELOR EXPERT
6.1. Limbaje folosite n realizarea sistemelor expert
Indiferent de forma de reprezentare a cunotinelor, pentru scrierea programuluireprezentnd sistemul expert, se pot folosi o multitudine de limbaje: BASIC, C,
FORTRAN, LISP, PASCAL, PROLOG etc.Intre acestea, LISP i PROLOG sunt limbaje ale inteligenei artificiale i n
consecin le vom acorda mai multa atenie.Limbajul LISP a aprut la sfritul anilor 50 la MIT [10] i manipuleaz atomi i
liste. Fiecare list este organizat sub form de arborescen binar. Spre exempluoperaia 3x(2+4) se scrie n LISP: (x 3(+2 4)). Principalele probleme existente nfolosirea LISP-ului in de timpul relativ mare de execuie a programelor.
Limbajul PROLOG (vezi capitolul 9) a fost dezvoltat ntre 1970-1980 laUniversitatea din Marsilia i apoi la Universitatea din Edinburg. Se bazeaz pe logica
predicatelor i este prototipul limbajelor declarative.Spre deosebire de programarea imperativ sau procedural n care se descriepas cu pas un algoritm, comandnd printr-un ir de instruciuni calea exact iinvariabil a programului, programarea declarativ const n furnizarea dezordonata datelor i regulilor, programul descurcndu-se singur printre ele. Prolog foloseteimplicaia, chiar faptele fiind implicaii cu premis vid. Ca urmare regulile i faptelesunt amestecate i urmeaz acelai formalism.
S-au fcut i tentative de a mbina avantajele LISP-ului i ale PROLOG-ului: auaprut LOGLISP (1980), LISLOG (1983) etc.
Reprezentarea cunotinelor ntr-un sistem expert trebuie s satisfac dou cerine
contradictorii [10]: codul scris trebuie s fie ct mai accesibil calculatorului i din acest punct de
vedere cel mai bun limbaj de programare ar fi limbajul de asamblare; baza de cunotine trebuie s fie ct mai lizibil pentru utilizator. Cel mai bun
limbaj din acest punct de vedere este limbajul natural.n dorina de a satisface aceste cerine s-au cristalizat dou tendine diferite n
construirea sistemelor expert. prima tendin const n scrierea sistemului expert ntr-un limbaj de
programare, fiind preferate LISP, PROLOG, limbajele orientate obiect;
a doua tendin const n folosirea, pentru realizarea sistemelor expert, ainstrumentelor de dezvoltare i a generatoarelor de sisteme expert.Aceste doua tendine pot s se reuneasc dac limbajul folosit ofer un mediu de
dezvoltare. Vom detalia, n capitolul 8, generatoarele de SE.
6.2. Consideraii practice privind realizarea sistemelor expert
n funcie de scopul urmrit, sistemele expert pot fi mprite n trei mari categorii[2]:
Sisteme expert de clasificare-interpretare. Se folosesc pentru clasificarea
cauzelor posibile ale unei disfuncionaliti (diagnostic, prospecii etc.). Sisteme expert de control (monitorizare). Au sarcina de a supraveghea
evoluia unui proces.84
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
85/111
Sisteme expert de anticipare - sunt folosite pentru a realiza prognoze ndiverse domenii (meteorologie, producie etc.).
Apelarea la un sistem expert pentru rezolvarea unei probleme se face dup oanaliz care au n vedere urmtoarele:
dac problema este bine rezolvat prin metodele informatice clasic este inutil
dezvoltarea unui sistem expert; dac domeniul analizat dispune de un expert uman, se poate iniia conceperea
unui sistem expert; dac domeniul analizat este caracterizat de o dinamic rapid, atunci este un
candidat potenial pentru dezvoltarea unui sistem expert.Tabelul de mai jos ilustreaz situaiile n care este recomandat dezvoltarea unui
sistem expert:
Tabelul 6.1. Analiza oportunitii folosirii unui SE. Sursa: [2], pag.234.
ProblemaSoluia Precis i stabil Precis dar evolueazfrecvent Fluctuant ntr-undomeniu bine stabilit
Cunoscut Programare clasicSE uor de actualizatca urmare a evoluiei
SE pentru c se poateadapta la fiecare
problem
Necunoscut
SE pentru gsireasoluiei, apoi abandonatn favoarea programrii
clasice
SE pentru cutareasoluiei, apoi adaptat
pentru exploatare
SE pentru cutareasoluiei, uor deexploatat pentru c seadapteaz la problema
precis
Procesul de realizare a unui sistem expert poate fi descompus n trei perioade [2]: Un studiu de fezabilitate, realizat cu ajutorul unei machete de sistem expert; Realizarea prototipului. Pe acesta se experimenteaz diferite moduri de
reprezentare a cunotinelor i mecanisme de inferene; Realizarea modelului comercial (industrial)Aceste etape, mpreun cu cele cinci faze aferente transferului de cunotine sunt
ilustrate n fig. 6.1.
Dezvoltarea unui sistem informaional n general este procesul de proiectare asistemului, pornind de la cerinele utilizatorilor, de implementare, testare sa i n finallansare pe pia pentru a fi folosit efectiv [20]. Particularitatea sistemelor informatice
bazate pe cunotine (SIBC) i n particular a sistemelor expert o constituie faptul caici este foarte important i dezvoltarea bazei de cunotine. De asemenea, nu se puneaccentul exclusiv pe dezvoltarea programului motorului de inferen, ci i a celorlaltecomponente, cum ar fi de exemplu interfeele. Fiecare subsistem poate necesitaresurse diferite (alte limbaje de programare sau chiar resurse hardware) i tehnici de
dezvoltare distincte. Etapele proiectrii i implementrii unui SIBC sunt sintetizate nfigura 6.2.
85
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
86/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
87/111
social, financiar, tehnic etc.)Atunci cnd se rezolv astfel de probleme complexe, ntr-o ntreprindere, se
mobilizeaz mai muli experi diferii. Se pune problema dac nu se poate realiza unsistem expert care s nlocuiasc acest ansamblu de experi umani.
Un sistem multi-expert este un sistem care permite mai multor sisteme expert scoopereze ntre ele. Lucrurile se petrec ca ntr-o ntreprindere cnd se iau nconsiderare avizele mai multor experi.
Un sistem multi-expert trebuie s asigure cooperarea inteligent a sistemelorcomponente.
Principalele probleme (funcii) n gestiunea sistemelor multi-expert sunt: repartiia sarcinii ntre diferitele module-expert; execuia sarcinilor particulare de ctre diferitele module; recuperarea sarcinii de la diferite module i sinteza rezultatelor.
Pentru a controla comunicarea dintre module exist dou abordri fundamentale: control centralizat; control descentralizat.
Control descentralizatCnd sistemul primete o sarcin, fiecare modul este capabil s descompun
sarcina principal n subsarcini i s rezolve ceea ce trebuie s fac. n situaia cnd unmodul nu tie ce s fac, el trimite mesaje ctre alte module, n sperana c unul dintreele va putea s ncarce sarcina pe care el nu a putut-o rezolva. Acest tip de control
presupune o unitate de cunotine care permite schimbrile ntre noduri (subnodul de
comunicai, subnodul de negociere etc.)
Control centralizatn acest caz exist un modul supervizor nsrcinat cu armonizarea ansamblului.
Supervizorul va distribui sarcini trimind informaia necesar i va recupera sarcinilemodulelor expert.
Supervizorul trebuie s aib cunotine n mulimea de expertiz, pentru a puteadistribui sarcini. Modulele componente i vor pstra, asemenea experilor umani,independena.
n sistemele bazate pe control centralizat exist dou opiuni principale: mprirea cunotinelor operatorii (proceduri, reguli) n module, dar cu condiia
ca baza de fapte s rmn unitar; divizarea bazelor de reguli. Fiecare modul de reguli dispune atunci de propria sa
baz de fapte (ASIMEX, DECIDEX).Un sistem interesant, bazat pe prima opiune se numete arhitectur blackboard,
utilizat n sistemul expert HEARSAY.n aceast arhitectur, comunicarea dintre modulele expert se realizeaz prin
intermediul blackboard (tabl de scris). Blackboard este o mare baz de fapte la careau acces toate modulele expert. Fiecare modul, trimite, dup fiecare execuie, faptele
deduse. innd seama de faptele de care dispune, blackboard stabilete o ordine deactivare a modulelor candidate, indicndu-l pe primul dintre acestea.
87
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
88/111
8/2/2019 Curs SEG ID Ileana Final
89/111
ntrebri recapitulative la tema 7
1. Care sunt principalele tipuri de sisteme expert?
2. Cnd se justific, n rezolvarea unei probleme, recurgerea la un sistem expert?
3. Ce est