Reprezentace znalostí. Katedra kybernetiky, ČVUT v Praze.

Podobné dokumenty
Petr Křemen. Katedra kybernetiky, FEL ČVUT. Petr Křemen (Katedra kybernetiky, FEL ČVUT) Sémantické sítě a rámce 1 / 112

Nepravidlové a hybridní znalostní systémy

MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ

Reprezentace znalostí - úvod

MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ

Logika a logické programování

Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

Logika XI. RNDr. Kateřina Trlifajová PhD. Katedra teoretické informatiky Fakulta informačních technologíı BI-MLO, ZS 2011/12

Prolog PROgramming in LOGic část predikátové logiky prvního řádu rozvoj začíná po roce 1970 Robert Kowalski teoretické základy Alain Colmerauer, David

Stefan Ratschan. Fakulta informačních technologíı. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti

Ontologie. Otakar Trunda

10. Techniky formální verifikace a validace

Pravidlové znalostní systémy

Konceptualizace, komunikace a reprezentace znalostí

Získávání a reprezentace znalostí

Výroková a predikátová logika - III

Výroková a predikátová logika - II

Výroková a predikátová logika - II

Umělá inteligence I. Roman Barták, KTIML.

Výroková a predikátová logika - V

Metody tvorby ontologií a sémantický web. Martin Malčík, Rostislav Miarka

postaveny výhradně na syntaktické bázi: jazyk logiky neinterpretujeme, provádíme s ním pouze syntaktické manipulace důkazy

Výroková a predikátová logika - VII

Informační systémy 2008/2009. Radim Farana. Obsah. Nástroje business modelování. Business modelling, základní nástroje a metody business modelování.

Dobývání znalostí. Doc. RNDr. Iveta Mrázová, CSc. Katedra teoretické informatiky Matematicko-fyzikální fakulta Univerzity Karlovy v Praze

Výroková a predikátová logika - II

Základy umělé inteligence

Obsah Předmluva Rekapitulace základních pojmů logiky a výrokové logiky Uvedení do predikátové logiky...17

Inference v deskripčních logikách

Deskripční logika. Petr Křemen FEL ČVUT. Petr Křemen (FEL ČVUT) Deskripční logika 37 / 157

Objektově orientované technologie Business proces Diagram aktivit. Daniela Szturcová

Teorie systémů TES 5. Znalostní systémy KMS

Úvod do expertních systémů

Logika. Dana Nejedlová Katedra informatiky Ekonomická fakulta Technická univerzita v Liberci

platné nejsou Sokrates je smrtelný. (r) 1/??

Výroková a predikátová logika - VIII

Téma 48 (dříve 47) Martin Staviař, 16. srpna 2006

Booleovská algebra. Booleovské binární a unární funkce. Základní zákony.

2 Důkazové techniky, Indukce

Výroková a predikátová logika - VIII

Výroková a predikátová logika - VI

1. Znalostní systémy a znalostní inženýrství - úvod. Znalostní systémy. úvodní úvahy a předpoklady. 26. září 2017

TÉMATICKÝ OKRUH Teorie zpracování dat, Databázové a informační systémy a Teorie informačních systémů

Každé formuli výrokového počtu přiřadíme hodnotu 0, půjde-li o formuli nepravdivou, a hodnotu 1, půjde-li. α neplatí. β je nutná podmínka pro α

výrok-každésdělení,uněhožmásmyslseptát,zdaječinenípravdivé, aproněžprávějednaztěchtodvoumožnostínastává.

7. Inferenční metody. Inferenční metody Václav Matoušek, Josef Strolený Úvod do znalostního inženýrství, ZS 2014/

Logika pro sémantický web

Logické programování

Základy umělé inteligence

Petr Křemen FEL ČVUT. Petr Křemen (FEL ČVUT) Od sémantických sítí k logickým formalismům 1 / 161

Logika. 5. Rezoluční princip. RNDr. Luděk Cienciala, Ph. D.

(#%ist #%LargeCorpInternalsMt #%ForAll x (#%HumanResourcesDepartment #%allinstances (#%actsincapacity x #%mediatorinprocesses #%EmployeeHiring

Reprezentace a vyvozování znalostí

Rezoluční kalkulus pro výrokovou logiku

4. Úvod do paralelismu, metody paralelizace

Modelování a odvozování v RDFS

Výroková a predikátová logika - III

Výroková a predikátová logika - XII

vyvozování znalostí (reasoning) zpracovává znalosti uložené v bázi znalostí (knowledge base, KB) a odpovědi na dotazy

Výroková a predikátová logika - X

MATEMATICKÁ TEORIE ROZHODOVÁNÍ

2.5 Rezoluční metoda v predikátové logice

1 Expertní systémy. 1.1 Základní informace. 1.2 Výstupy z učení. 1.3 Expertní systém (ES) 1.4 Komponenty expertních systémů

Negativní informace. Petr Štěpánek. S použitím materiálu M.Gelfonda a V. Lifschitze. Logické programování 15 1

H. Dreyfuss: What computers can t do, 1972 What computers still can t do, J. Weizenbaum. Computer power and human reason, 1976

Predikátová logika. prvního řádu

Úvod do logiky (presentace 2) Naivní teorie množin, relace a funkce

Modely datové. Další úrovní je logická úroveň Databázové modely Relační, Síťový, Hierarchický. Na fyzické úrovni se jedná o množinu souborů.

Sémantika predikátové logiky

NP-ÚPLNÉ PROBLÉMY. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

4. Moudrost. Znalosti

Usuzování za neurčitosti

KOMPRESE OBRAZŮ. Václav Hlaváč. Fakulta elektrotechnická ČVUT v Praze katedra kybernetiky, Centrum strojového vnímání. hlavac@fel.cvut.

Soustředí se na reprezentaci konceptů a vztahů (relací) mezi nimi. Používají grafickou reprezentaci, koncepty jsou uzly grafu, relace

Expertní Systémy. Data a znalosti. lze je získat automaticky nebo od úředníka;

Výroková a predikátová logika - X

Výroková a predikátová logika - IX

Znalostní modelování

Úloha ve stavovém prostoru SP je <s 0, C>, kde s 0 je počáteční stav C je množina požadovaných cílových stavů

LOGIKA VÝROKOVÁ LOGIKA

Hilbertovský axiomatický systém

Profilová část maturitní zkoušky 2017/2018

Katedra kybernetiky, FEL, ČVUT v Praze.

14 Porovnání přístupů

Úvod do logiky (PL): sémantika predikátové logiky

P R O D E J V Y Ř A Z E N Ý C H V O Z I D E L

Výroková logika - opakování

popel, glum & nepil 16/28

Reprezentace dat v informačních systémech. Jaroslav Šmarda

Unární je také spojka negace. pro je operace binární - příkladem může být funkce se signaturou. Binární je velká většina logických spojek

Temporální Logiky. Stefan Ratschan. Fakulta informačních technologíı. Evropský sociální fond Praha & EU: Investujeme do vaší budoucnosti 1 / 19

Výroková a predikátová logika - IX

1/1 ČESKÁ ZEMĚDĚLSKÁ UNIVERZITA V PRAZE PROVOZNĚ EKONOMICKÁ FAKULTA PŘIJÍMACÍ ŘÍZENÍ 2017/2018

Kritéria hodnocení praktické maturitní zkoušky z databázových systémů

Cvičení Aktivita 1. část 2. část 3. část Ústní Celkem Známka

Úvod do predikátové logiky. (FLÚ AV ČR) Logika: CZ.1.07/2.2.00/ / 1

Programovací jazyk Prolog

Expertní systémy. 1. Úvod k expertním systémům. Cíl kapitoly:

6. Logika a logické systémy. Základy logiky. Lucie Koloušková, Václav Matoušek / KIV. Umělá inteligence a rozpoznávání, LS

PROHLEDÁVÁNÍ GRAFŮ. Doc. RNDr. Josef Kolář, CSc. Katedra teoretické informatiky, FIT České vysoké učení technické v Praze

Transkript:

Reprezentace znalostí Vladimír Mařík Katedra kybernetiky, ČVUT v Praze http://cyber.felk.cvut.cz/

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)

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

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

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

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

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

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)

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)

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)

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

pc) Sémantické sítě Obr. 1

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

pc) Sémantické sítě Obr. 2

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.

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

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

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

pd) Rámce a scénáře Jméno: Moje oktávka Nadřazený rámec: Škoda Oktávia Speciál Barva: černá SPZ: 1A6 2222 Barva kůže: béžová Sedadla: kůže Volant: sportovní Tažné zařízení: Mikov Obr. 6 Instance rámce

pd) Rámce a scénáře Obr. 7 Složitější rámcová struktura

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

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