Слайд 2Когнитивная система
Когнитивная система – это система, которая способна познавать свое окружение и
влиять на него.
Познание сопровождается извлечением новой информации и знаний из экспериментальных данных и информации, возникающей в результате восприятия.
Слайд 3Когнитивная система
Познавательная система – это такая система, которая:
умеет рассуждать, используя достаточный объем
адекватно представленных знаний;
умеет обучаться на своем собственном опыте, что позволяет ей выполнять свои функции завтра лучше, чем сегодня;
умеет объяснить саму себя и понимать сообщения о том, что ей необходимо сделать;
знает о своих возможностях и умеет оценивать свое поведение;
является устойчивой к неожиданным событиям.
Слайд 4Possible Cognitive System Anatomy
Ron Brachman
External Environment
Communication
(language,
gesture,
image)
Prediction,
planning
Deliberative Processes
Reflective Processes
Reactive Processes
Perception
Action
STM
Sensors
Effectors
Other reasoning
LTM
(knowledge
base)
Concepts
Sentences
Cognitive Agent
Слайд 5Познающий агент
Познающий агент является главным актером в нашем подходе.
Основной целью функционирования
познающего агента является адаптация к постоянно меняющимся условиям окружающей среды. Чем более адекватной и гибкой окажется модель мира агента, тем более правильно он будет отвечать на воздействия среды, тем более он будет адаптирован к ней.
Определяющую роль в модели мира будут играть (каким-либо образом представленные) знания.
Слайд 6Познание 1
Термин "познание" рассматривается нами в наиболее общем смысле, а именно, главные
особенности познавательных процессов определяются независимо от субъекта (человека, животного или машины), реализующего познание.
Познание имеет отношение к получению информации, обнаружению закономерностей, формированию знаний, созданию модели окружающей среды.
Слайд 7Познание 2
Познание в наиболее общем смысле – это уменьшение неопределенности (или энтропии
— с точки зрения теории информации).
Одной из задач познания является обеспечение адаптации субъекта познания к меняющимся условиям окружающей среды.
Познание позволяет использовать прошлое для предсказания будущего.
Слайд 8Познание 3
Термин "познание" имеет дуальный характер. Он обозначает как интеллектуальный (динамический) процесс,
так (статический) результат такого процесса.
В динамическом аспекте этот процесс представляет собой движение от незнания к знанию.
В статическом аспекте мы имеем построенную или улучшенную модель и порожденное или усовершенствованное знание об окружающей среде.
Слайд 9Познавательные рассуждения
Познавательные рассуждения — движущая сила познавательных процессов, выполняемых познающими агентами.
Познавательные
рассуждения — это обычная форма рассуждений, имеющих место в случае искаженной и/или неполной информации в ситуациях с неопределенности.
Слайд 10Особенности познавательных рассуждений
Процесс рассуждений имеет динамическую природу. У этой динамической природы есть
два аспекта: информационный и репрезентационный .
Информационный аспект понимается как способность к порождению существенно новой информации.
Репрезентационный аспект означает возможность вносить изменения в историю рассуждений.
Процесс рассуждений является референциальным, то есть он предполагает содержательный (семантический) характер, связанный со смыслом, внутренним представлением объектов и их структур.
Процесс рассуждения не является строго определенным, в том смысле, что он остается процессом рассуждений, даже тогда, когда кажется некорректным.
Слайд 12Концептуальный каркас КР
Познающий агент
Слайд 13Основные ограничения модели познающего агента
для извлечения знаний познающий агент использует рассуждения в
широком смысле этого слова, которые могут включать дедуктивный вывод, правдоподобное аргументирование и вычислительные процедуры,
деятельность познающего агента дискретна, она состоит из чередующихся фаз восприятия окружающей среды и рассуждений, направленных на формирование новых знаний;
в процессе функционирования познающего агента формируется история его познавательной деятельности.
Слайд 14От данных к знаниям
познающий агент обеспечивает протекание процесса
данные → информация
→ знание,
обеспечивая процесс решения задач и принятия решения
Слайд 16Источники данных
Для процесса извлечения информации и знаний необходимы подходящие исходные данные, которые
могут быть получены из следующих источников:
из результатов наблюдений и экспериментов,
из имеющихся теоретических знаний,
из внешних источников информации и знаний, и
из модельных экспериментов.
Слайд 17Деятельность познающего агента
Деятельность познающего агента можно представить в виде нескольких вложенных циклов.
Прежде всего мы видим два вложенных цикла.
Внутренний цикл состоит в повторении выполнения алгоритма рассуждений до тех пор, пока не будет выполнено стоп-условие.
Внешний цикл представляет собой повторение фазы восприятия и рассуждения и продолжается от начала деятельности познающего агента, до его завершения.
Слайд 18Внутренний цикл
Во внутреннем цикле подразумеваем достаточно простую процедуру обхода некоторой выделенной части
рабочей памяти, включающей часть базы фактов и часть базы знаний. Этот обход сопровождается анализом фактов, извлечением знаний и преобразованием (модификацией, трансформацией) базы фактов и базы знаний.
Этот цикл моделириуем при помощи модификационной теории.
Внешний цикл моделириуем при помощи открытой теории.
Слайд 20Модификационные теории 1
Теории называют модификационными, потому что те формальные конструкции в этих
теориях, которые моделируют процесс рассуждения, позволяют не просто добавлять новые утверждения, но и изменять саму такую конструкцию. Модификационные теории используют специальные методы вывода для того, чтобы построить модель процесса рассуждения. Модификационные теории позволяют представлять динамику познавательных процессов, понимаемых как движение от незнания (неопределенности) к знанию (определенности). Кроме того, модификационные теории умеют обращаться с противоречиями.
Слайд 21Модификационные теории 2
Модификационные теории позволяют представить динамику когнитивного процесса, понимаемого как движения
от незнанию (неопределенности) к знанию (определенности).
Модификационные правила изменяют не только вывод, но и истинностную оценку некоторых утверждений, они заменяют истинностную оценку «неопределено» на одну из определенных истинностных оценок, например на «истинно» или «ложно», но таких оценок может быть сколь угодно много, они будут выражать степень доверия к оцениваемому утверждению, степень его истинности или ложности.
Модификационные теории могут работать с противоречиями.
Слайд 22Модификационные теории 3
Аксиомы модификационных теорий являются аналогами фактов и знаний, следовательно в
модификационных теориях представлено содержимое компонентов блока рассуждений познающего агента таких как база фактов и база знаний.
Модификационные правила в теории организованы в систему, которая является аналогом алгоритма рассуждений познающего агента. Эта система управляет построением модификационного вывода. В частности модификационный вывод разбит на стадии, каждая стадия является аналогом одной итерации выполнения обхода базы фактов и базы знаний.
Слайд 23Вывод в модификационном исчислении
Вывод в модификационном исчислении можно рассматривать как образ истории
рассуждений познающего агента. Причем таких рассуждений, которые не прерываются фазой восприятия, а выполняются целиком внутри фазы рассуждений. Мы говорим в этом случае, что рассуждения не выходят за пределы одного цикла работы рассуждателя. Заметим, что этот цикл, вообще говоря, состоит из нескольких итераций обхода базы фактов и базы знаний. Этот обход сопровождается анализом фактов и извлечением знаний.
Модификационные теории представляют структуру и функции блока рассуждений.
Слайд 24Модели модификационной теории
В качестве модели модификационной теории рассматривается последовательность структур. Каждая такая
структура с одной стороны отражает некоторое состояние знаний о рассматриваемом фрагменте предметной области, с другой стороны является образом рабочей памяти (объединения базы фактов и базы знаний) познающего агента для некоторой стадии рассуждений.
Слайд 25Открытая когнитивная теория
A theory is called open because it is open for
the representation of the interaction between the cognizing agent and its environment. It should be open for (i) obtaining new facts for analysis, (ii) adopting and internalising knowledge from other similar theories and, (iii) modification of the reasoning rules.
An open cognitive theory is used to represent the activity of a cognizing agent as a history. Thus an open cognitive theory is an essential component of self-reflection of an agent.
Слайд 27Структура открытой когнитивной теории
Слайд 28Преимущества предлагаемого подхода
Он позволяет совместно использовать достоверные и различные виды правдоподобных правил
вывода.
Он позволяет корректно работать с неопределенностью и временными противоречиями в процессе рассуждения.
Он позволяет — для анализа данных и извлечения информации ― использовать качественные методы, основанные на формализованных рассуждениях, вместо количественных методов, характерных для традиционного подхода.
Если это требуется, он также позволяет совместно использовать количественные и качественные методы.
Открытые когнитивные теории внутри каркаса КР позволяют оперировать внутренними и внешними знаниями и обеспечивать расширение базы знаний и саморефлексию.
Слайд 29Преимущества предлагаемого подхода
обнаружения сходства и различия,
классификации,
определения причин.
извлечения закономерностей
нахождения свойств,
предсказаний.
Каркас КР определяет
методы для
Слайд 30Заключение
Предлагаемый подход имеет существенные отличия от основанных на логике подходов в когнитивных
науках, например, рассмотренных в книге
[Stenning, K. and van Lambalgen, M. Human Reasoning and Cognitive Science, MIT Press, 2008],
а именно:
Он включает логический формализм, который специально ориентирован на описание познавательных процессов.
Он предоставляет средства не только для описания познавательных процессов, но и для создания искусственного познающего агента.
Слайд 31O. Anshakov and T.Gergely, Cognitive Reasoning: A Formal Approach, Springer, 2010
Ссылка