MSI-w2_2009/10_1

Metody sztucznej inteligencji

Politechnika Śląska

Katedra Podstaw Konstrukcji Maszyn

Rok akademicki 2009/10

Wykład 2

MSI-w2_2009/10_2

Plan wykładu

• Reprezentacja danych w systemach

sztucznej inteligencji,

• Reprezentacja wiedzy w systemach

sztucznej inteligencji,

• Reguły,
• Reguły przybliżone,
• Sieci semantyczne,
• Logika I rzędu,,
• Logika rozmyta (zbiory rozmyte).

MSI-w2_2009/10_3

Reprezentacja danych

Dane są gromadzone w wyniku obserwacji lub pomiarów.

Wyróżnia się:
dane ilościowe (np. temperatura = 37

°C)

dane jakościowe (np. temperatura = podwyższona).

Przykładami reprezentacji danych są:
•struktura relacyjna,
•struktura sieciowa,
•struktura obiektowa.

Reprezentacja danych powinna umożliwiać zapis wartości

różnych cech obiektu i nie wymaga zwiększenia

szczegółowości opisu.

MSI-w2_2009/10_4

Reprezentacja wiedzy

Wiedza to informacje pozyskane od specjalistów oraz konkluzje

uzyskane w procesie z zastosowaniem dostępnej wiedzy i danych

Reprezentacja wiedzy powinna być:
•prosta,
•kompletna (wyczerpująca),
•zwięzła,
•zrozumiała (niezawierająca elementów domyślnych

i niejednoznacznych).

Założenia te nie zawsze są spełnione.

Reprezentacja wiedzy powinna uwzględniać ograniczenia.

MSI-w2_2009/10_5

Typy reprezentacji wiedzy

Reprezentacja proceduralna polega na określeniu zbioru
procedur, których działanie reprezentuje wiedzę o dziedzinie (np.
procedura obliczania pierwiastka kwadratowego);
Zaleta: wysoka efektywność.

Reprezentacja deklaratywna polega na określaniu
specyficznych dla danej dziedziny faktów, i reguł.
Zaleta: każdy fakt i reguła zapisywane są tylko raz, co umożliwia
szybką modyfikację bazy wiedzy.

MSI-w2_2009/10_6

Reguły

Reguły zapisuje się w postaci implikacji:

if PRZESŁANKA then KONKLUZJA
lub
jeżeli PRZESŁANKA to KONKLUZJA

Przesłanka jest wyrażeniem złożonym z prostych zdań logicznych
połączonych funktorami „and” lub „or” (koniunkcje lub
alternatywy).
Przesłanka określa warunki, dla których są spełnione konkluzje.
Warunki są określane dla stwierdzeń o postaci: <A,V,O> lub
<A,V,O,CF>.

MSI-w2_2009/10_7

Stwierdzenia i reguły przybliżone

W większości przypadków reguły stosowane
w systemach doradczych są prawdziwe w większości
przypadków ale nie we wszystkich, co oznacza, że są one
niepewne i niedokładne.

Zapis stwierdzeń przybliżonych lub reguł przybliżonych
charakteryzuje się wprowadzeniem stopnia prawdziwości.

Stopień prawdziwości to liczba rzeczywista T
z przedziału [0,1], która określa stopień przekonania o
prawdziwości stwierdzenia lub reguły.

MSI-w2_2009/10_8

Sieci semantyczne

Zapis stwierdzeń bez informacji o relacjach występujących między
nimi utrudnia lub uniemożliwia przeprowadzenie skutecznego
wnioskowania.

Do opisu relacji między stwierdzeniami stosuje się między innymi
sieci semantyczne.

Sieć semantyczna to graf S zapisywany jako trójka
uporządkowana S=<P,T,R> (P – zbiór pojęć, wierzchołków
grafu, T- zbiór relacji, zbiór typów gałęzi grafu, R – zbiór relacji,
zbiór wszystkich gałęzi grafu).

Związki między relacjami są rozpatrywane jako relacje na iloczynach
kartezjańskich zbiorów: obiektów, nazw cech oraz wartości cech.

MSI-w2_2009/10_9

MSI-w2_2009/10_10

MSI-w2_2009/10_11

Logika rozmyta (LR) jest zbiorem matematycznych
zasad określających reprezentację wiedzy i stopień
przynależności do zbioru.

W odróżnieniu od dwuwartościowej logiki
Boolowskiej, logika rozmyta jest wielowartościowa.

Zastosowanie LR polega na wyliczaniu stopni
przynależności i stopni prawdziwości.

Podobnie jak w logice Boolowskiej, w LR 0 oznacza
fałsz, a 1 prawdę.

MSI-w2_2009/10_12

Zbiory rozmyte (ZR)

„

Teoria zbiorów jest jedną z podstawowych teorii
w matematyce.

„

W języku naturalnym posługujemy się również
pojęciami zaliczanymi do teorii zbiorów.
Przykładowo, kiedy mówimy samochód mamy na
myśli zbiór samochodów. Kiedy mówimy ten
samochód mamy na myśli jeden z samochodów ze
zbioru samochodów.

MSI-w2_2009/10_13

Reguły rozmyte

W

1973 Lotfi Zadeh opublikował drugi znaczący

referat poświęcony nowemu podejściu do analizy
złożonych systemów (w tym reprezentacji wiedzy).

Zgodnie z tym podejściem wiedza reprezentowana
jest w postaci reguł rozmytych.