Роль производственных систем в эволюции искусственного интеллекта

Искусственный интеллект и автоматизация стали неотъемлемой частью нашей повседневной жизни. Любая машина автоматизации, оснащенная определенными алгоритмами, нуждается в определенном наборе правил для правильного функционирования и выполнения различных задач. Производственная система в ИИ — это набор правил, которые влияют на различное поведение и настройки. Эти производственные системы помогают настроить алгоритмы ИИ и проверить правильность функционирования программного обеспечения ИИ.

Что такое производственная система в ИИ?

Производственная система в ИИ, также известная как система производственных правил, представляет собой структуру, которую можно реализовать для создания различных программ для выполнения различных задач. Это уникальный и продвинутый вид интеллектуального проектирования, который можно использовать для моделирования способностей человека решать проблемы и создавать алгоритмы поиска для различных программ. Производственная система ИИ сохраняет крошечные кванты, называемые продукцией, которые помогают понять процесс развития способностей к решению проблем.

Правило и действие — два фундаментальных элемента каждой производственной системы. Декларативные операторы используются для кодирования данных в производственных системах. Представление знаний используется для разработки производственной системы, которая выполняет приложения ИИ.

Производство различных систем на основе искусственного интеллекта, таких как компьютерное программное обеспечение, мобильные приложения и производственные инструменты, включает в себя эффективную производственную систему. Производственная система искусственного интеллекта обеспечивает автоматизацию на основе определенного набора правил для проявления определенных качеств при участии в различных ситуациях.

Компоненты производственной системы в ИИ

Производственная система в ИИ состоит из трех компонентов:

Глобальная база данных

Глобальная база данных состоит из архитектурного проекта производственной системы. Это основная структура данных системы. Эта база данных содержит все навыки и данные, необходимые для выполнения конкретной задачи.

Временные и постоянные глобальные базы данных — это два разных типа глобальных баз данных. Временная глобальная база данных состоит из краткосрочных, зависящих от ситуации действий. Тогда как постоянная глобальная база данных включает в себя конкретные действия, которые нельзя модифицировать или изменить.

Правила производства

Производственные правила в ИИ — это группа правил, которые применяются к информации, собранной из глобальной базы данных. Каждое правило имеет предусловие и постусловие, которые глобальная база данных должна либо выполнить, либо нет, в зависимости от правила. Производственное правило работает эффективно, если через него обрабатывается условие и оно соответствует критериям, указанным в глобальной базе данных.

Система контроля

Система управления осуществляет процесс принятия решений. Система управления определяет, какое подходящее правило следует использовать, и останавливает вычисления при выполнении условия завершения базы данных. Система управления решает вопросы, когда предполагается одновременное выполнение нескольких правил. Подход к системе управления определяет набор правил, которые оценивают данные из глобальной базы данных, прежде чем прийти к правильному выводу.

Особенности производственной системы

Особенности производственной системы в ИИ заключаются в следующем:

Простота

В производственной системе используется структура «Если-То», что делает ее видимой и удобной для всех. Кроме того, эта структура упрощает использование производственных систем за счет оптимизации представления знаний, улучшения понимания правил производства и т. д.

Модульный

Производственные системы спроектированы так, чтобы быть полностью модульными, что означает, что их можно разбить на части, которые можно пересматривать или настраивать, не влияя на систему в целом. Данные можно рассматривать как совокупность отдельных факторов, которые можно эффективно вводить или исключать из системы, не вызывая неблагоприятных последствий.

Модифицируемость

Гибкость изменения правил позволяет изменять их для достижения целей. Вначале производственной системе придается лишь ее базовая структура. После составления спецификаций мы модифицируем фундаментальную структуру производственной системы. Это способствует постепенному совершенствованию производственной системы.

Реактивность

Производственные системы реагируют на изменения, адаптируясь к изменениям в окружающей среде или проблемной области. Они могут распознавать изменения в состоянии системы и действовать в соответствии с имеющимися знаниями и рекомендациями.

Наукоемкий

База знаний производственной системы содержит только чистую информацию. Знания содержатся в производственных системах в формате разговорного языка человека, в частности английского. При его разработке не используются языки программирования.

Правила производственной системы

Правила производственной системы предназначены для того, чтобы указать машине, как вести себя или реагировать на определенные настройки. Он включает в себя базу знаний, набор правил и системы контроля. Правила производства — это элементы знания, обычно представленные в форме

• ЕСЛИ условия
• ДРУГИЕ действия

Компонент условия оператора также известен как часть if, антецедент, предпосылка или левая часть правила. Компонент действия также называется частью else, последовательностью, заключением, следствием или правой частью правила.

Действия завершаются, когда условие становится истинным и правило срабатывает.

Преимущества и недостатки производственной системы

Производственная система имеет как плюсы, так и минусы. Некоторые преимущества и недостатки производственной системы в области ИИ обсуждаются ниже.

Преимущества

Преимущества производственной системы в ИИ заключаются в следующем:

1. Вместо использования алгоритмов система использует управление, ориентированное на шаблоны, которое более адаптируемо.
2. Исключительная и эффективная модель, имитирующая способности человека решать проблемы.
3. Преимущество в приложениях и средах реального времени.
4. У них есть эффективные подходы к устранению неполадок. Выявление и устранение проблем в системе занимает минимум времени.
5. Систему можно изменить, не нарушая правил производства.

Недостатки

Некоторые недостатки производственной системы в ИИ заключаются в следующем:

1. В отличие от специализированных систем искусственного интеллекта, базовая производственная система, построенная на заранее определенных правилах, недостаточна для обучения на основе опыта.
2. Система управления определяет оптимальное производственное правило, которое будет использоваться, когда используются несколько конкурирующих правил. Это может привести к снижению эффективности системы.
3. Отсутствие выходных результатов в архивных данных в производственной системе может препятствовать обучению.
4. Очень сложно оценить поток управления внутри производственной системы.

Классы производственной системы

Классами производственной системы являются:

Монотонная производственная система

Монотонная производственная система позволяет системе одновременно выполнять несколько правил. В такой производственной системе, когда два правила выбираются одновременно, выполнение одного правила никогда не блокирует выполнение другого правила.

Частично коммутативная производственная система

Это производственная система, в которой выполнение ряда правил преобразует одно состояние в другое. Тогда любая допустимая перестановка этих правил также преобразует одно состояние в другое.

Немонотонная производственная система

Такой метод производства повышает эффективность решения проблем. Эти системы можно использовать без необходимости возвращаться назад и исправлять предыдущие ошибки при выполнении. К этим производственным системам необходимо найти продуктивный подход с точки зрения внедрения.

Коммутативная производственная система

Коммутативные системы полезны, когда порядок операций не имеет значения. Коммуникативная производственная система служит инструментом решения задач, где незначительные изменения могут оказать существенное влияние на конечный результат.

Выберите правильную программу

Раскройте потенциал искусственного интеллекта и машинного обучения с помощью комплексных программ Simplilearn. Выберите подходящую программу AI/ML, чтобы освоить передовые технологии и продвинуться по карьерной лестнице.

Заключение

Искусственный интеллект быстро развивается, понимает поведение человека и приближается к имитации способностей человеческого мышления. Производственная система в ИИ играет важную роль в управлении системами автоматизации с помощью определенного набора правил для адаптации к конкретным условиям. Искусственный интеллект — это широкая дисциплина, и производственная система является частью этого широкого спектра. Зарегистрируйтесь в аспирантуре Калифорнийского технологического института по искусственному интеллекту и машинному обучению и узнайте об искусственном интеллекте и его различных компонентах.

Часто задаваемые вопросы

1. Что понимают под производственной системой?

Производственную систему можно рассматривать как когнитивную структуру, иллюстрирующую множество правил. Это помогает сделать лучший выбор и обобщает поведенческую модель, которая служит основой для оценки различных ситуаций. Производственная система в ИИ реализует заранее установленное поведение, чтобы наблюдать за ситуацией и рекомендовать курс действий.

2. Каковы элементы производственной системы?

Элементами производственной системы являются глобальная база данных, правила производства и контроль.

3. Какова роль производственной системы?

Производственная система использует набор правил и методов их выполнения, усиливающих искусственный интеллект. Они способствуют разработке программного обеспечения на основе искусственного интеллекта и автоматизации машин. Они также повышают скорость и точность решения конфликтов в автоматизированных системах с использованием условий ЕСЛИ-ТО.