Was ist Wissensrepräsentation in KI? Verwendung, Typen und Methoden

Einführung

Haben Sie schon einmal einen Basketball in den Korb geschossen? Merkst du, wie viele Dinge verarbeitet werden, um diesen einen Schuss zu machen? Stellen Sie sich vor, Sie trainieren eine Maschine, um so einen Schuss zu machen. Die Menge an Wissen, die erforderlich ist, um dem Computer präsentiert zu werden, ist immens. Da liegt das Problem. Selbst einfache Szenarien wie das Heben eines Apfels vom Schreibtisch erfordern eine große Menge an Regeln und Beschreibungen.

Das macht die Wissensrepräsentation in der KI so wichtig und es macht Spaß, damit zu arbeiten. Die Wissensrepräsentation spielt eine Rolle beim Einrichten der Umgebung und liefert alle für das System erforderlichen Details.

Nutzung der Wissensrepräsentation in KI-Systemen

Die Rolle der Wissensrepräsentation in KI -Systemen lässt sich anhand der von KI-Systemen verfolgten Methodik verstehen. Der Ablauf ist wie folgt:

1. Wahrnehmungsblockade

Der Wahrnehmungsblock kann als eine Reihe von Sinnen für die Maschine betrachtet werden. Es ist die Komponente, durch die das System mit der Umgebung interagieren kann. Es kann jede Art von Daten, Audio, Video, Temperatur usw. sein.

2. Lernblock

Es ist der Teil des Systems, in dem wir die Modelle trainieren, die erforderlich sind, damit die Maschine selbstständig arbeitet. Im Lernblock sind die typischen Lernalgorithmen (Machine Learning, Deep Learning etc.) kodiert. Der Lernblock ist direkt mit dem Wahrnehmungsblock verbunden, um die für das Training notwendigen Informationen abzurufen.

3. Reasoning – Wissensrepräsentationsblock

Es ist der kritischste Block des Systems. Es nimmt die Daten aus dem Wahrnehmungsblock auf und filtert heraus, was wichtig ist. Der Argumentationsblock stellt sicher, dass das Wissen verfügbar ist, das dem Modell oder Lernagenten bei Bedarf zur Verfügung gestellt werden kann.

4. Planungs- und Ausführungsblock

Dieser Block stellt der Maschine eine funktionale Roadmap zur Verfügung. Dieser Block spezifiziert die durchzuführenden Maßnahmen und die zu erwartenden Ergebnisse. Dieser Block übernimmt die Eingaben aus dem Block Argumentation – Wissensrepräsentation.

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Arten von Wissen

In erster Linie sehen wir fünf Arten von Wissen in jedem Wissensrepräsentationsblock in KI -Systemen. Die Wissenstypen sind wie folgt:

1. Deklarativ: Es ist die Art von Wissen, das sich mit Tatsachen, Instanzen, Objekten befasst, die als Aussage deklariert werden.

2. Strukturell: Es befasst sich mit der Art von Wissen, das die Beziehung zwischen Instanzen und Beschreibung beschreibt.

3. Prozedural: Es befasst sich mit den Verfahren und Regeln, die erforderlich sind, damit ein bestimmtes System effizient funktioniert.

4. Meta: Es ist das Wissen, das aus den übergeordneten Daten anderer Arten von Wissensdaten besteht.

5. Heuristik: Sie stellt die Daten dar, die bei der Entscheidungsfindung helfen.

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Methoden zur Wissensrepräsentation

Sobald wir das darzustellende Wissen verstanden haben und wissen, wie es verwendet werden soll, müssen wir wissen, wie dies erreicht werden kann. Folgende Methoden stehen zur Wissensrepräsentation in KI -Systemen zur Verfügung:

1. Verfahrensregeln

Produktionsregeln sind ein System für sich. Es besteht aus einem Regelanwendungsprogramm, einem Satz von Regeln und einer Datenbank (Speicher). Immer wenn eine Eingabe durchlaufen wird, wird die Bedingung durch die Produktionsregeln überprüft und eine geeignete Regel ausgewählt. Die Aktion wird nach den genannten Regeln durchgeführt.

Der gesamte Zyklus setzt sich für jeden einzelnen Input fort, der durch den Wissensrepräsentationskanal gebracht wird. Das Produktionsregelsystem wird in natürlicher Sprache ausgedrückt und wird daher häufig verwendet. Der einzige Nachteil ist, dass das regelbasierte System manchmal ineffizient wird, da einige der Regeln noch aktiv sein können.

2. Semantisches Netzwerk

Wie der Name schon sagt, arbeitet diese Art der Darstellung mit einem Netzwerk von Daten. In semantischen Netzen gibt es zwei Arten von Beziehungen. Die eine ist die ISA-Beziehung und die zweite die Instanzbeziehung. Im Netzwerk definieren die Blöcke Objekte, und die Kanten (oder Bögen) definieren die Beziehungen zwischen den Blöcken. Obwohl semantische Netze mehr Rechenzeit benötigen, ist ihr Einsatz umfangreich, da das dargestellte Wissen einfach zu verstehen ist.

3. Darstellung durch Logik

Logik kann über vereinbarte Syntax und Objekte dargestellt werden. Es befasst sich mit den Präpositionen und hat keine Mehrdeutigkeit in Bedeutung oder Interpretation. Diese Art der Darstellung kann beim logischen Denken helfen und Fakten besser darstellen. Es kann jedoch schwierig sein, mit logischen Darstellungen zu arbeiten. Die strengen Syntax- und Assoziationsregeln können den Prozess schwierig machen.

4. Darstellung durch Frames

Ein Frame ist eine Sammlung der Attribute und der zugehörigen Werte. Rahmen werden auch als Slot-Filler-Strukturen bezeichnet. Dies liegt daran, dass die Slots die Attribute sind und sie mit den Werten dieser Attribute gefüllt werden, die das Wissen in der Umgebung darstellen. Rahmen erleichtern die Gruppierung von Daten und unterschiedlichen Objektwerten. Aber manchmal ist der Inferenzmechanismus schwierig zu implementieren oder zu verwenden, da es sich um einen ziemlich verallgemeinerten Ansatz handelt.

So kann die Wissensrepräsentation in der KI angewendet werden. Aber wie testet man diese Systeme?

Folgende Eigenschaften kann jedes Wissensrepräsentationssystem beurteilen:

1. Inferentielle Angemessenheit und Effizienz: Befasst sich mit der Fähigkeit des Systems, Wissen selbst abzuleiten. Kann es Wissen aus verschiedenen Beziehungen ableiten und dies effizient tun, sind die beiden Hauptfragen, die gestellt werden, um diese Eigenschaft zu bewerten.

2. Angemessenheit des Erwerbs: Es befasst sich mit der Fähigkeit des Systems, zusätzliches Wissen basierend auf der bereitgestellten Umgebung zu erwerben.

3. Repräsentationelle Angemessenheit: Es befasst sich mit der Fähigkeit des Systems, alle Arten von Wissen zu repräsentieren. Ist das System vielseitig genug, um die Daten darstellen zu können, die möglicherweise im Bereich des zuvor dargestellten Wissens liegen oder nicht?

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Fazit

Die Wissensrepräsentation in der KI wird ein sich entwickelndes Feld sein. Eines Tages wird es das integrierbare System liefern, das eine nahezu menschliche Wahrnehmung und Argumentation hat. Wir hoffen, dass der Artikel genug bietet, um sich auf die Reise der Wissensrepräsentation zu begeben.

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