System produkcyjny w sztucznej inteligencji i jego charakterystyka

System produkcyjny w AI to rodzaj programu komputerowego, który zapewnia sztuczną inteligencję w oparciu o zestaw reguł. Przeczytaj cały artykuł, jeśli chcesz dowiedzieć się więcej o systemach produkcyjnych.

System produkcji w AI

System produkcyjny (popularnie znany jako system reguł produkcji) to rodzaj architektury kognitywnej, która służy do implementowania algorytmów wyszukiwania i replikowania umiejętności rozwiązywania problemów przez człowieka. Ta wiedza o rozwiązywaniu problemów jest zakodowana w systemie w postaci małych kwantów popularnie nazywanych produkcjami. Składa się z dwóch elementów: zasady i działania.

Reguły rozpoznają stan, a część dotycząca działań ma wiedzę, jak sobie z nim radzić. Mówiąc prościej, system produkcyjny w AI zawiera zestaw reguł, które są definiowane przez lewą i prawą stronę systemu. Lewa strona zawiera zestaw rzeczy, na które należy uważać (warunek), a prawa strona zawiera rzeczy do zrobienia (działanie).

Jakie są elementy systemu produkcyjnego?

System produkcji AI składa się z trzech głównych elementów, które są następujące:

• Globalna baza danych: podstawowa baza danych zawierająca wszystkie informacje niezbędne do pomyślnego wykonania zadania. Dalej dzieli się na dwie części: tymczasową i stałą. Część tymczasowa zawiera tylko informacje istotne dla aktualnej sytuacji, natomiast część stała zawiera informacje o działaniach naprawczych.
• Zestaw reguł produkcji: zestaw reguł operujących na globalnej bazie danych. Każda reguła składa się z warunku wstępnego i końcowego, który globalna baza danych spełnia lub nie. Na przykład, jeśli warunek jest spełniony przez globalną bazę danych, reguła produkcji zostanie zastosowana pomyślnie.
• System kontroli: System kontroli, który pełni rolę decydenta, decyduje, którą zasadę produkcji należy zastosować. System sterowania zatrzymuje obliczenia lub przetwarzanie, gdy w bazie danych zostanie spełniony warunek zakończenia.

Jakie są cechy systemu produkcyjnego?

System produkcyjny posiada następujące cechy:

1. Prostota: Dzięki zastosowaniu struktury IF-THEN każde zdanie jest unikalne w systemie produkcyjnym. Ta wyjątkowość sprawia, że ​​reprezentacja wiedzy jest prosta w celu zwiększenia czytelności reguł produkcji.
2. Modułowość: Dostępna wiedza jest kodowana w oddzielnych fragmentach przez system produkcyjny, co ułatwia dodawanie, modyfikowanie lub usuwanie informacji bez żadnych skutków ubocznych.
3. Modyfikowalność: Ta funkcja pozwala na modyfikację zasad produkcji. Reguły są najpierw definiowane w formie szkieletowej, a następnie modyfikowane w celu dostosowania do aplikacji.
4. Wiedza intensywnie: Jak sama nazwa wskazuje, system przechowuje tylko wiedzę. Wszystkie zasady są napisane w języku angielskim. Ten rodzaj reprezentacji rozwiązuje problem semantyki.

Jakie są klasy systemu produkcyjnego?

System produkcyjny dzieli się na cztery główne klasy, którymi są:

• Monotoniczny system produkcyjny: W monotonicznym systemie produkcyjnym użycie jednej reguły nigdy nie zapobiega zaangażowaniu innej reguły, gdy obie reguły są wybrane w tym samym czasie. Dzięki temu system może jednocześnie stosować reguły.
• Częściowo przemienny system produkcyjny: W tym systemie produkcyjnym, jeśli zestaw reguł jest używany do zmiany stanu A na stan B, wówczas dowolna dozwolona kombinacja tych reguł również da te same wyniki (przekształcenie stanu A w stan B).
• Niemonotoniczny system produkcyjny: Ten system produkcyjny zwiększa wydajność rozwiązywania problemów przez maszynę, ponieważ nie prowadzi rejestru zmian wprowadzonych w poprzednim procesie wyszukiwania. Tego typu systemy produkcyjne są przydatne z punktu widzenia wdrożenia, ponieważ nie cofają się do poprzedniego stanu, gdy okazuje się, że podążano niewłaściwą ścieżką.
• Przemienny system produkcyjny: Tego typu systemy produkcyjne są używane, gdy kolejność operacji nie jest ważna, a zmiany są odwracalne.

Dołącz do kursu uczenia maszynowego online z najlepszych uniwersytetów na świecie — studiów magisterskich, programów podyplomowych dla kadry kierowniczej i zaawansowanego programu certyfikacji w zakresie uczenia maszynowego i sztucznej inteligencji, aby przyspieszyć swoją karierę.

Jakie są zalety korzystania z systemu produkcyjnego w AI?

• Oferuje modułowość, ponieważ wszystkie reguły można dodawać, usuwać lub modyfikować indywidualnie.
• Oddzielny system kontroli i baza wiedzy.
• Doskonały i wykonalny model, który imituje ludzkie umiejętności rozwiązywania problemów.
• Korzystne w aplikacjach i środowisku czasu rzeczywistego.
• Oferuje niezależność językową.

Wniosek

Mam nadzieję, że ten artykuł daje podstawowe zrozumienie systemów produkcyjnych w AI.

Sprawdź Advanced Certification Program in Machine Learning & Cloud z IIT Madras, najlepszą szkołą inżynierską w kraju, aby stworzyć program, który nauczy Cię nie tylko uczenia maszynowego, ale także skutecznego jego wdrażania z wykorzystaniem infrastruktury chmury. Naszym celem w ramach tego programu jest otwarcie drzwi najbardziej selektywnego instytutu w kraju i zapewnienie uczniom dostępu do niesamowitych wydziałów i zasobów, aby opanować umiejętność, która jest na wysokim poziomie i rośnie