Представлення знань

Частина з циклу про
Штучний інтелект
Головні цілі Сильний штучний інтелект Інтелектуальний агент Рекурсивне самовдосконалення Планування Комп'ютерне бачення Універсальна гра в ігри Розуміння знань Обробка природної мови Робототехніка Безпека ШІ
Підходи Машинне навчання Символьний Глибоке навчання Баєсові мережі Еволюційні алгоритми Вміщення Гібридні інтелектуальні системи Об'єднування систем
Застосування Проєкти Дипфейк Машинний переклад Породжувальний ШІ Живопис Аудіо Музика Охорона здоров'я Психічне здоров'я Урядування Промисловість Науки про Землю Біоінформатика Фізика
Філософія Китайська кімната Дружній ШІ Проблема контролю/Повстання Етика Екзистенційний ризик Тест Тюрінга Регулювання
Історія Хронологія Поступ Зима ШІ Бум ШІ
Словник Словник

Предста́влення зна́нь або подання знань має кілька значень:

• галузь досліджень, пов'язана з філософією формалізму та когнітивною психологією;
• галузь досліджень штучного інтелекту;
• одна із функцій експертної системи.

Представлення знань у когнітології пов'язано з тим, як люди зберігають і опрацьовують дані. Предмет дослідження в цій галузі — методи асоціативного збереження інформації, подібні до тих, що існують в мозку людини.

У штучному інтелекті основна мета представлення знань — навчитися зберігати знання так, щоб програми могли опрацьовувати їх і досягати подібності з людським інтелектом. Дослідники штучного інтелекту використовують теорії подання знань з когнітології. Проблема представлення знань є однією з найважливіших проблем, характерних для систем, що базуються на знаннях. Це пояснюється тим, що форма представлення знань впливає на характеристики і властивості системи. Центральним завданням побудови систем, що базуються на знаннях, є вибір форми (моделі, мови, методу) представлення знань.

Представлення знань — це множина синтаксичних і семантичних угод, що роблять можливим формальне вираження знань про предметну галузь у комп'ютерно інтерпретованій формі. Найрозповсюдженішими є такі моделі представлення знань: логічні моделі, продукційні моделі, фреймові моделі, семантичні мережі.

Моделі представлення знань

Продукційна модель, або модель, заснована на правилах, дозволяє представити знання у вигляді пропозицій типу «якщо (умова) …, то (дія)». Під умовою (антецедентом) розуміється деяке пропозиція-зразок, за яким здійснюється пошук у базі знань, а під дією (консеквентом) — деякі дії, що виконуються при успішному результаті пошуку. Виведення на такій базі знань буває прямий (від даних до пошуку мети) або зворотний (від мети для її підтвердження — до даних).

Семантична мережа — це орієнтований граф, вершини якого — поняття, а дуги — відносини між ними. Як понять виступають абстрактні або конкретні об'єкти, відносини — це зв'язки типу: «це», «має частиною», «належить», «любить» (рис. 9.8). Термін «семантична» означає «смислова». Семантика — це наука, що встановлює відносини між символами і об'єктами, які вони позначають, тобто наука визначальна сенс знаків.

Характерна риса семантичної мережі — наявність трьох типів відносин:^{[джерело не вказане 1437 днів]}

1. клас — елемент класу (квітка — троянда);
2. властивість — значення (колір — жовтий);
3. приклад елемента класу (троянда чайна).

Фрейм — це абстрактний образ для представлення якогось стереотипу сприйняття. Термін «фрейм» (від англ .frame — каркас, рамка) запропонований в 1979 р Марвіном Мінським для позначення структури знань в цілях сприйняття просторових сцен. Розрізняють фрейми-зразки і фрейми-екземпляри, які створюються для відображення реальних фактичних ситуацій на основі даних, що надходять.

Формальні логічні моделі передбачають, що вся інформація, необхідна для вирішення прикладних завдань, розглядається як сукупність фактів і тверджень, які представляються як формули в деякій логіці. Знання відображаються сукупністю таких формул, а отримання нових знань зводиться до реалізації процедур логічного висновку.

Див. також

• База знань
• Фрейм (знання)
• Семантична мережа

Література

• Бакан Г. М. Вступ до теорії експертних систем та баз знань.- К.:ВПЦ «Київський університет», 2005. — 90 с.
• Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. — СПб.: Питер, 2001. — 384 с.
• Герман О. В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний.- Мн.: ДизайнПРО, 1995–255 с.
• Осуга С. Обработка знаний: Пер. с япон. — М.: Мир, 1990. — 293 с.
• Приобретение знаний: Пер. с япон. / Под ред. С.Осуги, Ю. Саэки. — М.: Мир, 1990. — 304 с.
• Субботін С. О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень: Навчальний посібник [Архівовано 10 серпня 2014 у Wayback Machine.]. — Запоріжжя: ЗНТУ, 2008. — 341 с.

Джерела

• Діденко Д. Г. Бази даних та інформаційні системи. simulation.kiev.ua (вид. Лекція №1). Архів оригіналу за 14 червня 2016. Процитовано 29 травня 2016.
• Ляшенко І. О., Стефанцев С. С., Шемаєв В. М. Модель ситуації у функціональній системі когнітивного поля [Архівовано 26 березня 2022 у Wayback Machine.] // Математичне моделювання в економіці, Том 17 № 4, 2019. - С. 67-74 [Архівовано 1 квітня 2022 у Wayback Machine.], link [Архівовано 23 жовтня 2020 у Wayback Machine.]. ISSN 2409-8876