Inteligența artificială (IA) reprezintă o tehnologie avansată și populară, care propulsează capacitățile cognitive umane către noi orizonturi. Aceasta oferă posibilitatea de a integra o inteligență precisă în mecanismele automatizate.
Ființele umane dispun de abilități cognitive superioare, precum gândirea, raționamentul, interpretarea și înțelegerea profundă a informațiilor. Cunoștințele acumulate ne permit să ne implicăm în diverse activități în lumea reală.
În prezent, datorită progreselor tehnologice, chiar și mașinile devin capabile să realizeze o gamă largă de sarcini.
Recent, utilizarea sistemelor și dispozitivelor bazate pe inteligența artificială este în continuă creștere, datorită eficienței și preciziei lor în îndeplinirea sarcinilor complexe.
Totuși, o provocare apare: în timp ce oamenii acumulează diverse tipuri și niveluri de cunoștințe pe parcursul vieții, mașinile întâmpină dificultăți în a interpreta aceste informații.
De aceea, se utilizează reprezentarea cunoștințelor. Aceasta contribuie la rezolvarea problemelor complexe din lumea noastră, care ar fi dificil de abordat și consumatoare de timp pentru oameni.
În acest articol, voi explora reprezentarea cunoștințelor în inteligența artificială, modalitățile sale de funcționare, tipurile și tehnicile sale, și multe alte aspecte relevante.
Să începem!
Ce este reprezentarea și raționamentul cunoștințelor?
Reprezentarea și raționamentul cunoștințelor (KR&R) reprezintă o ramură a inteligenței artificiale care se ocupă în mod specific cu modul în care informațiile despre lumea reală sunt reprezentate într-un format accesibil computerelor pentru înțelegere și acțiune. Acest proces facilitează rezolvarea unor probleme dificile, precum calculele avansate, dialogurile în limbaj natural și diagnosticarea afecțiunilor medicale complexe.
Reprezentarea cunoștințelor își are rădăcinile în psihologie, analizând modul în care oamenii abordează rezolvarea problemelor și reprezintă informațiile pentru a crea formalisme. Acest demers permite inteligenței artificiale să înțeleagă cum oamenii simplifică sistemele complexe în procesul de proiectare și construcție.
Primele studii s-au concentrat pe dezvoltarea unor soluții generale pentru probleme, inițiate de Herbert A. Simon și Allen Newell în 1959. Aceste sisteme utilizau structuri de date pentru descompunerea și planificarea sarcinilor. Sistemul începea cu un obiectiv final și apoi îl descompunea în sub-obiective. Ulterior, sistemul identifica strategii de construcție care puteau fi aplicate fiecărui sub-obiectiv.
Aceste eforturi au dus la o revoluție în psihologia cognitivă și la o etapă a inteligenței artificiale axată pe reprezentarea cunoștințelor. Această etapă a condus la apariția sistemelor expert în anii 1970 și 1980, limbajelor cadru și a sistemelor de producție. Ulterior, accentul inteligenței artificiale s-a mutat spre sistemele expert care puteau egala competența umană, cum ar fi diagnosticarea medicală.
În plus, reprezentarea cunoștințelor permite sistemelor informatice să înțeleagă și să utilizeze informațiile pentru a aborda problemele din lumea reală. Aceasta definește un mod prin care cunoștințele și raționamentul pot fi reprezentate în inteligența artificială.
Reprezentarea cunoștințelor nu se limitează doar la stocarea datelor în baze de date, ci permite mașinilor inteligente să învețe din cunoștințele umane și să le experimenteze, astfel încât o mașină să se poată comporta și acționa ca un om.
Oamenii dețin cunoștințe care sunt străine mașinilor, inclusiv sentimente, intenții, credințe, bun simț, judecăți, prejudecăți și intuiție. De asemenea, există cunoștințe simple, cum ar fi fapte, informații generale despre evenimente, persoane, obiecte, limbaj, discipline academice și multe altele.
Cu KR&R, se pot reprezenta conceptele despre oameni într-un format ușor de înțeles pentru mașini, făcând sistemele bazate pe inteligență artificială cu adevărat inteligente. În acest context, cunoașterea se referă la furnizarea și stocarea de informații despre ecosistem, în timp ce raționamentul înseamnă luarea de decizii și acțiuni pe baza informațiilor stocate.
Ce cunoștințe trebuie să fie reprezentate în sistemele IA?
Cunoștințele care trebuie prezentate în sistemele de inteligență artificială pot include:
- Obiecte: Oamenii sunt înconjurați constant de obiecte. Informațiile despre aceste obiecte sunt esențiale și trebuie considerate ca o formă de cunoaștere. De exemplu, piane au clape albe și negre, mașinile au roți, autobuzele au nevoie de șoferi, avioanele au nevoie de piloți etc.
- Evenimente: Numeroase evenimente au loc constant în lumea reală. Percepția umană se bazează pe evenimente. Inteligența artificială trebuie să aibă cunoștințe despre evenimente pentru a putea acționa. Evenimente pot fi foametea, progresul societăților, războaiele, dezastrele, realizările și multe altele.
- Performanță: Această formă de cunoaștere se referă la acțiunile oamenilor în diverse situații. Reprezintă aspectul comportamental al cunoștințelor, esențial pentru înțelegerea de către inteligența artificială.
- Meta-cunoștințe: Dacă analizăm cunoștințele din lume, acestea pot fi împărțite în trei categorii principale:
- Ceea ce știm deja
- Ceea ce știm parțial, lucruri pe care nu le înțelegem complet
- Ceea ce nu știm încă
Meta-cunoștințele se referă la prima categorie, la ceea ce știm deja, și permit inteligenței artificiale să perceapă în același mod.
- Fapte: Această formă de cunoaștere se bazează pe descrierea factuală a lumii noastre. De exemplu, Pământul nu este plat, dar nici perfect rotund; Soarele este un corp ceresc cu un apetit vorace.
- Baza de cunoștințe: Baza de cunoștințe este o componentă crucială a inteligenței umane. Aceasta reprezintă un set de date sau informații relevante despre un anumit domeniu, descriere sau subiect. De exemplu, o bază de cunoștințe despre proiectarea unui model de mașină.
Cum funcționează reprezentarea cunoștințelor?
De obicei, o sarcină de îndeplinit sau o problemă de rezolvat este descrisă inițial în mod informal, cum ar fi livrarea coletelor atunci când ajung sau rezolvarea problemelor electrice dintr-o casă.
Pentru a rezolva o problemă reală, proiectantul de sistem trebuie să:
- Analizeze sarcina pentru a determina cea mai eficientă soluție.
- Reprezinte problema într-un limbaj pe care un computer să îl poată înțelege și interpreta.
- Utilizeze sistemul pentru a calcula o soluție finală, care poate fi rezultatul dorit sau o serie de acțiuni necesare.
- Interpreteze rezultatul final ca o soluție la problema inițială.
Cunoștințele reprezintă informațiile pe care oamenii le posedă deja, dar pe care mașinile trebuie să le învețe. Din cauza complexității problemelor, mașinile au nevoie de o bază solidă de cunoștințe. În procesul de proiectare, se definește clar ce tip de cunoștințe vor fi reprezentate.
Legătura dintre reprezentarea cunoștințelor și inteligența artificială
Cunoașterea joacă un rol fundamental în inteligență și este esențială pentru crearea inteligenței artificiale. Este necesară pentru a exprima un comportament inteligent în agenții inteligenței artificiale. Un agent nu poate funcționa corect dacă nu are experiență sau cunoștințe despre anumite elemente de intrare.
De exemplu, dacă încercați să interacționați cu o persoană, dar nu înțelegeți limba, nu veți putea comunica eficient. Același principiu se aplică și comportamentului inteligent al agenților. Inteligența artificială are nevoie de suficiente cunoștințe pentru a-și îndeplini funcțiile, deoarece un sistem ia decizii pe baza percepției mediului și aplică cunoștințele necesare.
Prin urmare, inteligența artificială nu poate demonstra un comportament inteligent fără componentele cunoașterii.
Tipuri de cunoștințe reprezentate în inteligența artificială
Acum că înțelegem importanța reprezentării cunoștințelor în inteligența artificială, să examinăm tipurile de cunoștințe reprezentate într-un sistem de inteligență artificială.
- Cunoașterea declarativă: Reprezintă obiectele, conceptele și faptele care ajută la descrierea lumii înconjurătoare. Aceasta oferă o descriere a ceva și exprimă afirmații declarative.
- Cunoașterea procedurală: Comparativ cu cunoștințele declarative, cunoștințele procedurale sunt mai puțin abundente. Cunoscută și sub denumirea de cunoaștere imperativă, este utilizată de roboții mobili pentru a indica cum se realizează ceva. De exemplu, un robot mobil își poate crea un plan de acțiune doar pe baza unei hărți a unei clădiri, navigând sau acționând.
Cunoștințele procedurale sunt direct aplicate sarcinilor care includ reguli, proceduri, agende, strategii și altele.
- Meta-cunoștințe: În domeniul inteligenței artificiale, cunoștințele predefinite sunt numite meta-cunoștințe. Studiul etichetării, învățării, planificării și a altor procese se încadrează în acest tip de cunoștințe.
Acest model își adaptează comportamentul în timp, utilizând specificații diferite. Un inginer de sistem sau de cunoștințe utilizează diverse forme de meta-cunoaștere, cum ar fi acuratețea, evaluarea, scopul, sursa, durata de viață, fiabilitatea, justificarea, completitudinea, consistența, aplicabilitatea și dezambiguizarea.
- Cunoașterea euristică: Cunoscută și ca cunoaștere superficială, aceasta aplică reguli simple. Este foarte eficientă în procesul de raționament, deoarece poate rezolva probleme pe baza înregistrărilor anterioare sau a experienței experților. Această cunoaștere adună experiențe din problemele precedente, oferind o abordare mai bună, bazată pe cunoștințe, pentru a specifica problemele și a acționa.
- Cunoașterea structurală: Cunoștințele structurale reprezintă forma cea mai simplă și de bază de cunoaștere, utilizată în rezolvarea problemelor complexe. Aceasta încearcă să găsească o soluție eficientă, identificând relațiile dintre obiecte și concepte. Descrie relațiile dintre mai multe concepte, cum ar fi o parte, o categorie sau o grupare a ceva.
Cunoașterea declarativă se concentrează pe descriere, în timp ce cunoștințele procedurale se concentrează pe acțiune. Cunoștințele declarative sunt explicite, în timp ce cunoștințele procedurale sunt tacite sau implicite. Dacă se poate exprima verbal cunoașterea, atunci aceasta este declarativă. Dacă nu se poate exprima, atunci aceasta este procedurală.
Tehnici de reprezentare a cunoștințelor în inteligența artificială
Există patru tehnici principale de reprezentare a cunoștințelor în inteligența artificială:
- Reprezentarea logică
- Rețelele semantice
- Regulile de producție
- Reprezentarea cadru
Reprezentarea logică
Reprezentarea logică este forma de bază de reprezentare a cunoștințelor pentru mașini, unde se utilizează o sintaxă definită cu reguli de bază. Această sintaxă nu este ambiguă și se concentrează pe propoziții. Reprezentarea logică acționează ca un set de reguli de comunicare. Din acest motiv, poate fi utilizată pentru a reprezenta fapte mașinilor.
Reprezentarea logică este de două tipuri:
- Logica propozițională: Cunoscută și ca logică propozițională sau calcul propozițional, funcționează în boolean, o metodă de tip Adevărat sau Fals.
- Logica de ordinul întâi: Această formă de reprezentare logică este cunoscută și ca logica calculului predicatului de ordinul întâi (FOPL). Reprezintă predicatele și obiectele din cuantificatori. Este un model avansat al logicii propoziționale.
Această formă de reprezentare a cunoștințelor seamănă cu majoritatea limbajelor de programare, unde se utilizează semantica pentru a transmite informații. Este o abordare logică pentru rezolvarea problemelor. Cu toate acestea, principalul dezavantaj este caracterul strict al reprezentării. În general, poate fi dificil de implementat și ineficient în anumite situații.
Rețele semantice
O reprezentare grafică în care obiectele conectate sunt utilizate cu o rețea de date. Rețelele semantice includ arce/muchii (conexiuni) și noduri/blocuri (obiecte) care descriu relațiile dintre obiecte.
Aceasta este o alternativă la forma de reprezentare a logicii calculului predicatului de ordinul întâi (FOPL). Relațiile din rețelele semantice sunt de două tipuri:
| Relații de tipul „is a” sau „instance-of” | Relații care descriu proprietățile unui obiect |
Aceasta este o formă de reprezentare mai naturală decât logica, datorită simplității înțelegerii. Principalul dezavantaj al acestei forme de reprezentare este costul computațional ridicat și lipsa cuantificatorilor echivalenți disponibili în reprezentarea logică.
Regulile de producție
Regulile de producție sunt cea mai comună formă de reprezentare a cunoștințelor în sistemele de inteligență artificială. Este cea mai simplă formă de reprezentare bazată pe reguli de tipul „dacă-atunci” și poate fi înțeleasă cu ușurință. Este o modalitate de a combina FOPL și logica propozițională.
Pentru a înțelege din punct de vedere tehnic regulile de producție, este necesar să înțelegeți mai întâi elementele de bază ale sistemului de reprezentare. Acest sistem include un set de reguli, o memorie de lucru, un aplicator de reguli și un ciclu de acțiune recunoscută.
Pentru fiecare intrare, inteligența artificială verifică condițiile din regulile de producție și, după ce găsește o regulă adecvată, ia măsurile necesare. Ciclul de selectare a regulilor bazate pe condiții și de acțiune pentru rezolvarea problemei este cunoscut sub denumirea de ciclu de recunoaștere și acțiune, care are loc la fiecare intrare.
Totuși, această metodă are unele dezavantaje, cum ar fi execuția ineficientă din cauza numărului mare de reguli active și lipsa de acumulare a experienței din cauza ne-stocării rezultatelor anterioare. Deoarece regulile sunt exprimate în limbaj natural, costul dezavantajelor poate fi compensat. Aici, regulile pot fi modificate și abandonate cu ușurință, dacă este necesar.
Reprezentarea cadru
Pentru a înțelege reprezentarea cadru la un nivel de bază, imaginați-vă un tabel cu nume de atribute în coloane și valori corespunzătoare în rânduri; informațiile necesare sunt transmise în această structură completă. Simplificat, reprezentarea cadru este o colecție de valori și atribute.
Aceasta este o structură de date specifică inteligenței artificiale care utilizează „umpluturi” (valori de slot care pot fi de orice tip și format de date) și sloturi. Procesul este similar cu un sistem de gestionare a bazelor de date (DBMS). Aceste umpluturi și sloturi formează o structură numită cadru.
Sloturile, în această formă de reprezentare a cunoștințelor, au nume sau atribute, iar cunoștințele legate de atribute sunt stocate în umpluturi. Principalul avantaj al acestui tip de reprezentare este capacitatea de a grupa datele similare pentru a împărți cunoștințele în structuri. În plus, cadrul este împărțit în substructuri.
Fiind similar cu o structură tipică de date, acest tip poate fi înțeles, manipulat și vizualizat cu ușurință. Conceptul de bază, incluzând eliminarea, ștergerea și adăugarea sloturilor, poate fi realizat fără efort.
Cerințe pentru reprezentarea cunoștințelor în sistemul inteligenței artificiale
O reprezentare bună a cunoștințelor trebuie să îndeplinească anumite proprietăți:
- Acuratețea reprezentării: Reprezentarea cunoștințelor trebuie să reprezinte precis fiecare tip de cunoștințe necesare.
- Eficiența inferențială: Reprezintă capacitatea de a gestiona ușor mecanismele de cunoaștere inferențială în direcții utile, folosind ghiduri adecvate.
- Adecvare inferențială: Reprezentarea cunoștințelor trebuie să aibă capacitatea de a manipula anumite structuri de reprezentare pentru a crea noi cunoștințe pe baza structurilor existente.
- Eficiența achiziției: Capacitatea de a obține noi cunoștințe utilizând metode automate.
Ciclul cunoașterii în inteligența artificială
Sistemele de inteligență artificială includ câteva componente majore pentru a demonstra un comportament inteligent, care face posibilă reprezentarea cunoștințelor.
- Percepție: Ajută sistemul de inteligență artificială să colecteze informații despre mediu utilizând diferiți senzori și îl familiarizează cu ecosistemul pentru a interacționa eficient cu problemele.
- Învățare: Este utilizată pentru a permite sistemelor de inteligență artificială să execute algoritmi de învățare profundă care sunt deja scriși pentru a furniza informațiile necesare de la componenta de percepție la componenta de învățare pentru a îmbunătăți învățarea și înțelegerea.
- Reprezentarea și raționamentul cunoștințelor: Oamenii folosesc cunoștințele pentru a lua decizii. Prin urmare, acest bloc este responsabil pentru a servi utilizatorii prin datele de cunoștințe ale sistemelor de inteligență artificială și utilizarea cunoștințelor relevante ori de câte ori este necesar.
- Planificare și execuție: Acest bloc este independent. Este folosit pentru a prelua date din blocurile de cunoștințe și raționament și pentru a executa acțiunile relevante.
Concluzie
Oamenii pot dobândi cunoștințe în diferite moduri, la fel ca și mașinile bazate pe inteligența artificială. Pe măsură ce inteligența artificială evoluează, o reprezentare mai eficientă a cunoștințelor pentru mașini permite rezolvarea problemelor complexe cu erori minime. Astfel, reprezentarea cunoștințelor este esențială pentru ca mașinile de inteligență artificială să funcționeze într-un mod inteligent.
De asemenea, puteți analiza diferența dintre inteligența artificială, învățarea automată și învățarea profundă.