人間は知識を理解し、推論し、解釈するのが最も得意です。人間は物事を知っており、それが知識であり、その知識に従って現実世界でさまざまな行動を行います。 しかし、機械がこれらすべてのことをどのように行うかは、知識の表現と推論の下にあります。 。したがって、知識表現は次のように説明できます。
- 知識表現と推論 (KR、KRR) は、AI エージェントの思考と、その思考がエージェントの知的行動にどのように寄与するかに関係する人工知能の一部です。
- コンピュータが理解できるように現実世界に関する情報を表現し、病状の診断や自然言語での人間とのコミュニケーションなどの複雑な現実世界の問題を解決するためにその知識を利用できるようにする役割を担っています。
- これは、人工知能で知識をどのように表現できるかを説明する方法でもあります。知識表現とは、単にデータをデータベースに保存するだけでなく、インテリジェントなマシンがその知識や経験から学習して、人間のように賢く行動できるようにすることです。
何を表現するか:
AI システムで表現する必要がある知識の種類は次のとおりです。
知識： 知識とは、事実、データ、状況の経験によって得られる認識や親しみのことです。人工知能における知識の種類は次のとおりです。
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知識の種類
さまざまな種類の知識は次のとおりです。
1. 宣言的知識:
- 宣言的知識とは、何かについて知っていることです。
- これには、概念、事実、オブジェクトが含まれます。
- それは記述的知識とも呼ばれ、平叙文で表現されます。
- 手続き型言語よりも簡単です。
2. 手続き上の知識
- 必須知識とも呼ばれます。
- 手続き的知識は、何かを行う方法を知る役割を担う知識の一種です。
- あらゆるタスクに直接適用できます。
- これには、ルール、戦略、手順、議題などが含まれます。
- 手続き的知識は、それを適用できるタスクによって異なります。
3. メタ知識:
- 他の種類の知識に関する知識はメタ知識と呼ばれます。
4. ヒューリスティックな知識:
- ヒューリスティック知識は、ある分野または主題における一部の専門家の知識を表します。
- ヒューリスティック知識は、これまでの経験やアプローチの認識に基づいた経験則であり、機能するものではありますが、保証はありません。
5. 構造的な知識:
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- 構造的知識は問題解決のための基礎知識です。
- 何かの種類、一部、グループ化など、さまざまな概念間の関係を説明します。
- 概念またはオブジェクト間に存在する関係を説明します。
知識と知性の関係:
現実世界の知識は知能において重要な役割を果たしますが、人工知能を作成する場合にも同様です。 AI エージェントのインテリジェントな動作を実証するには、知識が重要な役割を果たします。エージェントは、その入力に関する知識や経験がある場合にのみ、その入力に基づいて正確に行動することができます。
自分の知らない言語で話している人に出会った場合、それにどう対処できるか考えてみましょう。同じことがエージェントのインテリジェントな動作にも当てはまります。
下の図にあるように、環境を感知し知識を活用して行動する意思決定者が 1 人います。しかし、知識部分が存在しなければ、知的な行動を示すことはできません。
AI 知識サイクル:
人工知能システムには、インテリジェントな動作を表示するための次のコンポーネントがあります。
タイプスクリプトごとに
- 感知
- 学ぶ
- 知識の表現と推論
- 企画
- 実行
上の図は、AI システムが現実世界とどのように対話できるか、またどのコンポーネントが AI システムが知能を示すのに役立つかを示しています。 AI システムには、環境から情報を取得する知覚コンポーネントがあります。それは、視覚、音声、または別の形式の感覚入力である可能性があります。学習コンポーネントは、Perception comportment によってキャプチャされたデータからの学習を担当します。完全なサイクルでは、主なコンポーネントは知識の表現と推論です。これら 2 つの要素は、機械のような人間の知性を示すことに関与しています。これら 2 つのコンポーネントは互いに独立していますが、結合されています。計画と実行は、知識表現と推論の分析に依存します。
知識表現へのアプローチ:
知識表現には主に以下の 4 つのアプローチがあります。
1. 簡単な関係知識:
- これは、リレーショナル手法を使用してファクトを保存する最も簡単な方法であり、オブジェクトのセットに関する各ファクトが体系的に列に配置されます。
- この知識表現のアプローチは、異なるエンティティ間の関係を表現するデータベース システムで有名です。
- このアプローチには推論の余地がほとんどありません。
例: 以下は、単純なリレーショナル知識表現です。
| プレーヤー | 重さ | 年 |
|---|---|---|
| プレイヤー1 | 65 | 23 |
| プレイヤー2 | 58 | 18 |
| プレイヤー3 | 75 | 24 |
2. 継承される知識:
- 継承可能な知識のアプローチでは、すべてのデータをクラスの階層に格納する必要があります。
- すべてのクラスは、一般化された形式または階層形式で配置される必要があります。
- このアプローチでは、継承プロパティを適用します。
- 要素はクラスの他のメンバーから値を継承します。
- このアプローチには、インスタンスとクラスの間の関係を示す継承可能な知識が含まれており、インスタンス関係と呼ばれます。
- 個々のフレームはそれぞれ、属性とその値のコレクションを表すことができます。
- このアプローチでは、オブジェクトと値はボックス化されたノードで表されます。
- オブジェクトからその値を指す矢印を使用します。
3. 推論的知識:
- 推論的知識アプローチは、知識を形式論理の形式で表します。
- このアプローチを使用すると、より多くの事実を導き出すことができます。
- 正確性を保証しました。
- マーカスは男だ
- すべての人間は死すべき存在である
次に、次のように表すことができます。
男（マーカス）
∀x = 人間 (x) ----------> 定命の者 (x)s
4. 手順に関する知識:
- 手続き型知識アプローチでは、特定のことを行う方法と進め方を記述する小さなプログラムとコードを使用します。
- このアプローチでは、次の 1 つの重要なルールが使用されます。 If-Then ルール 。
- この知識をもとに、次のようなさまざまなコーディング言語を使用できます。 LISP言語 そして プロローグ言語 。
- このアプローチを使用すると、ヒューリスティックな知識やドメイン固有の知識を簡単に表現できます。
- ただし、このアプローチですべてのケースを表現できる必要はありません。
知識の要件 表現システム:
優れた知識表現システムは、次の特性を備えている必要があります。
KR システムは、あらゆる種類の必要な知識を表現する機能を備えている必要があります。
KR システムは、表現構造を操作して、既存の構造に対応する新しい知識を生成する機能を備えている必要があります。
適切なガイドを保存することで、推論知識メカニズムを最も生産的な方向に導く機能。