Продукционная система в искусственном интеллекте и ее характеристики

Производственная система в ИИ — это тип компьютерной программы, которая обеспечивает искусственный интеллект на основе набора правил. Прочтите статью полностью, если вам интересно узнать больше о производственных системах.

Производственная система в ИИ

Производственная система (широко известная как система производственных правил) — это своего рода когнитивная архитектура, которая используется для реализации поисковых алгоритмов и воспроизведения человеческих навыков решения проблем. Это знание решения проблем закодировано в системе в виде небольших квантов, широко известных как продукция. Он состоит из двух компонентов: правила и действия.

Правила распознают состояние, а часть действий знает, как справиться с этим состоянием. Проще говоря, производственная система в ИИ содержит набор правил, которые определяются левой и правой сторонами системы. Левая сторона содержит набор вещей, за которыми нужно следить (условие), а правая сторона содержит действия, которые нужно сделать (действие).

Каковы элементы производственной системы?

Производственная система ИИ состоит из трех основных элементов, а именно:

• Глобальная база данных: первичная база данных, содержащая всю информацию, необходимую для успешного выполнения задачи. Далее он делится на две части: временную и постоянную. Временная часть содержит информацию, относящуюся только к текущей ситуации, тогда как постоянная часть содержит информацию о фиксированных действиях.
• Набор производственных правил: набор правил, которые действуют в глобальной базе данных. Каждое правило состоит из предусловия и постусловия, которым либо соответствует глобальная база данных, либо нет. Например, если глобальная база данных удовлетворяет условию, производственное правило применяется успешно.
• Система управления: Система управления, которая действует как лицо, принимающее решения, решает, какое производственное правило следует применить. Система управления останавливает вычисления или обработку, когда в базе данных выполняется условие завершения.

Каковы особенности производственной системы?

Производственная система имеет следующие особенности:

1. Простота: благодаря использованию конструкции IF-THEN каждое предложение в производственной системе уникально. Эта уникальность делает представление знаний простым для повышения удобочитаемости производственных правил.
2. Модульность: доступные знания закодированы в дискретных частях производственной системой, что упрощает добавление, изменение или удаление информации без каких-либо побочных эффектов.
3. Модифицируемость: эта функция позволяет модифицировать производственные правила. Правила сначала определяются в скелетной форме, а затем модифицируются в соответствии с приложением.
4. Интенсивность знаний: как следует из названия, система только хранит знания. Все правила написаны на английском языке. Этот тип представления решает проблему семантики.

Каковы классы производственной системы?

Производственная система подразделяется на четыре основных класса:

• Монотонная производственная система: в монотонной производственной системе использование одного правила никогда не препятствует использованию другого правила, если оба правила выбраны одновременно. Следовательно, это позволяет системе одновременно применять правила.
• Частично коммутативная производственная система: в этой производственной системе, если набор правил используется для изменения состояния A в состояние B, то любая допустимая комбинация этих правил также приведет к тем же результатам (преобразование состояния A в состояние B).
• Немонотонная производственная система: Эта производственная система повышает эффективность решения проблем машиной, не сохраняя записи об изменениях, внесенных в предыдущем процессе поиска. Эти типы производственных систем полезны с точки зрения реализации, поскольку они не возвращаются к предыдущему состоянию, когда обнаруживается, что был выбран неверный путь.
• Коммутативная производственная система: этот тип производственных систем используется, когда порядок операций не важен, а изменения обратимы.

Присоединяйтесь к онлайн- курсу по машинному обучению в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и программам повышения квалификации в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Каковы преимущества использования производственной системы в ИИ?

• Предлагает модульность, так как все правила можно добавлять, удалять или изменять по отдельности.
• Отдельная система управления и база знаний.
• Отличная и осуществимая модель, которая имитирует человеческие навыки решения проблем.
• Выгодно в приложениях и среде реального времени.
• Предлагает языковую независимость.

Заключение

Я надеюсь, что эта статья даст вам общее представление о производственных системах в ИИ.

Ознакомьтесь с программой продвинутой сертификации в области машинного обучения и облачных вычислений от IIT Madras, лучшей инженерной школы в стране, чтобы создать программу, которая научит вас не только машинному обучению, но и его эффективному развертыванию с использованием облачной инфраструктуры. Наша цель в этой программе - открыть двери самого избирательного института в стране и предоставить учащимся доступ к замечательным преподавателям и ресурсам, чтобы овладеть навыком, который находится на высоком и растущем уровне.