48. Математичні методи представлення знань. Семантичні мережі.
Модель представления знаний с помощью семантических сетей состоит из вершин, называемых узлами, соответствующих объектам, концепциям или событиям, и связывающих их дуг, описывающих отношения между рассматриваемыми объектами.
Дуги могут быть определены разными методами. Обычно для представления иерархии используются дуги типа IS-A (отношение "является") и HAS-PART (отношение "имеет часть"). Они также устанавливают иерархию наследования в сети, т.е. элементы более низкого уровня в сети могут наследовать свойства элементов более высокого уровня, что экономит память, поскольку информацию о наследуемых свойствах не нужно повторять в каждом узле сети.
Выводы на семантических сетях реализуются через отношения между элементами, однако, они таят в себе угрозу возникновения противоречий.
Модель универсальна и легко настраивается. Характерная особенность семантической сети — наглядность знаний как системы.
Ассоционистские теории – определяют значение объекта в терминах сети ассоциаций с другими объектами. С точки зрения такой теории восприятие объекта происходит через понятия. Понятия являются частью всего нашего знания о мире и связываются соответствующими ассоциациями с другими понятиями. Эти связи представляют свойства и поведение объекта.
Люди ассоциируют понятия, а также иерархически организуют свои знания с помощью информации самых верхних уровней классификационной иерархии.
Графы оказались идеальным средством для формализации ассоционистских теорий знаний за счет точного представления отношений посредством дуг и узлов. Семантические сети - это по сути граф где вершины некоторые понятия, а дуги –отношения. Пример сети:
1
-имеет
2-может 3-являеться 4-не может
После показа человеку предположим что так происходит сохранение представление информации в мозгу человек:
А-между типом и свойством
В-между типом и подтипом
Вопросы такого типа:
есть ли такие свойства у…?
1)Канарейка это канарейка?
2)Кан.может петь?
3)Кан.это птица?
4)Кан.это животное?
5)Кан.может летать?
6)Кан.имеет кожу?
Чем больше путь тем больше время реакции
Математичні методи представлення знань. Фрейми.
В основе математических методов представления знаний лежит строгая математическая теория
Фреймы – схема представления, во многом похожа на сценарии. Это представление поддерживает организацию знаний в более сложные единицы, которые отображают структуру объектов. Фреймы могут рассматриваться как статическая структура данных, используемая для хорошо понятных стереотипных ситуаций.
Фреймы представляют сущности, как структурированные объекты с поименованными ячейками и связанными с ними значениями. Каждый фрейм можно рассматривать как структуру данных с информацией, соответствующей стереотипным ситуациям. Ячейки фрейма содержат инф-цию:
1) данные для идентификации фрейма;
2) взаимосвязь этого фрейма с др. фреймами;
3) дескрипторы требований для фрейма, эти требования можно использовать для определения соответствия стереотипной ситуации фрейму;
4) информацию по умолчанию, если ячейкам данных не будут присвоены значения, то будет использоваться информация по умолчанию для этих ячеек;
5) информацию для нового экземпляра, многие ячейки фрейма могут быть не инициализированы, пока не будет создан экземпляр фрейма, в котором эти ячейки получат свои значения.
Процедурные вложения – важное свойство фреймов, т.к. они позволяют связать фрагменты программного кода с соответствующими сущностями фреймового представления. С помощью процедурных вложений можно создавать демоны. Демон – процедура, которая является побочным эффектом некоторого другого действия в базе знаний.
Фреймы поддерживают систему наследования. Значения по умолчанию для ячеек класса передаются по наследству. Когда создается экземпляр, то значения для его ячеек либо вводятся пользователем, либо используется значение по умолчанию, либо используются демоны, с помощью которых эти значения вычисляются.
Описание некоторой предметной области в виде фреймов обладает высоким уровнем абстрактности. Фреймовая система не только описывает знания, но и позволяет человеку описывать метазнания, т.е. правила и процедуры обработки знаний, выбора стратегий, приобретения и формирования новых знаний. Модель является универсальной, поскольку существуют не только фреймы для обозначения объектов и понятий, но и фреймы-роли (отец, начальник, пешеход), фреймы-ситуации (тревога, рабочий режим устройства) и др.
Обучение фреймовых систем затруднено. Приобретение новых знаний возможно только в системах со сложной структурой фреймов. Создание таких систем требует серьезных затрат времени и средств, но они позволяют формировать новые знания на уровне понятий. При этом проблема устранения противоречивых знаний должна решаться самой системой. Для хранения элемента модели требуются значительные объемы памяти, определяемые сложностью конкретного фрейма.
В настоящее время концепция фреймов быстро развивается и расширяется, благодаря развитию методов объектно-ориентированного программирования. Практически во всех современных языках программирования появились специальные структурно-функциональные единицы (объекты, классы), обладающие основными признаками фреймов.