Yapay Zekada Bilgi Temsili Nedir? Kullanım, Türler ve Yöntemler

Tanıtım

Hiç potaya basket attınız mı? Bu tek çekimi yapmak için kaç şeyin işlendiğini fark ettiniz mi? Böyle bir atış yapmak için bir makineyi eğittiğinizi hayal edin. Bilgisayara sunmak için gerekli olacak bilgi miktarı çok büyük. Sorun orada yatıyor. Masadan bir elma kaldırmak gibi basit senaryolar bile büyük bir dizi kurala ve açıklamaya ihtiyaç duyacaktır.

AI'da bilgi temsilini bu kadar önemli ve birlikte çalışmayı eğlenceli kılan şey budur . Bilgi temsili, ortamın kurulmasında rol oynar ve sisteme gerekli tüm detayları verir.

Yapay Zeka Sistemlerinde Bilgi Temsilinin Kullanımı

Yapay zeka sistemlerinde bilgi temsilinin rolü, yapay zeka sistemlerinin izlediği metodolojiye bakılarak anlaşılabilir. Süreç aşağıdaki gibidir:

1. Algı bloğu

Algı bloğu, makine için bir dizi duyu olarak düşünülebilir. Sistemin çevre ile etkileşime girebildiği bileşendir. Her türlü veri, ses, video, sıcaklık vb. olabilir.

2. Öğrenme bloğu

Makinenin kendi kendine çalışması için gerekli modelleri eğittiğimiz sistemin parçasıdır. Tipik öğrenme algoritmaları (makine öğrenimi, derin öğrenme vb.) öğrenme bloğunda kodlanmıştır. Öğrenme bloğu, eğitim için gerekli bilgileri almak için doğrudan algılama bloğu ile bağlantılıdır.

3. Akıl Yürütme – Bilgi temsil bloğu

Sistemin en kritik bloğudur. Algı bloğundaki verileri alır ve neyin önemli olduğunu filtreler. Akıl yürütme bloğu, gerektiğinde modele veya öğrenme aracısına sağlanabilecek bilginin mevcut olduğundan emin olur.

4. Planlama ve yürütme bloğu

Bu blok, makineye işlevsel bir yol haritası sağlar. Bu blok, yapılacak eylemi ve hangi sonuçların bekleneceğini belirtir. Bu blok, muhakeme - bilgi temsil bloğundan girdileri alır.

Okuyun : AI Proje Fikirleri ve Konuları

Bilgi Türleri

Öncelikle, AI sistemlerinde herhangi bir bilgi temsil bloğunda beş tür bilgi görüyoruz . Bilgi türleri aşağıdaki gibidir:

1. Deklaratif: Bir ifade olarak beyan edilen olgular, durumlar, nesnelerle ilgilenen bilgi türüdür.

2. Yapısal: Örnekler ve betimleme arasındaki ilişkiyi betimleyen bilgi türü ile ilgilenir.

3. Prosedürel: Belirli bir sistemin verimli çalışması için gerekli prosedürler ve kurallarla ilgilenir.

4. Meta: Diğer bilgi verisi türlerinin üst düzey verilerinden oluşan bilgidir.

5. Sezgisel: Kararları yönetmeye yardımcı olan verileri temsil eder.

Hakkında bilgi edinin: Üzerinde Çalışmanız Gereken En Popüler 8 Google AI Projesi

Bilgi Temsil Yöntemleri

Temsil edilecek bilgiyi ve nasıl kullanılacağını anladıktan sonra, bunu nasıl başaracağımızı bilmek gerekir. Yapay zeka sistemlerinde bilgi temsili için mevcut yöntemler şunlardır :

1. Usul kuralları

Üretim kuralları başlı başına bir sistemdir. Bir kural uygulayıcısı, bir dizi kural ve bir veritabanından (bellek) oluşur. Bir girdi geçtiğinde, koşul üretim kuralları aracılığıyla kontrol edilir ve uygun bir kural seçilir. Eylem belirtilen kurallara göre gerçekleştirilir.

Bilgi temsil kanalından getirilen her bir girdi için tüm döngü devam eder. Üretim kuralları sistemi doğal dil ile ifade edilmekte ve bu nedenle çokça kullanılmaktadır. Tek dezavantajı, bazı kurallar hala etkin olabileceğinden, bazen kural tabanlı sistemin verimsizleşmesidir.

2. Semantik ağ

Adından da anlaşılacağı gibi, bu tür bir temsil bir veri ağı ile çalışır. Semantik ağlarda iki tür ilişki vardır. Biri ISA ilişkisi, ikincisi ise örnek ilişkisidir. Ağda, bloklar nesneleri tanımlar ve kenarlar (veya yaylar) bloklar arasındaki ilişkileri tanımlar. Anlamsal ağlar daha fazla hesaplama zamanı alsa da, temsil edilen bilginin anlaşılması basit olduğu için kullanımları kapsamlıdır.

3. Mantıkla Temsil

Mantık, üzerinde anlaşmaya varılan sözdizimi ve nesneler aracılığıyla temsil edilebilir. Edatlarla ilgilenir ve anlam veya yorumda hiçbir belirsizliği yoktur. Bu tür bir temsil, mantıksal akıl yürütmeye yardımcı olabilir ve gerçeklerin daha iyi bir temsiline sahip olabilir. Ancak, mantıksal temsillerle çalışmak zor olabilir. Katı sözdizimi ve ilişkilendirme kuralları, süreci zorlaştırabilir.

4. Çerçeveler aracılığıyla temsil

Çerçeve, niteliklerin ve ilişkili değerlerin bir koleksiyonudur. Çerçevelere yuva dolgu yapıları da denir. Bunun nedeni, boşlukların nitelikler olması ve ortamdaki bilgiyi temsil eden niteliklerin değerleriyle doldurulmasıdır. Çerçeveler, verilerin ve farklı nesne değerlerinin gruplandırılmasını kolaylaştırır. Ancak bazen çıkarım mekanizması oldukça genelleştirilmiş bir yaklaşım olduğu için uygulanması veya kullanılması zor olabilir.

Yapay zekada bilgi temsili bu şekilde uygulanabilir. Ancak bu sistemler nasıl test edilir?

Aşağıdaki özellikler herhangi bir bilgi temsil sistemini değerlendirebilir:

1. Çıkarımsal yeterlilik ve verimlilik: Sistemin bilgiyi kendi başına çıkarabilme yeteneği ile ilgilenir. Bu özelliği değerlendirmek için sorulan iki temel soru, farklı ilişkilerden bilgi çıkarabilir ve bunu verimli bir şekilde yapabilir mi?

2. Edinimsel yeterlilik: Sistemin, sağlanan çevreye dayalı olarak ek bilgi edinme yeteneği ile ilgilenir.

3. Temsil yeterliliği: Sistemin her türlü bilgiyi temsil etme yeteneği ile ilgilenir. Sistem, önceden temsil edilen bilgi alanında olabilecek veya olmayabilecek verileri temsil edebilecek kadar çok yönlü mü?

Ayrıca Deneyin: Yapay Zeka ve İnsan Zekası: Yapay Zeka ve İnsan Zekası Arasındaki Fark

Çözüm

Yapay zekada bilgi temsili gelişen bir alan olacak. Bir gün bütünleşebilen, insana yakın algı ve muhakeme sistemine sahip bir sistem sağlayacaktır. Makalenin, bilgi temsili yolculuğuna başlamanız için yeterli olduğunu umuyoruz.

Makine öğrenimi ve yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinmek istiyorsanız, çalışan profesyoneller için tasarlanmış ve 450+ saat zorlu eğitim, 30'dan fazla vaka çalışması ve ödev sunan IIIT-B & upGrad'ın Makine Öğrenimi ve Yapay Zeka alanında PG Diplomasına göz atın. IIIT-B Mezun statüsü, 5+ pratik uygulamalı bitirme projesi ve en iyi firmalarla iş yardımı.