Что такое модель знаний искусственный интеллект

Введение.

На данный момент процесс разработки модели представления знаний можно рассматривать, как процесс разработки базы знаний. В связи с этим очень важно, чтобы все свойства и характеристики знаний соответствовали не только свойствам баз знаний, но и моделям представления знаний

Продукционная модель представления знаний нашла широкое применение в АСУТП. Имеется большое число программных средств, реализующих продукционный подход (например, языки высокого уровня CLIPS и OPS 5; «оболочки» или «пустые» ЭС – EXSYS Professional и Карра, инструментальные – КЕЕ, ARTS, PIES , а также промышленных ЭС на его основе).

Модели представления знаний имеют множество различных применений, одним из наиболее распространённых является исследование искусственного интеллекта. Фундаментом любого искусственного интеллекта являются знания и для того, чтобы этот фундамент был прочным, разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний.

К — ближайших соседей: Алгоритм k -ближайших соседей используется для классификации точек данных на основе классификации их k ближайших соседей (где k — некоторое целое число). Например, если у нас k = 5, то для каждой новой точки данных мы дадим ей ту же классификацию, что и большинству (или множеству) ее ближайших соседей в наборе данных.

Линейная регрессия: Линейная регрессия пытается определить взаимосвязь между несколькими переменными путем подгонки линейного уравнения к набору данных. Затем выходные данные модели линейной регрессии можно использовать для оценки значения отсутствующих точек в наборе данных.

фреймовые модели основывается на таком понятии как фрейм (англ. frame – рамка, каркас). Фрейм – структура данных для представления некоторого концептуального объекта. Информация, относящаяся к фрейму, содержится в составляющих его слотах. Слоты могут быть терминальными либо являться сами фреймами, т.о. образуя целую иерархическую сеть;

Алгоритм дерева решений, например, создает модель, состоящую из дерева утверждений «если-то», каждое из которых основано на определенных значениях. Между тем, алгоритмы глубоких нейронных сетей создают модель, состоящую из структуры графа, которая содержит множество различных векторов или весов с определенными значениями.

k -means: Алгоритм k — means используется для разделения набора данных на k различных кластеров (где k — некоторое целое число). Мы начинаем со случайного выбора k точек (называемых центроидами) в пространстве и связываем каждую точку с ближайшим центроидом. Затем мы вычисляем среднее значение всех точек, которые были присвоены одному и тому же центроиду. Затем это среднее значение становится новым центроидом кластера. Повторяем алгоритм до тех пор, пока он не сойдется, т.е. положение центроидов не изменится.

Простым языком о том, что такое модель ИИ

Исследования искусственного интеллекта имеют несколько направлений. Для простоты понимания можно разделить их на прикладной и теоретический. Модели представления знаний — это прикладное направление. Его суть в том, что мыслительная деятельность человека – «черный ящик». В связи с этим не ставится вопрос об адекватности используемых в компьютере моделей представления знаний тем моделям, которыми пользуется в аналогичных ситуациях человек, а рассматривается лишь итоговый результат решения конкретной задачи.

FRL (Frame Representation Language) — технология создана для проектирования интеллектуальных систем на основе фреймовой модели представления знаний. В основном применяется для проектирования вырождающихся в сеть фреймовой модели. Существуют и другие среды: KRL (Knowledge Representation Language), фреймовая оболочка Kappa, PILOT/2.

Модель ИИ (искусственного интеллекта) — это программа, обученная на наборе данных (называемом обучающим набором) для распознавания определенных типов шаблонов. В моделях ИИ используются различные типы алгоритмов для анализа и изучения этих данных с главной целью решения бизнес-задач. Существует множество различных областей, в которых используются модели ИИ разного уровня сложности и назначения, включая компьютерное зрение, робототехнику и обработку естественного языка.

В Пролог сложно создавать практически полезные программы: отсутствие поддержки итеративного программирования и строгой типизации заставляет программиста использовать приёмы, заметно усложняющие создание и отладку программы. Предопределенный порядок обхода дерева решений делает почти невозможным автоматическое распараллеливание программ.

Алгоритмы искусственного интеллекта и машинного обучения в своей основе являются математическими объектами, но их также можно описать с помощью псевдокода , т. е. неформального языка высокого уровня, который чем-то напоминает компьютерный код. На практике, конечно, модели ИИ могут быть реализованы с помощью любого из ряда современных языков программирования. Сегодня различные библиотеки с открытым исходным кодом (такие как scikit-learn, TensorFlow и Pytorch) делают алгоритмы ИИ доступными через свой стандартный интерфейс прикладного программирования (API).

Фреймы делятся на образцы (прототипы), хранящиеся в базе знаний, и фреймы — экземпляры, создающиеся для отображения реальных фактических ситуаций на основе поступающих знаний. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через [2]: