Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
| Ця стаття потребує додаткових для поліпшення її . (квітень 2016) |
Предста́влення зна́нь або подання знань має кілька значень:
- галузь досліджень, пов'язана з філософією [en] та когнітивною психологією;
- галузь досліджень штучного інтелекту;
- одна із функцій експертної системи.
Представлення знань у когнітології пов'язано з тим, як люди зберігають і опрацьовують дані. Предмет дослідження в цій галузі — методи асоціативного збереження інформації, подібні до тих, що існують в мозку людини.
У штучному інтелекті основна мета представлення знань — навчитися зберігати знання так, щоб програми могли опрацьовувати їх і досягати подібності з людським інтелектом. Дослідники штучного інтелекту використовують теорії подання знань з когнітології. Проблема представлення знань є однією з найважливіших проблем, характерних для систем, що базуються на знаннях. Це пояснюється тим, що форма представлення знань впливає на характеристики і властивості системи. Центральним завданням побудови систем, що базуються на знаннях, є вибір форми (моделі, мови, методу) представлення знань.
Представлення знань — це множина синтаксичних і семантичних угод, що роблять можливим формальне вираження знань про предметну галузь у комп'ютерно інтерпретованій формі. Найрозповсюдженішими є такі моделі представлення знань: логічні моделі, продукційні моделі, фреймові моделі, семантичні мережі.
Моделі представлення знань
Продукційна модель, або модель, заснована на правилах, дозволяє представити знання у вигляді пропозицій типу «якщо (умова) …, то (дія)». Під умовою (антецедентом) розуміється деяке пропозиція-зразок, за яким здійснюється пошук у базі знань, а під дією (консеквентом) — деякі дії, що виконуються при успішному результаті пошуку. Виведення на такій базі знань буває прямий (від даних до пошуку мети) або зворотний (від мети для її підтвердження — до даних).
Семантична мережа — це орієнтований граф, вершини якого — поняття, а дуги — відносини між ними. Як понять виступають абстрактні або конкретні об'єкти, відносини — це зв'язки типу: «це», «має частиною», «належить», «любить» (рис. 9.8). Термін «семантична» означає «смислова». Семантика — це наука, що встановлює відносини між символами і об'єктами, які вони позначають, тобто наука визначальна сенс знаків.
Характерна риса семантичної мережі — наявність трьох типів відносин:
- клас — елемент класу (квітка — троянда);
- властивість — значення (колір — жовтий);
- приклад елемента класу (троянда чайна).
Фрейм — це абстрактний образ для представлення якогось стереотипу сприйняття. Термін «фрейм» (від англ .frame — каркас, рамка) запропонований в 1979 р Марвіном Мінським для позначення структури знань в цілях сприйняття просторових сцен. Розрізняють фрейми-зразки і фрейми-екземпляри, які створюються для відображення реальних фактичних ситуацій на основі даних, що надходять.
Формальні логічні моделі передбачають, що вся інформація, необхідна для вирішення прикладних завдань, розглядається як сукупність фактів і тверджень, які представляються як формули в деякій логіці. Знання відображаються сукупністю таких формул, а отримання нових знань зводиться до реалізації процедур логічного висновку.
Див. також
Література
- Бакан Г. М. Вступ до теорії експертних систем та баз знань.- К.:ВПЦ «Київський університет», 2005. — 90 с.
- Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. — СПб.: Питер, 2001. — 384 с.
- Герман О. В. Введение в теорию экспертных систем и обработку знаний.- Мн.: ДизайнПРО, 1995–255 с.
- Осуга С. Обработка знаний: Пер. с япон. — М.: Мир, 1990. — 293 с.
- Приобретение знаний: Пер. с япон. / Под ред. С.Осуги, Ю. Саэки. — М.: Мир, 1990. — 304 с.
- Субботін С. О. Подання й обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішень: Навчальний посібник [ 10 серпня 2014 у Wayback Machine.]. — Запоріжжя: ЗНТУ, 2008. — 341 с.
Джерела
- Діденко Д. Г. . simulation.kiev.ua (вид. Лекція №1). Архів оригіналу за 14 червня 2016. Процитовано 29 травня 2016.
- Ляшенко І. О., Стефанцев С. С., Шемаєв В. М. Модель ситуації у функціональній системі когнітивного поля [ 26 березня 2022 у Wayback Machine.] // Математичне моделювання в економіці, Том 17 № 4, 2019. - С. 67-74 [ 1 квітня 2022 у Wayback Machine.], link [ 23 жовтня 2020 у Wayback Machine.]. ISSN 2409-8876
В іншому мовному розділі є повніша стаття Knowledge representation and reasoning(англ.). Ви можете допомогти, розширивши поточну статтю за допомогою з англійської. (листопад 2023)
|
 | Це незавершена стаття зі штучного інтелекту. Ви можете проєкту, виправивши або дописавши її. |
Вікіпедія, Українська, Україна, книга, книги, бібліотека, стаття, читати, завантажити, безкоштовно, безкоштовно завантажити, mp3, відео, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, малюнок, музика, пісня, фільм, книга, гра, ігри, мобільний, телефон, android, ios, apple, мобільний телефон, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, ПК, web, Інтернет
Cya stattya potrebuye dodatkovih posilan na dzherela dlya polipshennya yiyi perevirnosti Bud laska dopomozhit udoskonaliti cyu stattyu dodavshi posilannya na nadijni avtoritetni dzherela Zvernitsya na storinku obgovorennya za poyasnennyami ta dopomozhit vipraviti nedoliki Material bez dzherel mozhe buti piddano sumnivu ta vilucheno kviten 2016 Predsta vlennya zna n abo podannya znan maye kilka znachen galuz doslidzhen pov yazana z filosofiyeyu en ta kognitivnoyu psihologiyeyu galuz doslidzhen shtuchnogo intelektu odna iz funkcij ekspertnoyi sistemi Predstavlennya znan u kognitologiyi pov yazano z tim yak lyudi zberigayut i opracovuyut dani Predmet doslidzhennya v cij galuzi metodi asociativnogo zberezhennya informaciyi podibni do tih sho isnuyut v mozku lyudini U shtuchnomu intelekti osnovna meta predstavlennya znan navchitisya zberigati znannya tak shob programi mogli opracovuvati yih i dosyagati podibnosti z lyudskim intelektom Doslidniki shtuchnogo intelektu vikoristovuyut teoriyi podannya znan z kognitologiyi Problema predstavlennya znan ye odniyeyu z najvazhlivishih problem harakternih dlya sistem sho bazuyutsya na znannyah Ce poyasnyuyetsya tim sho forma predstavlennya znan vplivaye na harakteristiki i vlastivosti sistemi Centralnim zavdannyam pobudovi sistem sho bazuyutsya na znannyah ye vibir formi modeli movi metodu predstavlennya znan Predstavlennya znan ce mnozhina sintaksichnih i semantichnih ugod sho roblyat mozhlivim formalne virazhennya znan pro predmetnu galuz u komp yuterno interpretovanij formi Najrozpovsyudzhenishimi ye taki modeli predstavlennya znan logichni modeli produkcijni modeli frejmovi modeli semantichni merezhi Modeli predstavlennya znanProdukcijna model abo model zasnovana na pravilah dozvolyaye predstaviti znannya u viglyadi propozicij tipu yaksho umova to diya Pid umovoyu antecedentom rozumiyetsya deyake propoziciya zrazok za yakim zdijsnyuyetsya poshuk u bazi znan a pid diyeyu konsekventom deyaki diyi sho vikonuyutsya pri uspishnomu rezultati poshuku Vivedennya na takij bazi znan buvaye pryamij vid danih do poshuku meti abo zvorotnij vid meti dlya yiyi pidtverdzhennya do danih Semantichna merezha ce oriyentovanij graf vershini yakogo ponyattya a dugi vidnosini mizh nimi Yak ponyat vistupayut abstraktni abo konkretni ob yekti vidnosini ce zv yazki tipu ce maye chastinoyu nalezhit lyubit ris 9 8 Termin semantichna oznachaye smislova Semantika ce nauka sho vstanovlyuye vidnosini mizh simvolami i ob yektami yaki voni poznachayut tobto nauka viznachalna sens znakiv Harakterna risa semantichnoyi merezhi nayavnist troh tipiv vidnosin dzherelo ne vkazane 1271 den klas element klasu kvitka troyanda vlastivist znachennya kolir zhovtij priklad elementa klasu troyanda chajna Frejm ce abstraktnij obraz dlya predstavlennya yakogos stereotipu sprijnyattya Termin frejm vid angl frame karkas ramka zaproponovanij v 1979 r Marvinom Minskim dlya poznachennya strukturi znan v cilyah sprijnyattya prostorovih scen Rozriznyayut frejmi zrazki i frejmi ekzemplyari yaki stvoryuyutsya dlya vidobrazhennya realnih faktichnih situacij na osnovi danih sho nadhodyat Formalni logichni modeli peredbachayut sho vsya informaciya neobhidna dlya virishennya prikladnih zavdan rozglyadayetsya yak sukupnist faktiv i tverdzhen yaki predstavlyayutsya yak formuli v deyakij logici Znannya vidobrazhayutsya sukupnistyu takih formul a otrimannya novih znan zvoditsya do realizaciyi procedur logichnogo visnovku Div takozhBaza znan Frejm znannya Semantichna merezhaLiteraturaBakan G M Vstup do teoriyi ekspertnih sistem ta baz znan K VPC Kiyivskij universitet 2005 90 s Gavrilova T A Horoshevskij V F Bazy znanij intellektualnyh sistem SPb Piter 2001 384 s German O V Vvedenie v teoriyu ekspertnyh sistem i obrabotku znanij Mn DizajnPRO 1995 255 s Osuga S Obrabotka znanij Per s yapon M Mir 1990 293 s Priobretenie znanij Per s yapon Pod red S Osugi Yu Saeki M Mir 1990 304 s Subbotin S O Podannya j obrobka znan u sistemah shtuchnogo intelektu ta pidtrimki prijnyattya rishen Navchalnij posibnik 10 serpnya 2014 u Wayback Machine Zaporizhzhya ZNTU 2008 341 s DzherelaDidenko D G simulation kiev ua vid Lekciya 1 Arhiv originalu za 14 chervnya 2016 Procitovano 29 travnya 2016 Lyashenko I O Stefancev S S Shemayev V M Model situaciyi u funkcionalnij sistemi kognitivnogo polya 26 bereznya 2022 u Wayback Machine Matematichne modelyuvannya v ekonomici Tom 17 4 2019 S 67 74 1 kvitnya 2022 u Wayback Machine link 23 zhovtnya 2020 u Wayback Machine ISSN 2409 8876V inshomu movnomu rozdili ye povnisha stattya Knowledge representation and reasoning angl Vi mozhete dopomogti rozshirivshi potochnu stattyu za dopomogoyu perekladu z anglijskoyi listopad 2023 Divitis avtoperekladenu versiyu statti z movi anglijska Perekladach povinen rozumiti sho vidpovidalnist za kincevij vmist statti u Vikipediyi nese same avtor redaguvan Onlajn pereklad nadayetsya lishe yak korisnij instrument pereglyadu vmistu zrozumiloyu movoyu Ne vikoristovujte nevichitanij i nevidkorigovanij mashinnij pereklad u stattyah ukrayinskoyi Vikipediyi Mashinnij pereklad Google ye korisnoyu vidpravnoyu tochkoyu dlya perekladu ale perekladacham neobhidno vipravlyati pomilki ta pidtverdzhuvati tochnist perekladu a ne prosto skopiyuvati mashinnij pereklad do ukrayinskoyi Vikipediyi Ne perekladajte tekst yakij vidayetsya nedostovirnim abo neyakisnim Yaksho mozhlivo perevirte tekst za posilannyami podanimi v inshomovnij statti Dokladni rekomendaciyi div Vikipediya Pereklad Ce nezavershena stattya zi shtuchnogo intelektu Vi mozhete dopomogti proyektu vipravivshi abo dopisavshi yiyi