Sulke komplekse konsepte soos "denke" en "bewussyn", en selfs makliker omskryfbare konsepte, soos "intelligensie" en "kennis", onder spesialiste van verskeie profiele (byvoorbeeld stelselontleding, rekenaarwetenskap, neuropsigologie, sielkunde, filosofie, ens.) kan aansienlik verskil.
Volledige, voldoende voorstelling van kennis, wat ewe ondubbelsinnig deur beide mense en masjiene waargeneem word, is die hoofprobleem van moderne inligting-uitruiling. Sulke inligting-uitruiling is gebaseer op 'n stelsel van konsepte en verhoudings waaruit kennis bestaan.
Klassifikasie van kennis
Hulle kan in verskeie kategorieë geklassifiseer word: konseptueel, konstruktief, prosedurele, feitelike en metakennis.
- Konseptuele kennis is 'n stel spesifieke konsepte wat gebruik word om probleme op te los. Hulle word dikwels in die fundamentele wetenskappe en teoretiese velde van die wetenskap gebruik. Trouens, konseptuele kennis vorm die konseptuele apparaat van die wetenskap.
- Konstruktiewe kennis - stelle strukture, stelsels en subsisteme, sowel asinteraksies tussen hulle. Aktief gebruik in tegnologie.
- Prosedurekennis is die metodes en algoritmes wat die meeste in toegepaste wetenskappe gebruik word.
- Feitelike kennis is die kenmerke van objekte en verskynsels, beide kwantitatief en kwalitatief. Mees dikwels in eksperimentele wetenskappe gebruik.
- Metaknowledge is enige kennis oor kennis, sy stelsel van organisasie, sy ingenieurswese, en die volgorde en reëls van die toepassing daarvan.
Kennisorganisasie
Kennisorganisasiestelsel is die proses om inligting te verskaf in die vorm van boodskappe wat bekend kan wees (mondelinge en geskrewe toespraak, prente, ens.) en ongewoon (formules, kaartvoorwerpe, radiogolwe, ens.).
Vir 'n kennisorganisasiestelsel om verstaanbaar en suksesvol te wees, is dit nodig om 'n verstaanbare en konstruktiewe stelsel van reëls te gebruik waarvolgens kennis aangebied en waargeneem sal word. Om dit te doen, gebruik 'n persoon taal en skrif.
Taal
Taal het verskyn en ontwikkel as gevolg van die feit dat die kennis wat deur mense opgehoop word voortdurend aangebied, uitgedruk, gestoor en uitgeruil moet word. 'n Gedagte wat nie deur 'n formele struktuur (taal, beeld) uitgedruk kan word nie, verloor die geleentheid om deel te word van die inligtingsuitruiling. Dit is hoekom taal dwarsdeur die geskiedenis van die mensdom die mees doeltreffende vorm van kennisvoorstelling was.
Hoe ryker die taal is, hoe meer kennis druk dit onderskeidelik uit, wat die kultuur van die mense ryker maak, wat jou weer in staat stel om meer en meer doeltreffende stelsels om kennis te organiseer te ontwikkel.
Taalwetenskap
Die hoofprobleem om taal as 'n vorm van kennisvoorstelling te gebruik, is die dubbelsinnige semantiese betekenis van woorde en sinne. Daarom speel die taal van die wetenskap 'n besondere rol in die formalisering van kennis.
Die hoofdoel van die wetenskapstaal is om die vorme van uitdrukking, kompressie en berging van kennis te tipeer en te standaardiseer. Met behulp van 'n tipiese, standaard aanbieding van kennis kan 'n mens ontslae raak van polisemie of semantiese dubbelsinnigheid van die taal.
Wat, in die natuurlike toestande van taalevolusie, 'n taal ryker maak (polisemie van uitdrukkings), word 'n hindernis in die proses van kennisuitruiling, wat die risiko van misverstand, semantiese geraas en dubbelsinnige persepsie van inligting verhoog.
Klassifikasie van kennis
Een van die hoofmetodes van kennisformalisasie is klassifikasie. Dit is die verspreiding van kennis in groepe in ooreenstemming met 'n sekere klas. Dit wil sê, slegs inligting wat aan sekere kriteria voldoen wat met die klas ooreenstem, val in 'n sekere klas kennis.
Klassifikasie is 'n besonder belangrike metode van wetenskaplike sistematiek, wat onontbeerlik is in die eerste stadium van die vorming van basiese kennis van 'n wetenskaplike rigting. Byvoorbeeld, in rekenaarwetenskap sonder klassifikasie is daar geen ekwivalensie wat jou toelaat om sulke belangrike take soos vergelyking, soek en kategorisering op te los nie. Sonder klassifikasie in wetenskap sou ons nie sulke unieke en waardevolle data-organisasiestelsels soos die periodieke tabel hê nie.
Kennisvoorstellingsmodelle
Die periodieke tabel, die Tabel van Range, die Strafkode, familiebome en ander klassifikasiestelsels is modelle van kennisvoorstelling. Dit is formele strukture wat sekere kennis verbind: feite, verskynsels, konsepte, prosesse, objekte, verhoudings.
Om kennis oor 'n bepaalde vakgebied deur 'n rekenaar te verstaan en te verwerk, moet hierdie kennis in 'n sekere, geformaliseerde vorm aangebied word. Afhangende van die doel, geskied die verwerking van kennis deur 'n rekenaar in ooreenstemming met 'n model wat op 'n algoritme gebou is. Gevolglik hang die kennis wat in die model aangebied word af van die algoritme om dit te verwerk.
Daar is verskeie modelle van kennisvoorstelling in kundige stelsels. Die belangrikstes is produksie, raam, netwerk en logies.
Klassifikasie van modelle
Die kennisvoorstellingsmodelle hierbo gelys, waarvan voorbeelde volg, hoewel wydverspreid, is ver van die enigstes. Vandag is daar baie modelle wat van mekaar verskil in terme van geldigheid, benaderings tot hul skepping en organisasiebeginsels.
Byvoorbeeld, die tabel hieronder toon die tipes kennisvoorstellingsmodelle, hul verdeling in empiries en teoreties, asook verdere onderverdeling.
| Empiriese modelle | Teoretiese modelle |
| Produksiemodelle | Logiese modelle |
| Netwerkmodelle | Formele grammatika |
| Raammodelle | Kombinatoriese modelle |
| Lenemy | Algebraïese modelle |
| Neurale netwerke | |
| Genetiese algoritmes |
Empiriese modellering
Empiriese modelle van organisasie en voorstelling van kennis neem 'n persoon as 'n voorbeeld en probeer om die organisasie van sy geheue, bewussyn en besluitneming en probleemoplossingsmeganismes te beliggaam. Empiriese modellering verwys na enige soort model wat gebou is op grond van empiriese waarnemings, eerder as verwantskappe wat wiskundig beskryf en gemodelleer kan word.
Empiriese modellering is 'n algemene term vir kennisvoorstellingsmodelle wat op grond van waarnemings en eksperimente geskep word.
'n Empiriese model werk volgens 'n eenvoudige semantiese beginsel: die skepper neem die interaksie van die model en sy referent waar. Die verwerking van inligting wat ontvang word, kan op baie maniere "empiries" wees, van analitiese formules, oorsaaklike verbande, tot beproewing en fout.
Produksiemodelle van kennisvoorstelling
Hierdie datavoorstellingsmodel is meestal gebaseer op verwantskappe en kousaliteit. As die inligting voorgestel kan word in die vorm van toestande van die tipe "As, Then", dan is die model produksie. Dit word die meeste gebruik in toepassings en eenvoudig kunsmatigintelligensie.
Kennisvoorstelling-produksiemodelle is meestal rekenaarprogramme wat een of ander vorm van kunsmatige intelligensie verskaf met 'n stel gedragsreëls, sowel as die meganisme wat nodig is om hierdie reëls onder sekere omstandighede te volg.
Produksie ('n stel reëls) bestaan uit twee dele: 'n voorvereiste ("AS") en 'n aksie ("DAN"). As die produksievoorwaarde ooreenstem met die huidige toestand van die wêreld, dan loop die model. Die produksiemodel bevat ook 'n databasis, wat soms na verwys word as werkgeheue, wat huidige kennis bevat.
Die nadele van die produksiemodel is dat as die aantal reëls te groot is, die optrede van die model mekaar kan weerspreek.
Semantiese netwerke
Hulle is gebaseer op die integriteit van die beeld en is die mees visuele modelle van kennisvoorstelling. Die semantiese netwerk word meestal voorgestel as 'n grafiek of 'n komplekse grafiekstruktuur, waarvan die nodusse of hoekpunte voorwerpe, konsepte, verskynsels verteenwoordig, en die rande verteenwoordig verwantskappe tussen sekere voorwerpe, konsepte en verskynsels.
Die eenvoudigste semantiese netwerk kan maklik as 'n driehoek voorgestel word, waarvan die hoekpunte konsepte soos byvoorbeeld "hond", "soogdier" en "ruggraat" is. In hierdie geval sal die hoekpunte die sye van die driehoek verbind, wat aangedui kan word deur sulke verbindings en verwantskappe soos "is", "besit", "het". op hierdie manier kry ons 'n kennisvoorstellingsmodel waaruit ons leer,dat 'n hond 'n soogdier is, soogdiere 'n ruggraat het, en 'n hond het 'n ruggraat.
Sulke modelle is illustratief, en met hul hulp kan jy komplekse sisteme en oorsaaklike verbande op die mees effektiewe manier voorstel. Daarbenewens kan hierdie semantiese netwerke aangevul word met nuwe kennis deur 'n bestaande netwerk uit te brei, dit wil sê, 'n driehoek kan verander word in 'n reghoek, dan in 'n seshoek, en dan in 'n komplekse netwerk van kruisende vorms, waarin 'n mens kan waarneem., byvoorbeeld, oorerwing van eiendomme.
Raammodel
Die raammodel is so genoem van die Engelse woord raam - raam of raam. 'n Raam is 'n struktuur wat data insamel wat gebruik word om 'n spesifieke konsep voor te stel.
Soos in sosiologie, waar rame 'n soort stereotipe data is wat die menslike persepsie van die wêreld en die besluitnemingsproses beïnvloed, word in rekenaarwetenskap en werk met kunsmatige intelligensie rame gebruik om gestruktureerde data te skep wat verteenwoordig stereotipiese situasies. Trouens, dit is die aanvanklike, basiese datastelsel waarop die persepsie van die wêreld deur kunsmatige intelligensie gebou word.
Behalwe dat dit effektiewe modelle van kennisvoorstelling is, is rame nie net aktief in rekenaarwetenskap nie. Hulle was oorspronklik 'n variasie van semantiese netwerke.
'n Raam bestaan uit een of meer gleuwe. Op sy beurt kan gleuwe self rame wees. Die raammodel is dus in staat om komplekse konseptuele objekte voor te stel, wat 'n wye hiërargiese ketting vorm.kennis.
Die kennisvoorstellingsraammodel bevat inligting oor hoe om 'n raam te gebruik, wat om te verwag tydens en na die gebruik daarvan, en wat om te doen wanneer daar nie aan verwagtinge van die gebruik van 'n raam voldoen word nie.
Sekere soorte data in 'n raammodel is vas, terwyl ander data, wat gewoonlik in terminale gleuwe gestoor word, kan verander. Terminale gleuwe word meestal as veranderlikes behandel. Topvlakgleuwe en rame dra inligting oor die situasie, wat altyd waar is, maar terminale gleuwe hoef nie waar te wees nie.
Rame van een komplekse netwerk kan die gleuwe van ander rame van dieselfde netwerk deel.
Die databasis kan prototipe-rame (onveranderlik) en instansie-rame stoor wat situasioneel geskep word om 'n spesifieke situasie of konsep voor te stel.
Raammodelle van kennisvoorstelling is een van die mees veelsydige en in staat om verskeie soorte kennis te vertoon:
- raamstrukture word gebruik om konsepte en objekte voor te stel;
- raamrolle dui rolverantwoordelikhede aan;
- raamskrifte beskryf gedrag;
- raamsituasies word gebruik om toestand en aktiwiteite voor te stel.
Neurale netwerke
Hierdie algoritmes kan ook voorwaardelik by die groep modelle gevoeg word gebaseer op 'n empiriese benadering tot kennis. Trouens, neurale netwerke probeer om die prosesse wat in die menslike brein plaasvind, te kopieer. Hulle is gebaseer op die teorie dat 'n kunsmatige intelligensie stelsel met dieselfde strukture enprosesse, soos in die menslike brein, sal soortgelyke resultate kan kry in die proses van besluitneming, evaluering van situasies en persepsie van die werklikheid.
Teoreties gesonde benadering
Wiskundige, predikatiewe en logiese modelle van kennisvoorstelling is op hierdie benadering gebaseer. Hierdie modelle waarborg korrekte besluite omdat hulle op formele logika gebaseer is. Hulle is geskik vir die oplossing van eenvoudige probleme vanuit 'n nou vakgebied, wat dikwels met formele logika geassosieer word.
Logiese modelle van kennisvoorstelling
Dit is een van die gewildste modelle gebaseer op 'n teoretiese benadering. Die logiese model gebruik die predikaat algebra, sy stelsel van aksiomas en afleidingsreëls. Die mees algemene logiese modelle gebruik terme - logiese konstantes, funksies en veranderlikes, sowel as predikate, dit wil sê uitdrukkings van logiese aksies.
