5673056530

„Wnioskowanie oparte na koncepcji wynikania pozwala na wysnuwanie jedynie bezpiecznych wniosków, których prawdziwość gwarantowana jest przez logikę. Jednakże, jeśli rozpoczniemy od bogatej kolekcji zdań jako przesłanek, kolekcji zawierającej nie tylko stwierdzenia dotyczące indywidualnych obiektów, ale również wyrażające powiązania pomiędzy wprowadzanymi terminami, zbiór wniosków stanie się znacznie bogatszy, zbliżając się tym samym znacznie do zbioru zdań prawdziwych w interpretacji zamierzonej. Dzięki temu wnioskowanie automatyczne staje się zbliżone do tego, jakiego oczekiwalibyśmy od osoby znającej faktyczne znaczenie terminów, na których operujemy”.

2.3 Logika opisowa

2.3.1 Wprowadzenie

W ramach poprzedniego podrozdziału do reprezentowana informacji zawartej w bazie wiedzy systemu wnioskującego wykorzystywaliśmy zdania wyrażone za pomocą rachunku predykatów pierwszego rzędu. Takie podejście ma wiele zalet, obejmujących między innymi precyzję tego typu zdań, a także fakt, że rachunek predykatów, jako podstawowe narzędzie logiki formalnej, a co za tym idzie podstawa współczesnej matematyki, jest szeroko znany i stosowany w wielu dziedzinach nauki. Jednak jest przynajmniej kilka ważnych powodów, dla których warto szukać alternatywnych sposobów reprezentowania wiedzy. Jednym z nich jest mała czytelność zdań wyrażonych w rachunku predykatów. Wraz ze wzrostem złożoności konstruowanych zdań odczytanie ich znaczenia staje się coraz trudniejsze. Zadanie analizy przez użytkownika zestawu kilkudziesięciu złożonych zdań może okazać się bardzo uciążliwe. Innym powodem szukania alternatywnych metod jest dążenie do uzyskania bardziej zbliżonych do optymalnych algorytmów automatycznego wnioskowania.

Podjęto wiele prób opracowania reprezentacji wiedzy, która byłaby czytelniejsza dla człowieka i lepiej uwzględniała naturalną skłonność rozumu ludzkiego do podziału obiektów świata rzeczywistego na kategorie. Wiele z takich reprezentacji wspomaganych było przez, bądź nawet przyjmowało jako swoją podstawę, pewną formę graficznej reprezentacji zależności pomiędzy wyróżnianymi kategoriami. Wśród tych reprezentacji należy wymienić ramy Mińskiego [Min85], a także różne formy sieci semantycznych, rozwijające się intensywnie w latach 70. XX wieku. W [GZ06] zaklasyfikowano te prace jako wczesne ontologiczne metody reprezentacji wiedzy, czyli reprezentacje, których celem jest dokonanie specyfikacji konceptualizacji, czyli jawnie wyspecyfikowanego podziału pojęciowego danej dziedziny zainteresowań.

Pierwsze postaci ram Mińskiego oraz sieci semantycznych charakteryzowały się nie do końca sformalizowanym znaczeniem opisywanych przez nie struktur, co stanowiło zasadniczą przeszkodę w budowie algorytmów wnioskujących. Właśnie próby sformalizowania tych reprezentacji za pomocą języka predykatów dały początek nowej dziedzinie badań — logice opisowej [BMNP03] (ang. description logics).

Logika opisowa jest narzędziem pod wieloma względami wyjątkowym. Dostarcza ona formalizmu reprezentacji wiedzy bardzo silnie zakorzenionego w tradycyjnej logice formalnej, a jednocześnie wychodzi naprzeciw naturalnej potrzebie kategoryzacji. Nurt badań związany z logiką opisową bardzo mocno podkreśla praktyczne aspekty przetwarzania wiedzy, kładąc nacisk na opracowanie algorytmów wnioskowania i badanie ich właściwości. Właśnie te cechy logiki opisowej sprawiają, że zyskuje ona na znaczeniu, stając się podstawą wielu standardów i narzędzi.

17