Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) είναι μια δημοφιλής και καινοτόμος τεχνολογία που οδηγεί την ανθρώπινη νοημοσύνη στο επόμενο επίπεδο. Προσφέρει τη δύναμη της ακριβούς νοημοσύνης ενσωματωμένη σε μηχανές.
Οι άνθρωποι έχουν υψηλού επιπέδου σκέψη, συλλογισμό, ερμηνεία και κατανόηση της γνώσης. Η γνώση που αποκτάμε μας βοηθά να εκτελούμε διαφορετικές δραστηριότητες στον πραγματικό κόσμο.
Σήμερα, ακόμη και οι μηχανές γίνονται ικανές να κάνουν τόσα πολλά πράγματα, χάρη στην τεχνολογία.
Πρόσφατα, η χρήση συστημάτων και συσκευών με τεχνητή νοημοσύνη αυξάνεται λόγω της αποτελεσματικότητας και της ακρίβειάς τους στην εκτέλεση πολύπλοκων εργασιών.
Τώρα, το πρόβλημα είναι ότι, ενώ οι άνθρωποι έχουν αποκτήσει πολλά επίπεδα και είδη γνώσης στη ζωή τους, οι μηχανές αντιμετωπίζουν δυσκολίες στην ερμηνεία της ίδιας γνώσης.
Ως εκ τούτου, χρησιμοποιείται αναπαράσταση γνώσης. Αυτό θα λύσει πολύπλοκα ζητήματα στον κόσμο μας, τα οποία είναι δύσκολο και χρονοβόρο να αντιμετωπίσουν οι άνθρωποι.
Σε αυτό το άρθρο, θα εξηγήσω την αναπαράσταση γνώσης στην τεχνητή νοημοσύνη, τον τρόπο λειτουργίας, τους τύπους και τις τεχνικές της και πολλά άλλα.
Ας ξεκινήσουμε!
Πίνακας περιεχομένων
Τι είναι η αναπαράσταση και ο συλλογισμός της γνώσης;
Η αναπαράσταση γνώσης και ο συλλογισμός (KR&R) είναι ένα μέρος της τεχνητής νοημοσύνης που είναι αποκλειστικά αφιερωμένο στην αναπαράσταση πληροφοριών σχετικά με τον πραγματικό κόσμο με τέτοια μορφή που ένας υπολογιστής μπορεί να κατανοήσει και να αναλάβει δράση ανάλογα. Αυτό οδηγεί στην επίλυση σύνθετων προβλημάτων, όπως υπολογισμούς, διάλογος στη φυσική γλώσσα, διάγνωση κρίσιμης ιατρικής κατάστασης κ.λπ.
Η αναπαράσταση της γνώσης βρίσκει το δρόμο της από την ψυχολογία σχετικά με το πώς ένας άνθρωπος είναι ικανός να λύνει προβλήματα και να αναπαριστά τη γνώση για να σχεδιάζει φορμαλισμούς. Αυτό θα επιτρέψει στην τεχνητή νοημοσύνη να καταλάβει πώς ένας άνθρωπος κάνει πιο απλά σύνθετα συστήματα κατά την κατασκευή και το σχεδιασμό.
Η παλαιότερη εργασία επικεντρώθηκε σε γενικούς λύτες ζητημάτων, η οποία αναπτύχθηκε από τους Herbert A. Simon και Allen Newell το 1959. Αυτά τα συστήματα χρησιμοποιούσαν δομή δεδομένων για την αποσύνθεση και τον προγραμματισμό. Το σύστημα ξεκινά πρώτα με έναν στόχο και στη συνέχεια αποσυνθέτει τον στόχο σε επιμέρους στόχους. Στη συνέχεια, το σύστημα ορίζει ορισμένες στρατηγικές κατασκευής που μπορούν να ανταποκριθούν σε κάθε υποστόχο.
Αυτές οι προσπάθειες οδήγησαν στη συνέχεια σε μια γνωστική επανάσταση στην ανθρώπινη ψυχολογία και μια φάση της τεχνητής νοημοσύνης που επικεντρώθηκε στην αναπαράσταση γνώσης. Αυτό είχε ως αποτέλεσμα έμπειρα συστήματα στις δεκαετίες του 1970 και του 1980, γλώσσες πλαισίου, συστήματα παραγωγής και πολλά άλλα. Αργότερα, η τεχνητή νοημοσύνη άλλαξε την κύρια εστίασή της σε έμπειρα συστήματα που θα μπορούσαν ενδεχομένως να ταιριάζουν με την ανθρώπινη ικανότητα, όπως η ιατρική διάγνωση.
Επιπλέον, η αναπαράσταση γνώσης επιτρέπει στα συστήματα υπολογιστών να κατανοούν και να χρησιμοποιούν τη γνώση για την επίλυση προβλημάτων του πραγματικού κόσμου. Καθορίζει επίσης έναν τρόπο μέσω του οποίου μπορείτε να αναπαραστήσετε τη γνώση και τη λογική στο AI.
Η αναπαράσταση γνώσης δεν αφορά μόνο την αποθήκευση δεδομένων σε βάσεις δεδομένων. Μάλλον, δίνει τη δυνατότητα στις ευφυείς μηχανές να μάθουν από την ανθρώπινη γνώση και να βιώσουν το ίδιο, έτσι ώστε μια μηχανή να μπορεί να συμπεριφέρεται και να ενεργεί σαν άνθρωπος.
Οι άνθρωποι έχουν γνώση που είναι ξένη προς τις μηχανές, συμπεριλαμβανομένων των συναισθημάτων, των προθέσεων, των πεποιθήσεων, της κοινής λογικής, των κρίσεων, των προκαταλήψεων, της διαίσθησης και πολλά άλλα. Ορισμένες γνώσεις είναι επίσης απλές, όπως η γνώση ορισμένων γεγονότων, η γενική γνώση γεγονότων, προσώπων, αντικειμένων, γλώσσας, ακαδημαϊκών κλάδων κ.λπ.
Με το KR&R, μπορείτε να αναπαραστήσετε τις έννοιες των ανθρώπων σε μια κατανοητή μορφή για τις μηχανές και να κάνετε τα συστήματα που λειτουργούν με τεχνητή νοημοσύνη πραγματικά έξυπνα. Εδώ, γνώση σημαίνει παροχή πληροφοριών σχετικά με το οικοσύστημα και αποθήκευση τους, ενώ συλλογισμός σημαίνει λήψη αποφάσεων και ενεργειών από τις αποθηκευμένες πληροφορίες με βάση τη γνώση.
Ποιες γνώσεις πρέπει να αντιπροσωπεύονται στα συστήματα AI;
Οι γνώσεις που πρέπει να παρουσιαστούν στα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης μπορεί να περιλαμβάνουν:
- Αντικείμενο: Τα αντικείμενα περιβάλλουν τους ανθρώπους συνεχώς. Ως εκ τούτου, οι πληροφορίες σχετικά με αυτά τα αντικείμενα είναι απαραίτητες και πρέπει να θεωρούνται ως τύπος γνώσης. Για παράδειγμα, τα πιάνα έχουν άσπρα και μαύρα πλήκτρα, τα αυτοκίνητα έχουν ρόδες, τα λεωφορεία χρειάζονται οδηγούς, τα αεροπλάνα χρειάζονται πιλότους κ.λπ.
- Γεγονότα: Πολυάριθμα γεγονότα λαμβάνουν χώρα συνεχώς στον πραγματικό κόσμο. Και η ανθρώπινη αντίληψη βασίζεται σε γεγονότα. Η τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να έχει γνώση συμβάντων για να αναλάβει δράση. Μερικά γεγονότα είναι οι λιμοί, η πρόοδος των κοινωνιών, οι πόλεμοι, οι καταστροφές, τα επιτεύγματα και άλλα.
- Απόδοση: Αυτή η γνώση ασχολείται με ορισμένες ενέργειες των ανθρώπων σε διάφορες καταστάσεις. Αντιπροσωπεύει την πλευρά της συμπεριφοράς της γνώσης που είναι απολύτως απαραίτητη για την κατανόηση της τεχνητής νοημοσύνης.
- Μετα-γνώση: Για παράδειγμα, αν κοιτάξουμε σε όλο τον κόσμο και συνοψίσουμε όλη τη γνώση εκεί έξω, θα δούμε ότι χωρίζεται κυρίως σε τρεις κατηγορίες:
- Αυτό που ήδη γνωρίζουμε
- Αυτό που γνωρίζουμε είναι βασικά πράγματα που δεν γνωρίζουμε πλήρως
- Αυτό που δεν ξέρουμε ακόμα
- Η μετα-γνώση ασχολείται με την πρώτη, δηλαδή με αυτά που γνωρίζουμε και αφήνει την τεχνητή νοημοσύνη να αντιληφθεί το ίδιο.
- Γεγονότα: Αυτή η γνώση βασίζεται στην πραγματική περιγραφή του κόσμου μας. Για παράδειγμα, η γη δεν είναι επίπεδη αλλά ούτε στρογγυλή. ο ήλιος μας έχει αδηφάγη όρεξη και όχι μόνο.
- Βάση γνώσεων: Η βάση γνώσεων είναι το κύριο συστατικό της ανθρώπινης νοημοσύνης. Αυτό αναφέρεται σε μια ομάδα σχετικών δεδομένων ή πληροφοριών για οποιοδήποτε πεδίο, περιγραφή και άλλα. Για παράδειγμα, μια βάση γνώσεων για το σχεδιασμό ενός μοντέλου αυτοκινήτου.
Πώς Λειτουργεί η Αναπαράσταση Γνώσης;
Συνήθως, μια εργασία προς εκτέλεση, ένα πρόβλημα προς επίλυση και η εξεύρεση λύσης δίνονται ανεπίσημα, όπως η παράδοση δεμάτων όταν φτάσουν ή η διόρθωση ηλεκτρικών προβλημάτων στο σπίτι.
Για να λύσει ένα πραγματικό πρόβλημα, ο σχεδιαστής του συστήματος πρέπει:
- Εκτελέστε την εργασία για να προσδιορίσετε ποια καλύτερη λύση μπορεί να προσφέρει
- Αναπαραστήστε το ζήτημα σε μια γλώσσα, ώστε ένας υπολογιστής να μπορεί να το αιτιολογήσει
- Χρησιμοποιήστε το σύστημα για να υπολογίσετε μια τελική έξοδο, η οποία είναι η λύση για τους χρήστες ή μια ακολουθία δραστηριοτήτων που πρέπει να γίνουν στο οικοσύστημα.
- Ερμηνεύστε το τελικό αποτέλεσμα ως λύση στο πρωτεύον ζήτημα
Η γνώση είναι η πληροφορία που έχει ήδη ένας άνθρωπος, αλλά οι μηχανές πρέπει να μάθουν. Επειδή υπάρχουν πολλά προβλήματα, το μηχάνημα χρειάζεται γνώση. Ως μέρος του συστήματος σχεδίασης, μπορείτε να ορίσετε ποια γνώση πρόκειται να αναπαρασταθεί.
Σύνδεση μεταξύ αναπαράστασης γνώσης και τεχνητής νοημοσύνης
Η γνώση παίζει ουσιαστικό ρόλο στη νοημοσύνη. Είναι επίσης υπεύθυνο για τη δημιουργία τεχνητής νοημοσύνης. Όταν χρειάζεται να εκφραστεί έξυπνη συμπεριφορά στους πράκτορες AI, παίζει έναν απαραίτητο ρόλο. Ένας πράκτορας δεν είναι σε θέση να λειτουργήσει με ακρίβεια όταν δεν έχει εμπειρία ή γνώση ορισμένων εισροών.
Για παράδειγμα, εάν θέλετε να αλληλεπιδράσετε με ένα άτομο αλλά δεν μπορείτε να κατανοήσετε τη γλώσσα, είναι προφανές ότι δεν μπορείτε να ανταποκριθείτε καλά και να κάνετε οποιαδήποτε ενέργεια. Αυτό λειτουργεί το ίδιο για την ευφυή συμπεριφορά των πρακτόρων. Η τεχνητή νοημοσύνη πρέπει να έχει αρκετές γνώσεις για να πραγματοποιήσει τη λειτουργικότητα, καθώς ένας υπεύθυνος λήψης αποφάσεων ανακαλύπτει το περιβάλλον και εφαρμόζει την απαιτούμενη γνώση.
Ωστόσο, η τεχνητή νοημοσύνη δεν μπορεί να επιδείξει πνευματική συμπεριφορά χωρίς τα στοιχεία της γνώσης.
Τύποι Γνώσης που αντιπροσωπεύονται στο AI
Τώρα που έχουμε ξεκαθαρίσει γιατί χρειαζόμαστε αναπαράσταση γνώσης στην τεχνητή νοημοσύνη, ας μάθουμε τους τύπους της γνώσης που αντιπροσωπεύονται σε ένα σύστημα τεχνητής νοημοσύνης.
- Δηλωτική γνώση: Αντιπροσωπεύει τα αντικείμενα, τις έννοιες και τα γεγονότα που σας βοηθούν να περιγράψετε ολόκληρο τον κόσμο γύρω σας. Έτσι, μοιράζεται την περιγραφή κάτι και εκφράζει δηλωτικές προτάσεις.
- Διαδικαστική γνώση: Η διαδικαστική γνώση είναι λιγότερη σε σύγκριση με τη δηλωτική γνώση. Είναι επίσης γνωστή ως επιτακτική γνώση, η οποία χρησιμοποιείται από κινητά ρομπότ. Είναι για να δηλώσεις την ολοκλήρωση κάτι. Για παράδειγμα, μόνο με έναν χάρτη ενός κτιρίου, τα κινητά ρομπότ μπορούν να κάνουν το δικό τους σχέδιο. Τα κινητά ρομπότ μπορούν να σχεδιάσουν να επιτεθούν ή να εκτελέσουν πλοήγηση.
Επιπλέον, η διαδικαστική γνώση εφαρμόζεται άμεσα στην εργασία που περιλαμβάνει κανόνες, διαδικασίες, ατζέντα, στρατηγικές και άλλα.
- Meta Knowledge: Στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης, η προκαθορισμένη γνώση είναι γνωστή ως μετα-γνώση. Για παράδειγμα, η μελέτη της προσθήκης ετικετών, της μάθησης, του προγραμματισμού κ.λπ., εμπίπτει σε αυτό το είδος γνώσης.
Αυτό το μοντέλο αλλάζει τη συμπεριφορά του με τον καιρό και χρησιμοποιεί άλλες προδιαγραφές. Ένας μηχανικός συστήματος ή ένας μηχανικός γνώσης χρησιμοποιεί διάφορες μορφές μετα-γνώσης, όπως ακρίβεια, αξιολόγηση, σκοπός, πηγή, διάρκεια ζωής, αξιοπιστία, αιτιολόγηση, πληρότητα, συνέπεια, εφαρμοσιμότητα και αποσαφήνιση.
- Ευρετική γνώση: Αυτή η γνώση, η οποία είναι επίσης γνωστή ως ρηχή γνώση, ακολουθεί την αρχή του κανόνα του αντίχειρα. Ως εκ τούτου, είναι εξαιρετικά αποτελεσματικό στη διαδικασία του συλλογισμού, καθώς μπορεί να λύσει ζητήματα που βασίζονται σε προηγούμενα αρχεία ή προβλήματα που έχουν συγκεντρωθεί από ειδικούς. Ωστόσο, συγκεντρώνει εμπειρίες από προβλήματα του παρελθόντος και παρέχει μια καλύτερη προσέγγιση βασισμένη στη γνώση για τον προσδιορισμό των προβλημάτων και την ανάληψη δράσης.
- Δομική γνώση: Η δομική γνώση είναι η πιο απλή και βασική γνώση που χρησιμοποιείται και εφαρμόζεται στην επίλυση πολύπλοκων προβλημάτων. Προσπαθεί να βρει μια αποτελεσματική λύση βρίσκοντας τη σχέση μεταξύ αντικειμένων και εννοιών. Επιπλέον, περιγράφει τη σχέση μεταξύ πολλαπλών εννοιών, όπως μέρος, είδος ή ομαδοποίηση κάτι.
Η δηλωτική γνώση μπορεί να αναπαρασταθεί ως η περιγραφή, ενώ η διαδικαστική γνώση είναι αυτή που κάνει. Επιπλέον, η δηλωτική γνώση ορίζεται ως ρητή, ενώ η διαδικαστική γνώση είναι σιωπηρή ή σιωπηρή. Είναι δηλωτική γνώση αν μπορείς να αρθρώσεις τη γνώση και διαδικαστική γνώση αν δεν μπορείς να την αρθρώσεις.
Τεχνικές Αναπαράστασης Γνώσης στην ΤΝ
Υπάρχουν τέσσερις κύριες τεχνικές εκεί έξω που αντιπροσωπεύουν τη γνώση στο AI:
- Λογική αναπαράσταση
- Σημασιολογικά δίκτυα
- Κανόνες παραγωγής
- Αναπαράσταση πλαισίου
Λογική αναπαράσταση
Η λογική αναπαράσταση είναι η βασική μορφή αναπαράστασης γνώσης στις μηχανές όπου χρησιμοποιείται μια καθορισμένη σύνταξη με βασικούς κανόνες. Αυτή η σύνταξη δεν έχει ασάφεια στο νόημα και ασχολείται με προθέσεις. Ωστόσο, η λογική μορφή αναπαράστασης γνώσης λειτουργεί ως κανόνες επικοινωνίας. Αυτός είναι ο λόγος που μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την αναπαράσταση γεγονότων στις μηχανές.
Η λογική αναπαράσταση είναι δύο τύπων:
- Προτασιακή λογική: Η προτασιακή λογική είναι επίσης γνωστή ως λογική δήλωσης ή προτασιακός λογισμός που λειτουργεί σε Boolean, που σημαίνει μια μέθοδος Σωστό ή Λάθος.
- Λογική πρώτης τάξης: Η λογική πρώτης τάξης είναι ένας τύπος αναπαράστασης λογικής γνώσης που μπορείτε επίσης να ορίσετε Λογική Λογισμού Κατηγορήματος Πρώτης Τάξης (FOPL). Αυτή η αναπαράσταση της λογικής γνώσης αντιπροσωπεύει τα κατηγορήματα και τα αντικείμενα σε ποσοτικούς δείκτες. Είναι ένα προηγμένο μοντέλο προτασιακής λογικής.
Αυτή η μορφή αναπαράστασης γνώσης μοιάζει με τις περισσότερες από τις γλώσσες προγραμματισμού όπου χρησιμοποιείτε τη σημασιολογία για την προώθηση πληροφοριών. Είναι ένας πολύ λογικός τρόπος επίλυσης προβλημάτων. Ωστόσο, το κύριο μειονέκτημα αυτής της μεθόδου είναι η αυστηρή φύση της αναπαράστασης. Γενικά, είναι δύσκολο να εκτελεστεί και όχι πολύ αποτελεσματικό μερικές φορές.
Σημασιολογικά Δίκτυα
Μια γραφική αναπαράσταση, σε αυτόν τον τύπο αναπαράστασης γνώσης, μεταφέρει τα συνδεδεμένα αντικείμενα που χρησιμοποιούνται με το δίκτυο δεδομένων. Τα σημασιολογικά δίκτυα περιλαμβάνουν τόξα/άκρες (συνδέσεις) και κόμβους/μπλοκ (αντικείμενα) που περιγράφουν τη σύνδεση μεταξύ των αντικειμένων.
Αυτή είναι μια εναλλακτική της μορφής αναπαράστασης Λογικής Λογισμού Κατηγορήματος Πρώτης Τάξης (FOPL). Οι σχέσεις στα σημασιολογικά δίκτυα είναι δύο τύπων:
Είναι μια πιο φυσική μορφή αναπαράστασης παρά λογική λόγω της απλότητας της κατανόησης. Το κύριο μειονέκτημα αυτής της μορφής αναπαράστασης είναι ότι είναι υπολογιστικά ακριβό και δεν περιλαμβάνει ισοδύναμους ποσοτικούς δείκτες που μπορείτε να βρείτε στη λογική αναπαράσταση.
Κανόνες Παραγωγής
Οι κανόνες παραγωγής είναι η πιο κοινή μορφή αναπαράστασης γνώσης σε συστήματα τεχνητής νοημοσύνης. Είναι η απλούστερη μορφή αναπαράστασης συστημάτων που βασίζονται σε κανόνες εάν-άλλο και ως εκ τούτου, μπορεί να γίνει εύκολα κατανοητό. Αντιπροσωπεύει έναν τρόπο συνδυασμού FOPL και προτασιακής λογικής.
Για να κατανοήσετε τεχνικά τους κανόνες παραγωγής, πρέπει πρώτα να κατανοήσετε τα συστατικά του συστήματος αναπαράστασης. Αυτό το σύστημα περιλαμβάνει ένα σύνολο κανόνων, μνήμη εργασίας, εφαρμογή κανόνων και έναν αναγνωρισμένο κύκλο ενεργειών.
Για κάθε είσοδο, η τεχνητή νοημοσύνη ελέγχει τις συνθήκες από τους κανόνες παραγωγής και αφού βρει έναν καλύτερο κανόνα, προβαίνει αμέσως στις απαραίτητες ενέργειες. Ο κύκλος επιλογής κανόνων με βάση τις συνθήκες και δράσης για την επίλυση του ζητήματος είναι γνωστός ως κύκλος αναγνώρισης και πράξης που λαμβάνει χώρα σε κάθε είσοδο.
Ωστόσο, αυτή η μέθοδος έχει ορισμένα προβλήματα, όπως αναποτελεσματική εκτέλεση λόγω των ενεργών κανόνων και έλλειψη απόκτησης εμπειρίας λόγω μη αποθήκευσης προηγούμενων αποτελεσμάτων. Δεδομένου ότι οι κανόνες εκφράζονται σε φυσική γλώσσα, το κόστος των μειονεκτημάτων μπορεί να εξαργυρωθεί. Εδώ, οι κανόνες μπορούν να αλλάξουν και να απορριφθούν εύκολα εάν απαιτείται.
Αναπαράσταση πλαισίου
Για να κατανοήσετε την αναπαράσταση του πλαισίου σε ένα θεμελιώδες επίπεδο, φανταστείτε έναν πίνακα που αποτελείται από ονόματα σε στήλες και τιμές σε γραμμές. οι απαραίτητες πληροφορίες περνούν σε αυτήν την πλήρη δομή. Με απλά λόγια, η αναπαράσταση πλαισίου είναι μια συλλογή από τιμές και ιδιότητες.
Αυτή είναι μια δομή δεδομένων ειδικά για το AI που χρησιμοποιεί fillers (τιμές υποδοχής που μπορεί να είναι οποιουδήποτε τύπου και σχήματος δεδομένων) και υποδοχές. Η διαδικασία είναι αρκετά παρόμοια με το τυπικό Σύστημα Διαχείρισης Βάσεων Δεδομένων (DBMS). Αυτά τα υλικά πλήρωσης και οι υποδοχές σχηματίζουν μια δομή που ονομάζεται πλαίσιο.
Οι υποδοχές, σε αυτή τη μορφή αναπαράστασης γνώσης, έχουν ονόματα ή ιδιότητες και η γνώση που σχετίζεται με τα χαρακτηριστικά αποθηκεύεται σε fillers. Το κύριο πλεονέκτημα αυτού του τύπου αναπαράστασης είναι ότι παρόμοια δεδομένα μπορούν να συγχωνευθούν σε ομάδες για να χωρίσουν τη γνώση σε δομές. Επιπλέον, χωρίζεται σε υποδομές.
Όντας σαν μια τυπική δομή δεδομένων, αυτός ο τύπος μπορεί να γίνει κατανοητός, χειρισμός και οπτικοποίηση εύκολα. Τυπικές έννοιες, συμπεριλαμβανομένης της αφαίρεσης, της διαγραφής και της προσθήκης υποδοχών, μπορούν να πραγματοποιηθούν χωρίς κόπο.
Απαιτήσεις για Εκπροσώπηση Γνώσης στο σύστημα AI
Μια καλή αναπαράσταση γνώσης περιέχει ορισμένες ιδιότητες:
- Αναπαραστατική ακρίβεια: Η αναπαράσταση γνώσης πρέπει να αντιπροσωπεύει κάθε είδος απαιτούμενης γνώσης με ακρίβεια.
- Συμπερασματική αποτελεσματικότητα: Είναι η ικανότητα να χειρίζονται εύκολα μηχανισμούς συμπερασματικής γνώσης σε παραγωγικές κατευθύνσεις χρησιμοποιώντας κατάλληλους οδηγούς.
- Συμπερασματική επάρκεια: Η αναπαράσταση γνώσης θα πρέπει να έχει την ικανότητα να χειρίζεται ορισμένες αναπαραστατικές δομές για να αναπαραστήσει νέα γνώση με βάση τις υπάρχουσες δομές.
- Αποτελεσματικότητα κατάκτησης: Η ικανότητα απόκτησης νέων γνώσεων χρησιμοποιώντας αυτόματες μεθόδους.
Κύκλος γνώσης AI
Τα συστήματα τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν ορισμένα βασικά στοιχεία για την εμφάνιση έξυπνης συμπεριφοράς που καθιστούν δυνατή την αναπαράσταση της γνώσης.
- Αντίληψη: Βοηθά το σύστημα που βασίζεται σε AI να συλλέγει πληροφορίες για το περιβάλλον χρησιμοποιώντας διαφορετικούς αισθητήρες και το εξοικειώνει με το οικοσύστημα για να αλληλεπιδρά αποτελεσματικά με τα προβλήματα.
- Μάθηση: Χρησιμοποιείται για να επιτρέπει στα συστήματα AI να εκτελούν αλγόριθμους βαθιάς μάθησης που είναι ήδη γραμμένοι για να κάνουν τα συστήματα AI να παρέχουν τις απαραίτητες πληροφορίες από το στοιχείο αντίληψης στο στοιχείο εκμάθησης για καλύτερη μάθηση και κατανόηση.
- Αναπαράσταση γνώσης και συλλογισμός: Οι άνθρωποι χρησιμοποιούν τη γνώση για να λαμβάνουν αποφάσεις. Ως εκ τούτου, αυτό το μπλοκ είναι υπεύθυνο για την εξυπηρέτηση των ανθρώπων μέσω των δεδομένων γνώσης των συστημάτων AI και τη χρήση σχετικής γνώσης όποτε απαιτείται.
- Σχεδιασμός και εκτέλεση: Αυτό το μπλοκ είναι ανεξάρτητο. Χρησιμοποιείται για τη λήψη δεδομένων από μπλοκ γνώσεων και συλλογισμών και την εκτέλεση σχετικών ενεργειών.
συμπέρασμα
Οι άνθρωποι μπορούν να αποκτήσουν γνώση με διαφορετικούς τρόπους, όπως και οι μηχανές που βασίζονται στην τεχνητή νοημοσύνη. Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη εξελίσσεται, η αναπαράσταση της γνώσης στις μηχανές με καλύτερο τρόπο σάς βοηθά να επιλύετε πολύπλοκα προβλήματα με ελάχιστο σφάλμα. Έτσι, η αναπαράσταση γνώσης είναι ένα ουσιαστικό χαρακτηριστικό για τις μηχανές AI ώστε να λειτουργούν έξυπνα και έξυπνα.
Μπορείτε επίσης να δείτε τη διαφορά μεταξύ Τεχνητής Νοημοσύνης, Μηχανικής Μάθησης και Βαθιάς Μάθησης.