Уровень знаний

В искусственном интеллекте агенты, основанные на знаниях, используют набор логических предложений, чтобы сделать выводы о мире . На уровне знаний нам нужно лишь указать, что знает агент и каковы его цели; логическая абстракция, отдельная от деталей реализации.

Это понятие уровня знаний было впервые введено Алленом Ньюэллом в 1980-х годах, чтобы иметь возможность рационализировать поведение агента. Агент предпринимает действия, основанные на знаниях, которыми он обладает, пытаясь достичь конкретных целей. Он выбирает действия по принципу рациональности .

Ниже уровня знаний находится уровень символов . В то время как уровень знаний ориентирован на мир , а именно, он касается среды, в которой действует агент, уровень символов ориентирован на систему , поскольку он включает в себя механизмы, которыми агент может работать. Уровень знаний рационализирует поведение агента, а уровень символов механизирует поведение агента.

Например, в компьютерной программе уровень знаний состоит из информации, содержащейся в ее структурах данных, которые она использует для выполнения определенных действий. Уровень символов состоит из алгоритмов программы, самих структур данных и так далее.

См. также

• Моделирование уровня знаний
• относительность знаний

Ссылки

• Т. Мензис. Применение похищения: моделирование на уровне знаний. Ноябрь 1996 года.
• А. Ньюэлл. Уровень знаний. Искусственный интеллект, 18(1):87-127, 1982.