Biliyin təmsili və əsaslandırma (ing.Knowledge Representation and Reasoning) — süni intellektin ən vacib sahələrindən biridir və kompüterlərin məlumatları emal etməyi, məntiqi nəticələr çıxarmağı, həmçinin insan dilini və düşüncə tərzini başa düşməyi öyrənməsinə kömək edir.[1]
Bu sahə əsasən insan biliyini kompüterlərə öyrətməklə həmin bilikdən məntiqi nəticələr çıxarmağı, qərarlar verməyi və problemləri həll etməyi təmin edir.[2]
Biliyin təmsili, məlumatların strukturlaşdırılmış formada saxlanılmasını təmin edir ki, maşınlar bu məlumatları emal edə və onlardan nəticələr çıxara bilsinlər. Təmsil üsulları aşağıdakılardır:[3]
Məntiq əsaslı təmsil — burada predikat məntiqi, propositional məntiq kimi məntiq modellərindən istifadə edilir. Əsas qaydalar və qanunlar müəyyən edilir və maşınlar bu qaydalara əsaslanaraq nəticələr çıxarır.
Yarımstrukturlaşdırılmış bilik — ontologiyalar, semantik şəbəkələr və taksonomiyalarla bilik təsvir edilir. Bu, məlumatlar arasında əlaqələri qurmağa və nəticə çıxarmağa kömək edir.[4]
İstehsal qaydaları (ing.Production Rules) — qayda-əsaslı sistemlərdə "Əgər ... o zaman ..." (ing.if-then) qaydaları ilə qərar qəbuletmə prosesi qurulur. Bu qaydalar müxtəlif hallar üçün müxtəlif nəticələr çıxarmağa imkan verir.
Çərçivələr və skriptlər — çərçivə (ing.frame) metodunda obyektlərin xassələri təyin edilir və sinifləndirilir, skriptlər isə hadisələrin müəyyən ardıcıllığını təsvir edir. Bu üsul xüsusən gündəlik işləri və məişət biliklərini modelləşdirmək üçün istifadə olunur.[5]
Əsaslandırma
Əsaslandırma (ing.reasoning) — yəni nəticə çıxarma, maşınların bilik bazasında mövcud olan məlumatlar əsasında yeni nəticələr çıxarması prosesidir.[6]
Deduktiv əsaslandırma — ümumi qaydalardan xüsusi nəticələr çıxarır. Məsələn, "bütün insanlar ölümlüdür" və "A insan olaraq tanınır" qaydalarından "A ölümlüdür" nəticəsi çıxarılır.[8]
İnduktiv əsaslandırma — müşahidələrdən ümumi qaydalar yaradır. Məsələn, bir neçə müşahidəyə əsaslanaraq ümumi qanun yaradır.
Abduktiv əsaslandırma — bir müşahidənin ehtimal olunan səbəbini tapmağa çalışır. Məsələn, “torpaq islanıbsa, ehtimal ki, yağış yağıb.”
Səbəb-nəticə əsaslandırması — hadisələr arasındakı səbəb-nəticə əlaqələrini istifadə edir. Bu üsul daha çox hadisələrin başvermə ardıcıllığını təhlil etmək üçün istifadə olunur.[9]
Tətbiq sahələri
Biliyin təmsili və əsaslandırma sistemləri geniş sahələrdə istifadə olunur:[10]
Tibb — diaqnostika və müalicə planlamasında.
Hüquq — qanunlar arasında əlaqələri analiz edərək hüquqi məsləhət vermək üçün.[11]
Ekspert sistemləri — mütəxəssis biliklərini modelləşdirərək xüsusi sahələrdə məsləhət və ya qərarlar verilməsi.
Robot texnologiyası — mühit və obyektləri tanımaq və hərəkətləri planlaşdırmaq. Bu sahənin inkişafı süni intellektdə daha çox məntiqi qərarlar və səmərəli nəticələr çıxarmaq üçün kritik əhəmiyyətə malikdir.
İstinadlar
↑Schank, Roger; Abelson, Robert. Scripts, Plans, Goals, and Understanding: An Inquiry Into Human Knowledge Structures. Lawrence Erlbaum Associates, Inc. 1977.
_artificial_intelligence_icon.png){kind=icon}
