Concepte complexe precum „gândirea” și „conștiința”, și chiar mai ușor de definit, precum „inteligența” și „cunoașterea”, în rândul specialiștilor de diferite profiluri (de exemplu, analiza sistemelor, informatica, neuropsihologia)., psihologie, filozofie etc.) pot diferi semnificativ.
Reprezentarea completă, adecvată a cunoștințelor, care este percepută la fel de lipsit de ambiguitate atât de oameni, cât și de mașini, este principala problemă a schimbului de informații modern. Un astfel de schimb de informații se bazează pe un sistem de concepte și relații care alcătuiesc cunoștințele.
Clasificarea cunoștințelor
Ele pot fi clasificate în mai multe categorii: conceptuale, constructive, procedurale, faptice și metacunoștințe.
- Cunoștințele conceptuale sunt un set de concepte specifice utilizate în rezolvarea problemelor. Ele sunt adesea folosite în științele fundamentale și în domeniile teoretice ale științei. De fapt, cunoștințele conceptuale constituie aparatul conceptual al științei.
- Cunoștințe constructive - seturi de structuri, sisteme și subsisteme, precum șiinteracțiunile dintre ele. Folosit activ în tehnologie.
- Cunoștințele procedurale sunt metodele și algoritmii cei mai des utilizați în științele aplicate.
- Cunoașterea faptică reprezintă caracteristicile obiectelor și fenomenelor, atât cantitative, cât și calitative. Cel mai des folosit în științe experimentale.
- Metaknowledge reprezintă orice cunoaștere despre cunoștințe, sistemul său de organizare, inginerie și ordinea și regulile de aplicare a acesteia.
Organizație de cunoaștere
Sistemul de organizare a cunoștințelor este procesul de furnizare a informațiilor sub formă de mesaje care pot fi familiare (vorbire orală și scrisă, imagini etc.) și neobișnuite (formule, obiecte hărți, unde radio etc.).
Pentru ca un sistem de organizare a cunoștințelor să fie de înțeles și de succes, este necesar să se folosească un sistem de reguli înțeles și constructiv conform căruia cunoștințele vor fi prezentate și percepute. Pentru a face acest lucru, o persoană folosește limbajul și scrisul.
Limba
Limbajul a apărut și s-a dezvoltat datorită faptului că cunoștințele acumulate de oameni trebuie în mod constant prezentate, exprimate, stocate și schimbate. Un gând care nu poate fi exprimat printr-o structură formală (limbaj, imagine) pierde oportunitatea de a deveni parte a schimbului de informații. De aceea, de-a lungul istoriei omenirii, limba a fost cea mai eficientă formă de reprezentare a cunoștințelor.
Cu cât limbajul este mai bogat, cu atât exprimă mai multe cunoștințe, respectiv, îmbogățind cultura oamenilor, ceea ce, la rândul său, vă permite să dezvoltați sisteme din ce în ce mai eficiente de organizare a cunoștințelor.
Limbăștiință
Principala problemă în utilizarea limbajului ca formă de reprezentare a cunoașterii este semnificația semantică ambiguă a cuvintelor și propozițiilor. De aceea limbajul științei joacă un rol deosebit în formalizarea cunoștințelor.
Scopul principal al limbajului științei este de a tipifica și standardiza formele de exprimare, comprimare și stocare a cunoștințelor. Cu ajutorul unei prezentări tipice, standard, a cunoștințelor, se poate scăpa de polisemia sau ambiguitatea semantică a limbii.
Ceea ce, în condițiile naturale ale evoluției limbajului, face un limbaj mai bogat (polisemia expresiilor), devine o piedică în procesul de schimb de cunoștințe, crescând riscul de neînțelegere, zgomot semantic și percepție ambiguă a informației.
Clasificarea cunoștințelor
Una dintre principalele metode de formalizare a cunoștințelor este clasificarea. Aceasta este distribuirea cunoștințelor în grupuri în conformitate cu o anumită clasă. Adică, doar informațiile care îndeplinesc anumite criterii corespunzătoare clasei se încadrează într-o anumită clasă de cunoștințe.
Clasificarea este o metodă deosebit de importantă a sistematicii științifice, care este indispensabilă în prima etapă a formării cunoștințelor de bază ale unei direcții științifice. De exemplu, în informatică fără clasificare, nu există echivalență care să vă permită să rezolvați sarcini atât de importante precum compararea, căutarea și clasificarea. Fără clasificare în știință, nu am avea sisteme de organizare a datelor atât de unice și de neprețuit precum tabelul periodic.
Modele de reprezentare a cunoștințelor
Tabelul periodic, Tabelul Rangurilor, Codul Penal, arborii genealogic și alte sisteme de clasificare sunt modele de reprezentare a cunoștințelor. Acestea sunt structuri formale care leagă anumite cunoștințe: fapte, fenomene, concepte, procese, obiecte, relații.
Pentru a înțelege și procesa cunoștințele despre o anumită arie de un anumit subiect de către un computer, aceste cunoștințe trebuie prezentate într-o anumită formă formalizată. În funcție de scop, prelucrarea cunoștințelor de către un computer are loc în conformitate cu un model construit pe un algoritm. În consecință, cunoștințele prezentate în model depind de algoritmul de procesare.
Există mai multe modele de reprezentare a cunoștințelor în sistemele expert. Principalele sunt producția, cadru, rețea și logic.
Clasificarea modelelor
Modelele de reprezentare a cunoștințelor enumerate mai sus, ale căror exemple urmează, deși răspândite, sunt departe de a fi singurele. Astăzi, există multe modele care diferă unele de altele în ceea ce privește validitatea, abordările de creare și principiile de organizare ale acestora.
De exemplu, tabelul de mai jos arată tipurile de modele de reprezentare a cunoștințelor, împărțirea acestora în empirice și teoretice, precum și subdiviziunea ulterioară.
| Modele empirice | Modele teoretice |
| Modele de producție | Modele logice |
| Modele de rețea | Gramatici formale |
| Modele de cadru | Modele combinate |
| Lenemy | Modele algebrice |
| Rețele neuronale | |
| Algoritmi genetici |
Modelare empirică
Modele empirice de organizare și reprezentare a cunoștințelor iau ca exemplu o persoană și încearcă să întruchipeze organizarea memoriei, a conștiinței și a mecanismelor de luare a deciziilor și de rezolvare a problemelor. Modelarea empirică se referă la orice tip de model construit pe baza observațiilor empirice, mai degrabă decât la relații care pot fi descrise și modelate matematic.
Modelarea empirică este un termen general pentru modelele de reprezentare a cunoștințelor care sunt create pe baza observațiilor și experimentelor.
Un model empiric operează după un principiu semantic simplu: creatorul observă interacțiunea modelului și a referentului acestuia. Prelucrarea informațiilor primite poate fi „empiric” în multe feluri, de la formule analitice, relații cauzale, până la încercare și eroare.
Modele de producție de reprezentare a cunoștințelor
Acest model de reprezentare a datelor se bazează cel mai adesea pe relații și cauzalitate. Dacă informația poate fi reprezentată sub formă de condiții de tip „Dacă, Atunci”, atunci modelul este producție. Este cel mai des folosit în aplicații și simplu artificialinteligență.
Modelele de producție de reprezentare a cunoștințelor sunt cel mai adesea programe de calculator care oferă o anumită formă de inteligență artificială cu un set de reguli de comportament, precum și mecanismul necesar pentru a respecta aceste reguli în anumite condiții.
Producția (un set de reguli) constă din două părți: o precondiție („DAC”) și o acțiune („THEN”). Dacă precondiția de producție se potrivește cu starea actuală a lumii, atunci modelul rulează. Modelul de producție conține și o bază de date, denumită uneori memorie de lucru, care conține cunoștințe actuale.
Dezavantajele modelului de producție sunt că, dacă numărul de reguli este prea mare, acțiunile modelului se pot contrazice.
Rețele semantice
Se bazează pe integritatea imaginii și sunt cele mai vizuale modele de reprezentare a cunoștințelor. Rețeaua semantică este cel mai adesea reprezentată ca un graf sau o structură complexă de graf, ale căror noduri sau vârfuri reprezintă obiecte, concepte, fenomene, iar muchiile reprezintă relații între anumite obiecte, concepte și fenomene.
Cea mai simplă rețea semantică poate fi ușor reprezentată ca un triunghi, ale cărui vârfuri sunt concepte precum „câine”, „mamifer” și „coloană vertebrală”. În acest caz, vârfurile vor conecta laturile triunghiului, care pot fi notate prin conexiuni și relații precum „este”, „posedă”, „are”. în acest fel obținem un model de reprezentare a cunoștințelor din care învățăm,că un câine este un mamifer, mamiferele au o coloană vertebrală și un câine are o coloană vertebrală.
Astfel de modele sunt ilustrative și, cu ajutorul lor, puteți reprezenta cel mai eficient sisteme complexe și relații cauzale. În plus, aceste rețele semantice pot fi completate cu noi cunoștințe prin extinderea unei rețele existente, adică un triunghi poate fi transformat într-un dreptunghi, apoi într-un hexagon și apoi într-o rețea complexă de forme care se intersectează, în care se poate observa, de exemplu, moștenirea proprietăților.
Model de cadru
Modelul de cadru este numit astfel din cuvântul englezesc frame - frame sau frame. Un cadru este o structură care colectează date folosite pentru a reprezenta un anumit concept.
Ca și în sociologie, unde cadrele sunt un fel de date stereotipe care influențează percepția umană asupra lumii și procesul de luare a deciziilor, în informatică și lucrul cu inteligență artificială, cadrele sunt folosite pentru a crea date structurate care reprezintă situații stereotipe. De fapt, acesta este sistemul de date inițial, de bază, pe care se construiește percepția lumii de către inteligența artificială.
Pe lângă faptul că sunt modele eficiente de reprezentare a cunoștințelor, cadrele sunt active nu numai în informatică. Au fost inițial o variație a rețelelor semantice.
Un cadru este format din unul sau mai multe sloturi. La rândul lor, sloturile pot fi ele însele cadre. Astfel, modelul cadru este capabil să reprezinte obiecte conceptuale complexe, formând un lanț ierarhic larg.cunoștințe.
Modelul cadru de reprezentare a cunoștințelor conține informații despre cum să utilizați un cadru, la ce să vă așteptați în timpul și după utilizarea acestuia și ce să faceți atunci când așteptările de la utilizarea unui cadru nu sunt îndeplinite.
Anumite tipuri de date dintr-un model de cadru sunt fixe, în timp ce alte date, de obicei stocate în sloturile terminalelor, se pot modifica. Sloturile terminalelor sunt cel mai adesea tratate ca variabile. Sloturile și cadrele de nivel superior conțin informații despre situație, ceea ce este întotdeauna adevărat, dar sloturile terminale nu trebuie să fie adevărate.
Cadrele unei rețele complexe pot partaja sloturile altor cadre ale aceleiași rețele.
Baza de date poate stoca cadre prototip (imuabile) și cadre de instanță care sunt create situațional pentru a reprezenta o anumită situație sau concept.
Modele cadru de reprezentare a cunoștințelor sunt unul dintre cele mai versatile și capabile să afișeze diferite tipuri de cunoștințe:
- structurile de cadru sunt folosite pentru a reprezenta concepte și obiecte;
- roluri cadru denotă responsabilități de rol;
- Scripturile frame descriu comportamentul;
- situațiile cadru sunt folosite pentru a reprezenta starea și activitățile.
Rețele neuronale
Acești algoritmi pot fi, de asemenea, adăugați condiționat la grupul de modele bazate pe o abordare empirică a cunoașterii. De fapt, rețelele neuronale încearcă să copieze procesele care au loc în creierul uman. Ele se bazează pe teoria că un sistem de inteligență artificială cu aceleași structuri șiprocesele, ca și în creierul uman, vor putea obține rezultate similare în procesul de luare a deciziilor, evaluarea situațiilor și percepția realității.
Abordare teoretic solidă
Modele matematice, predicative și logice de reprezentare a cunoștințelor se bazează pe această abordare. Aceste modele garantează decizii corecte deoarece se bazează pe logica formală. Sunt potrivite pentru rezolvarea unor probleme simple dintr-un domeniu restrâns, adesea asociate cu logica formală.
Modele logice de reprezentare a cunoștințelor
Acesta este unul dintre cele mai populare modele bazate pe o abordare teoretică. Modelul logic folosește algebra predicatelor, sistemul său de axiome și reguli de inferență. Cele mai comune modele logice folosesc termeni - constante logice, funcții și variabile, precum și predicate, adică expresii ale acțiunilor logice.
