Reprezentace znalostí. Katedra kybernetiky, ČVUT v Praze.

Transkript

1 Reprezentace znalostí Vladimír Mařík Katedra kybernetiky, ČVUT v Praze

2 preprezentace znalostí V paměti počítače požadavky na modularitu (M) asociativnost (A) Čtyři základní formalizmy: A) Produkční systémy (M) B) Logika (predikátová 1.řádu) (M) C) Sémanitcké sítě (A) D) Rámce a scénáře (A)

3 pa) Produkční systémy Soubor produkčních pravidel typu situace akce situační část pravidla popisuje podmínku, za níž může být pravidlo použito Báze dat (pracovní paměť): obsahuje jak počáteční data, tak i data odvozená popisuje okamžitý stav řešené úlohy Inferenční stroj porovnává data v pracovní paměti s podmínkovými částmi produkčních pravidel vybírá pravidla vhodná k vykonání (nutnost řešení konfliktu) provádí příslušnou akci

4 pčinnost produkčního systému Probíhá obvykle v cyklu rozpoznání situace vykonání akce Mají-li pravidla parametry, přiřadí se jim konkrétní hodnoty instance pravidel Ze souboru aplikovatelných instancí pravidel je v každém kroku vybráno jediné řešení (řešení konfliktu) a provede jeho akční část Vykonáním pravidla se modifikuje obsah pracovní paměti Cyklus začíná znovu POZOR! Souvislosti: 1. Produkční systém jako formalismus prohledávání stavového prostoru (dopředné i zpětné řetězení) 2. Analogie s činností mozku: Soubor produkčních pravidel dlouhodobá paměť Pracovní paměť krátkodobá operativní paměť Inferenční stroj kognitivní procesor lidského mozku

5 pčinnost produkčního systému Strategie řešení konfliktu: Preference pravidel s větším počtem podmínek na levé straně Zákaz opakování pravidla z předchozího kroku (ochrana proti zacyklení) Preference novějších dat, užitých k aktivaci pravidla Vlastnosti produkčních systémů: Omezená možnost interakce mezi pravidly Omezení kladená na tvar pravidel Pravidla představují elementární akce možnost vysvětlování Modularita

6 pb) Logika (predikátová 1.řádu) opírá se o množinu konstant, proměnných, funkčních symbolů, predikátových symbolů a kvantifikátorů funkční a predikátové symboly mají tzv. četnost (počet argumentů) Základní pojmy Dvojargumentové predikáty ISA ( Koĺın, A320). ISA ( Paris, B777). Má-tvar (balón, elipsovitý). AKO (B777, tryskové letadlo). Reprezentují fakta

7 pb) Logika (predikátová 1.řádu) Predikátové výrazy Barva (červená) jednoargumentový Otec (Martin, Zuzana) dvojargumentový Matka (Anna, Zuzana) dvojargumentový Rodiče (Martin, Anna, Zuzana) trojargumentový Nabývají hodnot pravda (T) či nepravda (F) Formule/klauzule Procedurálně: p 1 p 2... p n p(v Prologu p :- p 1, p 2,..., p n ) Deklarativně: p 1 p 2... p n p

8 pb) Logika (predikátová 1.řádu) Příklad: Fakta: (1) Rodič (Anna, Marie). (2) Rodič (Anna, Zuzana). (3) Rodič (Marie, Robert). (4) Rodič (Zuzana, Jan). Pravidla: (5) Rodič (X,Y) :- Otec (X,Y) (6) Rodič (X,Y) :- Matka (X,Y) (7) Prarodič (X,Y) :- Rodič (X,Z), Rodič (Z,Y) (8) Předek (X,Y) :- Rodič (X,Y) (9) Předek (X,Y) :- Předek (X,Z), Předek (Z,Y) Chceme dokázat (cíl): :- Předek (Anna, Jan)

9 pb) Logika (predikátová 1.řádu) Postup řešení: (1) X...Anna, Y...Jan Podcíl: Rodič (Anna, Jan) není splněn (2) podcíle: Předek (Anna, Z), předek (Z, Jan) (3) Zkoumáme podcíl Předek (Anna, Z), platné možnosti: Rodič (Anna, Marie), Rodič (Anna, Zuzana) (4) Zkoumáme, zda při Z=Marie může platit Předek (Z, Jan) zjištěno, že neplatí Rodič (Z, Jan)... nastává bactracking (5) Zkoumáme, zda při Z=Zuzana může platit Předek (Z, Jan), zjišťujeme, že Rodič (Zuzana, Jan) platí, a tedy s užitím pravidla (8) platí: Předek (Zuzana, Jan) (6) Obdobně z Rodič (Anna, Zuzana) plyne platnost Předek (Anna, Zuzana) (7) S užitím pravidla (9) pak dokážeme: Předek (Anna, Jan)

10 pb) Logika (predikátová 1.řádu) POZOR! Souvislosti: 1. Pravidla JPL 1. řádu speciální tvar produkčních pravidel Fakta data v pracovní paměti Inferenční stroj realizuje strategii (prohledávání stavového prostoru) JPL 1. řádu = speciální případ produkčního systému 2. A ještě něco navíc: Data i pravidla mohou mít stejný formát liší se jen interpretací (deklarativní u dat, procedurální u pravidel) 3. Jazyk PROLOG: Obsahuje systém automatizovaného dokazování platnosti/neplatnosti formule v daném systému axiomů (teorii) má zabudovanou jednoduchou strategii inferenčního stroje, opírá se o systematickou transformaci formuĺı do standardního tvaru (např. skolemizací se zbavíme obecných kvantifikátorů) a o tzv. rezoluční princip (důkaz neplatnosti negace je postačující v úplném logickém systému)

11 pc) Sémantické sítě původně měly reprezentovat paměť člověka a podporovat porozumění přirozenému jazyku (Quillian, 1968) grafická reprezentace: orientovaný označený graf uzly entity (objekty, koncepty, situace) hrany relace

12 pc) Sémantické sítě Obr. 1

13 pc) Sémantické sítě nejběžněji užívané relace: ISA instance třídy AKO podtřída (užívá se mezi dvěma generickými uzly)

14 pc) Sémantické sítě Obr. 2

15 pc) Sémantické sítě POZOR: třída množina Nadtřída Třída Podtřída Objekty jedné třídy mají alespoň jeden společný atribut (znak). Každý atribut má hodnotu, kombinace atributu a hodnoty je vlastnost. Velmi důležitá vlastnost: DĚDĚNÍ Všichni členové třídy dědí všechny vlastnosti svých nadtříd není třeba tyto charakteristiky opakovat Výjimky z procesu dědění se řeší uvedením výjimečné vlastnosti na nižší úrovni (ta má preferenci) - viz tvar balónu a tvar balónu pro dálkové lety (obr. 2) Taxonomické struktury: čistě hierarchické sémantické sítě umožňující kategorizaci jevů, konceptů, situací atd.

16 pc) Sémantické sítě POZOR! Souvislosti: mezi sémantickými sítěmi a JPL 1. řádu a JPL 1. řádu: :: každou hranu sémantické sítě možno chápat jako instanci dvojargumentového predikátu :: trojargumetové predikáty nelze přímo reprezentovat s.s., napřed nutno dekomponovat na dvojargumentové predikáty :: v oblasti s.s. existuje jediný typ inference dědění :: celkově je s.s. podstatně výrazově chudší než JPL 1. řádu ale vhodná pro praktické užití díky jasné asociativitě mezi prvky

17 pd) Rámce a scénáře nástroje pro reprezentaci stereotypních situací (Minsky, 1975) přirozená sekvence rámců scénář (Schenk, 1977) (povinné) Jméno rámce: (povinné) Ukazatel na nadřazený rámec: Jméno položky 1: hodnota Jméno položky 2: hodnota Jméno položky n: hodnota Obr. 3 struktura rámce

18 pd) Rámce a scénáře Jméno: Osobní automobil střední třídy Nadřazený rámec: osobní automobil Airbagy: 4 a více ABS: Ano Klimatizace: automatická Obr. 4 generický rámec Jméno: Škoda Oktávia Speciál Nadřazený rámec: os. aut. střední třídy Motor: čtyřdobý benzínový Převodovka: manuální Typ: sedan čtyřdveřový Sedadla: kůže Obr. 5 generický rámec nižší úrovně

19 pd) Rámce a scénáře Jméno: Moje oktávka Nadřazený rámec: Škoda Oktávia Speciál Barva: černá SPZ: 1A Barva kůže: béžová Sedadla: kůže Volant: sportovní Tažné zařízení: Mikov Obr. 6 Instance rámce

20 pd) Rámce a scénáře Obr. 7 Složitější rámcová struktura

21 pd) Rámce a scénáře Náplně položek mohou být též: předpokládaná hodnota {seznam možných hodnot} otázky uživateli obrázky odkazy na jiné rámce výpočetní algoritmy... Jméno: Škoda Oktávia Speciál Nadřazený rámec: Střední třída Převodovka: {manuál, automat} Mlhovky: ano Typ tažného zařízení: viz rámec Můj vozík Spotřeba ve městě: spotřeba standard viz rámec spotřeba 1.3 Obr. 8 Složitější rámec

22 pd) Rámce a scénáře POZOR! Souvislosti: každý (jednoduchý) rámec lze reprezentovat sémantickou sítí, např. rámec moje oktávka je v jednoduché sémantické síti zachycen na obr. 9 lze používat princip dědění, resp. výjimky z dědění... Obr. 9