Metody reprezentacji

wiedzy

Metody reprezentacji

wiedzy

Definicje

Reprezentacja wiedzy w systemie
ekspertowym dotyczy sposobów w
jaki jest ona przechowywana w
systemie

Metody reprezentacji

wiedzy

Poziomy reprezentacji wiedzy

●

Poziom wiedzy - obejmuje opis

faktów

●

Poziom symboli które mogą być

przetwarzane przez program

Metody reprezentacji

wiedzy

Poziomy reprezentacji wiedzy

Fakty

Reprezent
acja
wewnętrzn
a

Reprezent
acja
w języku
polskim

Metody reprezentacji

wiedzy

Przykład

Reks jest psem

"

®

xPiesx

maogonx

:

( )

( )

Każdy pies ma
ogon

Pies ks

(Re )

maogon ks

(Re )

Reks ma ogon

Metody reprezentacji

wiedzy

Metody reprezentacji wiedzy

●

Reguły produkcji

●

Sieci semantyczne

●

Ramy

●

Skrypty

●

Rachunek predykatów

Metody reprezentacji

wiedzy

Reguły produkcji

Reguły produkcji są definiowane jako
zdania składające się z przesłanki i
konkluzji lub akcji. Przesłanka może
zawierać pewną liczbę stwierdzeń
połączonych funktorami logicznymi

Metody reprezentacji

wiedzy

Reguły produkcji - schemat

JEŚLI przesłanka TO
konkluzja
oraz
JEŚLI przesłanka TO działanie

Metody reprezentacji

wiedzy

Reguły produkcji

Konkluzja oznacza wygenerowanie
faktu, a działanie to uruchomienie
dodatkowego procesu np
obliczeniowego lub pobranie
dodatkowych danych

Zbiór reguł produkcji można
rozpatrywać jako szczególny sposób
zapisu pewnej sieci stwierdzeń
ponieważ z prawdziwości jednego
stwierdzenia mogą wynikać inne.

Metody reprezentacji

wiedzy

Reguły produkcji - rodzaje

●

Reguły proste - prowadza do

sformułowania reguł pośrednich

●

Reguły złożone -umożliwiają

bezpośrednie wyznaczanie wniosków
przez system

Metody reprezentacji

wiedzy

Reguły produkcji - reguły złożone

Jeśli

zaobserwowano
dodatnie odchylenie cenowe
kosztów bezpośrednich

i

dodatnie odchylenie
efektywnościowe kosztów
bezpośrednich

i

dodatnie odchylenie
efektywnościowe kosztów ogólnych

to

przyczyną była lepsza efektywność i
wydajność pracy

Metody reprezentacji

wiedzy

Reguły produkcji - zalety

●

Prostota zastosowania i możliwość

łatwej weryfikacji bazy wiedzy

●

Możliwość modyfikacji BW poprzez

dodawanie nowych reguł i usuwanie
starych

●

Możliwośc reprezentacji meta wiedzy

●

Możliwość zastosowania

mechanizmu automatycznego uczenia

Metody reprezentacji

wiedzy

Reguły produkcji - wady

●

Trudność odwzorowywania

złożonych struktur wiedzy

●

Ograniczenie narzędzi

implementacji do takich które oferują
gotowy mechanizm wnioskowania

Metody reprezentacji

wiedzy

Rachunek predykatów

Rachunek predykatów - dostarcza praw
wnioskowania odwołujących się do
wewnętrznej budowy zdań, w której
wyróżnia się predykaty (odpowiednik
orzeczenia) , argumenty predykatów
(odpowiednik podmiotu) oraz wyrażenia
zwane kwantyfikatorami

Metody reprezentacji

wiedzy

Rachunek predykatów

Każdy człowiek jest
śmiertelny

Kowalski jest człowiekiem

"

®

xczlowiekx Smierte y x

Czlowiek

Kowalski

:

( )

ln ( )

(

)

Smiertelny(Kowalski
)

Kowalski jest
śmiertelny

Metody reprezentacji

wiedzy

Rachunek predykatów - zalety

●

Prostota

●

Zrozumiała interpretacja

wyrażania zdań

●

Możliwość zastosowania

gotowego narzędzia - język
PROLOG

Metody reprezentacji

wiedzy

Rachunek predykatów - wady

●

Niemożność wyrażenia wiedzy

rozmytej

●

Niemożność uwzględnienia pewności

lub niepewności przesłanek

●

Niemożność wyrażenia dwóch

punktów widzenia na tą samą sprawę

Metody reprezentacji

wiedzy

Sieci semantyczne - początki

Koncepcja sieci semantycznych została
opracowana przez Quilliana i
przedstawiona w pracy:

Quillian R. “Semantic memory. Semantic
Information Processing. MIT Press,
Cambridge 1968

Metody reprezentacji

wiedzy

Sieci semantyczne - definicja

Sieć semantyczna - rodzaj reprezentacji
wiedzy, w którym występują węzły oraz
powiązania pomiędzy nimi
przedstawiane zwykle w postaci grafu.
Węzły sieci reprezentują obiekty i
zdarzenia,zaś powiązania pomiędzy
węzłami reprezentują relacje, które są
przedstawiane w formie określonych
typów strzałek. Wnioskowanie w
przypadku sieci semantycznej jest
realizowane na zasadzie poruszania się
po jej grafie.

Collins Dictionary of Artificial
Intelligence

Metody reprezentacji

wiedzy

Sieci semantyczne - przykład 1

Wiesław Flakiewicz “Systemy informacyjne w zarządzaniu, Beck ,
Warszawa2002

Rodzin
a

Metody reprezentacji

wiedzy

Sieci semantyczne - Przykład 2

Odchylenia kosztów
standardowych

Opracowanie własne

Metody reprezentacji

wiedzy

Sieci semantyczne - zalety

●

Łatwość przedstawiania hierarchii

zdarzeń

●

Wykorzystanie mechanizmu

dziedziczenia

●

Łatwość ustalenia związków

pomiędzy zdarzeniami

Metody reprezentacji

wiedzy

Sieci semantyczne - wady

●

Trudności związane z

oprogramowaniem sieci
semantycznych

●

Trudności w interpretacji

znaczenia węzłów

Metody reprezentacji

wiedzy

Ramy - definicje

Rama jest zbiorem atrybutów zwykle
nazywanych szczelinami (z języka
angielskiego slot ) i powiązanych z nimi
wartości (zwanych fasetami z języka
angielskiego facet), które opisują jakąś
część rzeczywistości w rozumieniu
ogólnym lub z konkretnego punktu
widzenia.

Minsky M.. “A framework for representing knowledge” The Psychology of
Computer Vision, McGraw-Hill, New York 1975

Metody reprezentacji

wiedzy

Ramy - definicje

Ramy są to konstrukcje, przy pomocy
których opisywane są obiekty, struktury,
pojęcia oraz procesy. Wiedza zawarta w
każdej ramie stanowi tabelę składającą
się z dwóch części rubryk (slots -
szczeliny) oraz zakończeń (facets -
fasety)

Flakiewicz W. “Systemy informacyjne w zarządzaniu”, Beck, Warszawa
2002

Metody reprezentacji

wiedzy

Ramy - struktura

Nazwa ramy

Atrybut
1

Atrybut
n

Wartość
atrybutu 1

Wartość
atrybutu n

Inne inf
atrybutu 1

Inne inf
atrybutu n

Faseta
1

Faseta
2

Faseta
3

Szczelina
1

Szczelina
n

Metody reprezentacji

wiedzy

Ramy - przykład

Wartoś
ć

Waluta

Rodzaj
kosztu

Typ
odchylenia

Rodzaj
odchylenia

520,00

Praca bezpośrednia

PLZ

Pozytywne

Efektywnościowe

Rama: Odchylenie
kosztowe

Metody reprezentacji

wiedzy

Ramy - cechy

●

Każda rubryka dzieli się na

▸

Nazwę rubryki

▸

Zakończenie (wartość zmiennej)

●

Sformalizowany układ zapisów

Metody reprezentacji

wiedzy

Ramy - rodzaje zakończeń

●

Wartość stała - liczba, symbol tekst

●

Nazwa procedury

●

Nazwa innej rubryki tej samej ramy

●

Parametr

●

Nazwa innej ramy

Metody reprezentacji

wiedzy

Ramy - zalety

●

Czytelna struktura

●

Wykorzystanie mechanizmu

dziedziczenia

●

Możliwość wykorzystania języków

obiektowych do implementacji

●

Możliwość przłożenia na rekordy w

relacyjnej bazie danych

Metody reprezentacji

wiedzy

Skrypty

Skrypt opisuje sekwencję zdarzeń w
jakimś kontekście

Warunki
wejściowe

Warunki wstępne, które muszą być
spełnione
aby poszczególne zdarzenia mogły
wystąpić

Wyniki

Warunki które będą prawdziwe po
wystąpieniu zdarzeń opisywanych
przez skrypt

Cechy
obiektów

Opis cech zarówno ludzi jak też
innych elementów skryptu

Sceny

Sekwencje zdarzeń

Metody reprezentacji

wiedzy

Skrypty - rodzaje relacji

ATRANS - przekazać ,dawać
PTRANS - zmiana fizycznego położenia
obiektu
MTRANS - przekazanie informacji
MBUILD - zbudowanie nowej
informacji na podstawie starych
przesłanek
INGEST - wchłanianie jednego obiektu
przez drugi
MOVE - zmiana lokalizacji części
obiektu
DO - praca

Metody reprezentacji

wiedzy

Skrypty - przykład

Skrypt Restauracja

K - Klient
L - kelner
U - kucharz
A - kasjer
W - właściciel

Metody reprezentacji

wiedzy

Skrypty - przykład

Warunki wejściowe

K - jest głodny
K - posiada pieniądze

Wyniki

K - ma mniej pieniędzy
W - ma więcej pieniędzy
K - nie jest głodny
K - jest zadowolony

Metody reprezentacji

wiedzy

Skrypty - przykład

Scena 1 -
wejście

K PTRANS K do restauracji
K MBUILD gdzie usiąść
K PTRANS K do stołu
K MOVE K do pozycji siedzącej

Metody reprezentacji

wiedzy

Skrypty - przykład

Scena 2 -zamówienie

Menu na
stole

L przynosi
menu

K prosi o
menu

K PTRANS menu
do K

K MTRANS znak
do L
L PTRANS L do
stołu
S MTRANS Prośbę
o menu do L
L PTRANS L do
menu

L PTRANS L do
stołu
L ATRANS menu do
K

* K MBUILD
zestaw jedzenia
K MTRANS znak
do L
L PTRANS L do
stołuK MTRANS
zestaw jedzenia
do L

Metody reprezentacji

wiedzy

Skrypty - przykład

Scena 2 -zamówienie
C.D

L PTRANS L do U
L MTRANS (ATRANS (zestaw
jedzenia)) do U

U MTRANS
niemożliwe do
zrobienia do L
L PTRANS L doK
L MTRANS
niemożliwe do
zrobienia do K
powrót do * lub
przejście do sceny 4
bez płacenia

U DO zestaw jedzenia
przejście do sceny 3

Metody reprezentacji

wiedzy

Skrypty - przykład

Scena 3 - Jedzenie

U ATRANS zestaw jedzenia do
L
L ATRANS zestaw jedzenia do
K
K INGESTzestaw jedzenia
Opcja powrót do sceny 2 lub
przejście do sceny 4

Metody reprezentacji

wiedzy

Skrypty - przykład

Scena 4 - wyjście

K MTRANS do L
L MOVE rachunek
L PTRANS L do K
L ATRANS rachunek do K
K ATRANS zapłatę do L
L ATRANS resztę do K
L PTRANS do A
L ATRANS zap`lata do A
K PTRANS K na zewnątrz
restauracji

Metody reprezentacji

wiedzy

Problemy

●

Modele i Model Based Reasoning

●

Case Base Reasoning

Metody reprezentacji

wiedzy

Rola wiedzy w systemach SI

●

Wiedza może definiować pewną

przestrzeń rozwiązań i kryteria, które
decydują o prawdziwości tych
rozwiązań. -> wiedza podstawowa
(essential knowledge).

●

Wiedza może wpływać na czas

poszukiwania rozwiązań poprzez
wskazywanie obszarów gdzie
rozwiązanie jest bardziej
prawdopodobne. -> wiedza
heurystyczna