Организация баз знаний Лекция 1: Введение в...

ОрганизацияОрганизация баз знанийбаз знанийЛекция 2: Представление

знаний

Ермолаев Вадим Анатольевич

eva@zsu.zp.uahttp://google.com/search?q=ermolayev

Содержание лекцииДанные и знанияМодели представления знанийПродукционная модельСемантические сетиФреймыФормальные логические модели

Данные и знания

Факт?Предметная область?

Данные – это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства

!!!

Данные и знанияЭтапы трансформации данных:

D1 – данные как результат измерений и наблюденийD2 – данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы,справочники)D3 – модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функцийD4 – данные в компьютере на языке описания данныхD5 – базы данных на машинных носителях информации

Данные и знания

Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путемЗнания - результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение опыта, полученного в результате практической деятельности

Знания – это закономерностипредметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области

!!!

Данные и знанияЭтапы трансформации знаний:

Z1 – знания в памяти человека как результат мышленияZ2 – материальные носители знаний (учебники, методические пособия)Z3 – поле знаний – условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающихZ4 – знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы – см. далее)Z5 – база знаний на машинных носителях информации

Определение понятийМножество способов

Один из широко применяемых –интенсиональный

Пример:Понятие «персональный компьютер». Его интенсионал: «Персональный компьютер – это ЭВМ, которую можно поставить на стол и купить менее чем за $2000

Интенсионалы формулируют знания об объектах.

!!!Интенсионал понятия –определение его через соотнесение с понятием более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств

Определение понятийМножество способов

Другой –экстенсиональный

Пример:Понятие «персональный компьютер». Его экстенсионалы: IBM PC, Apple MAC II, DELL Notebook, …

Экстенсиональное определение - это определение через данные

Экстенсионал понятия –определение его через соотнесение с понятия-ми более низкого уровня абстракции или перечисление фактов, относящихся к опреде-ляемому объекту

!!!

Хранение данных и знанийДля хранения данных - базы данных (БД)Характерны большой объем и относительно небольшая удельная стоимость информацииПример: БД контингента студентов

Для хранения знаний – базы знаний (БЗ)Характерны небольшой объем, но очень большая стоимостьПример: БЗ экспертной системы, определяющей причины отказа автомобиля (лаб. работы)

База знаний – основа любой интеллектуальной системы

Классификация знанийЗнания могут быть классифицированы по следующим категориям:Поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной областиГлубинные – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области.

Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов

Пример:Поверхностные знания:

Если нажать на кнопку звонка, раздастся звукЕсли болит голова, то следует принять аспирин

Глубинные знания: Принципиальная электрическая схема звонка и проводки Знания физиологов и врачей высокой квалификации о причинах, видах головных болей и методах их лечения

Классификация знанийДругой аспект классификации (по функции):Процедурные знания

«растворены» в алгоритмах, управляют даннымидля их изменения требуется изменять программыпоявились раньше декларативных

Декларативные знания записаны на одном из языков спецификации знанийявляются внешними по отношению к программесосредотачиваются в структурах данных

С течением времени увеличивается рольдекларативных знаний ???

Модели представления знанийБольшинство из моделей принадлежат следующим классам:

продукционные модели

семантические сети

фреймы

формальные логические модели

Продукционная модель

«Условие» (антецедент) - некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний«Действие» (консеквент) – действия, выполняемые при успешном исходе поиска Действия могут быть:Промежуточными, выступающими далее как условия Терминальными или целевыми, завершающими работу системы

Продукционная модель или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)»

!!!

Продукционная модельВывод на продукционной базе знаний бывает:

Прямой (от данных к поиску цели) Обратный (от цели для ее подтверждения – к данным)

Данные – это исходные факты, хранящиеся в базе фактов, на основании которых запускается машина вывода или интерпретатор правил, перебирающий правила из продукционной базы знаний

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах так как привлекает разработчиков:

наглядностью высокой модульностью легкостью внесения дополнений и изменений простотой механизма логического вывода

Семантические сетиСемантика – это наука, устанавли-вающая отношения между символа-ми (концептами) и объектами или процессами реального мира, которые они обозначают

!!!Семантическая сеть – это ориенти-рованный граф, вершины которого –понятия, а дуги – отношения между ними!!!

В качестве понятий обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, Отношения – это связи типа: «это» («АКО –A-Kind Of», «is»), «имеет частью» («has part»), «принадлежит», «любит»

Семантические сетиХарактерной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отношений:класс – элемент класса (цветок – роза)свойство – значение (цвет – желтый)пример элемента класса (роза – чайная)

Известны несколько классификацийсемантических сетей, связанных с типами отношений между понятиямиПо количеству типов отношений:

Однородные (с единственным типом отношений)Неоднородные (с различными типами отношений)

По типам отношений:Бинарные (в. которых отношения связывают два объекта)N-арные (в которых есть специальные отношения, связывающие более двух понятий)

Семантические сетиНаиболее часто используются следующие отношения:Связи типа «часть – целое» («класс – подкласс», «элемент –множество», и т. п.)Функциональные связи («производит», «влияет»...)Количественные (больше, меньше, равно...)Пространственные (далеко от , близко от, за, под, над...)Временные (раньше, позже, в течение...)Атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение)Логические связи (И, ИЛИ, НЕ)Лингвистические связи

Семантические сетиПоиск решения в базе знаний типа семантической сети сводится к задаче:поиска фрагмента сети, соответствующего некоторой подсети, отражающей поставленный запрос к базе

Пример семантической сети

ФреймыТермин фреймангл. frame - каркас или рамка предложен Марвином Минским

http://web.media.mit.edu/~minsky/minsky.htmlв работе: Minsky, M.: A Framework for RepresentingKnowledge. MIT-AI Laboratory Memo 306, June, 1974

Теория фреймов была построена для представления структуры знаний для восприятия пространственных сценОсновным преимуществом фреймовой модели представления знаний является то, что она отражает концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность

ФреймыФрейм – это абстрактный образ для представления некоторого стереотипа восприятия

!!!

Понятие абстрактного образаПример: произнесение вслух слова «комната» порождает образ комнаты:

жилое помещение с четырьмя стенами, полом, потолком, окнами и дверью, площадью 6-20 м2

Из этого описания ничего нельзя убратьнапример, убрав окна, мы получим уже чулан, а не комнату

но в нем есть «дырки» или «слоты» – это незаполненные значения некоторых атрибутов

например, количество окон, цвет стен, высота потолка, покрытие пола и др.

В теории фреймов такой образ комнаты называется фреймом комнатыФреймом также называется и формализованная модель для отображения образа

ФреймыРазличают: Фреймы-образцы – прототипы, хранящиеся в базе знанийФреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных

Модель фрейма универсальна, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:Фреймы-структуры, использующиеся для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель)Фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент)Фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин)Фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

Структура фреймаПредставляетсясписком свойств

Дополнительные столбцы предна-значены для опи-сания способа получения слотом его значения и возможного присоединения к слоту специальных процедур

Значением слота может быть имя другого фрейма – так образуются сети фреймов

Имя фреймаИмяслота

Значениеслота

Способполучения

Присоединеннаяпроцедура

Фреймы – значения слотовНесколько способов получения слотом значений во фрейме-экземпляре:по умолчанию от фрейма-образца (значение по умолчанию)через наследование свойств от фрейма, указанного в слоте АКОпо формуле, указанной в слотечерез присоединенную процедуруявно из диалога с пользователемиз базы данных

Важнейшим свойством теории фреймов является заимствование из теории семантических сетей – так называемое наследование свойств

Фреймы – примерПонятие «ученик» наследует свойства фреймов «ребенок» и «человек» (на более высоком уровне иерархии)

На вопрос «любят ли ученики сладкое» следует ответ «да», так как этим свойством обладают все дети, что указано во фрейме «ребенок»

Наследование свойств может быть частичным, так как возраст для учеников не наследуется из фрейма «ребенок», поскольку указан явно в своем собственном фрейме

Для дополнительного чтенияНечеткие знания и нечеткая логика:Т. А. Гаврилова, В. Ф. Хорошевский: Базы знаний интеллектуальных систем, раздел 1.4 –Нечеткие знанияGerard Gorman: A review of fuzzy logic and its applications. Information Technology Center, NUIG, Aug., 21, 1998, http://citeseer.ist.psu.edu/494055.html

Теория фреймов:Minsky, M.: A Framework for Representing Knowledge. MIT-AI Laboratory Memo 306, June, 1974, http://web.media.mit.edu/~minsky/papers/Frames/frames.html

Электронные материалы:http://virtuni.education.zp.ua/lib/program/eva/okb/sam