Tokios sudėtingos sąvokos kaip „mąstymas“ir „sąmonė“, o dar lengviau apibrėžtos, tokios kaip „intelektas“ir „žinios“, tarp įvairių profilių (pavyzdžiui, sistemų analizės, informatikos, neuropsichologijos) specialistų., psichologija, filosofija ir kt.) gali labai skirtis.
Išsamus, adekvatus žinių vaizdavimas, kurį vienodai vienareikšmiškai suvokia ir žmonės, ir mašinos, yra pagrindinė šiuolaikinių informacijos mainų problema. Toks keitimasis informacija grindžiamas sąvokų ir ryšių, sudarančių žinias, sistema.
Žinių klasifikacija
Juos galima suskirstyti į kelias kategorijas: konceptualias, konstruktyvias, procedūrines, faktines ir metažinias.
- Koncepcinės žinios – tai konkrečių sąvokų rinkinys, naudojamas sprendžiant problemas. Jie dažnai naudojami fundamentiniuose moksluose ir teorinėse mokslo srityse. Tiesą sakant, konceptualios žinios sudaro konceptualų mokslo aparatą.
- Konstruktyvios žinios – struktūrų, sistemų ir posistemių rinkiniai, taip patsąveikos tarp jų. Aktyviai naudojamas technologijose.
- Procedūrinės žinios yra metodai ir algoritmai, dažniausiai naudojami taikomuosiuose moksluose.
- Faktinės žinios – tai objektų ir reiškinių charakteristikos, tiek kiekybinės, tiek kokybinės. Dažniausiai naudojamas eksperimentiniuose moksluose.
- Metaknowledge yra bet kokios žinios apie žinias, jų organizavimo sistemą, inžineriją ir jų taikymo tvarką bei taisykles.
Žinių organizacija
Žinių organizavimo sistema yra informacijos teikimo žinutėmis, kurios gali būti žinomos (žodinė ir rašytinė kalba, paveikslėliai ir kt.) ir neįprasti (formulės, žemėlapio objektai, radijo bangos ir kt.), procesas.
Kad žinių organizavimo sistema būtų suprantama ir sėkminga, būtina naudoti suprantamą ir konstruktyvią taisyklių sistemą, pagal kurią žinios bus pateikiamos ir suvokiamos. Norėdami tai padaryti, asmuo naudoja kalbą ir raštą.
Kalba
Kalba atsirado ir vystėsi dėl to, kad žmonių sukauptas žinias nuolat reikia pateikti, išreikšti, kaupti ir keistis. Mintis, kurios negalima išreikšti formalia struktūra (kalba, įvaizdžiu), praranda galimybę tapti informacijos mainų dalimi. Štai kodėl per visą žmonijos istoriją kalba buvo veiksmingiausia žinių pateikimo forma.
Kuo turtingesnė kalba, tuo daugiau žinių ji išreiškia, todėl žmonių kultūra tampa turtingesnė, o tai savo ruožtu leidžia kurti vis efektyvesnes žinių organizavimo sistemas.
Kalbamokslas
Pagrindinė problema naudojant kalbą kaip žinių vaizdavimo formą yra dviprasmiška žodžių ir sakinių semantinė reikšmė. Štai kodėl mokslo kalba vaidina ypatingą vaidmenį įforminant žinias.
Pagrindinis mokslo kalbos tikslas – tipizuoti ir standartizuoti žinių raiškos, suspaudimo ir saugojimo formas. Tipiško, standartinio žinių pateikimo pagalba galima atsikratyti kalbos polisemijos ar semantinio dviprasmiškumo.
Tai, kas natūraliomis kalbos evoliucijos sąlygomis daro kalbą turtingesne (išraiškų polisemija), tampa kliūtimi keitimosi žiniomis procese, didina nesusipratimų, semantinio triukšmo ir dviprasmiško informacijos suvokimo riziką.
Žinių klasifikacija
Vienas pagrindinių žinių įforminimo metodų yra klasifikavimas. Tai žinių paskirstymas į grupes pagal tam tikrą klasę. Tai yra, tik informacija, kuri atitinka tam tikrus klasę atitinkančius kriterijus, patenka į tam tikrą žinių klasę.
Klasifikavimas yra ypač svarbus mokslinės sisteminimo metodas, kuris yra būtinas pirmajame mokslo krypties pagrindinių žinių formavimo etape. Pavyzdžiui, kompiuterių moksle be klasifikavimo nėra lygiavertiškumo, leidžiančio išspręsti tokias svarbias užduotis kaip palyginimas, paieška ir skirstymas į kategorijas. Be klasifikacijos moksle neturėtume tokių unikalių ir neįkainojamų duomenų organizavimo sistemų kaip periodinė lentelė.
Žinių vaizdavimo modeliai
Periodinė lentelė, rangų lentelė, Baudžiamasis kodeksas, šeimos medžiai ir kitos klasifikavimo sistemos yra žinių vaizdavimo modeliai. Tai formalios struktūros, susiejančios tam tikras žinias: faktus, reiškinius, sąvokas, procesus, objektus, santykius.
Norint suprasti ir apdoroti žinias apie tam tikrą dalyko sritį kompiuteriu, šios žinios turi būti pateiktos tam tikra formalizuota forma. Priklausomai nuo tikslo, žinios kompiuteriu apdorojamos pagal modelį, sukurtą pagal algoritmą. Atitinkamai, modelyje pateiktos žinios priklauso nuo jų apdorojimo algoritmo.
Yra keli žinių pateikimo ekspertų sistemose modeliai. Pagrindiniai yra gamybos, rėmo, tinklo ir loginiai.
Modelių klasifikacija
Aukščiau išvardyti žinių vaizdavimo modeliai, kurių pavyzdžiai pateikti toliau, nors ir plačiai paplitę, toli gražu nėra vieninteliai. Šiandien yra daug modelių, kurie skiriasi vienas nuo kito pagrįstumu, požiūriais į jų kūrimą ir organizavimo principais.
Pavyzdžiui, toliau pateiktoje lentelėje pateikiami žinių vaizdavimo modelių tipai, jų skirstymas į empirinius ir teorinius, taip pat tolesnis skirstymas.
| Empiriniai modeliai | Teoriniai modeliai |
| Gamybos modeliai | Loginiai modeliai |
| Tinklo modeliai | Formaliosios gramatikos |
| Rėmo modeliai | Kombinatoriniai modeliai |
| Lenemy | Algebriniai modeliai |
| Neuroniniai tinklai | |
| Genetiniai algoritmai |
Empirinis modeliavimas
Empiriniai žinių organizavimo ir reprezentavimo modeliai ima žmogų kaip pavyzdį ir bando įkūnyti jo atminties, sąmonės ir sprendimų priėmimo bei problemų sprendimo mechanizmus. Empirinis modeliavimas reiškia bet kokį modelį, sukurtą remiantis empiriniais stebėjimais, o ne ryšiais, kuriuos galima matematiškai aprašyti ir modeliuoti.
Empirinis modeliavimas yra bendras terminas, apibūdinantis žinių vaizdavimo modelius, sukurtus remiantis stebėjimais ir eksperimentais.
Empirinis modelis veikia pagal paprastą semantinį principą: kūrėjas stebi modelio ir jo referento sąveiką. Gautos informacijos apdorojimas gali būti „empirinis“įvairiais būdais: nuo analitinių formulių, priežastinių ryšių iki bandymų ir klaidų.
Žinių vaizdavimo modeliai
Šis duomenų pateikimo modelis dažniausiai grindžiamas ryšiais ir priežastingumu. Jei informaciją galima pavaizduoti „Jei, Tada“tipo sąlygų forma, tai modelis yra gamybinis. Jis dažniausiai naudojamas programose ir paprastas dirbtinisintelektas.
Žinių atvaizdavimo gamybos modeliai dažniausiai yra kompiuterinės programos, suteikiančios tam tikros formos dirbtinį intelektą su elgesio taisyklių rinkiniu, taip pat mechanizmu, būtinu šių taisyklių laikytis tam tikromis sąlygomis.
Gamyba (taisyklių rinkinys) susideda iš dviejų dalių: išankstinės sąlygos („IF“) ir veiksmo („THEN“). Jei gamybos sąlyga atitinka dabartinę pasaulio būklę, modelis veikia. Gamybos modelyje taip pat yra duomenų bazė, kartais vadinama darbo atmintimi, kurioje yra dabartinės žinios.
Gamybos modelio trūkumai yra tai, kad jei taisyklių skaičius yra per didelis, modelio veiksmai gali prieštarauti vienas kitam.
Semantiniai tinklai
Jie pagrįsti vaizdo vientisumu ir yra vizualiausi žinių vaizdavimo modeliai. Semantinis tinklas dažniausiai vaizduojamas kaip grafikas arba sudėtinga grafo struktūra, kurios mazgai ar viršūnės vaizduoja objektus, sąvokas, reiškinius, o briaunos – ryšius tarp tam tikrų objektų, sąvokų ir reiškinių.
Paprasčiausias semantinis tinklas gali būti lengvai pavaizduotas kaip trikampis, kurio viršūnės yra tokios sąvokos kaip, tarkime, „šuo“, „žinduolis“ir „stuburas“. Tokiu atveju viršūnės sujungs trikampio kraštines, kurias galima žymėti tokiais ryšiais ir ryšiais kaip „yra“, „turi“, „turi“. tokiu būdu gauname žinių vaizdavimo modelį, iš kurio mokomės,kad šuo yra žinduolis, žinduoliai turi stuburą, o šuo turi stuburą.
Tokie modeliai yra iliustratyvūs ir jų pagalba galite efektyviausiai pavaizduoti sudėtingas sistemas ir priežastinius ryšius. Be to, šie semantiniai tinklai gali būti papildyti naujomis žiniomis išplečiant esamą tinklą, tai yra, trikampis gali būti paverstas stačiakampiu, tada šešiakampiu, o vėliau sudėtingu susikertančių formų tinklu, kuriame galima stebėti., pavyzdžiui, savybių paveldėjimas.
Rėmo modelis
Rėmo modelis pavadintas taip iš angliško žodžio frame – rėmas arba rėmelis. Rėmelis yra struktūra, renkanti duomenis, naudojamus tam tikrai koncepcijai pateikti.
Kaip ir sociologijoje, kur rėmeliai yra tam tikri stereotipiniai duomenys, darantys įtaką žmogaus suvokimui apie pasaulį ir sprendimų priėmimo procesui, kompiuterių moksle ir dirbant su dirbtiniu intelektu rėmeliai naudojami kuriant struktūrizuotus duomenis, kurie atspindi stereotipinės situacijos. Tiesą sakant, tai yra pradinė, pagrindinė duomenų sistema, kuria remiantis sukurtas dirbtinio intelekto pasaulio suvokimas.
Be veiksmingų žinių vaizdavimo modelių, rėmeliai yra aktyvūs ne tik kompiuterių moksle. Iš pradžių jie buvo semantinių tinklų atmaina.
Rėmelį sudaro vienas ar daugiau lizdų. Savo ruožtu lizdai patys gali būti rėmeliai. Taigi rėmo modelis gali vaizduoti sudėtingus konceptualius objektus, sudarydamas plačią hierarchinę grandinę.žinios.
Žinių atvaizdavimo rėmelio modelyje yra informacijos apie tai, kaip naudoti kadrą, ko tikėtis naudojant ir po jo ir ką daryti, kai nesilaikoma lūkesčių dėl rėmelio naudojimo.
Tam tikros rūšies duomenys rėmelio modelyje yra fiksuoti, o kiti duomenys, paprastai saugomi terminalų lizduose, gali keistis. Terminalo lizdai dažniausiai traktuojami kaip kintamieji. Aukščiausio lygio lizduose ir rėmeliuose pateikiama informacija apie situaciją, kuri visada yra teisinga, tačiau terminalų lizdai neturi būti teisingi.
Vieno sudėtingo tinklo kadrai gali bendrinti kitų to paties tinklo kadrų lizdus.
Duomenų bazėje galima saugoti prototipų kadrus (nekintamus) ir egzempliorių kadrus, kurie sukurti atsižvelgiant į situaciją, kad atspindėtų tam tikrą situaciją ar koncepciją.
Žinių vaizdavimo rėmeliai yra vieni universaliausių ir galinčių parodyti įvairių tipų žinias:
- rėmo struktūros naudojamos sąvokoms ir objektams vaizduoti;
- frame roles reiškia vaidmenų atsakomybę;
- rėmo scenarijai apibūdina elgesį;
- rėmo situacijos naudojamos būsenai ir veiklai pavaizduoti.
Neuroniniai tinklai
Šiuos algoritmus taip pat galima sąlygiškai įtraukti į modelių grupę, pagrįstą empiriniu požiūriu į žinias. Tiesą sakant, neuroniniai tinklai bando kopijuoti žmogaus smegenyse vykstančius procesus. Jie pagrįsti teorija, kad dirbtinio intelekto sistema su tokiomis pat struktūromis irprocesai, kaip ir žmogaus smegenyse, galės gauti panašių rezultatų sprendimų priėmimo, situacijų vertinimo ir tikrovės suvokimo procese.
Teoriškai pagrįstas požiūris
Matematiniai, predikaciniai ir loginiai žinių vaizdavimo modeliai yra pagrįsti šiuo požiūriu. Šie modeliai garantuoja teisingus sprendimus, nes yra pagrįsti formalia logika. Jie tinka sprendžiant paprastas problemas iš siauros dalykinės srities, dažnai siejamos su formalia logika.
Loginiai žinių vaizdavimo modeliai
Tai vienas populiariausių modelių, paremtas teoriniu požiūriu. Loginiame modelyje naudojama predikatinė algebra, jos aksiomų sistema ir išvadų taisyklės. Dažniausiuose loginiuose modeliuose vartojami terminai – loginės konstantos, funkcijos ir kintamieji, taip pat predikatai, tai yra loginių veiksmų išraiškos.
