Metody wnioskowania. Wnioskowanie w przód (ang. forward chaining) Wnioskowanie w tył (ang. Backward chaining) Od przesłanki do konkluzji Np..



Podobne dokumenty
Systemy ekspertowe. Krzysztof Patan

Inżynieria wiedzy Wnioskowanie oparte na wiedzy niepewnej Opracowane na podstawie materiałów dra Michała Berety

TEORETYCZNE PODSTAWY INFORMATYKI

Logika stosowana. Ćwiczenia Wnioskowanie przez abdukcję. Marcin Szczuka. Instytut Matematyki, Uniwersytet Warszawski

Reguły i fakty zapisz za pomocą perceptów. Metodą wnioskowania w tył, sprawdzić czy mój komputer jest wyposażony w procesor PII.

Rachunek zdań i predykatów

Systemy ekspertowe. Wnioskowanie w systemach regułowych. Część piąta. Autor Roman Simiński.

Myślenie w celu zdobycia wiedzy = poznawanie. Myślenie z udziałem rozumu = myślenie racjonalne. Myślenie racjonalne logiczne statystyczne

Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe. Niepewność wiedzy. dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska

Konspekt do wykładu z Logiki I

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.

Nazwa metodologia nauki etymologicznie i dosłownie znaczy tyle, co nauka o metodach badań.

Ogólna metodologia nauk

RACHUNEK ZDAŃ 5. Układ przesłanek jest sprzeczny, gdy ich koniunkcja jest kontrtautologią.

Systemy ekspertowe i ich zastosowania. Katarzyna Karp Marek Grabowski

Indukcja matematyczna

Logika Stosowana. Wykład 2 - Logika modalna Część 2. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Notacja. - operator implikacji, - operator koniunkcji v operator alternatywy - operator równoważności ~ operator negacji Duża litera (np.

Wstęp do logiki. Klasyczny Rachunek Zdań III

Filozofia z elementami logiki Klasyfikacja wnioskowań II część 1

Rozkład zajęć klas od

Kultura logiczna Wnioskowania dedukcyjne

LOGIKA Wprowadzenie. Robert Trypuz. Katedra Logiki KUL GG października 2013

STUDIA PODYPLOMOWE BEZPIECZEŃSTWO I HIGIENA PRACY

Fizyka 59. J. polski 30. Historia. Chemia 57. Matematyka 47. G.wychowawcza 48. Matematyka. Chemia Biologia Wos Fizyka

PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA - MATEMATYKA

Logika Stosowana. Wykład 1 - Logika zdaniowa. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW. Wykład monograficzny, semestr letni 2016/2017

Metoda Tablic Semantycznych

10/4/2015 CELE ZAJĘĆ PLAN ZAJĘĆ METODY BADAŃ SPOŁECZNYCH WYKŁAD 1: ZAJĘCIA WPROWADZAJĄCE

Systemy ekspertowe - wiedza niepewna

PLAN FERII ZIMOWYCH r r. Zajęcia odbywają się w godzinach 09:00-13:00

Logika Stosowana. Wykład 7 - Zbiory i logiki rozmyte Część 3 Prawdziwościowa logika rozmyta. Marcin Szczuka. Instytut Informatyki UW

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Statystyka matematyczna (STA230) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia

STANDARDOWE FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI. METODY HEURYSTYCZNE wykład 6. (alternatywa dla s) (zdef. poprzez klasę s) GAUSSOWSKA F.

Percepcja bodźców istnienia Perceptami (PER) nazywamy reakcję na istnienia, co jest wynikiem percepcji

KARTA KURSU. Odnowa Biologiczna

Metody dowodzenia twierdzeń i automatyzacja rozumowań Systemy aksjomatyczne I

Drzewa decyzyjne. 1. Wprowadzenie.

Rachunek zdao i logika matematyczna

Jeśli X jest przestrzenią o nieskończonej liczbie elementów:

Semantyka rachunku predykatów

Opis efektów kształcenia dla programu kształcenia (kierunkowe efekty kształcenia) WIEDZA. rozumie cywilizacyjne znaczenie matematyki i jej zastosowań

LOGIKA Dedukcja Naturalna

Programowanie deklaratywne

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Matematyka finansowa (MFI222) 2. KIERUNEK: MATEMATYKA. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia

Temat: Systemy Ekspertowe i ich zastosowania

SYSTEMY UCZĄCE SIĘ WYKŁAD 4. DRZEWA REGRESYJNE, INDUKCJA REGUŁ. Dr hab. inż. Grzegorz Dudek Wydział Elektryczny Politechnika Częstochowska

KARTA PRZEDMIOTU. 1. NAZWA PRZEDMIOTU: Ubezpieczenia majątkowe 2. KIERUNEK: MATEMATYKA. 3. POZIOM STUDIÓW: I stopnia 4. ROK/ SEMESTR STUDIÓW: III/6

6. Zagadnienie parkowania ciężarówki.

Lp Klasa I Klasa II a Klasa II b Klasa III a Klasa III B Klasa IV Klasa V a Klasa V b Klasa VI a Klasa VI b 1 Edukacja s. 3 KK

Imię i nazwisko:... OBROŃCY PRAWDY

Zad. 4 Należy określić rodzaj testu (jedno czy dwustronny) oraz wartości krytyczne z lub t dla określonych hipotez i ich poziomów istotności:

Wykład 2 Hipoteza statystyczna, test statystyczny, poziom istotn. istotności, p-wartość i moc testu

Wprowadzenie do Prologa

Systemy ekspertowe : percepty

10/24/2015 CELE ZAJĘĆ PLAN ZAJĘĆ METODY BADAŃ SPOŁECZNYCH WYKŁAD 1

Spacery losowe generowanie realizacji procesu losowego

Reguły gry zaliczenie przedmiotu wymaga zdania dwóch testów, z logiki (za ok. 5 tygodni) i z filozofii (w sesji); warunkiem koniecznym podejścia do

Indukcja. Materiały pomocnicze do wykładu. wykładowca: dr Magdalena Kacprzak

PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA - MATEMATYKA

Egzamin z logiki i teorii mnogości, rozwiązania zadań

PONIEDZIAŁEK WTOREK

Podstawowe Pojęcia. Semantyczne KRZ

Tautologia (wyrażenie uniwersalnie prawdziwe - prawo logiczne)

Rodzaje argumentów za istnieniem Boga

Logika nieformalna. Paweł Łoziński plozinsk. 17 marzec Instytut Informatyki WEiTI PW

OWO-MODELOWE SKORUPOWE SYSTEMY EKSPERTOWE

Warszawa - Ursynów

KARTA KURSU. Elementy statystyki matematycznej. Mathematical statistics

KOMUNIKAT PRZEGLĄDY GAZOWE II TERMIN (PRZEGLĄD DOTYCZY TYLKO MIESZKAŃ, W KTÓRYCH NIE PRZEPROWADZONO KONTROLI W I TERMINIE)

Łukasz OGRYZEK Politechnika Śląska w Gliwicach, Polska. Systemy ekspertowe wykorzystywane jako inteligentne platformy e-learningowe etapy uczenia

Indukcja matematyczna. Zasada minimum. Zastosowania.

Proces badawczy schemat i zasady realizacji

1 Podstawowe oznaczenia

Programowanie deklaratywne

Boisko piłkarskie: stycznia

Systemy ekspertowe. Reprezentacja wiedzy niepewnej i wnioskowanie w warunkach niepewności. Model współczynników pewności.

Statystyka matematyczna Testowanie hipotez i estymacja parametrów. Wrocław, r

Logika formalna SYLABUS A. Informacje ogólne

Logika Matematyczna. Zadania Egzaminacyjne, 2007

Cel projektu: Wymogi dotyczące sprawozdania:

PRZEDMIOTOWY SYSTEM OCENIANIA

ćwiczenia 15 zaliczenie z oceną

Rachunek logiczny. 1. Język rachunku logicznego.

Estymacja parametrów w modelu normalnym

Jeśli nie startuje to uszkodzony RAM. np. jeżeli X jest częścią silnika to X jest częścią auta

7. Estymacja parametrów w modelu normalnym( ) Pojęcie losowej próby prostej

Zał. nr 4 do ZW. Wykład Ćwiczenia Laboratorium Projekt Seminarium 30 30

Ćwiczenia do rozdziału 2, zestaw A: z książki Alfreda Tarskiego Wprowadzenie do logiki

7. Zagadnienie parkowania ciężarówki.

Logika dla socjologów Część 2: Przedmiot logiki

SID Wykład 7 Zbiory rozmyte

Prolog (Pro-Logic) Programowanie w Logice. Dr inż. Piotr Urbanek

Kierunek i poziom studiów: matematyka, studia I stopnia, rok I. Sylabus modułu: Wstęp do matematyki (03-MO1S-12-WMat)

Systemy ekspertowe : program PCShell

Statystyka matematyczna dla leśników

WIEDZA zna na poziomie podstawowym co najmniej jeden pakiet oprogramowania, służący do obliczeń symbolicznych

1. INFORMACJE OGÓLNE O MODULE. Status: obowiązkowy. Całkowita liczba godzin pracy własnej studenta: Do KOORDYNATOR MODUŁU

Ważne rozkłady i twierdzenia c.d.

Transkrypt:

Systemy regułowe

Metody wnioskowania Wnioskowanie w przód (ang. forward chaining) Od przesłanki do konkluzji Np.. CLIPS Wnioskowanie w tył (ang. Backward chaining) Czyli od konkluzji do przesłanki Np.. Prolog

Wnioskowanie w przód Od przesłanki do konkluzji Wnioskowanie polega na odnalezieniu reguł spełniających określone przesłanki (część reguły: jeżeli) Konkluzje odnalezionych reguł (część reguły: to), zostają dodane do zbioru faktów Proces jest tak długo realizowany aż nie uzyskamy odpowiedzi na określone pytanie Służy do diagnozowania

Przykład wnioskowania w przód Jaki odgłos wydaje zwierzę jedzące ziarno i potrafiące latać: Baza reguł 1. Jeżeli X je ziarno i X potrafi latać to X jest ptakiem 2. Jażeli X pije mleko i X potrafi skakać to X jest kotem 3. Jeżeli X jest kotem to X miauczy 4. Jeżeli X jest ptakiem to X ćwierka Proces wnioskowania: 1. Poszukujemy reguły spełniającej przesłanki je ziarno i potrafi latać 2. Reguła 1 spełnia powyższe przesłanki 3. Dodajemy do bazy faktów fakt iż X jest ptakiem 4. Szukamy nowej reguły spełniającej nowe fakty 5. Reguły 4 spełnia fakt że X jest ptakiem stąd wnioskujemy że X ćwiekra

Wnioskowanie w tył Od konkluzji do przesłanki Wnioskowanie polega na odnalezieniu reguł spełniających określone konkluzje (część reguły: to), czyli takich reguł, które bezpośrednio odpowiadają na zadane pytanie Na tej podstawie wyznaczana są odpowiednie fakty (przesłanki), które muszą być spełnione, fakty te dodawane są do tzw. listy celów Proces trwa dopóki nie zostaną spełnione przesłanki reguł znajdujących się na liście celów pozwalające na wyciągnięcie wniosku o odgłosach zwierząt. Służy do weryfikacji lub fałszowania hipotez

Przykład wnioskowania w tył Jaki odgłos wydaje zwierzę jedzące ziarno i potrafiące latać: Baza reguł 1. Jeżeli X je ziarno i X potrafi latać to X jest ptakiem 2. Jażeli X pije mleka i X potrafi skakać to X jest kotem 3. Jeżeli X jest kotem to odgłos X jest miauczy 4. Jeżeli X jest ptakiem to odgłos X jest ćwierka Proces wnioskowania: 1. Poszukujemy reguł odpowiadających na pytanie odgłos 2. Reguły 3 i 4 spełniają powyższe wymagania 3. Szukamy reguły odpowiadającej czy X jest ptakiem oraz reguły/reguł odpowiadających na pytanie czy X jest kotem 4. Zebrane fakty spełniają przesłanki reguły 1, więc X ćwierka

Metody wnioskowania cd. Dedukcja Rozumowania logiczne od ogółu do szczegółu Wyciągnięcie wniosków na podstawie ogólnych prawd Cel: dojście do określonego wniosku na podstawie założonego wcześniej zbioru przesłanek. Rozumowanie w pełni zawarte wewnątrz swoich założeń nie wymaga definiowania nowych twierdzeń czy pojęć. Wniosków dedukcji nie można zasadnie zakwestionować. Np.. W matematyce dowodzenie twierdzeń

Metody wnioskowania cd. Indukcja Rozumowania logiczne od szczegółu do ogółu Rozumowanie zawodne nie zawsze prawdziwe Prawdziwość przesłanek (jeżeli) nie zawsze gwarantuje prawdziwość konkluzji (to) Metodologia: Wiedząc że X 1 -> Y 1 i X 2 -> Y 2 i X 3 -> Y 3 wyciągamy wniosek że X -> Y W Indukcji stopień prawdziwości wniosku określany jest przez tzw. prawdopodobieństwa logiczne Stosowana we wszystkich naukach empirycznych -> psychologia, socjologia, ekonomia itp.

Dedukcja Wotsonie, dedukcja Przykład dedukcji O której Kowalski wychodzi z domu Kowalski pracuje w firmie X Harmonogram pracy w firmie X określa początek zmiany o 8:00 Kowalski nie posiada auta Autobus z domu kowalskiego do siedziby firmy jedzie 30min Wniosek: Kowalski musi wyjść z domu nie później niż o 7:30

Przykład indukcji O której Kowalski wychodzi z domu Stoimy pod domem Kowalskiego i dokonujemy obserwacji: 1. Poniedziałek Kowalski wychodzi z domu o 7:28 2. Wtorek Kowalski wychodzi z domu o 7:20 3. Środa Kowalski wychodzi z domu o 7:25 4. Czwartek Kowalski wychodzi z domu o 7:29 Wniosek Kowalski wychodzi z domu przed 7:30

Po co więc indukcja Często nie mamy dostępu do ogólnych prawd Mamy jedynie dostęp do obserwacji W złożonych realnych systemach istotną rolę odgrywają szczegóły o istnieniu których nie zdajemy sobie sprawy!!! Potrzebne są więc systemy indukcji wiedzy -> stąd statystyka, rachunek prawdopodobieństwa itp.. Dla części problemów ogólne prawdy nie są znane Ekonomia Psychologia Socjologia Medycyna np. analiza genomu. Często indukcja jest podstawą do dedukcji!!! Znając zachowanie pojedynczych zwierząt wyciągamy wnioski o ogólnym zachowaniu. Znając ich ogólne zachowanie szukamy faktów, które mogą to tłumaczyć Znając fakty możemy uszczegółowić i poprawić model indukcyjny o dodatkową wiedzę pochodzącą z dedukcji

Przykład problemów z indukcją Poniższe zdanie jest wynikiem indukcji obserwacji przyrody Jaskółki nisko latają więc będzie padał deszcz! Czy nisko latające jaskółki powodują deszcz? Czy jeśli zmusimy jaskółki do niskiego latania to spadnie deszcz?

Od indukcji do dedukcji Jaskółki nisko latają więc będzie padał deszcz? Jaskółki nisko latają bo owady na które polują latają na niskich wysokościach. Owady nisko latają bo nie mogą wzbić się wyżej, dlaczego? gdyż jest duża wilgotność i mają ciężkie skrzydełka Jest duża wilgotność dlatego będzie padał deszcz.

To tyle tytułem wstępu o logice