Лекция 3. Модели представления знаний

Системы ИИ являются системами, базирующимися на знаниях. Основные свойства таких систем:

- раздельное хранение знаний, представленных в символьной форме и компонентов обработки этих знаний;

- системы могут делать выводы и принимать решения на оснговании сохраненной информации, которая представляется в системах не явно, однако органически связана с этими системами;

- системы обладают способностью к пояснениям, т.е по требованию пользователя должны быть в состоянии вывести понятную и ясную для него цепочке рассуждений;

-способность к обучению – способность выводить знания на основании информации, полученной от пользователя.

Интеллектуальные системы разделяют следующие представления знаний:

- специфические для данной области знания эксперта, т.е статистическая БЗ, сформированная при проектировании системы, содержание которой остается неизменным при использовании системы;

- факты – знания о специальных случаях, которые пополняются за счет ввода знаний пользователем во время работы с системой;

- промежуточные и окончательные результаты, которые получаются выводами на основании имеющихся знаний.

Различают следующие уровни представления знаний:

- проблемно-ориентированный – уровень пользователя;

- уровень, ориентированный на реализацию программы (знания на языке программирования);

- системный уровень (биты) – внутрикомпьютерное представление.

Модели представления знаний.

От формы представления знаний зависят характеристики и свойства систем ИИ. В отличие от знаний, используемых человеком, в компьютерах используется моделирование знаний. Под моделью знаний понимается способ описания знаний в базе знаний.

В общем случае модели представления знаний могут быть условно разделены на декларативные и процедурные. Декларативная модель основывается на предположении, что проблема представления некоторой предметной области решается независимо от того, как эти знания потом будут использоваться. Поэтому модель знаний состоит как бы из двух частей: структур, описывающих знания, и механизма вывода, оперирующего этими структурами, независимо от содержательного наполнения этих структур. При этом синтаксические и семантические аспекты разделены. (Синтаксис –внутреннее устройство знаковой системы – правила построения и преобразования знаковых выражений. Семантика задает смысл или обозначение конкретных знаков) Описания выполняемых процедур не содержатся в явном виде. Предметная область представляется в виде описания ее состояния, а вывод решения описывается в основном на процедурах поиска в пространстве состояний.

Процедурная модель основывается на небольших программах (процедурах), которые определяют, как поступать в конкретных ситуациях. В этой модели семантика заложена непосредственно в описание элементов базы знаний. Общие правила и правила вывода представлены в виде специальных целенаправленных процедур.

Требования к модели представления знаний:

- однородность представления;

- простота понимания;

- упрощение механизма управления выводом.

Наиболее распространенными являются четыре модели представления знаний в интеллектуальных системах и их комбинации:

- логическая или логика предикатов;

- продукционная;

- фреймовая;

- семантические сети.

Перечень реальных моделей, применяемых в системах ИИ, широк и трудно классифицируем. Большинство моделей в реальных системах являются гибридными, да еще и со значительной долей эвристик. Общая классификация наиболее известных моделей приведена на рис.5.

Рис. 5. Классификация моделей представления знаний.

Дата добавления: 2014-01-07