Штучний інтелект (ШІ) – це передова технологія, що відкриває нові горизонти для людського інтелекту. Вона поєднує в собі точність обчислень та інтелектуальні можливості, інтегровані в машини.
Люди мають унікальні здібності до мислення, аналізу, інтерпретації та розуміння інформації. Ці знання дозволяють нам ефективно діяти у навколишньому світі.
Сьогодні, завдяки прогресу в технологіях, навіть машини здатні виконувати різноманітні завдання.
Застосування систем та пристроїв на базі штучного інтелекту постійно зростає через їхню високу ефективність та точність при виконанні складних завдань.
Однією з головних проблем є те, що, хоча люди набувають різноманітних знань протягом життя, машини стикаються з труднощами при їх інтерпретації.
Саме тому виникає потреба у представленні знань. Це дозволяє вирішувати складні проблеми, які вимагають значних зусиль та часу для людей.
У цій статті ми розглянемо концепцію представлення знань у ШІ, її принципи, типи та методи.
Отже, почнемо!
Що таке представлення знань і міркування?
Представлення знань і міркування (ПЗМ) є важливою складовою штучного інтелекту, що спеціалізується на перетворенні інформації про реальний світ у формат, зрозумілий комп’ютерам, для подальших дій. Це дозволяє розв’язувати складні завдання, такі як обчислення, ведення діалогу, діагностика захворювань тощо.
Представлення знань ґрунтується на психологічних дослідженнях щодо того, як люди вирішують проблеми та представляють інформацію. Це дозволяє ШІ розуміти, як людина спрощує складні процеси при розробці та створенні систем.
Перші дослідження були зосереджені на розробці універсальних вирішувачів проблем, розпочаті Гербертом А. Саймоном та Алленом Ньюеллом у 1959 році. Ці системи використовували структуру даних для декомпозиції та планування, починаючи з цілі, яку вони розбивали на підцілі. Далі розроблялися стратегії для досягнення кожної підцілі.
Ці дослідження призвели до когнітивної революції в психології та розвитку етапу ШІ, зосередженого на представленні знань. Це стимулювало появу експертних систем у 1970-х та 1980-х роках, фреймових мов та виробничих систем. Пізніше, ШІ зосередився на розробці експертних систем, здатних зрівнятися з людською компетентністю, наприклад, у медичній діагностиці.
Представлення знань дає можливість комп’ютерним системам розуміти та використовувати інформацію для вирішення реальних проблем. Воно визначає спосіб представлення знань і міркувань у ШІ.
Представлення знань не обмежується збереженням даних у базах даних; воно дозволяє інтелектуальним машинам навчатися на людських знаннях, щоб поводитися та діяти подібно до людини.
Люди мають знання, недоступні машинам, включаючи почуття, наміри, переконання, здоровий глузд, судження, упередження, інтуїцію тощо. Деякі знання є простими, наприклад, знання фактів, подій, людей, предметів, мови, навчальних дисциплін тощо.
За допомогою ПЗМ можна представити людські концепції у форматі, зрозумілому для машин, що робить системи на основі ШІ дійсно інтелектуальними. У цьому контексті знання означає надання інформації про екосистему та її зберігання, тоді як міркування – це процес прийняття рішень і дій на основі цієї інформації.
Які знання мають бути представлені в системах ШІ?
Знання, які необхідно представляти в системах штучного інтелекту, можуть включати:
- Об’єкти: Предмети постійно оточують людей, тому інформація про них є важливим типом знань. Наприклад, фортепіано має чорні та білі клавіші, автомобілі мають колеса, автобусам потрібні водії, а літакам – пілоти.
- Події: У реальному світі постійно відбуваються численні події, і сприйняття людей залежить від них. ШІ потрібні знання про події, щоб правильно діяти. Деякі події включають голод, розвиток суспільства, війни, катастрофи та наукові досягнення.
- Продуктивність: Це знання про дії людей у різних ситуаціях, що є важливою частиною розуміння поведінки для ШІ.
- Метазнання: Якщо узагальнити всі знання, які існують у світі, їх можна розділити на три категорії:
- Те, що ми вже знаємо.
- Те, що ми знаємо, але не повністю.
- Те, чого ми ще не знаємо.
Метазнання стосуються першої категорії, тобто того, що ми знаємо, і дозволяють ШІ сприймати цю інформацію.
- Факти: Ці знання ґрунтуються на фактичному описі нашого світу, наприклад, що Земля не є плоскою, а Сонце – джерело енергії.
- База знань: База знань є важливим компонентом інтелекту. Це набір відповідних даних або інформації про будь-яку галузь, опис тощо. Прикладом є база знань для розробки моделі автомобіля.
Як працює представлення знань?
Зазвичай, завдання або проблема формулюються неофіційно, наприклад, доставка посилок або усунення проблем з електрикою в будинку.
Для вирішення реальної проблеми розробник системи повинен:
- Визначити завдання для визначення найкращого рішення.
- Представити проблему мовою, зрозумілою для комп’ютера.
- Використовувати систему для отримання остаточного результату, який є рішенням для користувача або набором дій, які потрібно виконати.
- Інтерпретувати кінцевий результат як вирішення початкової проблеми.
Знання — це інформація, якою вже володіють люди, але машини повинні її вивчати. У рамках системи розробки потрібно визначити, які знання повинні бути представлені.
Зв’язок між представленням знань і ШІ
Знання відіграють ключову роль в інтелекті та є основою створення штучного інтелекту. Вони необхідні для вираження інтелектуальної поведінки в агентах ШІ. Агент не може функціонувати належним чином, якщо йому не вистачає досвіду або знань про вхідні дані.
Наприклад, якщо ви хочете поспілкуватися з людиною, але не розумієте мови, ви не зможете адекватно відповісти або виконати будь-яку дію. Так само працює і інтелектуальна поведінка агентів. ШІ повинен мати достатньо знань для виконання функцій, оскільки особа, яка приймає рішення, вивчає середовище та використовує відповідні знання.
ШІ не може демонструвати інтелектуальну поведінку без знаннєвих компонентів.
Типи знань, представлені в ШІ
Після того, як ми з’ясували необхідність представлення знань у ШІ, розглянемо типи знань, які використовуються в системах ШІ.
- Декларативне знання: Це знання про об’єкти, поняття та факти, які допомагають описати навколишній світ. Воно представляє собою опис чогось і виражається через декларативні речення.
- Процедурні знання: Ці знання є меншими за обсягом порівняно з декларативними. Їх також називають імперативними знаннями, які використовуються, наприклад, у мобільних роботах. Вони визначають процес досягнення мети. Наприклад, маючи карту будівлі, мобільні роботи можуть самостійно скласти план дій для навігації.
Процедурні знання безпосередньо застосовуються до виконання завдання і включають правила, процедури, стратегії тощо.
- Метазнання: У сфері штучного інтелекту, заздалегідь визначені знання називаються метазнаннями. До цього типу знань відносяться, наприклад, вивчення тегів, навчання та планування.
Ця модель з часом змінює свою поведінку та використовує інші специфікації. Системний інженер або інженер знань використовує різні форми метазнань, такі як точність, оцінка, мета, джерело, тривалість життя, надійність, обґрунтування, повнота, узгодженість, застосовність та усунення неоднозначності.
- Евристичні знання: Ці знання, також відомі як поверхневі, базуються на принципі “правила великого пальця”. Вони дуже ефективні в процесі міркування, оскільки можуть вирішувати проблеми на основі минулого досвіду. Однак він збирає досвід минулих проблем і забезпечує кращий підхід, заснований на знаннях, для визначення проблем і вжиття заходів.
- Структурні знання: Це найпростіший і базовий тип знань, що застосовується для вирішення складних задач. Він намагається знайти ефективне рішення, встановлюючи зв’язки між об’єктами і поняттями. Він описує відносини між різними поняттями, такими як частина, вид або групування.
Декларативні знання є описовими, тоді як процедурні знання є дієвими. Крім того, декларативні знання є явними, а процедурні – неявними. Декларативні знання можна сформулювати, а процедурні – ні.
Техніки представлення знань у ШІ
Існують чотири основні техніки представлення знань у ШІ:
- Логічне представлення.
- Семантичні мережі.
- Правила виробництва.
- Фреймове представлення.
Логічне представлення
Логічне представлення є базовою формою представлення знань на машинах, де використовується визначений синтаксис з основними правилами. Цей синтаксис має чітке значення і відноситься до пропозицій. Логічна форма подання знань використовується як правило для передачі інформації. Саме тому її можна застосовувати для представлення фактів машинам.
Логічне представлення поділяється на два типи:
- Логіка висловлювань: Також відома як пропозиційна логіка, вона працює з логічними виразами, що мають значення “Істина” або “Хибність”.
- Логіка першого порядку: Цей тип представлення знань також називають логікою обчислення предикатів першого порядку (FOPL). Він представляє предикати та об’єкти у кванторах. Це вдосконалена модель пропозиційної логіки.
Ця форма представлення знань нагадує більшість мов програмування, де використовується семантика для передачі інформації. Це дуже логічний спосіб вирішення проблем. Однак основним недоліком цього методу є строгий характер представлення. Загалом, це складно реалізувати і іноді не дуже ефективно.
Семантичні мережі
Семантичні мережі є графічним представленням, де пов’язані об’єкти з’єднані між собою. Вони складаються з дуг/ребер (з’єднань) та вузлів/блоків (об’єктів), що описують зв’язок між об’єктами.
Це альтернатива логіці обчислення предикатів першого порядку (FOPL). Відносини в семантичних мережах бувають двох типів:
Це більш природна форма представлення, ніж логічна, завдяки її простоті розуміння. Основним недоліком цієї форми є її обчислювальна вартість та відсутність еквівалентних кванторів, які є в логічному представленні.
Правила виробництва
Правила виробництва є найпоширенішою формою представлення знань у системах ШІ. Це найпростіша форма представлення систем, заснованих на правилах if-else, тому вона легко зрозуміла. Вона є способом поєднання FOPL та пропозиційної логіки.
Для розуміння правил виробництва потрібно з’ясувати складові системи представлення. Ця система включає набір правил, робочу пам’ять, засіб застосування правил та цикл розпізнавання дії.
Для кожного введення ШІ перевіряє умови з правил виробництва, а після вибору кращого правила виконує необхідні дії. Цикл вибору правил на основі умов і дій для вирішення проблеми відомий як цикл розпізнавання та дії, що відбувається під час кожного введення.
Проте, у цього методу є недоліки, такі як неефективне виконання через активні правила та відсутність досвіду через відсутність зберігання минулих результатів. Оскільки правила виражені природною мовою, ці недоліки можна компенсувати. Правила можна легко змінювати та скидати, якщо потрібно.
Представлення фрейму
Представлення фрейму можна уявити як таблицю зі стовпцями (іменами) та рядками (значеннями). Необхідна інформація передається у цій структурі. Простими словами, представлення фрейму — це набір значень та атрибутів.
Це спеціальна структура даних штучного інтелекту, що використовує заповнювачі (значення слотів, які можуть мати будь-який тип даних) та слоти. Процес подібний до типової системи керування базами даних (СУБД). Заповнювачі та слоти утворюють структуру, яка називається каркасом.
Слоти мають імена або атрибути, а знання, пов’язані з атрибутами, зберігаються у заповнювачах. Основна перевага цього типу представлення полягає в тому, що схожі дані можна об’єднати в групи, щоб розділити знання на структури. Крім того, він поділяється на підструктури.
Будучи схожим на типову структуру даних, цей тип легко зрозуміти, використовувати та візуалізувати. Типові операції, такі як видалення, додавання та зміна слотів, можна виконувати без особливих зусиль.
Вимоги до представлення знань у системі ШІ
Хороше представлення знань має відповідати наступним вимогам:
- Точність представлення: Представлення знань має точно відображати кожен тип необхідних знань.
- Ефективність висновків: Здатність легко керувати механізмами висновків, використовуючи відповідні посібники.
- Адекватність виведення: Представлення знань має маніпулювати структурами для представлення нових знань на основі існуючих.
- Ефективність набуття: Здатність здобувати нові знання за допомогою автоматичних методів.
Цикл знань ШІ
Системи штучного інтелекту включають кілька основних компонентів для демонстрації інтелектуальної поведінки, що робить можливим представлення знань.
- Сприйняття: Допомагає системі ШІ збирати інформацію про навколишнє середовище за допомогою різних датчиків та знайомить її з екосистемою для ефективної взаємодії з проблемами.
- Навчання: Дозволяє системам ШІ запускати алгоритми глибокого навчання, які вже написані, щоб передати необхідну інформацію від компонента сприйняття до компонента навчання для кращого розуміння.
- Представлення знань і міркування: Люди використовують знання для прийняття рішень. Цей блок відповідає за забезпечення доступу до знань систем ШІ та їх використання.
- Планування та виконання: Цей блок незалежний. Він використовується для отримання даних з блоків знань та міркувань і виконання відповідних дій.
Висновок
Люди можуть отримувати знання різними способами, як і машини на основі ШІ. У міру розвитку штучного інтелекту, представлення знань машинам у кращий спосіб допомагає вирішувати складні проблеми з мінімальною кількістю помилок. Таким чином, представлення знань є важливим атрибутом для інтелектуальної та ефективної роботи машин ШІ.
Також варто ознайомитися з різницею між штучним інтелектом, машинним навчанням та глибоким навчанням.