Языки представления знаний

  В этих применениях  предполагается представление в  подходящей форме символьных и данных со сложной структурой. Работа с  ними часто ведётся в заранее  непредсказуемых ситуациях. Характерно, что кроме сложной структуры  таким данным свойственно разнообразие форм их выражения. Большая часть объектов данных конкретной проблемной области может иметь отличное от других индивидуальное строение. Однако при их обработке поведение программы определяется на основе задаваемых на более общем уровне принципов, законов и правил, а также на основе типов ситуаций и образцов, распознаваемых в этих ситуациях.

  Например, в играющей в шахматы программе невозможно заранее учесть все позиции. Анализ игры осуществляется на основе классификации  позиций, распознавания стандартных позиций, определения характеристик позиций, построения оценок текущей позиции и использования ограниченного набора стратегий, правил принятия решения и т.д. Так программа может оценить такие позиции, которые программист специально не предусматривал. При удачном стечении обстоятельств программа может победить своего создателя.⁷

  С помощью структур, имеющих множество форм представления, стало возможным решать задачи, которые  ранее считались практически  или даже принципиально неразрешимыми. Наибольшие ограничения в создании разумных программ накладывает недостаточное знание нами механизмов принятия решений, строения знаний об естественном языке и о других областях, а также уровень нашего мастерства в программировании.

Лисп является наиболее важным языком программирования, используемым в исследованиях по искусственному интеллекту и в математической лингвистике. Название языка "Лисп" происходит из "list processing" (обработка списков). Буквально английское слово "lisp" означает "лепетать", "шепелявить" и "сюсюкать". В качестве имени языка программирования искусственного интеллекта это метко, поскольку именно с помощью Лиспа вычислительные машины научились в некоторой мере лепетать на человеческом языке.

  И всё же Лисп ни в каком смысле не является младенцем. Скорее он старик среди языков программирования. Лисп разработан уже в 50-х годах и является вслед за Фортраном старейшим ещё используемым языком программирования. Но в отличие от Фортрана будущее Лиспа ещё впереди.

  Лисп представляет собой язык так называемого функционального программирования. Он основан на алгебре списочных структур, лямбда-исчислении и теории рекурсивных функций. Благодаря неразвитости традиционной вычислительной техники, отличающемуся от других языков программирования характеру и из-за наличия элементарных средств обработки списков Лисп долгое время являлся основным инструментом исследователей искусственного интеллекта и средством теоретического подхода к анализу программирования. Однако в 80-х годах Лисп, наконец, вышел из лабораторий и нашел применение в прикладных проблемах.

  Обычно языки программирования не изобретают, а проектируют. Однако по отношению к Лиспу можно  говорить об изобретении. Первоначальная версия языка, в частности, содержала  множество понятий и принципов, которые сначала казались очень странными, но многие из которых позже оказались существенным нововведением. Кроме этого, возможность добавления в Лисп в течение десятилетий многих новых черт подтвердила свойство расширяемости этого языка. Вокруг Лиспа возникла широкая культура, охватывающая многочисленные школы и разнообразные диалекты языка, различные системы и методы программирования, программные среды и Лисп-машины.

Про Лисп говорят, что  это неэффективный язык, особенно в части арифметики. Это было верно на начальном этапе. На численную сторону не обращалось внимание, поскольку язык был предназначен для символьной обработки. Теперь это уже не так. Лисп-системы могут в численных вычислениях быть более эффективными, чем Фортран на той же машине. Это объясняется в том числе и тем, что в трансляторах с Лиспа можно применять более сложные преобразования для оптимизации кода.

  Естественным является то, что большие системы, предлагающие многосторонние и разумные услуги, требуют большой вычислительной мощности и громоздки для системы разделения времени. Однако это связано не с Лиспом или его плохой реализацией, а с тем вниманием и с той готовностью помочь, которые система предлагает пользователю.

  Например, Интерлисп  сохраняет полный перечень всех действий пользователя и полное описание более ранних состояний системы и способен автоматически исправлять многие неточности, как, например, ошибки в написании. Если эти свойства правильно использовать, то они повышают производительность профессионального программиста в большей степени, чем тратят ресурсы машины.

  С точки зрения программирования критике подвергается и внешний  облик языка: изобилие скобок и кажущийся  беспорядок. Лисп ("Lots if Idiotic Silly Parentheses") представляется как трудно-понимаемый и трудно-изучаемый язык.

  Такой подход проистекает  из используемых в Лиспе функционального  образа мышления и техники программирования, которые чужды программистам, привыкшим  к операторному программированию традиционных языков. Естественно используемые в программировании на Лиспе структуры данных и управляющие структуры часто сложны, поскольку проблемы искусственного интеллекта из-за своей сложности предполагают сложные структуры и программы. Иерархические списочные структуры и Лисп как раз и задумывались для работы со сложными проблемами. Искусственное упрощение структур означало бы пренебрежение действительной сложностью проблем.

  Идеей Лиспа является попытка упростить решение проблемы, структурируя используемые данные и  упрощая программы. Такой подход оказался полезным, например, в объектно-ориентированном программировании и в экспертных системах. Эти области содержат больше количество знаний со сложной структурой, которые интерпретируются часто довольно простыми процедурами поиска и принятия решения.

Структура языка Лисп проста и последовательна. Функции  Лиспа можно напечатать в ясно структурированном и хорошо читаемом виде. Во многих системах существует возможность  использования формы записи с  малым количеством скобок и близкой  по виду к более традиционным языкам.

Хорошим доказательством  простоты использования Лиспа является его широкое применение в исследовательских  работах по программированию сложных  методов обработки знаний. Большая  часть значимых программ искусственного интеллекта запрограммирована на Лиспе или на основанном на нем языке более высокого уровня. По результатам некоторых исследований можно, скажем, в среде программирования Лисп-машины достичь повышения производительности программирования в несколько десятков раз по сравнению, например, с программированием на Коболе.

2.4 Языки Ontology

Некоторые людей думают они было само лучше для того чтобы  представить знание in the same way что  он представлено в людской разум, который будет единственной известный  деятельностью сведения до тех пор, или представить знание in the form of людской язык. L. Ричард. Ballard, например, начинало теори-основанной системой семантики которая будет язык независимо, который требует захватить и причина с такими же принципиальными схемами и теорией как люди. Семантика формулы основная теори-основанная является следующим: Knowledge=Theory+Information. Большинств обычные применения и системы базы данных язык-основаны. Несчастливо, мы не умеем как знание представлено в людском разуме, или как манипулировать людские языки такая же дорога которой людской разум делает ее. Один clue что приматы умеют как использовать пункт и click поверхности стыка потребителя; таким образом жест-основанная поверхность стыка кажется, что будет часть нашего познавательного прибора, a модальность не связано к учтной язык, и который существует в другом животные кроме того люди.

Для этой причины, различно искусственние языки и нотации  предложите для представлять знание. Они типично основаны дальше логика и математика, и легко parsed грамматики к легкости обрабатывать машины. Они обычно падают в обширный домен ontologies.

Ontology - пооже CycL, нескольк  языки ontology превратитесь. Большая  часть декларативные языки, и  то языки рамки, или оснуйте  дальше first-order логика. Большой часть  из этих языков только определяет верхнее ontology с родовыми принципиальными схемами, тогда как принципиальными схемами домена не будут часть определения языка. Английская язык Gellish пример ontological языка вклюает полный словарь английской языка инженерства.

Пока hyperlinks come into widespread польза, близко отнесенное смысловое соединение пока широко не использует. математически таблица использует с тех пор Вавилонско времена. Недавн, эти таблицы были использованы для того чтобы представить исходы деятельностей логики, such as таблицы правды, который были использованы для того чтобы изучить и моделировать булевскую логику, например. Spreadsheets yet another таблитчатое представление знания. Другие представления знания валы, посредством которого соединения среди основных принципиальных схем и производеных принципиальных схем можно показать.

Визуально представления, вызванные «plex» как превращено TheBrain Технологией относительно новы в поле управления знания но дают потребителю  дорогу визуализировать как одна мысль или идея подключены к другим идеям включающ возможность двигать от одной мысли к другим для того чтобы расположить необходимы информацию. Подход не без своих конкурентов.⁸

Недавний способ в  языках представления знания должен использовать XML как низкоуровневый синтаксис. Это клонит сделать выход этих языков KR легких для машин к parse, за счет человека считываемость и часто космос-эффективность.

First-order calculus сказуемого  общ использует за математически  основа для этих систем, для  избежания чрезмерно сложность. Однако, даже просто системы основанные на этой просто логике можно использовать к приведенные данные которые наилучшим образом за возмоности обработки в настоящее время систем компьютера: см. computability для причин.

Примеры нотаций:⁹

DATR пример для представлять словарно знание

RDF просто нотация для  представлять отношения между  и среди предметы

Одна проблема в представлении  знания consist of как хранить и манипулировать знание в информационная система  в официально дороге TAK, CTO она будет  мочь быть использовано механизмами для выполнения, котор дали задачи. Примеры применений экспертные системы, системы машинного перевода, computer-aided обслуживание системы и поиск информации системы (включая front-ends базы данных).

Смысловые сети смогите  быть использовано для того чтобы представить знание. Каждый узел представляет a принципиальная схема и дуги использованы для того чтобы определить отношения между принципиальными схемами. Одна из самых выразительных и всесторонн описывать парадигм представления знания вдоль линий смысловых сетей MultiNet (акроним для Multilayered выдвинутых смысловых сетей).

От 1960s, рамка знания или  как раз рамка использует. Каждая рамка имеет свое собственное  имя и комплект атрибуты, или шлицы  содержат значения; for instance, рамка для дом могл содержать a цвет шлиц, количество полов шлиц, cEtc.

Использование рамок  для экспертные системы применение object-oriented программировать, с унаследование  характеристик описанных «будет-«соединение. Однако, не было малого количества сбивчивость в использовании «будет-» соединение: J. Рональд. Brachman написал озаглавленную бумагу «IS-A и не», при котором по-разному семантика 29 была найдена в проектах которых схемы представления знания включили «будет-» соединение. Другие соединения вклюают соединение «иметь-части».

Структуры рамки well-suited для  представления схематического знания и стереотипно познавательных картин. Природная стихия таких схематических  картин утяжелены неравно, приписывая более высокие весы к более  типичным элементам a схима. Картина активирована некоторыми ожиданностями: Если персона видит большую птицу, то он или она расклассифицируют ее довольно как орел моря чем золотистый орел, предполагая his or her «мор-схема» в настоящее время активирована и его «земл-схема» не будет.

Представления рамки  предмет-центризованы в таком же чувстве как смысловые сети являются следующими: Все факты и свойства подключенные с принципиальной схемой расположены в одном месте - не будет потребности для дорогих  процессов поиска в базе данных.

A поведенческий сценарий  тип рамки описывает случается  височно; обычный дали пример, котор то из описывать идти  к a трактир. Шаги вклюают ждать,  котор нужно усадить, получающ  меню, приказывать и затем prakriya chodnatmak.

По-разному разрешения можно аранжировать в so-called смысловой спектр по отношению к их смысловому expressivity.

Заключение

Обратим внимание на некоторые  аспекты представления знаний. Не удивительно, что перед теми, кто  занимается проблемой представления  знаний, появляется вопрос о том, что такое знание, какая его природа и основные характеристики. В связи с этим употребляют, например, попытки дать такое определение знания, из которого можно было бы выходить в решении заданий представления знаний в компьютерных системах.

Представлению данных свойственный пассивный аспект: книга, таблица, заполненная информацией память. В теории искусственного интеллекта особенно подчеркивается активный аспект представления знаний: приобретение знания должно стать активной операцией, что позволяет не только запоминать, но и применять воспринятые (приобретенные, усвоенные) знания для рассуждений на их основе.

Использование символического языка, такой, как языки математической логики, позволяет формулировать  описание в форме, одновременно близкой  и к обычному языку, и к языку программирования. Впрочем, математическая логика позволяет рассуждать, базируясь на приобретенных знаниях: логические выводы действительно являются активными операциями получения новых знаний из уже усвоенных.