Жесткие и мягкие знания

Жесткие знания позволяют получать однозначно четкие рекомендации при заданных начальных условиях.

Мягкие знания допускают множественные «размытые» решения и различные варианты рекомендаций.

 

 

Тенденции развития интеллектуальных систем.

мягкость

мягкие.4

.3.6

 

.5

 

поверхностные глубинные глубина

 

 

.1.2

жесткие

 

1 – диагностика неисправностей

2 – проектирование устройств

3 – планирование ЧС

4 – медицина

5 – обучение

6 – управление

Характеристика различных предметных областей по глубине и жесткости дает возможность проследить тенденцию развития интеллектуальных систем.

Как видно из рисунка, область практического применения интеллектуальных систем все более смещается в сферу задач с преобладанием глубинных и мягких знаний. Такие задачи называются трудноформализуемыми задачами. Для них характерна одна или несколько из следующих особенностей:

1) задача не может быть определена в числовой форме, требуется символьное представление;

2) алгоритмическое решение задачи неизвестно, хотя возможно и существует, или не может быть использовано из-за ограниченности ресурсов;

3)цели задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции или несуществующей математической модели задачи.

Системы, основанные на знаниях, не отвергают и не заменяют традиционные подходы к решению формализуемых задач. Они отличаются тем, что ориентированы на решение трудноформализуемых задач интеллектуальной системы, особенно важны там, где наука не может создать конструктивные определения, область определения меняется, ситуации завися от контекстов и языковая (описательная модель) доминирует над алгоритмической.