Обобщенная схема ИИ-системы Ева

Как мы видим, данная схема в общем в принципе подходит и для любых других информационных систем, например бухгалтерских. Отсюда следует просто вывод, что все компьютерные системы являются в той или иной мере уже интеллектуальными, просто ИИ-система обладаем этими свойствами в наибольшей степени.

Взаимосвязь между данными и знаниями в Еве

Данные служат в Еве средством для представления знаний. То есть, знания - это инфология (что должно быть реализовано), а данные - это даталогия (как должно быть реализовано, способ реализации).  (Из данных делаются знания, что-то вроде этого, я так считаю. :)

Более подробная структура системы Евы (на сегодняшний день)

Знания в моей системе хранятся в виде утверждений (UTV). Это и есть БЗ, на UTV. На основе одних УТВ при этом автоматически должны генерироваться другие УТВ, в том числе и с помощью индуктивного и вероятностного выводов. Это и есть расширение знаний, когда система сама думает, как человек.

Таким образом, я делаю ИИ- систему, основанную на утверждениях (УТВ). В принципе, довольно похоже на Пролог с активной БЗ.

Здесь, на этой схеме, показано без возможности решения задач пока-что. Здесь видно, как система обучается (приобретение знаний), и как она делает ответы на вопросы (использование знаний). Основой системы является УТВ, а РПФ выступает только как в качестве промежуточного элемента для преобразования строки в УТВ и обратно. Когда формируется РПФ, используется база слов (e_word), а когда уже формируется УТВ из РПФ, e_word уже не используется, а используется только e_pnt (база понятий).

09/01/16

Еще одна схема: (по этому поводу)

(здесь неправильно. преобразование из УТВ в строку делается у меня без исп. РПФ. (?))

13/01/16-возможно, что эта схема вообще не нужна? п.ч. она во многом дублирует предыд.схему.(?)

 

 

Обучение отдельными предложениями и запросы в Еве

Обучающие правила (вида ЕСЛИ-ТО), новые факты и запросы (вопросы) вводятся в систему тоже как текст, только этот текст сразу после анализа удаляется.

Преобразование строки в УТВ и обратно в Еве

Вот как осуществляется преобразование строки в УТВ:

Вот как осуществляется преобразование УТВ в строку:  (а здесь я сделал напрямую, без РПФ, п.ч. преобразование в РПФ в этом случае особо не требуется. (?))

РПФ все хранятся в таблице e_txtl (см. подсистему TXT). УТВ все хранятся в таблице e_utv (см. подсистему UTV).

Описание способа реализации системы Евы

Вся система Ева реализуется как набор взаимосвязанных подсистем. Подсистемы могут быть двух видов: реляционные и процедурные. Для реляционных подсистем главное - хранение данных (знаний), а для процедурных - обработка (переработка) данных (знаний). Как в тех, так и в других могут содержаться и таблицы, и процедуры. Но в реляционных подсистемах главное - это таблицы, они там обязательно должны быть. А процедуры выступают в качестве вспомогательного дополнительного компонента, их может и не быть вообще. А в процедурных - наоборот.

Общая схема реализации Евы

Самая общая архитектура ИИ-системы Ева:

20/03/12

Еще один взгляд на Еву в целом:

08/01/16-13/01/16

(?) а почему я тут сделал стрелочку от "ввода/вывода" к "переработке" (напрямую) ? может я так хотел показать случай(вариант), когда идет расширение на стороне запроса, а не на стороне БЗ? надо бы разобраться.(?)

13/01/6(ср) - вот почему возможно я нарисовал эту стрелочку. потому что Модуль Генерации УТВ(МГУ) может определить, что в БЗ не хватает каких-то сведений (неполнота, избыточность, или противоречивость), и выходить на связь с человеком, задавать т.е. ему вопросы, и получать ответы. а для этого разумеется МГУ должен будет пользоваться Модулем ввод/вывод знаний(МВВ). ну или МГУ может выходить также допустим в интернет, и там искать инфу, а для этого ему придется формировать ЕЯ-запросы для поисковиков, а результаты работы поисковиков (разумеется в ЕЯ-виде они идут) тоже анализировать как обычный ея-текст. (?)

 


(с) EvaTron 2010-3013
(c) KnnLabS, 1993-3000
(c) KnnSysLab, 1993-3000

Nikolay Kiselev (aibuild.narod.ru)
Modf: 02/05/11-13/01/16