Biliyin təmsili və əsaslandırma

Süni intellekt
Əsas hədəflər
Yanaşmalar
Fəlsəfəsi
Tarixi
Texnologiya
Lüğət

Biliyin təmsili və əsaslandırma (ing. Knowledge Representation and Reasoning) — süni intellektin ən vacib sahələrindən biridir və kompüterlərin məlumatları emal etməyi, məntiqi nəticələr çıxarmağı, həmçinin insan dilini və düşüncə tərzini başa düşməyi öyrənməsinə kömək edir.[1]

Bu sahə əsasən insan biliyini kompüterlərə öyrətməklə həmin bilikdən məntiqi nəticələr çıxarmağı, qərarlar verməyi və problemləri həll etməyi təmin edir.[2]

Biliyin təmsili

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Biliyin təmsili, məlumatların strukturlaşdırılmış formada saxlanılmasını təmin edir ki, maşınlar bu məlumatları emal edə və onlardan nəticələr çıxara bilsinlər. Təmsil üsulları aşağıdakılardır:[3]

  1. Məntiq əsaslı təmsil — burada predikat məntiqi, propositional məntiq kimi məntiq modellərindən istifadə edilir. Əsas qaydalar və qanunlar müəyyən edilir və maşınlar bu qaydalara əsaslanaraq nəticələr çıxarır.
  2. Yarımstrukturlaşdırılmış bilik — ontologiyalar, semantik şəbəkələr və taksonomiyalarla bilik təsvir edilir. Bu, məlumatlar arasında əlaqələri qurmağa və nəticə çıxarmağa kömək edir.[4]
  3. İstehsal qaydaları (ing. Production Rules) — qayda-əsaslı sistemlərdə "Əgər ... o zaman ..." (ing. if-then) qaydaları ilə qərar qəbuletmə prosesi qurulur. Bu qaydalar müxtəlif hallar üçün müxtəlif nəticələr çıxarmağa imkan verir.
  4. Çərçivələr və skriptlər — çərçivə (ing. frame) metodunda obyektlərin xassələri təyin edilir və sinifləndirilir, skriptlər isə hadisələrin müəyyən ardıcıllığını təsvir edir. Bu üsul xüsusən gündəlik işləri və məişət biliklərini modelləşdirmək üçün istifadə olunur.[5]

Əsaslandırma

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Əsaslandırma (ing. reasoning) — yəni nəticə çıxarma, maşınların bilik bazasında mövcud olan məlumatlar əsasında yeni nəticələr çıxarması prosesidir.[6]

Bu sahədə istifadə olunan əsas metodlar:[7]

  • Deduktiv əsaslandırma — ümumi qaydalardan xüsusi nəticələr çıxarır. Məsələn, "bütün insanlar ölümlüdür" və "A insan olaraq tanınır" qaydalarından "A ölümlüdür" nəticəsi çıxarılır.[8]
  • İnduktiv əsaslandırma — müşahidələrdən ümumi qaydalar yaradır. Məsələn, bir neçə müşahidəyə əsaslanaraq ümumi qanun yaradır.
  • Abduktiv əsaslandırma — bir müşahidənin ehtimal olunan səbəbini tapmağa çalışır. Məsələn, “torpaq islanıbsa, ehtimal ki, yağış yağıb.”
  • Səbəb-nəticə əsaslandırması — hadisələr arasındakı səbəb-nəticə əlaqələrini istifadə edir. Bu üsul daha çox hadisələrin başvermə ardıcıllığını təhlil etmək üçün istifadə olunur.[9]

Tətbiq sahələri

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Biliyin təmsili və əsaslandırma sistemləri geniş sahələrdə istifadə olunur:[10]

  • Tibb — diaqnostika və müalicə planlamasında.
  • Hüquq — qanunlar arasında əlaqələri analiz edərək hüquqi məsləhət vermək üçün.[11]
  • Ekspert sistemləri — mütəxəssis biliklərini modelləşdirərək xüsusi sahələrdə məsləhət və ya qərarlar verilməsi.
  • Robot texnologiyası — mühit və obyektləri tanımaq və hərəkətləri planlaşdırmaq. Bu sahənin inkişafı süni intellektdə daha çox məntiqi qərarlar və səmərəli nəticələr çıxarmaq üçün kritik əhəmiyyətə malikdir.

İstinadlar

[redaktə | mənbəni redaktə et]
  1. ↑ Schank, Roger; Abelson, Robert. Scripts, Plans, Goals, and Understanding: An Inquiry Into Human Knowledge Structures. Lawrence Erlbaum Associates, Inc. 1977.
  2. ↑ Doran, J. E.; Michie, D. "Experiments with the Graph Traverser program". Proc. R. Soc. Lond. A. 294 (1437). 1966-09-20: 235–259. Bibcode:1966RSPSA.294..235D. doi:10.1098/rspa.1966.0205.
  3. ↑ Green, Cordell. Application of Theorem Proving to Problem Solving (PDF). IJCAI 1969. 2023-02-10 tarixində arxivləşdirilib (PDF). İstifadə tarixi: 2024-10-30.
  4. ↑ Hewitt, C., 2009. Inconsistency robustness in logic programs. arXiv preprint arXiv:0904.3036.
  5. ↑ Kowalski, Robert. The limitation of logic // Proceedings of the 1986 ACM fourteenth annual conference on Computer science - CSC '86. 1986. 7–13. doi:10.1145/324634.325168. ISBN 0-89791-177-6. 2024-10-07 tarixində arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2024-10-30.
  6. ↑ Nilsson, Nils. "Eye on the Prize". AI Magazine. 16. 1995: 2.
  7. ↑ Hayes-Roth, Frederick; Waterman, Donald; Lenat, Douglas. Building Expert Systems. Addison-Wesley. 1983. ISBN 978-0-201-10686-2.
  8. ↑ Brachman, Ron. "A Structural Paradigm for Representing Knowledge" (PDF). Bolt, Beranek, and Neumann Technical Report (3605). 1978. April 30, 2020 tarixində arxivləşdirilib (PDF).
  9. ↑ Marvin Minsky, A Framework for Representing Knowledge Arxiv surəti 7 yanvar 2021 tarixindən Wayback Machine saytında, MIT-AI Laboratory Memo 306, June, 1974
  10. ↑ Mettrey, William. "An Assessment of Tools for Building Large Knowledge-Based Systems". AI Magazine. 8 (4). 1987. 2013-11-10 tarixində orijinalından arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 2013-12-24.
  11. ↑ MacGregor, Robert. "Using a description classifier to enhance knowledge representation". IEEE Expert. 6 (3). June 1991: 41–46. doi:10.1109/64.87683.

Ədəbiyyat

[redaktə | mənbəni redaktə et]

Xarici keçidlər

[redaktə | mənbəni redaktə et]
Vikianbarda Biliyin təmsili və əsaslandırma ilə əlaqəli mediafayllar var.