Wissensrepräsentation in KI einfach erklärt

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine beliebte und innovative Technologie, die die menschliche Intelligenz auf die nächste Stufe hebt. Es bietet die Kraft der Genauigkeitate Intelligenz integrated mit Maschinen.

Menschen verfügen über ein hohes Maß an Denken, Argumentation, Interpretation und Verständnisanding des Wissens. Das gewonnene Wissen hilft uns, verschiedene Aktivitäten in der realen Welt durchzuführen. 

Heutzutage können sogar Maschinen dank der Technologie so viele Dinge tun.

In letzter Zeit nimmt die Nutzung von KI-gestützten Systemen und Geräten aufgrund ihrer Effizienz und Genauigkeit bei der Ausführung komplexer Aufgaben zu. 

Das Problem ist nun, dass Menschen in ihrem Leben viele Ebenen und Arten von Wissen erworben haben, Maschinen jedoch Schwierigkeiten haben, dasselbe Wissen zu interpretieren.

Daher wird Wissensrepräsentation verwendet. Dies wird komplexe Probleme in unserer Welt lösen, die für Menschen schwer und zeitaufwändig zu lösen sind. 

In diesem Artikel erkläre ich die Wissensrepräsentation in KI, wie sie funktioniert, ihre Arten und Techniken und mehr. 

Lassen Sie uns beginnen!

Was ist Wissensrepräsentation und Argumentation?

Knowledge Representation and Reasoning (KR&R) ist ein Teil davon künstliche Intelligenz das ist einzig und allein dedicated, um Informationen über die reale Welt in einer solchen Form darzustellen, dass ein Computer sie verstehen und entsprechende Maßnahmen ergreifen kann. Dies führt zur Lösung komplexer Probleme wie Berechnungen, Dialoge in natürlicher Sprache, Diagnose eines kritischen medizinischen Zustands usw. 

Die Wissensrepräsentation findet ihren Weg von der Psychologie darüber, wie ein Mensch in der Lage ist, Probleme zu lösen und Wissen zu repräsentieren, um Formalismen zu entwerfen. Auf diese Weise wird die KI verstehen, wie ein Mensch komplexe Systeme beim Bauen und Entwerfen einfacher macht. 

Die früheste Arbeit konzentrierte sich auf allgemeine Problemlöser, die 1959 von Herbert A. Simon und Allen Newell entwickelt wurden. Diese Systeme verwendeten Datenstrukturen zur Zerlegung und planning. Das System beginnt zunächst mit einem Ziel und zerlegt das Ziel dann in Unterziele. Anschließend legt das System einige Konstrukte str festategies, die jedes Teilziel bedienen können. 

Diese efforts führte dann zu einem kognitiven revLösung in der menschlichen Psychologie und eine Phase der KI, die sich auf die Wissensrepräsentation konzentrierte. Daraus entstanden in den 1970er und 1980er Jahren Expertensysteme, Rahmensprachen, Produktionssysteme und mehr. Later, verlagerte die KI ihren Hauptfokus auf Expertensysteme, die möglicherweise mit menschlichen Kompetenzen mithalten könnten, wie etwa medizinische Diagnosen. 

Darüber hinaus ermöglicht die Wissensdarstellung Computersystemen, das Wissen zu verstehen und zu nutzen, um reale Probleme zu lösen. Es definiert auch einen Weg, wie Sie Wissen und Argumentation in KI darstellen können. 

Bei der Wissensrepräsentation geht es nicht nur um das Speichern von Daten in Datenbanken; Vielmehr ermöglicht es intelligenten Maschinen, aus menschlichem Wissen zu lernen und dasselbe zu erfahren, sodass sich eine Maschine wie ein Mensch verhalten und handeln kann. 

Menschen haben Wissen, das Maschinen fremd ist, einschließlich Gefühle, Absichten, Überzeugungen, gesunder Menschenverstand, Urteile, Vorurteile, Intuition und mehr. Einiges Wissen ist auch einfach, wie das Wissen um bestimmte Fakten, allgemeines Wissen über Ereignisse, Menschen, Objekte, Sprache, akademische Disziplinen usw. 

Mit KR&R können Sie die Konzepte des Menschen in einem für Maschinen verständlichen Format darstellen und die KI-gestützten Systeme wirklich intelligent machen. Wissen bedeutet hier die Bereitstellung von Informationen über die ecosSystem und deren Speicherung, während Argumentation bedeutet, Entscheidungen und Maßnahmen aus den gespeicherten Informationen auf der Grundlage des Wissens zu treffen. 

Welches Wissen soll in KI-Systemen abgebildet werden?

Das Wissen, das in Systemen der künstlichen Intelligenz dargestellt werden muss, kann Folgendes umfassen:

• Objekt: Objekte umgeben Menschen ständig. Daher sind die Informationen zu diesen Objekten wesentlich und müssen als Wissenstyp betrachtet werden. Zum Beispiel haben Klaviere weiße und schwarze Tasten, Autos haben Räder, Busse brauchen Fahrer, Flugzeuge brauchen Piloten usw. 
• Events in Kürze: Zahlreiche Ereignisse finden ständig in der realen Welt statt. Und die menschliche Wahrnehmung basiert auf Ereignissen. KI muss über Ereigniskenntnisse verfügen, um Maßnahmen ergreifen zu können. Einige Ereignisse sind Hungersnöte, der Fortschritt von Gesellschaften, Kriege, Katastrophen, Errungenschaften und mehr. 
• Eigenschaften: Dieses Wissen befasst sich mit bestimmten Handlungen des Menschen in verschiedenen Situationen. Es stellt die Verhaltensseite des Wissens dar, die für das Verständnis der KI sehr wichtig ist. 

• Metawissen: Wenn wir uns zum Beispiel in der Welt umsehen und das gesamte Wissen zusammenfassen, stellen wir fest, dass es größtenteils in drei Bereiche unterteilt ist: cateGories:
  1. Was wir bereits wissen
  2. Was wir wissen, ist grundlegendally Dinge, die wir nicht vollständig wissen
  3. Was wir noch nicht wissen
• Metawissen befasst sich mit dem ersten, also dem, was wir wissen, und lässt KI dasselbe wahrnehmen. 

• Fakten: Dieses Wissen basiert auf Tatsachen descriptIon unserer Welt. Beispielsweise ist die Erde nicht flach, aber auch nicht rund; Unsere Sonne hat einen unersättlichen Appetit und mehr. 
• Wissensbasis: Die Wissensbasis ist der Hauptbestandteil der menschlichen Intelligenz. Dies bezieht sich auf eine Gruppe relevanter Daten oder Informationen zu einem beliebigen Bereich. descriptIonen und mehr. Zum Beispiel eine Wissensdatenbank zum Entwerfen eines Automodells. 

Wie funktioniert Wissensrepräsentation?

Typischally, eine auszuführende Aufgabe, ein zu lösendes Problem und das Erhalten einer Lösung werden gegebenallyB. die Zustellung von Paketen bei deren Ankunft oder die Behebung von Problemen mit der Stromversorgung im Haus. 

Um ein echtes Problem zu lösen, muss der Systemdesigner:

• Führen Sie die Aufgabe aus, um festzustellen, welche bessere Lösung sie bieten kann
• Stellen Sie das Problem in einer Sprache dar, damit ein Computer es begründen kann
• Verwenden Sie das System, um eine endgültige Ausgabe zu berechnen, die die Lösung für Benutzer oder eine Abfolge von Aktivitäten darstellt, die im ausgeführt werden müssen ecosSystem.
• Interpretieren Sie das Endergebnis als Lösung für das Hauptproblem 

Wissen ist die Information, die ein Mensch bereits hat, aber Maschinen müssen lernen. Da es viele Probleme gibt, braucht die Maschine Wissen. Als Teil des Gestaltungssystems können Sie definieren, welches Wissen dargestellt werden soll. 

Verbindung zwischen Wissensrepräsentation und KI

Wissen spielt eine wesentliche Rolle in der Intelligenz. Es ist auch verantwortlich für die creation der künstlichen Intelligenz. Wenn es benötigt wird, um intelligentes Verhalten in den KI-Agenten auszudrücken, spielt es eine notwendige Rolle. Ein Agent kann nicht genau funktionierenateDies geschieht insbesondere dann, wenn es an Erfahrung oder Wissen über bestimmte Eingaben mangelt. 

Wenn Sie beispielsweise mit einer Person interagieren möchten, aber die Sprache nicht verstehen können, ist es offensichtlich, dass Sie nicht gut reagieren und keine Aktion ausführen können. Dasselbe gilt für das intelligente Verhalten von Agenten. KI muss über genügend Wissen verfügen, um die Funktionalität auszuführen, da ein Entscheidungsträger die Umgebung entdeckt und das erforderliche Wissen anwendet. 

Allerdings kann KI nicht ausstellenbit intellektuelles Verhalten ohne die Komponenten des Wissens. 

Arten von Wissen, die in KI vertreten sind

Nachdem wir uns nun darüber im Klaren sind, warum wir eine Wissensdarstellung in KI benötigen, wollen wir herausfinden, welche Arten von Wissen in einem KI-System dargestellt werden. 

• Deklaratives Wissen: Es repräsentiert die Objekte, Konzepte und Fakten, die Ihnen helfen, die ganze Welt um Sie herum zu beschreiben. Somit teilt es die descriptIon von etwas und drückt Aussagesätze aus. 
• Verfahrenstechnisches Wissen: Prozedurales Wissen ist im Vergleich zu deklarativem Wissen geringer. Es wird auch als imperatives Wissen bezeichnet, das von mobilen Robotern genutzt wird. Es ist für die Erklärung der Vollendung von etwas. Beispielsweise können mobile Roboter mit nur einer Karte eines Gebäudes ihren eigenen Plan erstellen. Mobile Roboter können Angriffe planen oder navigieren.

Darüber hinaus wird prozedurales Wissen direkt auf die Aufgabe angewendet, einschließlich Regeln, Verfahren, Tagesordnungen uswateGies und mehr. 

• Metawissen: Im Bereich der künstlichen Intelligenz wird vordefiniertes Wissen als Metawissen bezeichnet. Zum Beispiel das Studium des Markierens, Lernens, planning usw. fällt unter diese Art von Wissen. 
  
  Dieses Modell ändert sein Verhalten mit der Zeit und verwendet andere Spezifikationen. Ein Systemingenieur oder Wissensingenieur verwendet verschiedene Formen von Metawissen, wie z. B. Genauigkeit, Bewertung, Zweck, Quelle, Lebensdauer, Zuverlässigkeit, Rechtfertigung, Vollständigkeit, Konsistenz, Anwendbarkeit und Begriffsklärung. 

• Heuristisches Wissen: Dieses Wissen, das auch als oberflächliches Wissen bezeichnet wird, folgt dem Faustregelprinzip. Daher ist es sehr effizient in der process des Denkens, da es Probleme auf der Grundlage früherer Aufzeichnungen oder von Experten zusammengestellter Probleme lösen kann. Es sammelt jedoch Erfahrungen mit früheren Problemen und bietet einen besseren wissensbasierten Ansatz, um Probleme zu spezifizieren und Maßnahmen zu ergreifen. 
• Strukturwissen: Strukturelles Wissen ist das einfachste und grundlegendste Wissen, das zur Lösung komplexer Probleme verwendet und angewendet wird. Es versucht, eine effektive Lösung zu finden, indem es die Beziehung zwischen Objekten und Konzepten findet. Darüber hinaus beschreibt es die Beziehung zwischen mehreren Konzepten, wie Teil von, Art von oder Gruppierung von etwas. 

Deklaratives Wissen kann als beschreibendes Wissen dargestellt werden, während prozedurales Wissen als tundes Wissen dargestellt wird. ZusatzallyDeklaratives Wissen wird als explizit definiert, während prozedurales Wissen stillschweigend oder implizit ist. Es ist deklaratives Wissen, wenn Sie es artikulieren könnenate das Wissen und das Verfahrenswissen, wenn Sie es nicht artikulieren könnenate es. 

Techniken der Wissensrepräsentation in der KI

Es gibt vier Haupttechniken, die das Wissen in der KI darstellen:

• Logische Darstellung
• Semantische Netze
• Produktionsregeln
• Rahmendarstellung

Logische Darstellung

Die logische Darstellung ist die Grundform der Wissensdarstellung für die Maschinen, bei der eine definierte Syntax mit Grundregeln verwendet wird. Diese Syntax hat keine Mehrdeutigkeit in der Bedeutung und befasst sich mit Präpositionen. Als Kommunikationsregeln fungiert jedoch die logische Form der Wissensrepräsentation. Aus diesem Grund kann es verwendet werden, um Fakten für die Maschinen darzustellen. 

Es gibt zwei Arten der logischen Darstellung:

• Aussagelogik: Aussagenlogik wird auch als st bezeichnetatement-Logik oder Aussagenkalkül, die mit einem Booleschen Wert arbeitet, was eine Methode von „Wahr“ oder „Falsch“ bedeutet. 
• Logik erster Ordnung: Logik erster Ordnung ist eine Art logischer Wissensdarstellung, die man auch als Prädiktor erster Ordnung bezeichnen kannate Infinitesimalrechnung (FOPL). Diese Darstellung logischen Wissens stellt das Prädikat darates und Objekte in Quantoren. Es handelt sich um ein fortgeschrittenes Modell der Aussagenlogik. 

Diese Form der Wissensrepräsentation sieht aus wie die meisten Programmiersprachen, in denen Sie Semantik verwenden, um Informationen weiterzuleiten. Es ist eine sehr logische Art, Probleme zu lösen. Der Hauptnachteil dieser Methode ist jedoch die strenge Art der Darstellung. Im Allgemeinen ist es schwierig auszuführen und manchmal nicht sehr effizient. 

Semantische Netze

Eine grafische Darstellung trägt bei dieser Art von Wissensdarstellung die verbundenen Objekte, die mit dem Datennetz verwendet werden. Die semantischen Netze umfassen Bögen/Kanten (Verbindungen) und Knoten/Blöcke (Objekte), die die Verbindung zwischen den Objekten beschreiben. 

Dies ist eine Alternative zum Predic erster Ordnungate Darstellungsform der Calculus Logic (FOPL). Die Beziehungen in den semantischen Netzwerken sind zweierlei Art:

• IST EIN
• SO'NE ART

Aufgrund der Einfachheit des Verständnisses handelt es sich um eine eher natürliche als logische Darstellungsformanding. Der größte Nachteil dieser Darstellungsform besteht darin, dass es sich um eine Berechnung handeltally teuer und enthält keine äquivalenten Quantoren, die Sie in der logischen Darstellung finden können. 

Produktionsregeln

Produktionsregeln sind die häufigste Form der Wissensrepräsentation in KI-Systemen. Es ist die einfachste Form, auf If-Else-Regeln basierende Systeme darzustellen, und kann daher leicht verstanden werden. Es stellt eine Möglichkeit dar, FOPL und Aussagenlogik zu kombinieren. 

Um technischally Um die Produktionsregeln zu verstehen, müssen Sie zunächst die Bestandteile des Darstellungssystems verstehen. Dieses System umfasst eine Reihe von Regeln, ein Arbeitsgedächtnis, einen Regelanwender und einen anerkannten Handlungszyklus. 

Bei jeder Eingabe überprüft die KI die Bedingungen der Produktionsregeln und ergreift, nachdem sie eine bessere Regel gefunden hat, sofort die erforderlichen Maßnahmenately. Der Zyklus der Auswahl von Regeln basierend auf den Bedingungen und der Maßnahmen zur Lösung des Problems wird als Erkennungs- und Handlungszyklus bezeichnet, der bei jeder Eingabe stattfindet. 

Dieses Verfahren weist jedoch einige Probleme auf, wie z. B. eine ineffiziente Ausführung aufgrund der aktiven Regeln und einen Mangel an Erfahrung aufgrund fehlender Speicherung früherer Ergebnisse. Da die Regeln in natürlicher Sprache ausgedrückt werden, können die Kosten der Nachteile eingelöst werden. Hier können Regeln bei Bedarf einfach geändert und gelöscht werden. 

Rahmendarstellung

Um die Rahmendarstellung auf einer grundlegenden Ebene zu verstehen, stellen Sie sich eine Tabelle vor, die aus Namen in Spalten und Werten in besteht rows; Die benötigten Informationen werden in dieser vollständigen Struktur übergeben. Vereinfacht ausgedrückt handelt es sich bei der Frame-Darstellung um eine Sammlung von Werten und Attributen.

Dabei handelt es sich um eine KI-spezifische Datenstruktur, die Füller (Slot-Werte, die einen beliebigen Datentyp und eine beliebige Form haben können) und Slots verwendet. Der process ist dem typischen Datenbankverwaltungssystem (DBMS) ziemlich ähnlich. Diese Füllstücke und Schlitze bilden eine Struktur, die Rahmen genannt wird. 

Die Slots haben in dieser Form der Wissensdarstellung Namen oder Attribute und das Wissen related zu den Attributen wird in Füllern gespeichert. Der Hauptvorteil dieser Art der Darstellung besteht darin, dass ähnliche Daten zu Gruppen zusammengefasst werden können, um das Wissen in Strukturen aufzuteilen. Darüber hinaus ist es in Unterstrukturen unterteilt. 

Da es sich um eine typische Datenstruktur handelt, kann dieser Typ manipuliert werdenated und leicht visualisiert. Typische Konzepte, einschließlich Entfernen, Löschen und Hinzufügen von Slots, können ausgeführt werden effortweniger. 

Anforderungen an die Wissensrepräsentation im KI-System

Eine gute Wissensrepräsentation enthält einige Eigenschaften:

• Darstellungsgenauigkeit: Die Wissensrepräsentation muss jede Art des erforderlichen Wissenserwerbs darstellenately.
• Inferenzeffizienz: Es ist die Fähigkeit, mit inferenziellen Wissensmechanismen problemlos umzugehen productive Wegbeschreibungen mit geeignetenate Führer.
• Inferentielle Angemessenheit: Wissensrepräsentation sollte manipulierbar seinate einige Repräsentationsstrukturen, um neues Wissen basierend auf den vorhandenen Strukturen darzustellen.
• Akquisitionseffizienz: Die Fähigkeit, mit automatischen Methoden neues Wissen zu gewinnen.

KI-Wissenszyklus

KI-Systeme umfassen einige Hauptkomponenten, um intelligentes Verhalten zu zeigen, das die Darstellung von Wissen ermöglicht. 

• Wahrnehmung, Vorstellung: Es hilft dem KI-basierten System, mithilfe verschiedener Sensoren Informationen über die Umgebung zu sammeln und es mit der Umgebung vertraut zu machen ecosSystem zur effizienten Interaktion mit den Problemen. 
• Lernen: Es wird verwendet, um das Ausführen von KI-Systemen zu ermöglichen tiefe Lernen Bereits geschriebene Algorithmen sorgen dafür, dass KI-Systeme die benötigten Informationen von der Wahrnehmungskomponente zur Lernkomponente liefern, um das Lernen und Verstehen zu verbessernanding. 
• Wissensrepräsentation und Argumentation: Menschen nutzen Wissen, um Entscheidungen zu treffen. Daher ist dieser Block dafür verantwortlich, den Menschen durch die Wissensdaten von KI-Systemen zu dienen und bei Bedarf relevantes Wissen zu nutzen. 
• PlannPlanung und Ausführung: Dieser Block ist unabhängig. Es wird verwendet, um Daten aus Wissens- und Argumentationsblöcken zu entnehmen und relevante Aktionen auszuführen.

Schlussfolgerung

Menschen können sich Wissen auf unterschiedliche Weise aneignen, ebenso wie KI-basierte Maschinen. Da sich die KI weiterentwickelt, hilft Ihnen die bessere Darstellung von Wissen für Maschinen dabei, komplexe Probleme mit minimalen Fehlern zu lösen. Wissensrepräsentation ist also ein wesentliches Attribut für KI-Maschinen intelligent und smart zu arbeiten. 

Sie können sich auch den Unterschied zwischen ansehen Künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning.