Wprowadzenie, podstawowe pojęcia i definicje. Politechnika Gdańska. Wydział Elektrotechniki i Automatyki

Transkrypt

1 Wprowadzenie, podstawowe pojęcia i definicje Politechnika Gdańska Wydział Elektrotechniki i Automatyki Kierunek: Automatyka i Robotyka Specjalność: Systemy Sterowania i Wspomagania Decyzji Studia stacjonarne II stopnia: rok I, semestr II Opracowanie: dr inż. Tomasz Rutkowski

2 Plan wykładu: Wprowadzenie Zadania dziedzin związanych z wiedzą Definicje wiedzy, reprezentacja wiedzy Inżynieria, inteligencja naturalna, sztuczna inteligencja 2

3 Wprowadzenie 3

4 Powiązane zagadnienia: Tworzenie Wiedzy (ang. Knowledge Creation) Odkrywanie Wiedzy (ang. Knowledge Discovery) Zarządzanie Wiedzą (ang. Knowledge Management) Inżynieria Wiedzy (ang. Knowledge Engineering) Eksploracja Danych (ang. Data Mining) Systemy Ekspertowe (ang. Expert Systems) Systemy z Bazą Wiedzy (ang. Knowledge-Based Systems) Systemy Inteligentne (ang. Intelligent Systems) Sztuczna Inteligencja (ang. Artificial Intelligence) Inteligencja Obliczeniowa (ang. Computational Inteligence) 4

5 Wiedza prawdziwa wiedza to znajomość przyczyn (Socrates) wiedza jest potęgą (F.Bacon) tyle mamy władzy ile wiedzy (F.Bacon) knowledge is power (motto Biblioteka Kongresu USA) biedny jest tylko ten, kto nie ma wiedzy (Tora) sama wiedza niewystarczy, trzeba jeszcze umieć ją stosować (Goethe) 5

6 Wiedza Społeczeństwo wiedzy Gospodarka oparta o wiedzę Budowanie na wiedzy Społeczeństwo informacyjne Wiedza zastępuje pracę i kapitał jako podstawowe źródło dobrobytu społecznego 6

7 Wiedza Czym jest wiedza? najczęściej oznacza zbiór wiadomości z określonej dziedziny oznacza wszelkie zobiektywizowane i utrwalone formy kultury umysłowej i świadomości społecznej powstałe w wyniku kumulowania doświadczeń i uczenia się jest symbolicznym opisem otaczającego nas świata rzeczywistego charakteryzującym aksjomatyczne i empiryczne relacje zawierające procedury 7

8 Wiedza Wiedza aksjomatyczna w logice euklidesowej to fakty, zadania które uznaje się za prawdziwe i których się nie dowodzi w matematyce współczesnej aksjomaty to zdania wyodrębnione spośród wszystkich twierdzeń danej teorii, które są wybrane tak, aby wynikały z nich wszystkie pozostałe twierdzenia danej teorii Wiedza empiryczna najczęściej spotykana forma wiedzy to asocjacja empiryczna asocjacja empiryczna opiera się na wielu skojarzeniach dotyczących przyczyn i skutków obserwowanych danych i faktów wiedza empiryczna to wiedza, jaką posiadają różni specjaliści czy eksperci (np. lekarze, geolodzy) 8

9 Wiedza Epoka: Cecha: Zasoby: agrarna industrialna informatyczna pozyskiwanie przetwarzanie przetwarzanie produktów produktów informacji ziemia przemysł wiedza Narzędzia: proste maszyny komputery Dystrybucja: - transport telekomunikacja Źródło: Traczyk W. Inżynieria Wiedzy 9

10 Wiedza Skoro wiedza się rozrasta oraz komplikuje to szczególnej wagi nabierają czynności z nią związane: Generowanie Opisywanie Zapamiętywanie Przetwarzanie Wyszukiwanie Wykorzystywanie O definicjach wiedzy i rodzajach wiedzy w dalszej części wykładu 10

11 Zadania dziedzin związanych z wiedzą 11

12 Zadania dziedzin związanych z wiedzą TWORZENIE WIEDZY EKSPERT ZARZĄDZANIE WIEDZĄ W I E D Z A ODKRYWANIE WIEDZY UŻYTKOWNIK INŻYNIERIA WIEDZY D A N E Źródło: Traczyk W. Inżynieria Wiedzy 12

14 Tworzenie wiedzy (ang. Knowledge Creation) Wiedza jest tworzona przez ludzi obdarzonych szczególnymi zdolnościami eksperci Badanie warunków sprzyjających twórczości Analiza cyklicznych procesów tworzenia wiedzy 14

16 Odkrywanie wiedzy (ang. Knowledge Discovery) Liczba gromadzonych danych rośnie a razem z nimi rośnie zawarta w nich wiedza, którą trudno zauważyć człowiekowi dotyczy uogólnień Regularności świadczące o powtarzaniu pewnych cech lub zjawisk czyli ogólna wiedza o badanym środowisku Etapy odkrywania wiedzy: Wstępne przetwarzanie danych (np. czyszczenie danych, usuwanie nadwymiarowości) Eksploracja danych (ang. Data Mining) Przetwarzanie końcowe (interpretacja, ocena, analiza i wizualizacja otrzymanych wyników) 16

17 Eksploracja danych (ang. Data Mining) Poszukiwanie takich prawidłowości (wzorców), które będzie można wykorzystać przy analizie innych danych Typowe postaci owych prawidłowości (wzorców) to: Reguły decyzyjne i asocjacyjne Drzewa decyzyjne Sekwencje oraz zależności funkcyjne Można je wykorzystać do: Klasyfikacji Grupowania Regresja (określenie pewnej funkcji opisującej dane zjawisko) Kojarzenia 17

19 Zarządzanie wiedzą (ang. Knowledge Management) Zarządzanie wiedzą to proces umożliwiający: tworzenie, zdobywanie, analizowanie, porządkowanie, ocenianie, magazynowanie, wyszukiwanie, upowszechnianie i wykorzystywanie wiedzy (o różnym charakterze) w celu podejmowania szybszych, mądrzejszych i lepszych decyzji, służących do realizacji celów przedsiębiorstwa i osiągania przewagi konkurencyjnej Podstawowe cele zarządzania wiedzą to: innowacyjność, kompetentność, skuteczność, wrażliwość/reaktywność Koncepcja 5 W: what?, how?, where?, when?, why?, who? 19

21 Inżynieria wiedzy (ang. Knowledge Enginering) pojęcie ogólne Definicja: Inżynieria wiedzy to dział informatyki obejmujący metody i systemy służące, do wspomaganego komputerowo, uzyskiwania użytecznych informacji na podstawie dostępnej wiedzy i konkretnych danych - informatyka - sztuczna inteligencja - systemy ekspertowe 21

22 Główne problemy inżynierii wiedzy Poszukiwanie takiego sposobu reprezentacji wiedzy, który ułatwi jej zapamiętanie i przetworzenie (w komputerze), dobrze odpowiada rozwiązywanym zadaniom i zachowuje czytelność Automatyzacja pozyskiwania wiedzy z dostępnej wiedzy i danych (automatyczne wnioskowanie) z uwzględnieniem różnorodnej formy wiedzy i stawianego zadania Ontologie opisujące strukturę złożonych dziedzin, co ułatwia ich analizę i wykorzystanie 22

23 Inżynieria wiedzy (ang. Knowledge Enginering) uszczegółowienie Wcześniejsze spojrzenie na inżynierię wiedzy obejmowało: Kreowanie Wiedzy Pozyskiwanie Wiedzy Zarządzanie Wiedzą oraz wykorzystanie wiedzy Z czasem pierwsze trzy pojęcia wyodrębniły się jako odrębne i samodzielne dziedziny Można zatem powiedzieć, że inżynierii wiedzy przyporządkowuje się funkcję wykorzystywania wiedzy 23

24 Inżynieria wiedzy (ang. Knowledge Enginering) uszczegółowienie Definicja: Inżynieria wiedzy wypracowuje użyteczne informacje na podstawie dostępnej wiedzy i konkretnych danych Taka definicja jest bardzo pojemna, obejmuje między innymi wspomaganie decyzji i systemy automatycznego sterowania: Wiedza + Dane = Wnioski 24

25 Inżynieria wiedzy (ang. Knowledge Enginering) uszczegółowienie Definicje: Inżynieria wiedzy to dział sztucznej inteligencjiobejmujący metody i systemy służące do uzyskania użytecznych informacji na podstawie dostępnej wiedzy i konkretnych danych Inżynieria wiedzy zajmuje się opisywaniem (reprezentacją) wiedzy i systemami, wykorzystującymi wiedzędo automatycznego wnioskowania, dla potrzeb: wspomagania decyzji, diagnostyki, klasyfikacji, zarządzania, planowania, konfigurowania itp.. Inżynieria wiedzy jest praktyczną realizacją idei sztucznej inteligencji w zastosowaniach inżynierskich 25

26 Inżynieria wiedzy (ang. Knowledge Enginering) uszczegółowienie Inżynieria wiedzy zajmuje się opisywaniem wiedzy oraz systemami wykorzystującymi wiedzę, miedzy innymi do: automatycznego wnioskowania wspomagania decyzji sterowania diagnostyki zarządzania Planowania klasyfikacji 26

27 Inżynieria, inteligencja naturalna, sztuczna inteligencja 27

28 Filozoficzne korzenie Inżynierii Wiedzy Wiedza i inteligencja są pojęciami znacznie wykraczającymi poza wszelkie inżynierie Inżynieria to działalność polegająca na projektowaniu, konstrukcji, modyfikacji i utrzymaniu efektywnych kosztowo rozwiązań dla praktycznych problemów, z wykorzystaniem wiedzy naukowej oraz technicznej Korzenie inżynierii wiedzy można odnaleźć w następujących nurtach filozofii: Epistemologia Ontologia Logika Które dla potrzeb informatyki zostały przystosowane do działań praktycznych 28

29 Filozoficzne korzenie Inżynierii Wiedzy Epistemologia: zajmuje się teorią poznania, bada skąd pochodzi, na ile jest wiarygodna i jakie ma ograniczenia nasza wiedza Ontologia: studiuje naturę bytu, istnienia i rzeczywistości, przedmiotu i jego własności Logika: analizuje zasady logicznego myślenia 29

30 Naturalna inteligencja (def. klasyczna) Przykłady klasycznych definicji inteligencji dla systemów naturalnych (ludzi): Inteligencjaoznacza umiejętność rozumienia oraz uczenia się nowych rzeczy Inteligencjato zdolność do aktywnego przetwarzania informacji, przekształcania ich z jednej formy w inną poprzez operacje logiczne Inteligencjato zdolność do przetwarzania informacji na poziomie abstrakcyjnych idei 30

31 Naturalna inteligencja (def. klasyczna) Inteligencjato zdolność do twórczego, a nie tylko mechanicznego przetwarzania informacji, czyli tworzenia zupełnie nowych pojęć i ich nieoczekiwanych połączeń Inteligencja to zdolność do myślenia i rozumienia w przeciwieństwie do wykonywania czynności instynktownie lub automatycznie Inteligencja jest zdolnością do poprawnego i sprawnego rozwiązywania zadań intelektualnych, które zazwyczaj uchodzą za trudne 31

32 Naturalna inteligencja (def. współczesna) Przykłady współczesnych definicji inteligencji dla systemów naturalnych (ludzi): Inteligencjato bardzo ogólna zdolność umysłowa, która obejmuje m.in. umiejętność rozumowania (myślenia), planowania, rozwiązywania problemów, myślenia abstrakcyjnego, rozumienia złożonych kwestii, szybkiego uczenia się oraz uczenia się na podstawie osobistego doświadczenia Gottfredson, Linda J. (1997), "Mainstream Science on Intelligence (editorial)", Intelligence 24 Inteligencja to zespół zdolności umysłowych umożliwiających sprawne korzystanie z nabytej wiedzyoraz skuteczne zachowanie się wobec nowych zadań i sytuacji 32

33 Naturalna inteligencja (def. współczesna) Wedle innej teorii można wyróżnić następujące czynniki równorzędne inteligencji: lingwistyczny matematyczny i logiczny wizualny i przestrzenny muzyczny interpersonalny emocjonalny kinestetyczny przyrodniczy Gardner, H.(1993). Frames of Mind. Theory of Multiple Intelligneces. Basic Books 33

34 Sztuczna inteligencja Sztuczna inteligencja Czy maszyny/komputery mogą być inteligentne? Czy maszyny/komputery mogą zachowywać się inteligentnie? Czy należy oczekiwać, że inteligentna maszyna będzie w stanie wykonać każde zadanie, czy tylko jedno, czy też pewną grupę czynności? Jak ocenić czy mamy do czynienia z inteligentną maszyną? 34

35 Sztuczna inteligencja - definicje Sztuczna inteligencja to technologia myślenia komputerów/maszyn/programów Sztuczna inteligencja to nauka mająca za zadanie nauczyć maszyny/komputery/programy zachowania podobnego do ludzkiego Sztuczna inteligencja to dziedzina badań nad wyjaśnieniem i naśladowaniem inteligentnego zachowania w kategoriach procesów obliczeniowych 35

36 Sztuczna inteligencja - definicje Sztuczna inteligencja to dziedzina nauki zajmująca się rozwiązywaniem zagadnień efektywnie niealgorytmizowalnych w oparciu o modelowanie wiedzy Sztuczna inteligencja to zastosowanie programów do sprawnego rozwiązywania problemów, które według powszechnej opinii wymagają inteligencji, jeśli są wykonywane przez człowieka 36

37 Mocna i Słaba sztuczna inteligencja Na przestrzeni lat filozofowie sformułowali następujące rozróżnienie sztucznej inteligencji: słaba sztuczna inteligencja mocna sztuczna inteligencja 37

38 Mocna i Słaba sztuczna inteligencja Słaba sztuczna inteligencja: rozwiązywanie trudnych zadań w sposób umożliwiający praktyczne zastosowania trudne zadania rozwiązują za pomocą odpowiednich inteligentnych techniki obliczeniowych komputer umożliwia formułować i sprawdzać hipotezy dotyczące funkcjonowania ludzkiego mózgu Program = Symulacja, ale nie Prawdziwe Myślenie Ta wersja AI nie ma wielu oponentów gdyż jest wiele dowodów na jej oczywistą przydatność. Ponadto możliwa jest komputerowa symulacja inteligentnego działania niebiologicznymimetodami. 38

39 Mocna i Słaba sztuczna inteligencja Mocna sztuczna inteligencja: zdolność do myślenia w sposób w pewnym stopniu dający się porównywać z myśleniem ludzkim konstrukcja systemu myślącego komputer odpowiednio zaprogramowany jest w istotny sposób równoważny mózgowi i może mieć stany poznawcze (co powoduje spory filozoficzne) Symulacja inteligencji to nie prawdziwa inteligencja, umysł nie jest programem a mózg nie jest komputerem 39

40 Kryteria oceny sztucznej inteligencji Symulacja procesów naturalnych (behawioralny test na inteligencję) Test Turinga: gra w ustalenie tożsamości na podstawie protokołów tekstowych (czy człowiek?, czy komputer?) Inteligentne czynności Wykorzystywanie heurystyk, reguł umożliwiających ograniczenie przestrzeni rozwiązań Wnioskowanie czyli proces przetwarzania wiedzy, w wyniku którego na podstawie pewnego zbioru znanych stwierdzeń wyprowadza się nowe stwierdzenia Uczenie się, czyli wykorzystanie wyników swoich wcześniejszych działań Racjonalne sprawstwo Zdolność systemu do inicjowania działań, które są sensowne w określonym środowisku (dostosowane do wymagań bieżącej sytuacji), a następnie do skutecznego kierowania tymi działaniami 40

41 Sztuczna inteligencja Sztuczna inteligencja zaliczana jest do nauk kognitywnych, chociaż nie wszystkie jej metody mają coś wspólnego z umysłem Sztuczną inteligencję uznaje się jako część informatyki Nauki kognitywne, kognitywistyka: dziedzina nauki zajmująca się obserwacją i analizą działania zmysłów, mózgu i umysłu, w szczególności ich modelowaniem nauką multidiscyplinarnąi interdyscyplinarną, znajduje się na pograniczu wielu dziedzin: psychologii poznawczej, neurobiologii, filozofii umysłu, sztucznej inteligencji, lingwistyki, logiki oraz fizyki 41

42 Sztuczna inteligencja a inteligencja obliczeniowa Inteligencja obliczeniowa ma na celu rozwiązywanie zagadnień efektywnie niealgorytmizowalnych przy pomocy obliczeń Sztuczna inteligencja jest częścią inteligencji obliczeniowej, korzystającą z modelowania wiedzy, inne obszary inteligencji obliczeniowej nie korzystają z metod symbolicznej reprezentacji wiedzy O reprezentacji wiedzy w postaci symbolicznej i niesymbolicznej w dalszej części wykładu 42

43 Sztuczna inteligencja a inteligencja obliczeniowa Soft Computing Logika rozmyta Algorytmy ewolucyjne Sieci neuronowe Wizualizacja Data mining Inteligencja Obliczeniowa (metody numeryczne) Dane + Wiedza Sztuczna Inteligencja (metody symboliczne) Uczenie maszynowe Metody statystyczne Systemy ekspertowe Optymalizacja badania operacyjne Rachunek prawdopodobieństwa Rozpoznawanie Wzorców

44 Definicje wiedzy, reprezentacja wiedzy 44

45 Definicja Wiedzy Wiedzato zasób wiadomości z określonej dziedziny, wszelkie zobiektywizowane i utrwalone formy kultury umysłowej i świadomości społecznej powstałe w wyniku kumulowania doświadczeń i uczenia się Wiedzajest symbolicznym opisem otaczającego nas świata rzeczywistego charakteryzującym aksjomatyczne i empiryczne relacje, zawierającym procedury, które manipulują tymi relacjami 45

46 Definicja Wiedzy Wiedza to teoretyczne i/lub praktyczne zrozumienie tematu z rozważanej dziedziny Wiedzajest tym, co umożliwia podejmowanie uzasadnionych, racjonalnych decyzji Wiedzato służące określonemu celowi informacje i relacje między nimi 46

47 Reprezentacja Wiedzy dane, informacje, wiedza, mądrość Dane: to proste fakty Informacje: to dane z odpowiednim komentarzem Wiedza: sugeruje akcje, jest rodzajem porady Mądrość: właściwe wykorzystanie wiedzy 47

48 Definicja Wiedzy Źródło: Traczyk W. Inżynieria Wiedzy 48

49 Reprezentacja Wiedzy Reprezentacja wiedzy to pomocniczy i ważny proces przystosowujący postać wiedzy z otaczającego świata dla potrzeb automatycznego wnioskowania Ś W I A T obserwacje WIEDZA REPREZENTACJA decyzje, działania FAKTY, SĄDY WNIOSKOWANIE WNIOSKI Źródło: Traczyk W. Inżynieria Wiedzy 49

50 Reprezentacja Wiedzy wnioskowanie, fakty, sądy, wnioski Wnioskowanie: (rozumowanie) to proces myślowy lub komputerowy w którym na podstawie faktów i sądów uznanych za prawdziwe (lub częściowo prawdziwe) dochodzi się do nowych wniosków Fakty: to zmysłowe opisy rzeczywistości (stanów, zachowań, wymagań, związków między faktami w postaci relacji, itp.) Sądy: to rozumowe opisy abstrakcyjnych pojęć i idei Wnioski: to wyniki wnioskowania 50

51 Reprezentacja Wiedzy wiedza a informacja Wiedza to informacje i relacje między nimi: W INF INF Wiedza to sposób przetwarzania (odwzorowania) informacji: W :INF INF Wiedza medyczna : Objawy Diagnoza Wiedza medyczna : Diagnoza Kuracja 3 jest liczbą nieparzystą - fakt Jeśli x jest liczbą nieparzystą to x + 1 jest liczbą parzystą - wiedza 51

52 Reprezentacja Wiedzy wiedza a informacja <opis1 ZWIĄZEK opis2> <warunki ZALEŻNOŚĆ konkluzja> <informacja1 RELACJA informacja2> Wiedza to służące określonemu celowi informacje i relacje między nimi 52

53 Reprezentacja Wiedzy Informacja tak różni się od wiedzy, jak stos cegieł od porządnie zbudowanego domu 53

54 Reprezentacja Wiedzy wiedza a informacja Informacja to wszystko to co osłabia niepewność (C. Shannon) Wiedza jest zatem rodzajem złożonej (wielopoziomowej) informacji, a dane to podstawowe elementarne informacje Piramidę z jednego z poprzednich slajdów zastępuje struktura: informacje wiedza informacje dane Źródło: Traczyk W. Inżynieria Wiedzy 54

55 Reprezentacja Wiedzy symboliczna, niesymboliczna Symboliczna (składa się z faktów, relacji i procedur) proceduralna: polega na określeniu zbioru procedur, działanie których reprezentuje wiedza o dziedzinie wiedza proceduralna mówi jak rozwiązać problem deklaratywna: polega na określeniu zbioru specyficznych dla rozpatrywanej dziedziny faktów, stwierdzeń i reguł wiedza deklaratywna mówi czym rozwiązać problem strukturalna: zbiór pojęć, obiektów lub kategorii oraz relacji między nimi Niesymboliczna techniki inteligencji obliczeniowej: sieci neuronowe, zbiory rozmyte, algorytmy genetyczne i ewolucyjne, uczenie maszynowe, 55

56 Reprezentacja Wiedzy symboliczna Proceduralna: duża efektywność reprezentowania procesów, np. w postaci modeli matematycznych (równania algebraiczne, różniczkowe itp.) zawiera procedurę postępowania, zestaw czynności prowadzących do rozwiązania, np.: procedura rozbrojenia bomby wiedza nie jest oddzielona od sposobu jej wykorzystania Deklaratywna: łatwa w opisie formalnym oddzielona od sposobu jej wykorzystania jedynie zbiór faktów i relacji między nimi, np. typowanie podejrzanych o dokonanie przestępstwa 56

57 Reprezentacja Wiedzy niesymboliczna Sztuczne sieci neuronowe: symulują właściwości reprezentacji wiedzy i jej przetwarzania, podobnie jak komórki organizmów żywych wiedza zgromadzona jest w sposobie polaczenia pomiędzy neuronami oraz w wartościach wag, które reprezentują siłę tych połączeń Algorytmy genetyczne: przekazywanie wiedzy o całym gatunku następnym generacjom wiedza zapisana jest w poszczególnych genach w kolejnych populacjach następuje poprawa cech całej populacji 57

58 Reprezentacja Wiedzy klasyfikacja wiedzy Wiedzę w zależności od potrzeb można klasyfikować na wiele sposobów, wiedza może być: dziedzinowa ukryta, jawna indywidualna, grupowa idealna heurystyczna statyczna, dynamiczna ilościowa, jakościowa głęboka, powierzchniowa twarda (hard), miekka (soft) 58

59 Reprezentacja Wiedzy - metody Do najczęściej stosowanych metod reprezentowania wiedzy, organizowania bazy wiedzy, zalicza się: metody bazujące na zastosowaniu logiki: logika konwencjonalna: rachunek zdań, rachunek predykatów, metoda rezolucji, itp. logika niekonwencjonalna (rozmyta, wielowartościowa), metody wykorzystujące zapis stwierdzeń metody wykorzystujące systemy regułowe metody wykorzystujące sieci semantyczne metody bazujące na ramach metody wykorzystujące modele obliczeniowe oraz metody inteligencji obliczeniowej: sztuczne sieci neuronowe algorytmy genetyczne 59

60 Reprezentacja Wiedzy - metody Do najczęściej stosowanych metod reprezentowania wiedzy, organizowania bazy wiedzy, zalicza się: metody bazujące na zastosowaniu logiki: logika konwencjonalna: rachunek zdań, rachunek predykatów, metoda rezolucji, itp. logika niekonwencjonalna (rozmyta, wielowartościowa), metody wykorzystujące zapis stwierdzeń metody wykorzystujące systemy regułowe metody wykorzystujące sieci semantyczne metody bazujące na ramach metody wykorzystujące modele obliczeniowe oraz metody inteligencji obliczeniowej sztuczne sieci neuronowe algorytmy genetyczne Więcej informacji na kolejnych wykładach 60

61 Reprezentacja Wiedzy sieci semantyczne Twórca idei sieci semantycznej Quillin, wyszedł z założenia że pamięć ludzką najlepiej opisuje model asocjacyjny jedne terminy są wyjaśniane przez inne terminy Sieć semantyczna jest siecią stwierdzeń przedstawianą w postaci grafu skierowanego Węzłami grafu są stwierdzenia a gałęziami relacje Węzłom oraz gałęziom mogą być przypisane wagi określające stopnie przekonania o słuszności tych stwierdzeń Wnioskowanie na bazie sieci semantycznej odpowiada poruszaniu się po grafie, i na tej podstawie wyprowadza się różne konkluzje 61

62 Reprezentacja Wiedzy sieci semantyczne M ogon Klara J papuga M M M skrzydła pióra kolor I klatka M dziób J zakrzywiony I laboratorium J badana Źródło: Mulawka J. Systemy Ekspertowe J jest M ma I jest 62

63 Reprezentacja Wiedzy ramy Idea ram opracowanych Minsky ego, który pierwotnie wykorzystywał je do reprezentowania wiedzy do rozpoznawania obrazów Idea ram została oparta o analizę sposobu zachowania człowieka znajdującego się w nowej dla niego sytuacji i w nowym otoczeniu, ale mającego o tej dziedzinie już pewne wcześniejsze wyobrażenia Człowiek wydobywa wówczas pamięci określoną strukturę, czyli ramę, i konfiguruje tę sytuację z wiedzą zawartą w ramie W przypadku gdy człowiek zetknie się z całkowicie nowym obiektem, wówczas jego pierwszą reakcją będzie próba zapamiętania go i wprowadzenia jego nazwy, co jest równoznaczne z wykreowaniem nowej ramy 63

64 Reprezentacja Wiedzy ramy Ramy umożliwiają deklaratywną i proceduralną reprezentację wiedzy Ramy stwarzają możliwość organizacji bazy wiedzy w taki sposób, że reguły będące reprezentacją wiedzy danej dziedziny są wyraźnie oddzielone od reguł niezbędnych do poprawnego działania systemu ekspertowego Ramy stwarzają możliwość grupowania informacji dotyczących wybranego fragmentu wiedzy w postaci jednej ramy, co upraszcza późniejszą weryfikację 64

65 Reprezentacja Wiedzy ramy Ram jest strukturą opisującą dany obiekt i składa się z tzw. klatek (slotów) Każda klatka reprezentuje pewną właściwość albo cechę obiektu opisanego przez ramę Ramy są podobne do reprezentacji wiedzy za pomocą stwierdzeń: (<obiekt><atrybut><wartość>) Źródło: Mulawka J. Systemy Ekspertowe 65

66 Reprezentacja Wiedzy ramy Struktura hierarchiczna ramy rama: profesor rama: pracownik UW rama: pracownik PG rama: pracownik WEiA rama: Kowalski Źródło: Mulawka J. Systemy Ekspertowe 66

67 Reprezentacja Wiedzy ramy Ramy w swojej podstawowej strukturze nie zawierają specjalnych mechanizmów związanych ze sterowaniem wnioskowaniem Niemniej jednak dzięki hierarchii (dziedziczenie) oraz powiązaniom i procedurom zawartym w klatkach ramy spełniają zasady opisu proceduralnego, co daje możliwość wykorzystania ram w procesie wnioskowania 67

68 Bibliografia [1] W. Traczyk: Inżynieria Wiedzy, EXIT 2010 [2] J. Mulawka: Systemy ekspertowe, WNT 1996 [3] J.Chromiec, E.Strzemieczna: Sztuczna inteligencja, metody konstrukcji i analizy systemów eksperckich, Akademicka Oficyna Wydawnicza PLJ

69 Zakończenie ;) Dziękuję za uwagę!!! 69