Модели представления знаний

Важное место в теории искусственного интеллекта занимает проблема представления знаний, являющаяся, по мнению многих исследователей, ключевой. В общем виде модели представления знаний могут быть условно разделены на следующие классы:

1. Концептуальные модели используют эвристический метод, что позволяет при распознавании проблемы уменьшать время для ее предварительного анализа. Концептуальное описание не дает гарантии того, что метод может быть применен во всех соответствующих практических ситуациях. Практическое использование концептуальной модели влечет за собой необходимость преобразования ее в эмпирическую модель.

2. Эмпирические модели – это модели, как правило, описательного характера. Они могут варьировать от прос­того набора правил до полного описания.

3. Декларативные модели представления знаний основываются на предположении, что проблема представления некоей предметной области решается независимо от того, как эти знания потом будут использоваться. Поэтому модель как бы состоит из двух частей: статических описательных структур знаний и механизма вывода, оперирующего этими структурами и практически независимого от их содержательного наполнения. При этом в какой-то степени оказываются раздельными синтаксические и семантические аспекты знания, что является определенным достоинством указанных форм представления из-за возможности достижения их определенной универсальности. Эти модели представляют собой обычно множество утверждений. Предметная область представляется в виде синтаксического описания ее состояния. Вывод решений основывается в основном на процедурах поиска в пространстве состояний.

4. Процедурные модели представляют собой модели, в которых знания содержатся в процедурах небольших программ, которые определяют, как выполнять характерные действия. При этом можно не описывать все возможные состояния среды или объекта для реализации вывода. Достаточно хранить некоторые начальные состояния и процедуры, генерирующие необходимые описания ситуаций и действий.

При процедурном представлении знаний семантика заложена в описание элементов базы знаний, за счет чего повышается эффективность поиска решений. Статическая база знаний содержит только утверждения, приемлемые в данный момент, которые могут быть изменены или удалены. Общие знания и правила вывода представлены в виде специальных целенаправленных процедур, активизирующихся по мере надобности. Для повышения эффективности генерации вывода в систему добавляются знания о том, каким образом использовать накопленные знания для решения конкретной задачи.

Преимущества процедурных моделей: имеют большую эффективность механизмов вывода за счет введения дополнительных знаний, способны смоделировать практически любую модель представления знаний, имеют большую выразительную силу, которая проявляется в расширенной системе выводов.

Представление знаний в экспертных системах производится с помощью специально разработанных моделей.

3.1. Логические модели.

Классическим механизмом представления знаний в системах является исчисление предикатов. Предикатом или логической функцией называется функция от любого числа аргументов, принимающая истинные значения 1 и 0. В исследованиях по искусственному интеллекту данная модель стала использоваться начиная с 50-х годов.

В системах, основанных на исчислении предикатов, знания представляются с помощью перевода утверждений об объектах некоторой предметной области в формулы логики предикатов и добавления их как аксиом в систему. Знания отображаются совокупностью таких формул, а получение новых знаний сводится к реализации процедур ло­гического вывода. Однако действительность не укладывается в рамки классической логики, потому что человеческая логика, применяемая при работе с неструктурированными знаниями – это интеллектуальная модель с нечеткой структурой. При использовании нечеткой логики часто применяются два метода логического вывода: прямой и обратный метод.

Достоинство логических моделей:

– модель базируется на классическом аппарате математической логики, методы которой хорошо изучены и обоснованы;

– имеются достаточно эффективные процедуры вывода;

– база знаний предназначена для хранения большого количества аксиом, из которых по правилам вывода можно получать другие знания.

Основной недостаток: логики, адекватно отражающей человеческое мышление, еще не создано

Дата добавления: 2015-11-04