Che cos'è la rappresentazione della conoscenza nell'IA? Utilizzo, tipi e metodi

introduzione

Hai mai tirato una palla da basket nel canestro? Noti quante cose vengono elaborate per fare quell'unico scatto? Immagina di addestrare una macchina per fare uno scatto del genere. La quantità di conoscenze che sarà richiesta per presentare al computer è immensa. Lì sta il problema. Anche scenari semplici come sollevare una mela dalla scrivania avranno bisogno di un ampio insieme di regole e descrizioni.

È ciò che rende la rappresentazione della conoscenza nell'IA così cruciale e divertente con cui lavorare. La rappresentazione della conoscenza gioca un ruolo nella creazione dell'ambiente e fornisce tutti i dettagli necessari al sistema.

Uso della rappresentazione della conoscenza nei sistemi di intelligenza artificiale

Il ruolo della rappresentazione della conoscenza nei sistemi di IA può essere compreso osservando la metodologia seguita dai sistemi di IA. Il processo è il seguente:

1. Blocco percettivo

Il blocco percettivo può essere pensato come un insieme di sensi per la macchina. È il componente attraverso il quale il sistema può interagire con l'ambiente. Può essere qualsiasi tipo di dati, audio, video, temperatura, ecc.

2. Blocco di apprendimento

È la parte del sistema in cui formiamo i modelli necessari affinché la macchina funzioni da sola. Gli algoritmi di apprendimento tipici (machine learning, deep learning, ecc.) sono codificati nel blocco di apprendimento. Il blocco di apprendimento è collegato direttamente con il blocco di percezione per recuperare le informazioni necessarie per l'allenamento.

3. Ragionamento – Blocco di rappresentazione della conoscenza

È il blocco più critico del sistema. Prende i dati dal blocco di percezione e filtra ciò che è importante. Il blocco di ragionamento assicura che sia disponibile la conoscenza che può essere fornita al modello o all'agente di apprendimento come e quando richiesto.

4. Blocco di pianificazione ed esecuzione

Questo blocco fornisce una road map funzionale alla macchina. Questo blocco specifica l'azione da intraprendere e i risultati attesi. Questo blocco prende gli input dal blocco ragionamento – rappresentazione della conoscenza.

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Tipi di conoscenza

In primo luogo, vediamo cinque tipi di conoscenza in qualsiasi blocco di rappresentazione della conoscenza nei sistemi di intelligenza artificiale . I tipi di conoscenza sono i seguenti:

1. Dichiarativo: è il tipo di conoscenza che si occupa di fatti, istanze, oggetti, dichiarati come un'affermazione.

2. Strutturale: tratta del tipo di conoscenza che descrive la relazione tra istanze e descrizione.

3. Procedurale: si occupa delle procedure e delle regole richieste affinché un particolare sistema funzioni in modo efficiente.

4. Meta: è la conoscenza costituita dai dati di livello superiore di altri tipi di dati di conoscenza.

5. Euristica: rappresenta i dati che aiutano a governare le decisioni.

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Metodi per la rappresentazione della conoscenza

Una volta compresa la conoscenza da rappresentare e come verrà utilizzata, è necessario sapere come raggiungerla. Ecco i metodi disponibili per la rappresentazione della conoscenza nei sistemi di IA:

1. Norme procedurali

Le regole di produzione sono un sistema in sé. Consiste in un applicatore di regole, un insieme di regole e un database (memoria). Ogni volta che viene passato un input, la condizione viene verificata attraverso le regole di produzione e viene selezionata una regola appropriata. L'azione si svolge secondo le regole citate.

L'intero ciclo continua per ogni singolo input che viene portato attraverso il canale di rappresentazione della conoscenza. Il sistema delle regole di produzione è espresso in termini di linguaggio naturale e quindi è molto utilizzato. L'unico inconveniente è che a volte il sistema basato su regole diventa inefficiente, poiché alcune regole potrebbero essere ancora attive.

2. Rete semantica

Come suggerisce il nome, questo tipo di rappresentazione funziona con una rete di dati. Nelle reti semantiche esistono due tipi di relazioni. Una è la relazione ISA e la seconda è la relazione di istanza. Nella rete, i blocchi definiscono gli oggetti e gli spigoli (o archi) definiscono le relazioni tra i blocchi. Sebbene le reti semantiche richiedano più tempo di calcolo, il loro uso è ampio poiché la conoscenza rappresentata è semplice da capire.

3. Rappresentazione logica

La logica può essere rappresentata tramite sintassi e oggetti concordati. Si occupa delle preposizioni e non ha ambiguità nel significato o nell'interpretazione. Questo tipo di rappresentazione può aiutare nel ragionamento logico e avere una migliore rappresentazione dei fatti. Tuttavia, le rappresentazioni logiche possono essere difficili da utilizzare. Le rigide regole di sintassi e associazioni possono rendere complicato il processo.

4. Rappresentazione tramite frame

Un frame è una raccolta di attributi e valori associati. I frame sono anche chiamati strutture di riempimento degli slot. Questo perché gli slot sono gli attributi e sono riempiti dai valori di quegli attributi che rappresentano la conoscenza nell'ambiente. I frame semplificano il raggruppamento di dati e valori di oggetti diversi. Ma a volte, il meccanismo di inferenza è difficile da implementare o utilizzare in quanto è un approccio abbastanza generalizzato.

È così che può essere applicata la rappresentazione della conoscenza nell'IA . Ma come testare questi sistemi?

Le seguenti proprietà possono valutare qualsiasi sistema di rappresentazione della conoscenza:

1. Adeguatezza ed efficienza inferenziale: si occupa della capacità del sistema di dedurre la conoscenza da solo. Può dedurre la conoscenza da diverse relazioni e farlo in modo efficiente, sono le due domande principali poste per valutare questa proprietà.

2. Adeguatezza acquisitiva: si occupa della capacità del sistema di acquisire conoscenze aggiuntive in base all'ambiente fornito.

3. Adeguatezza rappresentativa: si occupa della capacità del sistema di rappresentare tutti i tipi di conoscenza. Il sistema è sufficientemente versatile da essere in grado di rappresentare i dati che possono essere o meno nel dominio della conoscenza precedentemente rappresentata?

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Conclusione

La rappresentazione della conoscenza nell'IA sarà un campo in evoluzione. Un giorno fornirà il sistema che può essere integrato, che ha una percezione e un ragionamento quasi umani. Ci auguriamo che l'articolo fornisca abbastanza per iniziare il viaggio della rappresentazione della conoscenza.

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