Tako složeni koncepti kao što su "razmišljanje" i "svijest", pa čak i lakše definirani, kao što su "inteligencija" i "znanje", među stručnjacima različitih profila (na primjer, sistemska analiza, informatika, neuropsihologija, psihologija, filozofija itd.) mogu se značajno razlikovati.
Potpuna, adekvatna reprezentacija znanja, koju podjednako nedvosmisleno percipiraju i ljudi i strojevi, glavni je problem suvremene razmjene informacija. Takva razmjena informacija temelji se na sustavu koncepata i odnosa koji čine znanje.
Klasifikacija znanja
Mogu se klasificirati u nekoliko kategorija: konceptualne, konstruktivne, proceduralne, činjenične i metaznanje.
- Konceptualno znanje je skup specifičnih koncepata koji se koriste u rješavanju problema. Često se koriste u temeljnim znanostima i teorijskim područjima znanosti. Zapravo, konceptualno znanje čini konceptualni aparat znanosti.
- Konstruktivno znanje - skupovi struktura, sustava i podsustava, kao iinterakcije među njima. Aktivno se koristi u tehnologiji.
- Proceduralno znanje su metode i algoritmi koji se najčešće koriste u primijenjenim znanostima.
- Faktičko znanje su karakteristike predmeta i pojava, i kvantitativne i kvalitativne. Najčešće se koristi u eksperimentalnim znanostima.
- Metakznanje je svako znanje o znanju, njegovom sustavu organizacije, njegovom inženjerstvu, te redoslijedu i pravilima njegove primjene.
Organizacija znanja
Sustav organizacije znanja je proces pružanja informacija u obliku poruka koje mogu biti poznate (usmeni i pisani govor, slike itd.) i neobične (formule, objekti na karti, radio valovi, itd.).
Da bi sustav organizacije znanja bio razumljiv i uspješan, potrebno je koristiti razumljiv i konstruktivan sustav pravila prema kojima će se znanje prezentirati i percipirati. Da bi to učinila, osoba koristi jezik i pisanje.
Jezik
Jezik se pojavio i razvio zahvaljujući činjenici da znanje koje ljudi akumuliraju stalno treba prezentirati, izražavati, pohranjivati i razmjenjivati. Misao koja se ne može izraziti formalnom strukturom (jezikom, slikom) gubi mogućnost da postane dio razmjene informacija. Zato je kroz povijest čovječanstva jezik bio najučinkovitiji oblik predstavljanja znanja.
Što je jezik bogatiji, to više znanja izražava, odnosno, čineći kulturu ljudi bogatijom, što vam zauzvrat omogućuje razvoj sve učinkovitijeg sustava organiziranja znanja.
Jezikznanost
Glavni problem u korištenju jezika kao oblika predstavljanja znanja je dvosmisleno semantičko značenje riječi i rečenica. Zato jezik znanosti igra posebnu ulogu u formalizaciji znanja.
Glavna svrha jezika znanosti je tipizirati i standardizirati oblike izražavanja, kompresije i pohranjivanja znanja. Uz pomoć tipičnog, standardnog prikaza znanja, može se riješiti polisemije ili semantičke dvosmislenosti jezika.
Ono što u prirodnim uvjetima jezične evolucije jezik čini bogatijim (polisemija izraza), postaje smetnja u procesu razmjene znanja, povećavajući rizik od nesporazuma, semantičke buke i dvosmislene percepcije informacija.
Klasifikacija znanja
Jedna od glavnih metoda formalizacije znanja je klasifikacija. To je raspodjela znanja u grupe u skladu s određenim razredom. To jest, samo informacije koje zadovoljavaju određene kriterije koji odgovaraju klasi spadaju u određenu klasu znanja.
Klasifikacija je posebno važna metoda znanstvene sistematike koja je neophodna u prvoj fazi formiranja temeljnih spoznaja znanstvenog smjera. Na primjer, u informatici bez klasifikacije ne postoji ekvivalencija koja vam omogućuje rješavanje tako važnih zadataka kao što su usporedba, pretraživanje i kategorizacija. Bez klasifikacije u znanosti, ne bismo imali tako jedinstvene i neprocjenjive sustave organizacije podataka kao što je periodni sustav.
Modeli predstavljanja znanja
Periodični sustav, tablica rangova, Kazneni zakon, obiteljska stabla i drugi sustavi klasifikacije modeli su predstavljanja znanja. To su formalne strukture koje povezuju određena znanja: činjenice, pojave, koncepte, procese, objekte, odnose.
Za razumijevanje i obradu znanja o određenom predmetnom području pomoću računala, to znanje mora biti predstavljeno u određenom, formaliziranom obliku. Ovisno o namjeni, obrada znanja računalom odvija se u skladu s modelom izgrađenim na algoritmu. Sukladno tome, znanje predstavljeno u modelu ovisi o algoritmu za njegovu obradu.
Postoji nekoliko modela predstavljanja znanja u ekspertnim sustavima. Glavni su proizvodnja, okvir, mreža i logički.
Klasifikacija modela
Gore navedeni modeli predstavljanja znanja, čiji primjeri slijede, iako su široko rasprostranjeni, daleko od toga da su jedini. Danas postoji mnogo modela koji se međusobno razlikuju u smislu valjanosti, pristupa stvaranju i načela organizacije.
Na primjer, donja tablica prikazuje tipove modela predstavljanja znanja, njihovu podjelu na empirijske i teorijske, kao i daljnju podjelu.
| Empirijski modeli | Teoretski modeli |
| Proizvodni modeli | Logički modeli |
| mrežni modeli | Formalne gramatike |
| Modeli okvira | Kombinatorni modeli |
| Lenemy | Algebarski modeli |
| Neuralne mreže | |
| Genetski algoritmi |
Empirijsko modeliranje
Empirijski modeli organizacije i predstavljanja znanja uzimaju osobu za primjer i pokušavaju utjeloviti organizaciju njezina pamćenja, svijesti i mehanizama odlučivanja i rješavanja problema. Empirijsko modeliranje odnosi se na bilo koju vrstu modela izgrađenog na temelju empirijskih opažanja, a ne na odnosima koji se mogu matematički opisati i modelirati.
Empirijsko modeliranje je opći izraz za modele predstavljanja znanja koji su stvoreni na temelju promatranja i eksperimenata.
Empirijski model djeluje prema jednostavnom semantičkom principu: kreator promatra interakciju modela i njegovog referenta. Obrada primljenih informacija može biti "empirijska" na mnogo načina, od analitičkih formula, uzročno-posljedičnih veza, do pokušaja i pogrešaka.
Proizvodni modeli predstavljanja znanja
Ovaj model predstavljanja podataka najčešće se temelji na odnosima i uzročnosti. Ako se informacija može predstaviti u obliku uvjeta tipa "If, Then", tada je model proizvodni. Najčešće se koristi u aplikacijama i jednostavnim umjetniminteligencija.
Proizvodni modeli znanja najčešće su računalni programi koji pružaju neki oblik umjetne inteligencije sa skupom pravila ponašanja, kao i mehanizmom potrebnim za poštivanje ovih pravila pod određenim uvjetima.
Proizvodnja (skup pravila) sastoji se od dva dijela: preduvjeta ("IF") i radnje ("THEN"). Ako proizvodni preduvjet odgovara trenutnom stanju svijeta, tada model radi. Proizvodni model također sadrži bazu podataka, ponekad zvanu radna memorija, koja sadrži trenutno znanje.
Nedostaci proizvodnog modela su da ako je broj pravila prevelik, radnje modela mogu biti u suprotnosti jedna s drugom.
Semantičke mreže
Oni se temelje na integritetu slike i najvizuelniji su modeli predstavljanja znanja. Semantička mreža se najčešće predstavlja kao graf ili složena struktura grafa čiji čvorovi ili vrhovi predstavljaju objekte, pojmove, pojave, a rubovi odnose između određenih objekata, pojmova i pojava.
Najjednostavnija semantička mreža može se lako predstaviti kao trokut, čiji su vrhovi pojmovi kao što su, recimo, "pas", "sisavac" i "kralježnica". U ovom slučaju, vrhovi će povezati stranice trokuta, što se može označiti takvim vezama i odnosima kao što su "je", "posjeduje", "ima". na taj način dobivamo model reprezentacije znanja iz kojeg učimo,da je pas sisavac, sisavci imaju kičmu, a pas ima kičmu.
Takvi modeli su ilustrativni i uz njihovu pomoć možete najučinkovitije predstaviti složene sustave i uzročne veze. Osim toga, ove semantičke mreže mogu se nadopuniti novim saznanjima širenjem postojeće mreže, odnosno trokut se može pretvoriti u pravokutnik, zatim u šesterokut, a zatim u složenu mrežu oblika koji se sijeku, u kojoj se može promatrati, na primjer, nasljeđivanje svojstava.
Model okvira
Model okvira je tako nazvan od engleske riječi frame - okvir ili okvir. Okvir je struktura koja prikuplja podatke koji se koriste za predstavljanje određenog koncepta.
Kao u sociologiji, gdje su okviri vrsta stereotipnih podataka koji utječu na ljudsku percepciju svijeta i proces donošenja odluka, u informatici i radu s umjetnom inteligencijom okviri se koriste za stvaranje strukturiranih podataka koji predstavljaju stereotipne situacije. Zapravo, ovo je početni, osnovni sustav podataka na kojem se gradi percepcija svijeta umjetnom inteligencijom.
Osim što su učinkoviti modeli predstavljanja znanja, okviri su aktivni ne samo u informatici. Izvorno su bile varijacija semantičkih mreža.
Okvir se sastoji od jednog ili više utora. Zauzvrat, utori mogu sami biti okviri. Dakle, okvirni model može predstavljati složene konceptualne objekte, tvoreći širok hijerarhijski lanac.znanje.
Model okvira za predstavljanje znanja sadrži informacije o tome kako koristiti okvir, što očekivati tijekom i nakon upotrebe i što učiniti kada očekivanja od korištenja okvira nisu ispunjena.
Određene vrste podataka u modelu okvira su fiksne, dok se drugi podaci, obično pohranjeni u terminalskim slotovima, mogu promijeniti. Terminalni utori se najčešće tretiraju kao varijable. Utori i okviri najviše razine nose informacije o situaciji, što je uvijek točno, ali terminalni utori ne moraju biti istiniti.
Okviri jedne složene mreže mogu dijeliti utore drugih okvira iste mreže.
Baza podataka može pohraniti okvire prototipa (nepromjenjive) i okvire instance koji su stvoreni situacijsko da predstavljaju određenu situaciju ili koncept.
Okvirni modeli predstavljanja znanja jedni su od najsvestranijih i sposobnih za prikaz različitih vrsta znanja:
- strukture okvira koriste se za predstavljanje koncepata i objekata;
- uloge okvira označavaju odgovornosti uloge;
- skripte okvira opisuju ponašanje;
- situacije okvira koriste se za predstavljanje stanja i aktivnosti.
Neuralne mreže
Ovi se algoritmi također mogu uvjetno dodati u grupu modela na temelju empirijskog pristupa znanju. Zapravo, neuronske mreže pokušavaju kopirati procese koji se događaju u ljudskom mozgu. Temelje se na teoriji da sustav umjetne inteligencije s istim strukturama iprocesi, kao u ljudskom mozgu, moći će dobiti slične rezultate u procesu donošenja odluka, evaluacije situacija i percepcije stvarnosti.
Teoretski ispravan pristup
Matematički, predikativni i logički modeli predstavljanja znanja temelje se na ovom pristupu. Ovi modeli jamče ispravne odluke jer se temelje na formalnoj logici. Prikladni su za rješavanje jednostavnih problema iz uskog predmetnog područja, često povezanih s formalnom logikom.
Logički modeli predstavljanja znanja
Ovo je jedan od najpopularnijih modela koji se temelji na teoretskom pristupu. Logički model koristi predikatsku algebru, njezin sustav aksioma i pravila zaključivanja. Najčešći logički modeli koriste termine - logičke konstante, funkcije i varijable, kao i predikate, odnosno izraze logičkih radnji.
