referatmix.ru. Модели представления знаний реферат

Формализация знаний. Модели представления знаний. Кратко

Краткий ответ на экзаменационный вопрос по курсу СИИ — системы искусственного интеллекта (все вопросы).

В настоящее время разработано множество моделей представления знаний. Имея обобщенное название, они различаются по идеям, лежащим в их основе, с точки зрения математической обоснованности. Типы моделей показаны на рисунке.

Эмпирический подход

Первый подход, называемый эмпирическим, основан на изучении принципов организации человеческой памяти и моделировании механизмов решения задач человеком. На основе этого подхода в настоящее время разработаны и получили наибольшую известность следующие модели:

• продукционные модели – модель основанная на правилах, позволяет представить знание в виде предложений типа: «ЕСЛИ условие, ТО действие». Продукционная модель обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа (порядка нескольких сотен) продукций они начинают противоречить друг другу;
• сетевые модели (или семантические сети) – в инженерии знаний под ней подразумевается граф, отображающий смысл целостного образа. Узлы графа соответствуют понятиям и объектам, а дуги – отношениям между объектами. Обладает тем недостатком, что однозначного определения семантической сети в настоящее время отсутствует;
• фреймовая модель – основывается на таком понятии как фрейм (англ. frame – рамка, каркас). Фрейм – структура данных для представления некоторого концептуального объекта. Информация, относящаяся к фрейму, содержится в составляющих его слотах. Слоты могут быть терминальными либо являться сами фреймами, т.о. образуя целую иерархическую сеть.

Более подробно эти модели рассматриваются в соответствующих статьях. Условно в группу эмпирического подхода можно включить нейронные сети и генетические алгоритмы, относящиеся к бионическому (основано на предположении о том, что если в искусственной системе воспроизвести структуры и процессы человеческого мозга, то и результаты решения задач такой системой будут подобны результатам, получаемым человеком) направлению искусственного интеллекта. Особенностью моделей этого типа является широкое использование эвристик, что в каждом случае требует доказательства правильности получаемых решений.

Теоретический подход

Второй подход можно определить как теоретически обоснованный, гарантирующий правильность решений. Он в основном представлен моделями, основанными на формальной логике (исчисление высказываний, исчисление предикатов), формальных грамматиках, комбинаторными моделями, в частности моделями конечных проективных геометрий, теории графов, тензорными и алгебраическими моделями. В рамках этого подхода до настоящего времени удавалось решать только сравнительно простые задачи из узкой предметной области.

Модели представления знаний

Модели представления знаний  – это одно из важнейших направлений исследований в области искусственного интеллекта. Почему одно из важнейших? Да потому, что без знаний искусственный интеллект не может существовать в принципе. Действительно, представьте себе человека, который абсолютно ничего не знает. Например, он не знает даже таких элементарных вещей как:

• для того, чтобы не умереть от голода, необходимо периодически есть;
• необязательно из одного края города в другой идти пешком, если для этих целей можно воспользоваться общественным транспортом.

Таких примеров удастся привести еще много, но уже сейчас можно легко ответить на следующий вопрос: «Поведение такого человека может считаться разумным?». Конечно же, нет. Именно поэтому, при создании систем искусственного интеллекта особенное внимание уделяется моделям представления знаний.

На сегодняшний день разработано уже достаточное количество моделей. Каждая из них обладает своими плюсами и минусами, и поэтому для каждой конкретной задачи необходимо выбрать именно свою модель. От этого будет зависит не столько эффективность выполнения поставленной задачи, сколько возможность ее решения вообще.

Отметим, что модели представления знаний относятся к прагматическому направлению исследований в области искусственного интеллекта. Это направление основано на предположении о том, что мыслительная деятельность человека – «черный ящик». При таком подходе не ставится вопрос об адекватности используемых в компьютере моделей представления знаний тем моделям, которыми пользуется в аналогичных ситуациях человек, а рассматривается лишь конечный результат решения конкретных задач.

fevt.ru

Модели представления знаний

Количество просмотров публикации Модели представления знаний - 89

Моделирование знаний

Другие модели данных

В первой половинœе 70-х годов XX века велись споры о преимуществах 3-х моделœей данных:

1. Реляционной.

2. Сетевой.

3. Иерархической.

Эти споры завершились ʼʼничейнымʼʼ исходом в открытой дискуссии Бахмана и Кодда в 1975 году. Сегодня сформировалась новая тройка конкурентов.

1. Реляционная модель.

2. Объектная модель.

3. Многомерная модель.

Знание - особый, специфический вид информации. Знание характеризуется очень важным свойством - активностью, т. е. способностью самостоятельно обрабатывать информацию. Знание традиционно разделяется на два вида: декларативное и процедурное.

Декларативное знание - набор конкретных сведений, относящихся к некоторой ситуации и фигурирующим в ней объектам.

Процедурное знание - набор предписаний на какие-то случаи жизни. Это бывают методы, алгоритмы и программы решения различных задач, с которыми человек уже сталкивался раньше и научился их решать.

Существует и более детальная классификация типов знаний:

- конструктивное знание - знание о возможной структуре и взаимодействии частей различных объектов;

- фактографическое знание - количественные и качественные характеристики конкретных объектов, явлений и их элементов;

- понятийное знание - набор некоторых понятий, описание их свойств и взаимосвязей. Это ʼʼпервичноеʼʼ знание, можно сказать - знание об основах знаний, знание о том, как использовать знания.

Существует две базовых модели представления знаний - логическая и эвристическая.

В корне логических моделœей лежит понятие формальной системы (теории). В формальных системах можно выделить множество базовых элементов, синтаксических правил, аксиом и правил вывода. Применяя правила вывода к аксиомам, можно получать синтаксически правильные совокупности, к которым можно снова применить правила. Правила вывода - наиболее сложная составляющая системы. Примеры формальных теорий - исчисление предикатов, конкретные системы продукций. В логических моделях отношения между отдельными единицами знаний выражаются только с помощью тех небогатых средств, которые предоставляются синтаксическими правилами используемой формальной системы.

В отличие от формальной модели, эвристические модели имеют разнообразный набор средств, передающих специфические особенности какой-либо проблемной области. Здесь повышается эффективность использования правил вывода. Среди эвристических моделœей можно выделить три основные группы:

Продукционные модели, образованные правилами.

Сетевые модели, в базе которых лежит понятие сети, образованной помеченными вершинами и дугами. Вершины представляют некоторые сущности, а дуги - отношения между связываемыми ими сущностями.

Фреймовые модели, базирующиеся на специальных структурах - фреймах, предназначенных для представления некоторых стандартных ситуаций.

Читайте также

referatwork.ru

Реферат: Фреймовые модели представления знаний

Фреймовые модели представления знаний

1. Особенности представления знаний с помощью фреймов Представление знаний с помощью фреймов явл. альтернативным по отнош. к системам продукции и лог. моделям. Оно дает возможность хранить родовидовую иерархию в явной форме.

Фрейм — составная структурная единица, предназначенная для описания относящихся к стериотипной ситуации на объекте

Осн. элемент единиц фрейма явл. слот, кот. исп. для хранения единичного знания. Станд. стр-ра слота след.:

{ имя слота; <f1> <S1>;...<fm> <Sm>; <q1> <q2>...<qn>.}

fi — имя атрибута, характерного для слота

Si — значение атрибута

qi — ссылки на другие слоты или фреймы

Стр-ра слота след-я:

имя файла

имя слота1 значение слота1

имя слота n значение слота n

Если стр-ра знаний позволяет, то при описании нужно исп-ть простые слоты, т.е. слоты, кот. имеют одно значение. Значением слота м.б. не т. константа или ссылка на др. фрейм , но и функция, кот. требует определенной детализации в процессе решения. Т. функции получили название фасет .

Фреймы-прототипы — это готов. стр-ры для описания законов опр. п/о. В них отсутствуют конкр. значения слотов. При заполнении слотов конкр. значениями, они превращаются в конкретные фреймы. Часто в системах фреймы исп-ся для стереотипных послед-й действий и тогда они наз. сушариями.

При заполнении фреймов -прототипов, часть слотов м. оставаться пустой фреймовой стр-ры дают воз-ть описывать объекты разного уровня иерархии, кот. явл. ключевым понятием.

Иерархия объектов реализуется через аппарат исследования свойств, когда классы объектов определенного уровня наследуют строения классов фреймов более высокого уровня. Если объект, кот. описывается некоторой группой фреймов находится в концептуальной связи с верхним и нижним уровнями фреймов, то соотв. ему фреймы конструируются с учетоми иерархических отношений и при этом наследование свойств осущ. через слоты или фреймы с одинаковым именем.

2. Аппарат логического вывода фреймовой модели

Логический вывод во фреймовой системе осущ. путем обмена сообщениями между фреймами разного уровня иерархии, вначале получает управление корневой фрейм, далее динам. формируется необходимая для реализации запросов цепочка фреймов след. уровня иерархии. Т.о. во фреймовой системе каждому из фреймов задается строго опр-е.

Основной операцией при работе с фреймами явл. поиск по образцу. В рамках фреймовой модели образец — это фрейм, в кот. заполнены не все стр. ед-цы, а т. те, кот. б. использованы в качестве ключа для реализации действий в конкр. фреймах.

Используются спец. процедуры наполнения слотов спец. значениями, а т. введение в систему новых фреймов-прототипов и новых связей между ними.

3. Примеры-приложения фреймовой модели

В наст. время фреймовая модель явл. основой всех объектно-ориентированных систем прог-я. В качестве наиболее популярных приложений м. назвать языки FRL,KRL, FSM, Small Talk, а также дополнения к процедурным языкам: C++, Delphi и т.д.

FRL

Реализован на базе языка LISP.

Каждый фрейм предст. собой станд. стр-ру с мах степенью вложенности <=5. Стр-ра фрейма след-я:

(имя фрейма

   (имя первого слота

               (имя первой ячейки

                           (первый коментарий)

                           (второй коментарий)...

                           (i-й коментарий))

               (имя второй ячейки

                           (...

                                       ))

   (имя второго слота

               (...

                           ))

Для указания местоположения некот. порции информации во фрейме путь

   .

www.referatmix.ru

Смотрите также

• 
  Лингвистическое обеспечение сапр реферат
• 
  Коррупция в японии реферат
• 
  Закон джоуля ленца реферат
• 
  Джоуля ленца закон реферат
• 
  Жеке бас гигиенасы реферат
• 
  Государственные награды рф реферат
• 
  Безопасность в метрополитене реферат
• 
  Холодное оружие китая реферат
• 
  Ценные бумаги международные реферат
• 
  Энтериты и колиты реферат
• 
  Фитотерапия гипертонической болезни реферат