III. Представление знаний на семантических частей

- в основу этого способа положена идея о том, что любые знания можно представлять в виде совокупности понятий, объектов и отношений (связей между ними).

Семантическая сеть представляется с помощью ориентированного графа, вершинами которого являются понятия, а дуги – отношения между ними.

Экспертные системы

Знания бывают формализованными, плохо формализованными и неформализованными.

Формализованные знания в основном представлены в точных науках – физика, математика, химия. Это те знания, которые могут быть описаны в форме правил, формул, четких алгоритмов.

Плохо формализованные знания – частично могут быть описаны с помощью вышеуказанных способов и частично – словесно или как-то еще. Представлены в таких науках как биология, экономика, педагогика, медицина.

Неформализованные знания нельзя описать или объяснить (религия, экстрасенсорные знания).

Именно для плохо формализованных знаний и направлений разрабатывается широкий класс экспертных систем.

Экспертные системы – сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие эти знания для консультаций менее квалифицированных пользователей.

Нечеткая логика в системах ии

При моделировании человеческих рассуждений очень часто приходится сталкиваться с нечеткой информацией (например: «большая скорость», «высокий человек», «дорогая вещь» и т.д.)

Для формализации такого рода понятий используется нечеткая логика.

Основы нечеткой логики положены в начале 60-х гг. – работа Латфи Заде «Fuzzy logic».

В основу нечеткой логики положены нечеткие множества.

Пример:

E – универсальное множество;

X є E – некий элемент множества;

R – некоторое свойство.

Тогда, обычное подмножество A универсального множества E, элементы которых удовлетворяют свойству R, определяется как множество упорядоченной пары A≤E, A={μA(x)|x}, где μA(x) – характеристическая функция, принимающее значение 1, если X удовлетворяет свойству R и 0, если X не удовлетворяет свойству R:

По аналогии определяется нечеткое множество. Нечеткое отличается от обычного тем, что характеристическая функция μA(x) попадает в зависимости от X в интервал [0;1]. В этом случае функция указывает степень принадлежности элемента к множеству A (или степень близости элемента к свойству R).

Пример:

Формализовать фразу «Он еще молодой»