Modeli predstavljanja znanja: vrste, klasifikacija i načini primjene

Takvi složeni pojmovi kao što su "razmišljanje" i "svijest", pa čak i lakše definirani, poput "inteligencije" i "znanja", mogu se značajno razlikovati među stručnjacima različitih profila (na primjer, sistemska analiza, računarstvo, neuropsihologija, psihologija, filozofija itd..).

Potpuna, adekvatna reprezentacija znanja, koju podjednako nedvosmisleno percipiraju i ljudi i mašine, glavni je problem savremenih informacija exchange. Takva razmjena informacija temelji se na sistemu koncepata i odnosa koji čine znanje.

Klasifikacija znanja

Mogu se svrstati u nekoliko kategorija: konceptualno, konstruktivno, proceduralno, činjenično i meta-znanje.

• Konceptualno znanje da li je skup određenih koncepata koji se koriste u rješavanju problema. Često se koriste u fundamentalnim naukama i teorijskim oblastima nauka. U stvari, konceptualno znanje čini konceptualni aparat nauke.
• Konstruktivno znanje - skupovi struktura, sistema i podsistema, kao i interakcije između njih. Aktivno se koristi u inženjerstvu.
• Proceduralno znanje - metode i algoritmi koji se najčešće koriste u primijenjenim naukama.
• Činjenično znanje – karakteristike objekata i pojava, kvantitativne i kvalitativne. Najčešće se koriste u eksperimentalnim naukama.
• Meta - znanje-svako znanje o znanju, njegovom sistemu organizacije, njegovom inženjerstvu i o redosledu i pravilima njihove primene.

Organizacija znanja

Sistem organizacije znanja je proces za pružanje informacija u obliku poruka koje su možda poznate (usmeni i pisani govor, crteži itd.e.) i neobične (formule, objekti geografske karte, radio talasi itd.).

Da bi sistem organizacije znanja bio razumljiv i uspješan, potrebno je koristiti razumljiv i konstruktivan sistem pravila, prema kojem će znanje biti predstavljeno i percipirano. Da bi to učinila, osoba koristi jezik i pisanje.

Jezik

Jezik se pojavio i razvio zbog činjenice da je znanje koje su ljudi akumulirali stalno potrebno predstavljati, izražavati, skladištiti i razmjenjivati. Misao koja se ne može izraziti formalnom konstrukcijom (jezik, slika) gubi priliku da postane dio razmjene informacija. Zato je kroz istoriju čovečanstva jezik bio najefikasniji oblik predstavljanja znanja.

Što je jezik bogatiji, to više znanja izražava, odnosno čini kulturu ljudi bogatijom, što nam zauzvrat omogućava razvoj novih i efikasnijih sistema organizacije znanja.

Jezik nauke

Glavni problem u korištenju jezika kao oblika predstavljanja znanja je dvosmisleno semantičko značenje riječi i rečenica. Zato jezik nauke igra posebnu ulogu u formalizaciji znanja.

Osnovna svrha jezika nauke je tipizacija i standardizacija oblika izražavanja, kompresije i skladištenja znanja. Uz pomoć tipične, standardne prezentacije znanja možete se riješiti polisemije ili semantičke dvosmislenosti jezika.

Ono što jezik čini bogatijim prirodnim uslovima jezičke evolucije (dvosmislenost izraza) postaje prepreka u procesu razmjene znanja, povećavajući rizik od nerazumijevanja, semantičke buke i dvosmislene percepcije informacija.

Klasifikacija znanja

Jedna od glavnih metoda formalizacije znanja je klasifikacija. Ovo je raspodjela znanja u grupe prema određenoj klasi. Odnosno, samo informacije koje ispunjavaju određene kriterijume koji odgovaraju klasi ulaze u određenu klasu znanja.

Klasifikacija je posebno važna metoda naučne sistematike, koja se ne može izostaviti u prvoj fazi formiranja osnovnih znanja naučnog pravca. Na primjer, u informatici bez klasifikacije nema ekvivalencije, što vam omogućava rješavanje tako važnih zadataka kao što su Poređenje, pretraživanje i kategorizacija. Bez klasifikacije u nauci ne bismo dobili tako jedinstvene i neprocjenjive sisteme organizacije podataka kao što je periodni sistem.

Modeli reprezentacije znanja

Periodni sistem, Tabela rangova, Krivični zakon, , Porodična stabla i drugo sistemi klasifikacije su modeli predstavljanja znanja. To su formalne strukture koje povezuju određena znanja: činjenice, pojave, koncepte, procese, objekte, odnose.

Da bi računar razumio i obradio znanje o određenoj predmetnoj oblasti, ovo znanje mora biti predstavljeno u određenom, formaliziranom obliku. U zavisnosti od svrhe, obrada znanja od strane računara odvija se u skladu sa modelom izgrađenim na algoritmu. Shodno tome, znanje predstavljeno u modelu zavisi od algoritma njihove obrade.

Postoji nekoliko modela predstavljanja znanja u ekspertskim sistemima. Glavni su proizvodni, okvir, mreža i logički.

Klasifikacija modela

Gore navedeni modeli predstavljanja znanja, su primjeri od kojih ono što slijedi, iako rašireno, daleko je od jedinog. Danas postoji mnogo modela koji se razlikuju jedni od drugih po važnosti, pristupima njihovim stvaranje i principi organizacije.

Na primjer, Donja tabela prikazuje vrste modela predstavljanja znanja, njihovu podjelu na empirijsko i teorijsko, kao i dalju podjelu.

Empirijski modeli	Teorijski modeli
Proizvodni modeli	Logički modeli
Mrežni modeli	Formalne gramatike
Modeli okvira	Kombinatorni modeli
Lenems	Algebarski modeli
Neuronske mreže
Genetski algoritmi

Empirijsko modeliranje

Empirijski modeli organizacije i reprezentacije znanja uzimaju osobu za primjer i pokušavaju utjeloviti organizaciju njenog pamćenja, svijesti i mehanizama donošenja odluka i rješavanja problema. Empirijsko modeliranje odnosi se na bilo koju vrstu modela izgrađenih na osnovu empirijskih zapažanja, a ne na odnosima podložnim matematičkom opisu i modeliranju.

Empirijsko modeliranje je opća oznaka za modele predstavljanja znanja koji su stvoreni na osnovu zapažanja i eksperimenata.

Empirijski model djeluje prema jednostavnom semantičkom principu: kreator promatra interakciju modela i njegovog referenta. Obrada primljenih informacija može biti "empirijska" na različite načine, od analitičkih formula, uzročnih veza, do pokušaja i grešaka.

Proizvodni modeli reprezentacije znanja

Ovaj model prezentacije podataka najčešće se zasniva na vezama i uzročnim vezama. Ako se informacije mogu predstaviti u obliku uslova poput "ako

Proizvodni modeli predstavljanja znanja najčešće su računarski programi koji pružaju određeni oblik umjetne inteligencije sa brojem pravila ponašanja, a takođe uključuju mehanizam, neophodno za pridržavajte se ovih pravila pod ispunjenim uslovima.

Proizvod (skup pravila) sastoji se od dva dijela: preduslova ("ako") i radnje ("tada"). Ako proizvodni preduslov odgovara trenutnom stanju u svijetu, tada se model pokreće. Proizvodni model takođe sadrži bazu podataka, koja se ponekad naziva i radna memorija, koja sadrži ažurno znanje.

Nedostaci proizvodnog modela su da sa previše pravila, akcije modela mogu suprotstaviti jedni drugima.

Semantičke mreže

Zasnivaju se na integritetu slike i najvizuelniji su modeli predstavljanja znanja. Semantička mreža se najčešće predstavlja kao graf ili složena Graf struktura, čiji čvorovi ili vrhovi predstavljaju objekte, koncepte, pojave, a ivice su odnosi između određenih objekata, koncepata i pojava.

Lako je zamisliti najjednostavniju semantičku mrežu u obliku trokuta, čiji su vrhovi pojmovi kao što su, recimo, "pas", " sisar "i"kičma". U ovom slučaju, vrhovi će povezati stranice trougla, koje se mogu označiti takvim vezama i odnosima kao što su "je", "posjeduje","ima". tako ćemo na ovaj način dobiti model predstavljanja znanja iz kojeg saznajemo da je pas sisar, sisari imaju kičmu, a pas kičmu.

Takvi modeli su vizuelni i uz njihovu pomoć mogu se najefikasnije predstaviti složeni sistemi i uzročno-posledične veze. Osim toga, ove semantičke mreže mogu se dopuniti novim znanjem širenjem postojeće mreže, odnosno trougao se može pretvoriti u pravougaonik, zatim u šesterokut, a zatim u složenu mrežu oblika koji se sijeku, u kojima, na primjer, može se uočiti nasljeđivanje svojstava.

Model okvira

Model okvira je tako nazvan od engleske riječi frame-frame ili frame. Okvir je struktura u kojoj se prikupljaju podaci koji se koriste za predstavljanje određenog koncepta.

Kao iu sociologiji, gde su okviri neka vrsta stereotipnih podataka koji utiču na ljudsku percepciju sveta i proces donošenje odluka, u računarstvu i u radu s umjetnom inteligencijom okviri se koriste za stvaranje strukturiranih podataka koji predstavljaju stereotipne situacije. Zapravo, ovo je početni, osnovni sistem podataka na kojem se zasniva percepcija svijeta od strane umjetne inteligencije.

Osim toga, kao efikasni modeli predstavljanja znanja, okviri su aktivni ne samo u informatici. U početku su bili varijacija semantičkih mreža.

Okvir se sastoji od jedan ili više slotova. Zauzvrat, slotovi mogu sami biti okviri. Dakle, model okvira je u stanju da predstavlja složene konceptualne objekte, formirajući širok hijerarhijski lanac znanja.

Okvirni model predstavljanja znanja sadrži informacije o tome kako koristiti okvir, šta očekivati tokom i nakon korištenja i šta učiniti kada očekivanja od korištenja okvira nisu ispunjena.

Određene vrste podataka u modelu okvira su nepromijenjene, dok se drugi podaci, obično pohranjeni u terminalnim slotovima, mogu promijeniti. Terminalni slotovi se najčešće smatraju varijablama. Slotovi i okviri najvišeg nivoa nose informacije o situaciji, što je uvek tačno, ali terminalni slotovi ne moraju biti tačni.

Okviri jedne složene mreže mogu dijeliti utore drugih okvira iste mreže.

Baza podataka može da čuva prototipne okvire (nepromenljive) i okvire instance koji su kreirani situaciono da predstavljaju specifičnu situaciju ili specifičan koncept.

Okvirni modeli predstavljanja znanja jedan su od najuniverzalnijih i sposobni su prikazati različite vrste znanja:

• strukture okvira koriste se za predstavljanje koncepata i objekata;
• uloge okvira označavaju odgovornosti uloge;
• skripte okvira opisuju ponašanje;
• okvirne situacije se koriste za predstavljanje stanja i aktivnosti.

Neuronske mreže

Ovi algoritmi se takođe mogu uslovno priložiti grupi modela zasnovanih na empirijskom pristupu znanju. Zapravo, neuronske mreže pokušavaju kopirati procese koji se dešavaju u ljudskom mozgu. Zasnivaju se na teoriji da će sistem vještačke inteligencije sa istim strukturama i procesima kao u ljudskom mozgu moći postići slične rezultate u procesu donošenja odluka, procjene situacija i percepcije stvarnosti.

Teoretski zasnovan pristup

Matematički, predikativni i logički modeli predstavljanja znanja zasnovani su na ovom pristupu. Ovi modeli garantuje ispravnost rješenja, budući da su zasnovana na formalnoj logici. Pogodni su za rješavanje jednostavnih problema iz uskog predmetnog područja, često povezanih s formalnom logikom.

Logički modeli predstavljanja znanja

Ovo je jedan od najvažnijih popularni modeli, na osnovu teorijskog pristupa. Logički model koristi predikatsku algebru, njen sistem aksioma i pravila zaključivanja. Najčešći logički modeli koriste termine-logičke konstante, funkcije i varijable, kao i predikate, odnosno izraze logičkih radnji.