Способи задання семантичних мереж

Вербально-дедуктивне визначення знань

Знаннями Інтелектуальної (І) системи називається трійка <F, R, P>,

де F - сукупність явних фактів, R - сукупність правил виведення,P - сукупність процедур, що визначають використання правил виведення. База знань – сукупність знань системи

База знань містить екстенсіональну (сукупність фактів) та інтенсіональну частину (сукупність правил виведення). Наприклад:

Явні факти

F1. Заєць їсть траву

F2. Вовк їсть м’ясо

F3. Заєць є м’ясом

Правила виведення

R1. Якщо А їсть м’ясо, то А є хижаком

R2. Якщо А їсть В, то В є жертвою

З такої БЗ отримується наслідок, що заєць є жертвою.

7.1.2. Експертні системи

Основою експертної системи (ЕС) може бути база знань (БЗ).

ЕС – інтелектуальні програмні засоби, здатні у ході діалогу з людиною одержувати, накопичувати та коригувати знання у певній предметній області, виводити нові знання, розв’язувати практичні задачі. ЕС акумулюють знання експертів – провідних спеціалістів у даній галузі. Призначення ЕС – консультації для фахівців низької і середньої кваліфікації (медична і технічна діагностика, економічний аналіз).

Створюють ЕС фахівці 2 категорій

1) Експерт

2) Інженер знань – формалізує знання експерта для вводу їх у БЗ.

Перехід БД – БЗ. Дедуктивні БД (мова Дейталог).

Напр. Факт: студент прослухав курс СКБД;

Правило: Якщо студент прослухав курс СКБД, то й прослухав курс „Системи візуальної розробки програм”.

7.1.3. Зв’язки між інформаційними одиницями

Відомості про об’єкти – інформаційні одиниці. Опис, що утворює інформаційну одиницю – абстракція реальної сутності. Зв’язки – часові, просторові відношення (знизу, зліва), причинно-наслідкові відношення. Системи на таких відношеннях – псевдофізичні логіки (просторова, часова логіки) можуть робити висновки.

Основні зв’язки між інформаційними одиницями – узагальнення і агрегація.

Проблема винятків:

Напр. Всі птахи літають

Пінгвіни – птахи

Пінгвіни не літають

У випадку винятків логіка БЗ стає немонотонною – додавання нового твердження змінює висновок. При виникненні суперечностей успадковується властивість від найближчого попередника в ієрархії класів. / Класи – вказівними (загально), елементи – значення (конкретно) /

7.1.4. Властивості знань

Знання відрізняються від даних за такими ознаками:

1) внутрішня інтерпретованість – кожна інформаційна одиниця повинна мати унікальне ім’я.

2) структурованість – частина / ціле.

3) зв’язність: можна додавати, віднімати, змінювати зв’язки (причинно-наслідкові, просторові)

4) семантична метрика – близькість за змістом

5) активність – виконання програм повинно визначатись станом БЗ.

Модель знань – це фіксована система формалізмів (понять і правил), згідно яких інтелектуальна система сприймає знання та здійснює операції над ними.

Моделі знань, що ґрунтуються на вербально-дедуктивній парадигмі, мають 4 класи:

1) семантичні мережі 2) фрейми

3) логічні моделі 4) продуційні моделі

Неоднорідності знань. Області і рівні знань

В БЗ можна виділити відносно незалежні фрагменти (області):

1) зміни в одній області приводять до малих змін у іншій

2) задача може бути розбита на під задачі

В ЕС виділяються такі області знань

1) предметна область знань, знання про систему

2) область мови діалогу

3) область системи, знання про власні можливості

4) область користувача (доступ, рівень)

5) обл. діалогу (мета)

7.1.5. База знань як поєднання простіших одиниць

БЗ – сукупність простих тверджень (речень природної мови), тобто концептуальних одиниць (факти + правила виведення).

Факт може описуватись предикатом, тобто логічною функцією, що залежить від тієї чи іншої кількості змінних і може приймати одне з 2 можливих значень: істинно / хибно.

Твердження Предикат „Плюс”

7 + 5 = 12 Плюс(7, 5, 12) = істинно

4 + 1 = 9 Плюс(4, 1, 9) = хибно

7.1.6. Бінарні предикати і тріада „об’єкт – атрибут – значення”

Складну концептуальну одиницю можна представити у вигляді бінарних предикатів (що залежать від двох змінних)

Напр. „Студент Петренко отримав 5 на іспиті зі штучного інтелекту”.

Предикати:

Є (Петренко, Студент)

Є (Ісп_ШІ, Іспит)

Ісп_ШІ(Петренко, 5)

Тріади: Яблуко Є Фрукт. Стіна – колір – червоний (об’єкт – властивість - значення)

7.2. Семантичні мережі

7.2.1. Визначення та класифікація семантичних мереж

Семантичні мережі (СМ) – спосіб графічного подання знань, з наголосом на зв’язках між різними інформаційними одиницями. Семантичну мережу можна уявити у вигляді графу, вершини якого визначають об’єкти предметної області, а дуги відповідають зв’язкам між ними.

Формально сем. мережа визначається як набір < І, С₁, С₂, … С_n, Г >

де І – множина інформаційних одиниць, С₁, С₂, .. С_n – типи зв’язків між інформаційними одиницями, Г – відображення, що задає зв’язки між ін форм. одиницями.

Історично першою моделлю сем. мережі була модель Квілліана.

Прикл. Твердження „Студент Петренко отримав 5 на іспиті зі штучного інтелекту” можна зобразити такою сем. мережею

Рис.1. Семантична мережа

Розрізняють класифікуючи, функціональні мережі та сценарії.

1) класифікуючі СМ задають відношення ієрархії між інформаційними одиницями.

2) функціональні СМ характеризуються функціональними відношеннями, що задають обчислення одних інф. одиниць через інші.

3) у сценаріях використовується відношення „причина – наслідок”

7.2.2. Семантичні мережі у пам’яті людини

Є ряд свідчень, що знання в людській пам’яті зберігаються у вигляді структур, що нагадують сем. мережі (школа Жана Піаже). Приклад. Дівчинці (3,5 років) показали квадрат, після чого вона намалювала дві фігури:

а) б)

Рис. 2. Квадрат як семантична мережа

На фігурі б) вона намалювала „жорсткі речі” (кути), „боковинки” (горизонтальні сторони) й „речі, які йдуть угору” (вертикальні сторони). Цікаво, що сем. мережа квадрату подібна до рис.2б.

7.2.3. Трирівнева архітектура семантичних мереж

Повній БЗ відповідає семантична мережа, концептуальній одиниці – концептуальний граф.

Рис. 3. Архітектура сематичних мереж

7.2.4. Асиміляція нових знань на оcнові семантичних мереж

Для сприйняття системою нової інформації потрібно приєднати концептуальний граф нового твердження до сем. мережі. Асиміляція знань – переклад знань на внутрішню мову системи:

1) Повна – нова інформація сприймається як істинна;

2) Модальна – інформація додається з примітками (джерело, умови)

Прикл. Інформація: „Байт містить 8 біт”.

Після асиміляції: „В довіднику 1 вказано, що Байт містить 8 біт”

Сприйняття нових знань можна розбити на 2 етапи:

1) формування внутрішнього опису нової інформації у вигляді концептуальних графів.

2) під’єднання сформованих концептуальних графів (фрагментів) до існуючої сем. мережі.

Способи задання семантичних мереж

Наведеному графу відповідає набір бінарних фактів (о – а – з)

Пр. Петренко – Є – Студент

Петренко – Здав – ШІ

Петренко – Оцінка – 5

ШІ – Є – Іспит

Найбільший недолік – складність зв’язків „один – до – багатьох”, „багато – до - багатьох”.

/ Якщо здав ще СКБД, то до якого предмету відноситься оцінка? – Можливо групувати вузли (по предметам), можна поділити граф на підграфи (по предметам) /

7.2.6. Логічне виведення на сем. мережах

При суперечностях успадковуються властивості найближчого попередника. Перевизначення.

Фрейми

7.3.1. Фрейми та слоти: базові поняття

В 1975 році М.Мінський запропонував гіпотезу, що знання людини групуються у модулі (фрейми). Фрейм – це структура даних, призначена для опису типових ситуацій і типових задач, мінімально можливий опис основних характеристик об’єкта. Фрейм певного поняття може утворюватися з всіх бінарних фактів, пов’язаних з даним поняттям.

Ім’я_Фрейму ( (Атрибут_1, Значення_1), .. (Атрибут_і, Значення_і) )

Структури даних, що описують окремі атрибути Фрейму – слоти.

Пр.: Фрейм – компонент Caption, Слот – властивість Font (.Color, .Width).

7.3.2. Конкретизація, ієрархія та наслідування фреймів

Фрейм описує групу (клас) однотипних об’єктів з однаковими характеристиками.

Конкретні об’єкти – екземпляри Фрейму. Опис екземплярів – на основі конкретизації фреймів.

Пр. Ієрархія фреймів:

7.3.3.Поповнення первинних описів на основі фреймів

Фрейми використовуються для опису ситуацій та для зіставлення з структурами, записаними у пам’яті (розпізнавання поняття).

Поповнення первинного опису

1) створюється екземпляр Фрейму;

2) заповнюються слоти;

3) уточнення фрейму.

Пр.Опис одного дня навчання у школі.

ЗАНЯТТЯ_В_ШКОЛІ ((Вид_Роботи, Навчання), (Початок, 9.00), (Кількість_уроків, _),

(Закінчення, Початок + Кількість_уроків*0.45 + 0.10*(Кількість_Уроків – 1),

(Коли,_ ), (Хто,_ ), (Де, Вул. Головна, 8)).

/ Закінчення – обчислюваний атрибут

Якщо на вхід системи подати речення „Вчора Петро був у школі”

1) за алгоритмом речення зіставляється з фреймом ЗАНЯТТЯ_В_ШКОЛІ (напр.. за ключовими словами)

2) створюється екземпляр фрейму

Заняття_Петра (ЗАНЯТТЯ_В_ШКОЛІ) ((Вид_Роботи, Навчання), (Початок, 9.00), (Кількість_уроків, _),

(Закінчення, Початок + Кількість_уроків*0.45 + 0.10*(Кількість_Уроків – 1),

(Коли, Вчора ), (Хто, Петро), (Де, Вул..Головна, 8)).

Частина слотів заповнюється з базового фрейму, а частина – з введеного тексту.

Система може відповісти на питання „Де вчора був Петро?”, ..

Якщо даних не достатньо - процедура уточнення (заповнення слотів)

Для виконання операцій фрейми містять приєднані процедури:

1) процедури зовнішнього виклику (з іншого фрейму);

2) демон – процедура, що автоматично активізується при виконанні певної умови (у тому числі слотові демони).

Фреймові структури можна зберігати в пам’яті по-різному, існує декілька мов опису знань на основі фреймів: (Frame Representation Language), FRL (Knowledge Representation Language), (розвитком якого є HPRL), ПРЕФ, ДИЛОС, RLL .

В типовому Фреймі зберігається:

1) ім’я і загальний опис фрейму

2) інформація про батьківський Фрейм

3) інформація про слоти (імена, значення, режими успадкування, ...).

Для обробки знань використовують:

1) формалізми для структуризації знань: семантичні мережі і фрейми;

2) процедури дедуктивного виведення: логічні і продукційні моделі.

Фрейми і сем. мережі мають багато спільного (вузли сем. мережі можна розглядати як фрейми/слоти, а між слотами фрейму можна вводити різноманітні зв’язки)

В семантичних мережах основна увага приділяється зв’язкам між інф. одиницями, а у фреймах – на відношеннях узагальнення і агрегації.

7.3.4. Мережі подібностей і відмінностей

Мережі подібностей і відмінностей використовують для пошуку фреймів, які найкраще описують дане поняття.Сценарій – фреймоподібна структура даних, яка визначає послідовність дій для певного процесу (для сем. мереж – вказуються причинно-наслідкові зв’язки)

Пр. Сценарій „Відвідування_Ресторану”

Відвідування_Ресторану

(Мета: Приймання їжі,

Ролі: Відвідувач, Офіціант;

Змінні: Назва ресторану, Місце, Чекання, Їжа, Сума;

Кількість сцен: 4

Сцена_1 (Зайняття місця):

Відвідувач заходить до „Назва_ресторану”

Відвідувач вибирає „Місце” (умова: місце вільне)

...........

7.3.5. Фрейми та об’єктно-орієнтаване програмування

Можна вважати, що об’єктна модель є конкретизацією більш абстрактної фреймової моделі. Об’єкт (екземпляр класу) – абстракція. що характеризується станом, поведінкою та ідентифікованістю.

Стан - сукупність властивостей (статичні / динамічні)

Поведінка – реакція на події (приводить до зміни станів та передачі повідомлень)

Ідентифікованість – властивість, що відрізняє його від інших.

Об’єкти та класи мають такі найважливіші властивості:

1. Абстрагування – опис найважливіших характеристик деякої сутності

2. Інкапсуляція – внутрішня будова залишається у межах класу

3. Модульність

4. Ієрархія класів/ об’єктів.

Об’єктно-орієнтовані мови і середовища: Smalltalk, Delphi, C++, Java.