Представление знаний
Классификация моделей представления знаний.
Одной из наиболее важных проблем, характерных для систем, основанных на знаниях, является проблема представления знаний. Это объясняется тем, что форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики и свойства системы. Для того чтобы манипулировать всевозможными знаниями из реального мира с помощью компьютера, необходимо осуществлять их моделирование. В таких случаях необходимо отличать знания, предназначенные для обработки компьютером, от знаний, используемых человеком. Кроме того, при большом объеме знаний желательно упростить последовательное управление отдельными элементами знаний.
Модель знаний определяет форму представления знаний в БЗ.
Модель мира – способ отображения в памяти ИС знаний о внешней среде.
Когнитивная модель – гипотетическая модель, описывающая структуру знаний. Для интеллектуальной системы когнитивная модель совпадает с моделью знаний.
Когнитология (инженерия знаний) – раздел ИИ, в рамках которого решаются все проблемы, связанные с извлечением, приобретением, представлением знаний и манипулированием ими.
Логическая модель – модель представления знаний, в основе которой лежит формальная система (например, исчисление предикатов).
Лингвистическая модель – модель, основанная на расширении формальной системы, в рамках которой вводятся процедуры изменения всей или части элементов формальной системы в зависимости от решаемых задач.
Язык, используемый для разработки систем, спроектированных на основе этих моделей, называется языком представления знаний.
Продукционная модель – модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).
Семантическая сеть (сетевая модель) – это модель представления знаний, в основе которой лежат семантические сети, в вершинах – информационные единицы, а дуги – отношения и связи между ними. (Например, модели «сущность-связь», инфологическая модель).
Фреймовая модель – это модель представления знаний, в основе которой лежат фреймы, особые единицы, состоящие из слотов. Фрейм состоит из конечного числа слотов или составных ячеек, каждый из которых имеет имя и значение. Последнее может быть ссылкой на другие слоты или фреймы. Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. Существуют фреймы-структуры, фреймы-роли, фреймы-сценарии, фреймы-сценарии. Аналогия: фрейм – класс, слот – атрибут.
Логическая модель:
Логика имеет дело с выявлением обоснованности утверждения, т.е. с методами, позволяющими документировать можно ли данное заключение вывести из известных факторов.
Логический вывод – последовательность рассуждений, приводящая к следствию с использованием аксиом и правил вывода.
Логика подразделяется:
Монотонная. Логика замкнутого мира, некоторая формальная система. Т.е. если на каком-либо шаге вывода получено утверждение, то оно действует и на последующих шагах.
Не монотонная. Логика открытого мира. Означает, что утверждение при поступлении новой информации может изменяться. Эта логика характерна для интеллектуальных систем, имеющих дело со сложными предметными областями.
Нечеткая логика – это логика, в которой используются не количественные, а качественные определения.
Если ЭС реализуют монотонную логику, то их называют статическими, если не монотонную, то динамическими.