Модели представления знаний

1. Логические; 2. Продукционные; 3. Представление знаний на основе фреймов; 4. Представление знаний на основе семантических сетей.

Логические модели

Логические модели являются формой представления знаний о проблемных областях с небольшим пространством поиска решений и определенными фактами и знаниями. Они удобны также для формального описания мышления человека, так часто его рассуждения при решении задач носят дедуктивный характер.

Классическим механизмом представления знаний в системах является исчисление предикатов. В системах, основанных на исчислении предикатов, знания представляются с помощью пере- вода утверждений об объектах некоторой предметной области в формулы логики предикатов и добавления их как аксиом в систему.

Высказывание есть утвердительное предложение истинно (И)либо ложно (Л)

Достоинства системы представления знаний на основе исчисления предикатов: 1. Они достаточно хорошо исследованы как формальная система. 2. Существуют ясные правила, т.е. результаты операций над БЗ также достаточно ясно определены.

Недостаткок: ограниченная выразимость, так как существует большое число факторов, которые тяжело или даже невозможно выразить средствами исчисления предикатов. основой большинства языков логического представления знаний является язык Пролог.

Существуют три основные вида логического вывода: 1. дедукция - аналитический процесс, основанный на применении общих правил к частным случаям, с выводом результата; 2. индукция – синтетические рассуждения, которые выводят правило, исходя из предпосылок и результата;

Существуют три основные вида логического вывода: 3. абдукция – другая форма синтетического вывода, выводящая предпосылки из правила и результата. Она заключается в нахождении объяснений для наблюдаемых фактов. Существование различных объяснений одного и того же эффекта – основная черта абдуктивного вывода.

1. Правило (главная посылка) 2. Факт (второстепенная посылка) 3. Цель (вывод) Дедукция: Логический вывод, заключающийся в выведении цели 3 из посылок 1 и 2.

1. Правило (главная посылка) 2. Факт (второстепенная посылка) 3. Цель (вывод) Индукция: Логический вывод, при котором предполагается, что между двумя известными фактами – второстепенной посылкой 2 и выводом 3 – существует главная посылка 1. Т.к. 1 – аксиома или общий принцип, то индукция - это вывод существования общего принципа между двумя отдельными фактами.

1. Правило (главная посылка) 2. Факт (второстепенная посылка) 3. Цель (вывод) Индукция: Для подтверждения правильности вывода на основе индукции необходимы проверки под разными углами зрения. Верен ли общий принцип, полученный с помощью индукции?

1. Правило (главная посылка) 2. Факт (второстепенная посылка) 3. Цель (вывод) Абдукция: Логический вывод, при котором предполагается, что между известными – главной посылкой 1 и выводом 3 – существует второстепенная посыл- ка 2. Это вывод второстепенной посылки 2 на основании главной посылки 1 и цели 3.

Перспективные области применения абдукции: Диагностика в области медицинских диагнозов кандидатами в абдуктивные объяснения являются возможные заболевания, а наблюдениями являются симптомы заболеваний. Например,

Перспективные области применения абдукции: Распознавание графических объектов объяснениями являются объекты распознавания, а наблюдениями – описание изображения в поле зрения. Например,

Перспективные области применения абдукции: Обработка естественных языков в обработке естественных языков для интерпретации неоднозначных предложений. Здесь абдуктивными объяснениями являются различные варианты понимания таких предложений

Перспективные области применения абдукции: Планирование планируемые действия можно трактовать как объяснения целевого состояния, которое должно быть достигнуто.

Продукционные модели

Продукционные модели широко используются в системах представления знаний. Предложены Постом в 1943 г. В 1972 году были применены в системах ИИ, получив свое развитие в последующие годы.

Продукционные модели являются развитием логических моделей в направлении эффективности представления и вывода знания. Реализация продукционных моделей – язык Пролог (механизм обратного вывода)

Продукционные модели могут быть реализованы процедурно декларативно

Продукционные модели – это набор правил вида «условие – действие», где условиями являются утверждения о содержимом некой базы данных, а действия представляют собой процедуры, которые могут изменять содержимое БД.

Основные компоненты продукционных систем 1. БД; 2. некоторое число продукционных правил или просто продукций;

Каждая продукция состоит из: 1. условий (антецедент); в этой части определяются некоторые условия, которые должны выполняться в БД для того, чтобы были выполнены соответствующие действия;

Каждая продукция состоит из: 2. действий (консеквент); эта часть содержит описание действий, которые должны быть совершены над БД в случае выполнения соответствующих условий. В простейших продукционных системах они только определяют, какие элементы следует добавить (или удалить) в БД.

Каждая продукция состоит из: 3. интерпретатора последовательно определяет какие продукции могут быть активированы в зависимости от условий, в них содержащихся; выбирает одно из применимых в в данной ситуации правил продукций; выполняет действие из выбранной процедуры

1. В качестве решателей или механизмов выводов. Применение продукционных моделей 2. Для областей знаний, о которых располагают только некоторым набором независимых правил (эвристик).

Преимущества продукционной модели Независимость продукции и легкость модификации БД; Строгость, изученность механизма логического вывода; Асинхронность и параллелизм функционирования, что дает возмож-ность использовать параллельные вычисления.

Недостатки продукционной модели Неясность взаимных отношений продукций; Сложность выявления противоречий; Неуниверсальность (не любое знание удобно представить в виде продукции).