Модели представления знаний

ПРОБЛЕМНАЯ ОБЛАСТЬ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА

Обзор основных направлений в области интеллектуальных информационных систем

· Системы, основанные на знаниях

· Естественно-языковые интерфейсы и машинный перевод

· Генерация и распознавание речи

· Обработка визуальной информации

· Обучение и самообучение

· Распознавание образов

· Игры и машинное творчество

· Интеллектуальные роботы

· Программное обеспечение систем ИИ

· Разработка компьютеров с не фон-неймановской архитектурой

Основные проблемы ИИС

1. Представление знаний

2. Манипулирование знаниями

3. Общение

4. Восприятие

5. Обучение

6. Поведение

Представление знаний

Знания – закономерности предметной области, полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.

Представление знаний – это выражение на некотором формальном языке свойств различных объектов и закономерностей, важных для решения прикладных задач и организации взаимодействия пользователя с ЭВМ.

Система знаний – совокупность знаний, хранящихся в вычислительной системе и необходимых для решения комплекса прикладных задач.

База знаний – основа любой интеллектуальной системы.

ЗНАНИЯ + ВЫВОДЫ = СИСТЕМА

Модели представления знаний

Семантические сети

Основная идея состоит в том, чтобы рассматривать проблемную среду как совокупность сущностей и связей между ними.

При построении семантической сети отсутствуют ограничения на число связей и на сложность сети.

Семантические сети получили широкое распространение в системах распознавания речи и экспертных системах.

Рис. 1. Семантическая сеть

Фреймы

Фрейм – абстрактный образ для представления некоего стереотипа восприятия путем сопоставления факта с конкретными элементами и значениями в рамках, определенных для объекта, в структуре БЗ.

Модель фрейма отображает все многообразие знаний о мире через:

· Фреймы-структуры

· Фреймы-роли

· Фреймы-сценарии

· Фреймы-ситуации

Фрейм – структура, состоящая из имени фрейма, слотов и присоединенных процедур, связанных с фреймом или со слотами.

Слот имеет уникальное в пределах фрейма имя, в качестве которого может выступать любой произвольный текст.

Системные слоты служат для редактирования базы знаний и управления выводом во фреймовой системе.

Фрейм имеет следующую структуру:

Указатели наследования показывают, какую информацию об атрибутах слотов из фрейма верхнего уровня наследуют слоты с одинаковыми именами в данном фрейме.

Значение слота должно соответствовать указанному типу данных и условию наследования.

Во фреймах различают два вида присоединенных процедур – процедуры демоны и процедуры-слуги.

Демоны автоматически запускаются при обращении к соответствующему слоту.

Слуги запускаются явно.

Формальные логические модели

Высказывание – некоторое предложение, смысл которого можно выразить значениями ИСТИНА или ЛОЖЬ.

Символами языка логики являются высказывания, составляющими ее алфавит:

· Логические переменные

· Логические константы

· Логические операции

С помощью элементов алфавита можно построить разнообразные логические формулы.

Формула может быть истинной или ложной.

Значение формулы ИСТИНА говорит о наличии некоторого свойства, ЛОЖЬ – об отсутствии.

Логика предикатов первого порядка является более выразительным средством, чем логика высказываний и представляет знания о среде более компактно.

Предикат – некоторая связь, которая задана на наборе констант или переменных.

Предикат принимает только два значения – ИСТИНА и ЛОЖЬ.

Основные синтаксические единицы логики предикатов – константы, функции, предикаты, кванторы и логические операторы.

Продукционная модель

Продукционная модель – модель, основанная на правилах. Эта модель позволяет представлять знания в виде «Если, то».

Любое продукционное правило, содержащееся в базе знаний, состоит из двух частей: антецедента и консеквента.

Правило срабатывает, если при сопоставлении фактов, содержащихся в рабочей памяти, с антецедентом анализируемого правила имеет место совпадение, при этом заключение срабатываемого правила заносится в рабочую память.

Существует два типа продукционных систем: с прямым и обратным выводами.

Прямой вывод реализует стратегию от фактов к заключению.

Обратный вывод – от гипотез вероятных заключений, которые либо подтверждаются, либо нет фактами, поступающими в рабочую память.

Существуют системы с двунаправленными выводами.

Вывод на знаниях

Продукционная модель может быть важным механизмом для конструирования экспертных систем и других приложении ИИ.

База знаний в этом случае состоит из набора правил, а сама экспертная система должна содержать три основные компоненты: базу правил, рабочую память и механизм вывода.

База правил – формализованные с помощью правил продукций знания о конкретной предметной области.

Рабочая память – область памяти, в которой хранится множество фактов, описывающих текущую ситуацию, и все пары атрибут – значение, которые установлены к определенному моменту.

Механизм вывода работает циклически, выполняются следующие операции:

· Сопоставление

· Выбор

· Срабатывание

· Действие

В ИИС с фреймовым представлением знаний используется три способа управления логическим выводом: демоны, присоединенные процедуры и механизм наследования, который является основным механизмом вывода.

В ИИС с фреймовым представлением знаний невозможно четко отделить процедурные знания от декларативных, поскольку демоны и присоединенные процедуры одновременно являются и знаниями, и средствами управления логическим выводом.

В семантических сетях декларативные и процедурные знания также не разделены. Процедура вывода обычно представляет собой совокупность процедур обработки сети.

Вывод – это получение заключения из групп заданных представлений.

Вывод является формулой, полученной из некоторой группы описанных формул.

В логических моделях действие компоненты вывода основано на применении следующих правил вывода:

· Modus Ponens

· Modus Tollens

· Modus Ponendo Tollens

· Modus Tollendo Ponens

· Правило транзитивности

· Закон противоречия

· Правило конртапозиции (метод резолюции)