Процесс формализации и представления знаний и его характеристики

Кожин М., группа 5/130 

Процесс формализации и представления  знаний и его характеристики 

Представление знаний

Одной из наиболее важных проблем, характерных  для СОЗ, является представление знаний. Это объясняется тем, что форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики и свойства системы. Для того чтобы манипулировать всевозможными знаниями из реального мира с помощью компьютера, необходимо осуществлять их моделирование.

Проблема  представления знаний - это проблема перехода от внешнего представления некоторого объекта и его связей во внутреннее по отношению к СОЗ.

Представление знаний - это их формализация и структурирование (в целях облегчения решения задачи) с помощью которых отражаются основные характерные признаки знаний: - внутренняя интерпретируемость, структурированность, связность, семантическая метрика и активность. (Другими словами, представление знаний - это соглашение о том, как описывать реальный мир.) В рамках этого направления решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти ИС с помощью специально разработанных моделей представления знаний.

В отличие  от методов представления данных, базирующихся на строгих алгоритмах, модели представления знаний имеют дело с информацией, получаемой от специалиста в конкретной предметной области (эксперта), которая часто носит качественный и даже противоречивый характер. Тем не менее, в силу специфики функционирования ЭВМ подобная информация должна быть приведена к формализованному виду. Это осуществляется использованием различных методов и приемов, в частности, на основе идей многозначной логики, теории нечетких множеств, нечетких нейронных сетей и других математических моделей.

При работе со знаниями используются два основных подхода:

1. Логический (формальный), при котором основное внимание уделяется изучению и применению теоретических методов представления знаний, формализации, а также логической полноте (например, создание моделей представления знаний на основе некоторых логических исчислений).

2. Эвристический (когнитивный), который ориентируется на обеспечение возможности решения задачи. При этом опора делается на принцип организации человеческой памяти и эвристическое моделирование. В отличие от формальных эвристические модели имеют разнообразный набор средств, передающих специфические особенности той или иной области. Именно поэтому эвристические модели превосходят логические по выразительности и возможности адекватно представить предметную область.

 

Представление знаний в виде правил

Такой способ является наиболее понятным и популярным методом представления знаний. Правила обеспечивают формальный способ представления рекомендаций, знаний или стратегий. Они чаще подходят в тех случаях, когда предметные знания возникают из эмпирических ассоциаций, накопленных за годы работы по решению задач в данной области.

Предметные знания представляются набором правил, которые проверяются на группе фактов и знаний о текущей ситуации (входной информации). Когда часть правила ЕСЛИ удовлетворяет фактам, то действия, указанные в части ТО, выполняется. Когда это происходит, то говорят, что правило срабатывает. Интерпретатор правил сопоставляет части правил ЕСЛИ с фактами и выполняет то правило, часть ЕСЛИ которого сходится с фактами, т.е. интерпретатор правил работает в цикле "Сопоставить – выполнить", формируя последовательность действий.

Действия  правил могут состоять:

− в  модификации набора фактов в базе знаний, например добавление нового факта, который сам может быть использован  для сопоставления с частями ЕСЛИ;

− во взаимодействии с внешней средой.

Процесс сопоставления с фактами частей ЕСЛИ порождает цепочку выводов. Эта цепочка выводов показывает как система, используя правила, выводит заключение. Цепочки выводов ЭС могут быть предъявлены пользователю, что помогает понять как система достигает свои заключения.

Правила, по сравнению с другими способами  представления знания имеют следующие  преимущества:

1) модульность; 

2) единообразие  структуры; 

3) естественность (вывод заключения в такой

системе аналогичен процессу рассуждения эксперта);

4) гибкость  иерархии понятий, которая поддерживается  только как связи между правилами  (изменив правило, вы можете  изменить иерархию).

Однако  такие системы несвободны от недостатков:

1) процесс  вывода менее эффективен, чем  при других способах представления, так как большая часть времени затрачивается на непроизводительную проверку применимости правил;

2) этот  процесс трудно поддается управлению;

3) сложно  представить иерархию понятий.

 

Семантические сети

Семантическая сеть (СС) - это граф, дуги которого есть отношения между вершинами (значениями). Семантические сети появились как модель СПЗ при решении задач разбора и понимания смысла естественного языка.

Пример  семантической сети для предложения типа "Поставщик осуществил поставку изделий по заказу клиента до 1 июня 2004 года в количестве 1000 штук"

На этом примере видно, что между объектами  Поставщик и Поставка определено отношение "агент", между объектами  Изделие и Поставка определено отношение "объект" и т.д.

Число отношений, используемых в конкретных семантических сетях, может быть самое разное. Список возможных отношений, используемых в семантических сетях для разбора предложений, выглядит следующим образом.

Агент - это то, что (тот, кто) вызывает действие. Агент часто является подлежащим в предложении.

Объект - это то, на что (на кого) направлено действие. В предложении объект часто  выполняет роль прямого дополнения.

Инструмент - то средство, которое используется агентом для выполнения действия.

Соагент служит как подчиненный партнер главному агенту.

Пункт отправления и пункт назначения - это отправная и конечная позиции  при перемещении агента или объекта.

Траектория - перемещение от пункта отправления  к пункту назначения.

Средство  доставки - то в чем или на чем  происходит перемещение.

Местоположение - то место, где произошло (происходит, будет происходить) действие.

Потребитель - то лицо, для которого выполняется  действие.

Сырье - это, как правило, материал, из которого что-то сделано или состоит. Обычно сырье вводится предлогом из.

Время - указывает на момент совершения действия.

 

Фреймовые модели

В отличие  от моделей других типов во фреймовых  моделях фиксируется жесткая  структура информационных единиц, которая  называется протофреймом. В общем  виде она выглядит следующим образом:

(Имя  фрейма:

Имя слота 1(значение слота 1)

Имя слота 2(значение слота 2)

... ... ... ... ... ... ...

Имя слота  К (значение слота К)).  

Значением слота может быть практически  что угодно (числа или математические соотношения, тексты на естественном языке или программы, правила вывода или ссылки на другие слоты данного фрейма или других фреймов). В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня, что позволяет во фреймовых представлениях реализовать «принцип матрешки».

При конкретизации фрейма ему и слотам присваиваются конкретные имена, и происходит заполнение слотов. Таким образом, из протофреймов получаются фреймы - экземпляры. Переход от исходного протофрейма к фрейму - экземпляру может быть многошаговым, за счет постепенного уточнения значений слотов.

Совокупность  фреймов, моделирующая какую-нибудь предметную область, представляет собой иерархическую  структуру, в которую соединяются  фреймы. На верхнем уровне иерархии находится

фрейм, содержащий наиболее общую информацию, истинную для всех остальных фреймов.

Фреймы  обладают способностью наследовать  значения характеристик своих родителей, находящихся на более высоком  уровне иерархии. Значения характеристик  фреймов могут передаваться

по умолчанию  фреймам, находящимся ниже них в иерархии, но, если последние содержат собственные значения данных характеристик, то в качестве истинных данных принимаются именно

они. Это  обстоятельство позволяет легко  учитывать во фреймовых системах различного рода исключения.

Различают статические и динамические системы фреймов. В системах статических фреймы не могут быть изменены в процессе решения задачи, в динамических системах это допустимо.

Наиболее  ярко достоинства фреймовых систем представления знаний проявляется  в том случае, если связи между объектами изменяются нечасто и предметная область насчитывает немного исключений. Значения слотов представляются в системе в единственном экземпляре, поскольку включается

только  в один фрейм, описывающий наиболее общее понятие из всех тех, которые  содержат слот с данным именем. Такое свойство систем фреймов дает возможность уменьшить объем памяти, необходимый для их размещения в компьютере. Однако основное достоинство состоит не в экономии памяти, а в представлении в БЗ связей, существующих между понятиями предметной области.

 

Список литературы:

http://www.intuit.ru/department/human/isrob/2/1.html

http://www.intuit.ru/department/human/isrob/2/4.html