Файл: Лекция 5. Модели организации и представления знаний в интеллектуальных системах.doc
ВУЗ: Смоленский областной казачий институт промышленных технологий и бизнеса
Категория: Лекция
Дисциплина: Системы искусственного интеллекта
Добавлен: 29.10.2018
Просмотров: 686
Скачиваний: 10
Лекция 5. Знания и их типы. Классификация систем искусственного интеллекта.
5.1. Семантические сети
В бытовом понимании семантика означает смысл слова, действия, художественного произведения и т.п. Семантическая сеть – это граф, вершинам которого сопоставляются понятия (объекты, процессы, явления), дуги графа – это отношения между вершинами.
Возможные отношения в семантических сетях (не полный список):
Агент – это то, что (тот, кто) вызывает действие. Агент часто является подлежащим в предложении. Например, «Иванов ударил мяч».
Объект – это то, на что (на кого) направлено действие. В предложении объект часто выполняет роль прямого дополнения. Например, «Робот взял пирамиду».
Инструмент – это средство, которое используется агентом для выполнения действия. Например, «Иванов открыл дверь с помощью ключа».
Соагент – служит как подчиненный партнер главному агенту. Например, «Иванов сдал экзамен с помощью Петрова».
Пункт отправления и пункт назначения – это отправная и конечная позиция при перемещении агента или объекта. Например, «Робот переместился от одного станка к другому».
Траектория – это перемещение от пункта отправления к пункту назначения. Например, «Они прошли через дверь по ступенькам на лестницу».
Средство доставки – то в чем или на чем происходит перемещение. Например, «Иванов всегда едет домой на машине».
Местоположение – то место, где произошло (происходит, будет происходить) действие. Например, «Он работал за столом».
Потребитель – то лицо, для которого выполняется действие. Например, «Иванов собрал шпаргалки для Кати».
Сырье – это, как правило, материал из которого что-то сделано или состоит. Обычно сырье вводится предлогом из. Например, «Иванов собрал робот из интегральных схем».
Время – указывает на момент совершения действия. Например, «Он закончил работу поздно вечером».
Пример семантической сети: Поставщик осуществил поставку изделий по заказу клиента до 1 июня 2008 г. в количестве 1000 шт.
Поиск в семантической сети: Какой объект находится на желтом блоке?
Совместив запрос с сетью получим ответ – пирамида.
Классификация сетей.
По структуре:
Сети простого типа – у которых вершины не имеют собственной внутренней структуры.
Однородные сети – при одинаковых отношениях между вершинами.
Сети иерархического типа – таким сетям свойственны структуры с вершинами разного ранга, имеющими разный уровень или подчиненность от низших к высшим.
По характеру отношений, приписываемых дугам сети:
Функциональные сети. Дуги отражают тот факт, что вершина, из которой выходит дуга, играет по отношению к вершине, куда идет дуга, роль аргумента. Описания, соответствующие вершине – функции, задают процедуру нахождения результата.
Сценарии – однородные сети, в которых в качестве единственного отношения выступает отношение нестрогого порядка (например, отношение «не раньше, чем»), которое допускает одновременность. Чаще всего эти отношения определяют все возможные последовательности событий.
Семантические сети – в отличие от двух первых – неоднородны и иерархичны.
Семантические сети делятся на интенсиональные и экстенсиональные. Интенсиональная сеть содержит интенсиональные знания и описывает общую структуру модернизируемой предметной области на основе абстрактных объектов и отношений, т.е. обобщенных представителей некоторых классов объектов и отношений. Например, такие объекты как Производственный участок, груз, деталь могут являться обобщенными понятиями множества значений от которых образуется множество имен конкретных производственных участков (токарный, прессовый и т.п.), множество имен грузов (заготовка, кассета), множество классов деталей (болт, вал, гайка и т.п.).
Экстенсиональная семантическая сеть описывает экстенсиональные знания о модернизируемых объектах, являясь как бы «фотографией» его текущего состояния.
Интенсиональная сеть предложения «Робот сверлит отверстие в детали сверлом диаметром 10 мм.
Рис. Интенсиональная сеть.
Рис. Экстенсиональная сеть.
В семантических сетях используются три основных типа объектов: понятия, события, свойства.
Понятие – это сведения об абстрактных или физических объектах предметной области. Общие понятия интерпретируются как множество параметров или констант.
События – это действия, которые могут внести изменения в предметную область .Результатом события является некоторое новое состояние предметной области. Можно задать желаемое (целевое) состояние предметной области и поставить задачу отыскания в семантической сети последовательности событий, приводящей к новому состоянию.
Свойства – используются для уточнения понятий или событий. Для понятий это особенности или характеристики (цвет, размеры, качество). Для свойств - продолжительность, время, место.
Семантические отношения делят на четыре класса: лингвинистические, логические, теоретико-множественные и квантифицированные.
Лингвинистические – наиболее употребительные – падежные, к которым относятся агент и т.п. Другой тип – это характеризация глаголов и атрибутивных отношений. К характеризации глаголов относятся наклонение, время, род, число, залог. Атрибутивные отношения – цвет, форма, размер. Например: «Большие красные шары».
Логические отношения представляют собой операции алгебры логики..
Теоретико-множественные – это подмножество, супермножество, элемент множества, отношение части и целого и др. Этот класс отношений используется для построения иерархических соподчиненных структур, для представления обобщенной информации.
Квантифицированные отношения – это логические кванторы общности и существования.. Логические кванторы применяются для представления знаний декларативного типа. Например: «каждый станок требует профилактического ремонта», «Существует робот А, который может обслуживать станки группы В».
Важным понятием в семантических сетях является десигнат – уникальное внутрисистемное имя, которое ставится в соответствие некоторому объекту в предметной области, если о нем в данный момент времени нет полной информации. Например, «Станок С1 имеет накопитель». Это предложение имеет неопределенность относительно характеристик накопителя. По мере поступления информации будут уточняться емкость накопителя и другие данные.
(F1: имеет агент Станок объект D1)
(D1: имя накопитель)
(D1: габарит ______)
(D1: емкость _______)
F1 – метка факта, D1 – метка десигната.
В момент первого напоминания вводится информация, которая используется в дальнейшем. В семантических сетях информация может представляться в фреймовом виде..
При построении интеллектуальных банков данных на основе семантических сетей основным принципом их организации является разделение экстенсиональных и интенсиональных знаний, при этом экстенсиональные семантические сети являются основой базы данных, а интенсиональные сети – основой базы знаний.
Особенности представления знаний в семантических сетях состоят в следующем:
- в семантической сети могут быть представлены такие виды объектов как понятия, события, специализированные методы решения. Увеличение номенклатуры объектов снижает однородность сети и приводит к необходимости увеличения набора механизмов и методов вывода.
- многомерность семантических сетей позволяет представить в них сложные семантические отношения, связывающие отдельные понятия, понятия и события в предложении, а также предложения в текстах.
- на каждой стадии формирования решения можно четко разделить полное знание системы (полная семантическая сеть) и текущее знание – возбуждаемый участок сети, в котором производятся некоторые операции (процесс вывода, понимания и т.п.).
Известны многие варианты семантических сетей, общие характеристики которых сводятся к следующему:
- описание объектов предметной области происходит на уровне естественного языка;
- все знания, включая вновь поступающие факты, а также специализированные методы решения, накапливаются в относительно однородной структуре памяти;
- определяется ряд более или менее унифицированных семантических отношений между объектами, которым ставятся в соответствие унифицированные методы вывода;
- запросы вместе с методами вывода определяют участки знания (семантической сети), имеющие отношение к поставленной задаче, фиксируя тем самым понимание запроса и вытекающую из него цепь выводов, соответствующих решению задачи; выводы в семантических сетях отличаются значительной полнотой.
Управление выводом.
Механизм вывода использует метод генерации выводов, так называемый «метод распространяющейся активности и техники пересечений». Процесс осуществляется построением на основе введенных высказываний цепочек возможных выводов во всех направлениях до тех пор, пока в сети не обнаружится пересечение или не найден фрагмент, отражающий поставленный запрос к базе знаний. Недостаток – сложность организации процедуры вывода. Область применения семантических сетей – системы обработки естественного языка, системы технического зрения и другие.
Фреймовое представление знаний
Все типы моделей знаний перед их применением в конкретной системе необходимо заполнить информацией, уточняющей используемые общие символы и понятия. Модель без наполнения информацией до уровня соответствия единичной реальной системе называется абстрактной.
В обычном диалоге значительная часть информации не выражается собеседником определенно и ясно (умалчивается). Предполагается, что оба собеседника хорошо знают тему разговора и нет смысла лишний раз описывать очевидные детали, которые являются стандартными для данной ситуации.
Термин фрейм (frame – рамка, остов) предложен в 1975 г. Марвеллом Минским. Фрейм – это единица представления знаний, заполненная в прошлом, детали которой могут быть изменены согласно текущей ситуации, т.е. это минимальное описание, которое еще сохраняет сущность описываемого явления и такое, что дальнейшее ее сокращение приводит к потере сущности. Получается, что фрейм – это абстрактный образ, объект или ситуация.
Фрейм отражает основные свойства объекта или явления. Информация в фреймах записывается в виде списка свойств, называемых во фрейме слотами (slot – паз, щель), таким образом, слот является основной структурной единицей фрейма.
Пример. Слова «комната» порождает у слушателя образ комнаты «жилое помещение» с четырьмя стенами, окнами и дверью, площадью 12-30 м2. Из этого описания ничего нельзя убрать (убрав окна, получаем чулан), но в нем есть «дырки» или «слоты» - это незаполненные значения некоторых атрибутов. Например, количество окон, высота потолка и т.п. В теории фреймов такой образ называется фреймом комнаты.
Слот представляет собой пару: имя слота и его значение. В качестве значения слота могут выступать константы (факты), выражения с переменными, ссылки на другие слоты и т.п.
Слот может иметь структуру, элементы которой сами являются слотами. Фрейм состоит из конечного значения слотов. Слотам фреймов могут быть приписаны по умолчанию некоторые стандартные значения. Значения, присвоенные по умолчанию, могут быть заменены значениями, подходящими для обрабатываемой ситуации.
Различают фреймы-образцы или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы-экземпляры, которые создаются для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих данных. Фрейм-прототип – это интенсиональное описание некоторого множества фреймов-примеров.
Пример фрейма-прототипа: ДАТА
(ДАТА) (месяц)(имя)(день)(целые числа){1,2…31}(год)(функция) (день недели)(перечень {понед.,….,воскр.} (функция)
В слоте (месяц) на месте значения записано ИМЯ, т.е. значением слота может быть любое буквенное выражение. Значение слота ДЕНЬ являются целые числа, причем перечень их приводится в слоте.
В качестве функции могут быть использованы любые функции языка LISP. Так, в слоте ГОД с использованием языка LISP могут быть организованы следующие процедуры. Если во входном предложении указан ГОД, то он вносится в поле значения фрейма-примера; если год не указан, то активизируется процедура, которая заполняет значение текущим годом. Такого рода функция называется «по умолчанию».