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Lintelligenza artificiale - Piero S.

Piero S. Lintelligenza artificiale - Fanco muzzio editore , 1987. - 282 p.
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HEARSAY anche un altro esempio di meta-conoscenza. Ciascun livello di planning descritto da un livello basso che spiega come utilizzare quel planning.

9.4.3.2. AGE

Nel 1979 Penny Nii realizzo a Stanford un sistema chiamato AGEche puo essere utilizzato per la costruzione in maniera incrementale di ipotesi. Anche AGE si basa sul modello della blackboard.

Il knowledge engineer che decide di servirsi di AGE deve innanzitutto fornire l'insieme delle possibili ipotesi, ciascuna una gerarchia di "valori attesi", e poi l'elenco delle sorgenti di conoscenza, ciascuna una base di regole di inferenza con associata la situazione in cui la base deve essere attivata e la strategia di ragionamento da adottare nel valutare Ie iegole. Ogni sorgente di conoscenza ha come obiettivo quello di indicare quali sono valori reali e quindi rendere plausibili quelle ipotesi che contemplano tali valori fra Ioio valori attesi. AGE peimette di configuiare il proprio sistema scegliendo componenti appropriati.

9.4.4. Consultation tools

Per consultation tool intendiamo un sistema esperto indipendente dal dominio, che puo cioe essere applicato a qualsiasi problema, ma che agisce in modo interattivo rispondendo a quesiti dell'utente. Il suo uso tipico appunto sotto forma ^i "consultazione".

' noto, un sistema esperto dato dalla somma di un motore inferenziale e di una base di conoscenza. Un tool consultativo sostanzialmente uno scheletro di sistema esperto che l'utente si limita a personalizzare fornendo la base di conoscenza relativa al proprio dominio di applicazione. La strategia di ragionamento fissa ed in genere piuttosto elementare. I consultation tool "storici", quelli che vennero sviluppati nelle principali SISTEMI DI SVILUPPO 236

universita americane durante gli anni settanta, costituiscono tuttora modelli da cui si trae ispirazione. Per capire cos'e un consultation tool e quali sono parametri che ne caratterizzano la performance, esaminiamo brevemente quattro sistemi capostipiti.

9.4.4.1. EMYCIN

EMYCIN Io strumento classico per costruire sistemi esperti consultative suo motore di inferenza quello di MYCIN, il celebre sistema esperto per diagnosi medica realizzato a Stanford, e Ie sue basi di conoscenza vengono strutturate a regole di inferenza con f attori di confidenza ("se inverno allora freddo al 70%"). Il knowledge base editor consente di introdurre tali regole nella base di conoscenza mediante un linguaggio descrittivo ad hoc.

L'editor si preoccupa inoltre di chiedere descrizioni dettagliate di tutte Ie entita in gioco man mano che esse vengono citate nelle regole di inferenza. I fatti vengono rappresentati con triple "oggetto-attributi-valori", Ie cosiddette triple O-A-V ("Italia-capitale-Roma; Italia-confina-Francia; Italia-confina-Austria; ecc.").

Una voita introdotte Ie regole tramite l'editor, occorre "compilarle" tramite un apposito compilatore che Ie trasforma nella sintassi propria di EMYCIN. Aquesto punto il sistema esperto pronto. L'utente puo porre domande ad EMYCIN, il cui interprete scandira la base di regole per inferire Ie risposte. Il modo di procedere di EMYCIN im tipico backward chaining. In ogni istante EMYCIN sta cercando di valutare il valore di un attributo: per farlo, cerca la regola da cui dipende il suo valore e tenta di valutarla; se manca qualche valore per poterla valutare, Io va a cercare; e cosi via. Se alia fine vengono a mancare regole, EMYCIN chiede all'utente l'ultimo valore incontrato e non calcolato. Una volta trovato il valore, attraverso una regola attraverso l'utente, EMYCIN ritorna sui suoi passi e calcola tutti valori lasciati in sospeso.

Per decidere il valore di un attributo, EMYCINprende in esame tutte Ie regole che ne forniscono un valore: la regola vincente sara quella la cui conclusione viene calcolata confattore di certezza alto. Se nessuna regola fornisce un valore con del 2%, il valore viene considerato ancora ignoto. Questo schema di comportamento (regole di inferenza, fattori di confidenza, triple O-A-V, backward chaining, ecc) stato copiato da molti sistemi consultative indipendenti dal dominio, della prima generazione. SISTEMI DI SVILUPPO 237

9.4.4.2. EXPERT

EXPERT (realizzato alia Rutgers) iappresenta un approccio alternative). EXPERT ha un database di ipotesi e di osservazioni, e una base di iegole di "decisione" che mette in lelazione queste entita. Il suo iagionamento guidato dall'obiettivo di "classif icare" oggetti: si def inisce la classe delle ipotesi (cioe delle conclusioni ammesse), e si introducono Ie regole di decisione. Duiante la consultazione il sistema acquisisce tutti dati ("osservazioni") di cui ha bisogno e sulla base di questi e delle regole decide quale ipotesi la piu attendibile. Le regole possono essere di tre tipi: fia osservazioni (nel qual caso da un'osservazione si deriva un altio piobabile valore), fra ipotesi (se ceite ipotesi sono consideiate vere, allora altre ipotesi possono valere), e fra osseivazioni e ipotesi (le osseivazioni inducono a sosteneie un'ipotesi). Tutte ammettono fattoii di confidenza per esprimere il grado di fiducia riposto dall'esperto nell'inferenza in questione. A differenza di EMYCIN, EXPERTesamina Ie iegole in maniera ordinata, selezionando ogni volta la regola con grado di confidenza piu alto.
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