double arrow

Логическая модель представления знаний


Основные модели представления знаний

Роли эксперта, инженера знаний и пользователя

Мощность ЭС как систем, основанных на знании, зависит, в первую оче­редь, от качества и количества знаний, хранимых в них. Поэтому ясно, что процесс приобретения знаний для ЭС наиболее важный. Так как в настоящее время не существует методов автоматическо­го приобретения знаний, процесс наполнения ЭС знаниями яв­ляется весьма трудоемким. Знания для ЭС могут быть получены из различных источников (книг, отчетов, баз данных, эмпириче­ских данных, персонального опыта эксперта, инженера и т.п.). Однако наиболее значимые знания приобретаются от людей-экс­пертов.

Инженер по знаниям (когнитолог, инженер-интерпретатор, аналитик) – это специалист в области искусственного интеллекта, высту­пающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний.

Извлечение знаний из эксперта осуществляется в процессе интенсивного систематического (в течение нескольких ме­сяцев) взаимодействия инженера по знаниям с экспертом. Слож­ность извлечения знаний состоит в том, что, как правило, эксперт либо не осознает, какими знаниями он пользуется для получения решения, либо не может сразу эти знания вербализовать. Поэтому инженер по знаниям должен работать с экспертом в контексте ре­шения конкретных задач (подзадач).




Пользователь - специалист предметной области, для которого предназначена си­стема. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС.

К пользователю предъявляются самые слабые требования, поскольку его не выбирают. Обычно он является заказчиком системы.

Особенностью интеллектуальных систем является то, что они основаны на знаниях, а, точнее, на некотором их представлении.
В стратегию обработки знаний включают методы, модели и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения знаний.

Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей.

Большинство из них может быть сведено к следующим классам:

- формальные логические модели;

- продукционные модели;

- семантические сети;

- фреймы.

Каждой модели отвечает свой язык представления знаний.

Логическая модель основана на системе исчисления предика­тов первого порядка.

Язык матлогики - способ представления знаний.

Позволяет формально описывать понятия предметной области и связи между ними.

Язык логики предикатов использует только такие конструкции естественного языка, которые легко формализуются.

Логика предикатов - это языковая система, которая оперирует с предложениями на естественном языке в пределах синтаксических правил этого языка.



Высказыванием называется предложение, смысл которого можно выразить значениями: истина (Т) или ложь (F).

Язык логики предикатов использует слова, которые описывают:

- понятия и объекты изучаемой предметной области (термы);

- свойства этих объектов и понятий, а также их поведение и отношения между ними (предикаты).

Термы - средства для обозначения интересующих нас индивидуумов.

Предикаты выражают отношения между индивидуумами (которые обозначаются с помощью термов).

Логическая модель - это множество предложений, выражающих раз­личные логические свойства именованных отношений.

При логическом программировании пользователь описывает предмет­ную область совокупностью предложений в виде логических формул, а ЭВМ, манипулируя этими предложениями, строит необходимый для решения задач вывод.







Сейчас читают про: