Expertní systémy

Něco o těchto stránkách

Hlavní stránka

Úvod kapitoly

Obsah

Literatura

Rejstřík

Odkazy jinam

Neurčitost

Na neurčitost se z pohledu znalostního systému díváme z dvou hledisek:

• jako na neurčitost v bázi faktů - vstupní fakta, které na začátku resp. v průběhu odvozování vkládá inferenční mechanismus do báze faktů i ty, které jsou odvozené, mohou být (a většinou i bývají) neurčité.
• jako na neurčitost v bázi poznatků - ne každý závěr je možné z předpokladu odvodit se stoprocentní platností.

Například pravidlo "Jestliže žere křeček často mrkev, pak mu zčervená srst." se neurčitostí jen hemží. Neurčitost prvního typu zastupují například otázky: Co znamená, že křeček žere často mrkev? Jak často je "často"? Co znamená zčervená? Pouze odstín, nebo se mi ztratí, když ho položím na sovětskou vlajku?
Neurčitost druhého typu vypovídá o pravdivosti celého tvrzení. Nakolik je pravděpodobné, že pokud křečka skutečně krmíme mrkví, zbarví se jeho srst do červena? Mí křečci toto pravidlo asi neznali, možná proto, že byli do růžova už od přírody, ale co by to udělalo s džungarskýma, to je ve hvězdách.

Je zřejmé, že neurčitost v bázi faktů souvisí s neurčitostí v bázi poznatků. Jestliže totiž pravidlo odvozuje z předpokladu závěr poznamenaný neurčitostí, a ten následně ukládá do báze faktů, tak v bázi faktů musí být tato neurčitost zohledněna. Důsledek jednoho pravidla může být totiž prvkem předpokladu jiného a jestliže byl takový důsledek vyhodnocený pouze s určitou pravděpodobností, tak se tato nejistota vnáší i do pravidla, ve kterém vystupuje v úloze předpokladu. Tak dochází k šíření neurčitostí v posloupnosti interpretace pravidel. V tomto smyslu mluvíme o aproximativní inferencii.

Neurčitost - úvod Neurčitost vyjádřená pravděpodobností