Фрагмент для ознакомления
2
Введение
SNePS (Semantic Network Processing System) — это компьютерная система, разработанная в начале 1980-х годов в Массачусетском технологическом институте (MIT) для представления и обработки знаний. Она была создана в рамках исследований по искусственному интеллекту и психологии познания.
SNePS является одной из самых известных и продвинутых систем для представления знаний и решения задач в интеллектуальных системах. Его основой является семантическая сеть, которая позволяет представлять знания о мире в виде объектов и их взаимосвязей.
Несмотря на широкое распространение и использование SNePS в исследованиях и разработках, существует необходимость в более глубоком изучении его возможностей и потенциала. Среда моделирования SNePS предоставляет исследователям и разработчикам инструменты для создания, анализа и модификации семантических сетей, но до сих пор не была достаточно исследована и оценена в контексте ее эффективности и удобства использования.
Изучение данной темы актуально в современном информационном обществе, где важно иметь инструменты для эффективной работы с знаниями и информацией. Понимание преимуществ и ограничений SNePS позволит развивать его дальше и создавать более усовершенствованные интеллектуальные системы.
Цель данной работы является изучение возможностей среды моделирования SNePS.
Изучение возможностей среды моделирования SNePS
Основой SNePS является семантическая сеть, представляющая знания о мире в виде объектов и их взаимосвязей. В отличие от простых сетей, в SNePS каждый узел может представлять сложные структуры знаний, включая логические выражения и кванторы. Это позволяет SNePS эффективно представлять и обрабатывать сложные концепции и отношения между ними.
Одним из ключевых принципов SNePS является принцип композициональности, согласно которому смысл сложного выражения определяется смыслом его составляющих частей и способом их комбинирования. Этот принцип позволяет SNePS строить
Показать больше
Фрагмент для ознакомления
3
Список литературы
1. Shapiro, S. C. (1992). The model theory of SNePS 1.6. In Proceedings of the 13th international joint conference on Artificial intelligence (Vol. 1, pp. 45-51).
10. Rapaport, W. J. (2005). How Minds Can Be Computational Systems, and How They Can't. Journal of Experimental & Theoretical Artificial Intelligence, 17(3), 387-408.
2. Shapiro, S. C. (2000). The SNePS family. In AAAI Spring Symposium: Sketches of Intelligent Systems (Vol. 1, p. 1).
3. Shapiro, S. C., & Rapaport, W. J. (1987). The SNePS semantic network processing system. In Proceedings of the National Conference on Artificial Intelligence (Vol. 2, pp. 458-462).
4. Shapiro, S. C., & Rapaport, W. J. (1992). SNePS Considered as a Fully Intensional Propositional Semantic Network. In KR (Vol. 92, pp. 361-372).
5. Shapiro, S. C., & Rapaport, W. J. (2009). SNePS 2.7: The State of the System. In Advances in Artificial Intelligence: 21st Conference of the Canadian Society for Computational Studies of Intelligence, Canadian AI 2008 Windsor, Canada, May 28-30, 2008 Proceedings (Vol. 5032, pp. 228-239). Springer.
6. Shapiro, S. C., & Rapaport, W. J. (2010). The SNePS Family. In Advances in Artificial Intelligence (pp. 3-14). Springer Berlin Heidelberg.
7. Rapaport, W. J. (1989). How to Make SNePS More Like a Human Mind. In AAAI (pp. 559-564).
8. Rapaport, W. J. (1992). How SNePS Represents Knowledge. In KR (Vol. 92, pp. 373-384).
9. Rapaport, W. J. (1999). Cognitive science, mental representation, and semantic processing: What SNePS does, how it does it, and what that tells us about minds and brains. The SNePS Journal, 1(1), 45-86.
