PART4 (Печатные лекции)

Представление знаний

Метод представления знаний – совокупность взаимосвязанных средств формального описания знаний и оперирования (манипулирования) этими описаниями.

(аналог модели данных в теории Баз Данных – понятие концептуального уровня)

Логические методы (язык предикатов)

Знания, необходимые для решения задач и организации взаимодействия с пользователем, – факты (утверждения).

Факт – формула в некоторой логике.

Система знаний – совокупность формул.

База знаний – система знаний в компьютерном представлении.

Основные операции:

логический вывод (доказательство теорем)

Примеры:

иметь (Саша, книга) «Саша имеет книгу»

иметь (Саша, книги)  иметь (Саша, книга) «Если Саша имеет книги, то он имеет книгу»

(x) [человек (x)  иметь (x, книга)] «Каждый человек имеет книгу»

(x) [свободен (x)  (y) (на (y,x))] «Если кубик x свободен, то нет такого кубика y,

который находится на кубике x»

Достоинства:

• формальный аппарат вывода (новых фактов/знаний из известных фактов/знаний),

• возможность контроля целостности,

• простая и ясная нотация.

Недостатки:

• знания трудно структурировать,

• при большом количестве формул вывод идет очень долго,

• при большом количестве формул их совокупность трудно обозрима.

Семантические сети

Знания, необходимые для решения задач и организации взаимодействия с пользователем, – объекты/события и связи между ними.

Статические семантические сети - сети с объектами.

Динамические семантические сети (сценарии) - сети с событиями.

Система знаний – совокупность сетей (или одна общая сеть).

База знаний – система знаний в компьютерном представлении.

Для представления семантических сетей используются графы:

вершина - атомарный объект (событие),

подграф - структурно сложный объект (событие),

дуга - отношение или действие.

Примеры отношений:

род-вид («компьютер» – «персональный_компьютер»)

целое-часть («компьютер» – «память»)

понятие-пример («компьютер» – «конкретный компьютер . . . »)

Основные операции:

сопоставление с образцом, поиск, замена, взятие копии

Пример сети:

<описание компьютера> / <описание семейных отношений>

Достоинства:

• знания хорошо структурированы, структура понятна человеку.

Недостатки:

• при большом объеме сети очень долго выполняются все операции,

• при большом объеме сети она трудно обозрима.

Фреймы

Знания, необходимые для решения задач и организации взаимодействия с пользователем, – фреймы.

Фрейм-понятие – отношение/действие + связанные этим отношением/участвующие в этом действии объекты.

Фрейм-пример – конкретный экземпляр отношения/действия + конкретные объекты (связанные этим отношением/участвующие в этом действии).

Система знаний – совокупность фреймов-понятий и фреймов-примеров.

База знаний – система знаний в компьютерном представлении.

Фрейм: ИМЯ - отношение/действие

СЛОТЫ - объекты или другие фреймы

С каждым слотом может быть связана такая информация:

УСЛОВИЕ НА ЗАПОЛНЕНИЕ (тип, «по умолчанию», связь с другими слотами)

АССОЦИИРОВАННЫЕ ПРОЦЕДУРЫ (действия, выполняемые, например, при заполнении этого слота)

Основные операции:

поиск фрейма/слота, замена значения слота, взятие копии фрейма-понятия

Примеры:

Фрейм-понятие «Перемещать»

ПЕРЕМЕЩАТЬ (кто?, что?, откуда?, куда?, когда?, . . .)

Условия: кто? – человек, робот, . . .

откуда? – место

. . .

Фрейм-пример

ПЕРЕМЕЩАТЬ (Саша, Саша, Главное_Здание_МГУ, Факультет_ВМК, вчера в 15-30, . . .)

Фрейм-понятие «Персональный_компьютер»

ПЕРСОНАЛЬНЫЙ_КОМПЬЮТЕР (процессор?, тактовая_частота?, память?, монитор?, . . .)

Фрейм-пример

ПЕРСОНАЛЬНЫЙ_КОМПЬЮТЕР (Pentium-III, 600 МГц, 128Мб, SONY, . . .)

Достоинства:

• знания хорошо структурированы, структура понятна человеку.

Недостатки:

• при большом количестве фреймов долго выполняются все операции,

• при большом количестве фреймов знания трудно обозримы.

Продукции

Знания, необходимые для решения задач и организации взаимодействия с пользователем, – продукции (продукционные правила).

Продукция – правило вида: p:  (где: p – предусловие,  - антецедент,  - консеквент).

Система знаний – система продукционных правил + стратегия выбора правил.

База знаний – система знаний в компьютерном представлении.

Основные операции:

вывод (применение правила, определение правила-преемника и т.д.)

Примеры:

True: T > 200C & P > 5 кПа  открыть клапан № 3

True: Х - башня  Х имеет_часть У1 & У1 есть КРЫША & . . .

Достоинства:

• простая и ясная нотация.

Недостатки:

• при большом количестве правил вывод идет очень долго,

• при большом количестве правил их совокупность трудно обозрима.