Системы, основанные на знаниях
 | В этой статье есть несколько проблем. Пожалуйста, помогите улучшить его или обсудите эти проблемы на странице обсуждения . ( Узнайте, как и когда удалять эти шаблонные сообщения )
|
Система , основанная на знаниях ( KBS ), — это компьютерная программа , которая рассуждает и использует базу знаний для решения сложных проблем . Системы, основанные на знаниях, были в центре внимания первых исследователей искусственного интеллекта в 1980-х годах. Этот термин может относиться к широкому спектру систем. Однако все системы, основанные на знаниях, имеют два определяющих компонента: попытку явного представления знаний, называемую базой знаний , и систему рассуждений , которая позволяет им получать новые знания, известную как машина вывода .
Компоненты
[ редактировать ]База знаний содержит факты и правила, специфичные для предметной области. [1] о проблемной области (а не о знаниях, неявно встроенных в процедурный код, как в обычной компьютерной программе). Кроме того, знания могут быть структурированы посредством включения онтологии , фреймов , концептуального графа или логических утверждений. [2]
Механизм вывода использует методы рассуждения общего назначения для вывода новых знаний и решения проблем в проблемной области. Чаще всего он использует прямую цепочку или обратную цепочку . Другие подходы включают использование автоматического доказательства теорем , логического программирования , систем классной доски и систем переписывания терминов, таких как правила обработки ограничений (CHR). Эти более формальные подходы подробно описаны в статье Википедии о представлении знаний и рассуждениях .
Аспекты и развитие ранних систем
[ редактировать ]Системы, основанные на знаниях и экспертные системы
[ редактировать ]Термин «система, основанная на знаниях» часто использовался как синоним « экспертной системы », возможно, потому, что почти все самые ранние системы, основанные на знаниях, были разработаны для решения экспертных задач. Однако эти термины говорят нам о различных аспектах системы:
- эксперт : описывает только задачу, для которой предназначена система — его цель — помочь заменить человека-эксперта в задаче, обычно требующей специальных знаний.
- основанный на знаниях : относится только к архитектуре системы – он представляет знания явно, а не в виде процедурного кода.
Сегодня практически все экспертные системы основаны на знаниях, тогда как системная архитектура, основанная на знаниях, используется в широком спектре типов систем, предназначенных для самых разных задач.
Системы, основанные на правилах
[ редактировать ]Первые системы, основанные на знаниях, были в основном экспертными системами, основанными на правилах. Они представляли факты о мире в виде простых утверждений в плоской базе данных и использовали правила, специфичные для предметной области, для обоснования этих утверждений, а затем для добавления к ним. Одной из самых известных из этих ранних систем была Mycin — программа для медицинской диагностики.
Представление знаний в явном виде с помощью правил имело несколько преимуществ:
- Приобретение и обслуживание. Использование правил означало, что эксперты в предметной области часто могли определять и поддерживать правила самостоятельно, а не с помощью программиста.
- Объяснение. Явное представление знаний позволило системам рассуждать о том, как они пришли к выводу, и использовать эту информацию для объяснения результатов пользователям. Например, проследить цепочку умозаключений, которые привели к диагнозу, и использовать эти факты для объяснения диагноза.
- Рассуждение. Отделение знаний от их обработки позволило разработать механизмы вывода общего назначения. Эти системы могли делать выводы на основе набора данных, о которых первоначальные разработчики, возможно, даже не подозревали. [3]
Мета-рассуждение
[ редактировать ]Позже [ когда? ] архитектуры для рассуждений, основанных на знаниях, такие как архитектура доски BB1 ( система доски ), [4] позволил новым выводам повлиять на сам процесс рассуждения, обеспечивая рассуждения на метауровне. BB1 позволял контролировать сам процесс решения проблем. Различные виды решения проблем (например, нисходящее, восходящее и оппортунистическое решение проблем) можно выборочно смешивать в зависимости от текущего состояния решения проблем. По сути, решатель проблем использовался как для решения проблемы уровня предметной области, так и для решения собственной проблемы управления, которая могла зависеть от первой.
Другими примерами системных архитектур, основанных на знаниях, поддерживающих рассуждения на метауровне, являются MRS. [5] и САР .
Расширение применения
[ редактировать ]В 1980-х и 1990-х годах, помимо экспертных систем, другие применения систем, основанных на знаниях, включали управление процессами в реальном времени, [6] интеллектуальные системы обучения, [7] и решения проблем для конкретных областей, таких как анализ структуры белка, [8] планировка строительной площадки, [9] и диагностика неисправностей компьютерной системы. [10]
Достижения, обусловленные усовершенствованной архитектурой
[ редактировать ]По мере усложнения систем, основанных на знаниях, методы, используемые для представления базы знаний, стали более сложными и включали логику, системы переписывания терминов, концептуальные графики и фреймы .
Например, фреймы — это способ представления мировых знаний с использованием методов, которые можно рассматривать как аналог объектно-ориентированного программирования , в частности, классов и подклассов, иерархий и отношений между классами, а также поведения. [ нужны разъяснения ] объектов. Благодаря более структурированной базе знаний рассуждения теперь могут происходить не только на основе независимых правил и логических выводов, но также на основе взаимодействия внутри самой базы знаний. Например, процедуры, хранящиеся как демоны на [ нужны разъяснения ] объекты могли срабатывать и воспроизводить цепочку правил. [11]
Достижения в области автоматизированного рассуждения
[ редактировать ]Еще одним достижением 1990-х годов стала разработка специальных автоматизированных систем рассуждения, называемых классификаторами . Вместо того, чтобы статически объявлять отношения включения в базе знаний, классификатор позволяет разработчику просто объявлять факты о мире, а классификатор выводит отношения. Таким образом, классификатор также может играть роль механизма вывода. [12]
Самый последний [ на момент? ] Развитие систем, основанных на знаниях, заключалось в принятии технологий, особенно своего рода логики, называемой логикой описания , для разработки систем, использующих Интернет. Интернету часто приходится иметь дело со сложными, неструктурированными данными , на которые нельзя положиться, чтобы они соответствовали конкретной модели данных. Технология систем, основанных на знаниях, и особенно способность классифицировать объекты по требованию идеально подходят для таких систем. Модель такого рода интернет-систем, основанных на знаниях, известна как семантическая сеть . [13]
См. также
[ редактировать ]- Представление знаний и рассуждения
- Моделирование знаний
- Двигатель знаний
- Поиск информации
- Система рассуждений
- Рассуждение на основе прецедентов
- Концептуальный график
- Нейронные сети
Ссылки
[ редактировать ]- ^ Смит, Рид (8 мая 1985 г.). «Концепции, методы, примеры систем, основанных на знаниях» (PDF) . reidgsmith.com . Исследование куклы Шлюмберже . Проверено 9 ноября 2013 г.
- ^ Сова, Джон Ф. (2000). Представление знаний: логические, философские и вычислительные основы (1-е изд.). Пасифик Гроув: Брукс / Коул. ISBN 978-0-534-94965-5 .
- ^ Хейс-Рот, Фредерик; Дональд Уотерман; Дуглас Ленат (1983). Построение экспертных систем . Аддисон-Уэсли. ISBN 0-201-10686-8 .
- ^ Хейс-Рот, Барбара ; Кафедра компьютерных наук Стэнфордского университета (1984). BB1: архитектура систем Blackboard, которые контролируют, объясняют и изучают собственное поведение . Департамент компьютерных наук Стэнфордского университета.
- ^ Генесерет, Майкл Р. «1983 - Обзор метауровневой архитектуры». Дело AAAI-83 : 6.
- ^ Ларссон, Ян Эрик; Хейс-Рот, Барбара (1998). «Guardian: интеллектуальный автономный агент медицинского мониторинга и диагностики» . Интеллектуальные системы IEEE . 13 (1) . Проверено 11 августа 2012 г.
- ^ Кланси, Уильям (1987). Репетиторство, основанное на знаниях: программа GUIDON . Кембридж, Массачусетс: MIT Press.
- ^ Хейс-Рот, Барбара ; Бьюкенен, Брюс Г.; Лихтарж, Оливье; Хьюитт, Майк; Альтман, Расс Б.; Бринкли, Джеймс Ф.; Корнелиус, Крейг; Дункан, Брюс С.; Жардецкий, Олег (1986). PROTEAN: получение структуры белка на основе ограничений . АААИ. стр. 904–909 . Проверено 11 августа 2012 г.
- ^ Роберт Энгельмор; и др., ред. (1988). Системы доски . Паб «Аддисон-Уэсли» (Южная Дакота).
- ^ Беннетт, Джеймс С. (1981). DART: Экспертная система для диагностики неисправностей компьютеров . IJCAI.
- ^ Меттри, Уильям (1987). «Оценка инструментов для построения больших систем, основанных на знаниях» . Журнал ИИ . 8 (4). Архивировано из оригинала 10 ноября 2013 г. Проверено 10 ноября 2013 г.
- ^ МакГрегор, Роберт (июнь 1991 г.). «Использование классификатора описания для улучшения представления знаний». Эксперт IEEE . 6 (3): 41–46. дои : 10.1109/64.87683 . S2CID 29575443 .
- ^ Бернерс-Ли, Тим; Джеймс Хендлер; Ора Лассила (17 мая 2001 г.). «Семантическая сеть. Новая форма веб-контента, имеющая смысл для компьютеров, откроет революцию новых возможностей» . Научный американец . 284 : 34–43. doi : 10.1038/scientificamerican0501-34 . Архивировано из оригинала 24 апреля 2013 года.
Дальнейшее чтение
[ редактировать ]- Раджендра, Акеркар; Саджа, Прити (2009). Системы, основанные на знаниях . Джонс и Бартлетт Обучение. ISBN 9780763776473 .
| Базы данных органов управления : Национальные |
|---|
