Reprezentacja wiedzy w AI wyjaśniona w prosty sposób

Sztuczna inteligencja (AI) to dynamicznie rozwijająca się dziedzina, która przenosi koncepcję ludzkiego myślenia na nowy poziom. Daje możliwość połączenia precyzyjnej inteligencji z możliwościami maszyn.

Ludzie charakteryzują się zaawansowanymi zdolnościami poznawczymi, takimi jak myślenie, wnioskowanie, interpretacja i przyswajanie wiedzy. Zgromadzona wiedza pozwala nam realizować różnorodne zadania w otaczającym nas świecie.

Dzięki postępowi technologicznemu, nawet maszyny zaczynają wykazywać zdolność do wykonywania wielu skomplikowanych czynności.

W ostatnim czasie obserwuje się wzrost popularności systemów i urządzeń bazujących na sztucznej inteligencji. Jest to związane z ich efektywnością i dokładnością w realizacji złożonych zadań.

Problem tkwi w tym, że o ile ludzie przez całe życie gromadzą rozległą wiedzę, maszyny mają trudności z jej właściwą interpretacją.

Właśnie dlatego kluczową rolę odgrywa reprezentacja wiedzy. To ona pozwala na rozwiązywanie problemów, które dla ludzi są trudne lub czasochłonne.

W niniejszym artykule wyjaśnię, czym jest reprezentacja wiedzy w sztucznej inteligencji, jak działa, jakie są jej rodzaje i techniki, a także poruszę inne istotne aspekty tego zagadnienia.

Zacznijmy!

Czym jest reprezentacja wiedzy i wnioskowanie?

Reprezentacja wiedzy i wnioskowanie (KR&R) to dział sztucznej inteligencji, którego celem jest przedstawienie informacji o rzeczywistym świecie w sposób zrozumiały dla komputera, umożliwiający mu podejmowanie odpowiednich działań. Umożliwia to rozwiązanie złożonych problemów, takich jak obliczenia, prowadzenie dialogu w języku naturalnym czy diagnozowanie stanów krytycznych.

Reprezentacja wiedzy ma swoje korzenie w psychologii, która bada, w jaki sposób ludzie rozwiązują problemy i reprezentują wiedzę. Dzięki temu sztuczna inteligencja może zrozumieć, jak człowiek upraszcza skomplikowane systemy podczas ich projektowania i budowy.

Pionierskie prace w tej dziedzinie, skupiające się na ogólnych metodach rozwiązywania problemów, zostały opracowane przez Herberta A. Simona i Allena Newella w 1959 roku. Systemy te wykorzystywały struktury danych do dekompozycji i planowania. Zaczynały od celu, a następnie rozkładały go na cele podrzędne, po czym określały strategie, które mogłyby odnosić się do każdego z nich.

Te wysiłki przyczyniły się do rewolucji poznawczej w psychologii człowieka oraz do rozwoju sztucznej inteligencji, która zaczęła koncentrować się na reprezentacji wiedzy. Zaowocowało to powstaniem systemów eksperckich w latach 70. i 80., języków ramek, systemów produkcyjnych i innych rozwiązań. Później AI skupiła się głównie na systemach eksperckich, które mogłyby dorównać ludzkim kompetencjom, np. w diagnostyce medycznej.

Reprezentacja wiedzy pozwala systemom komputerowym na zrozumienie i wykorzystanie wiedzy do rozwiązywania problemów z realnego świata. Definiuje również, jak wiedza i wnioskowanie mogą być przedstawiane w sztucznej inteligencji.

Reprezentacja wiedzy to coś więcej niż tylko przechowywanie danych w bazach. Umożliwia ona maszynom uczenie się na bazie ludzkiej wiedzy i doświadczenia, dzięki czemu mogą one zachowywać się i reagować jak ludzie.

Ludzka wiedza wykracza poza to, co mogą pojąć maszyny. Obejmuje ona uczucia, intencje, przekonania, zdrowy rozsądek, sądy, uprzedzenia, intuicję i wiele innych aspektów. Część wiedzy jest prosta, jak znajomość faktów, wiedza o wydarzeniach, ludziach, przedmiotach, języku czy dyscyplinach akademickich.

Dzięki KR&R koncepcje ludzi mogą być przedstawione w formacie zrozumiałym dla maszyn, co pozwala na tworzenie systemów AI, które są prawdziwie inteligentne. W tym kontekście wiedza to dostarczanie informacji o ekosystemie i ich przechowywanie, a rozumowanie to podejmowanie decyzji i działań na podstawie tych zgromadzonych danych.

Jaka wiedza powinna być reprezentowana w systemach AI?

Wiedza, którą należy uwzględnić w systemach sztucznej inteligencji, może obejmować:

• Obiekty: Ludzie są nieustannie otoczeni przedmiotami. Dlatego informacje o tych obiektach są niezbędne i muszą być traktowane jako ważny rodzaj wiedzy. Na przykład pianina mają białe i czarne klawisze, samochody mają koła, autobusy wymagają kierowców, a samoloty pilotów.
• Wydarzenia: W rzeczywistym świecie ciągle zachodzą różnorodne wydarzenia. Ludzka percepcja opiera się na ich interpretacji. AI musi mieć wiedzę o wydarzeniach, aby móc podejmować odpowiednie działania. Niektóre z tych wydarzeń to np. głód, rozwój społeczeństw, wojny, katastrofy czy osiągnięcia.
• Działanie: Ta kategoria wiedzy dotyczy ludzkich działań w różnych sytuacjach. Reprezentuje behawioralny aspekt wiedzy, który jest istotny dla zrozumienia przez sztuczną inteligencję.

• Metawiedza: Patrząc na świat i analizując całą dostępną wiedzę, można ją podzielić na trzy główne kategorie:
• To, co już wiemy.
• To, o czym wiemy, że nie wiemy do końca.
• To, czego jeszcze nie wiemy.
• Metawiedza dotyczy pierwszej kategorii, czyli tego, co wiemy, i umożliwia AI zrozumienie tego samego.

• Fakty: Ta wiedza opiera się na obiektywnym opisie naszego świata. Na przykład ziemia nie jest płaska, ale też nie jest idealną kulą, a nasze słońce ma ogromny apetyt.
• Baza wiedzy: Baza wiedzy jest kluczowym elementem ludzkiej inteligencji. Jest to zbiór odpowiednich danych lub informacji dotyczących określonej dziedziny, opisu itp. Przykładem może być baza wiedzy na temat projektowania modelu samochodu.

Jak działa reprezentacja wiedzy?

Zazwyczaj zadania do wykonania, problemy do rozwiązania i poszukiwanie rozwiązań przedstawiane są w sposób nieformalny. Przykładami mogą być dostarczanie paczek po ich przybyciu lub naprawa usterek elektrycznych w domu.

Aby rozwiązać realny problem, projektant systemu musi:

• Przeanalizować zadanie, aby zidentyfikować możliwe ulepszenia.
• Sformułować problem w języku zrozumiałym dla komputera.
• Wykorzystać system do wygenerowania rozwiązania lub sekwencji działań potrzebnych do realizacji w danym środowisku.
• Zinterpretować końcowy wynik jako rozwiązanie głównego problemu.

Wiedza to informacje, które ludzie już posiadają, ale maszyny muszą się ich nauczyć. Ponieważ istnieje wiele problemów do rozwiązania, maszyna potrzebuje dostępu do wiedzy. W ramach systemu projektowego można zdefiniować, jaka wiedza ma być reprezentowana.

Związek między reprezentacją wiedzy a sztuczną inteligencją

Wiedza odgrywa kluczową rolę w inteligencji. To ona jest podstawą do stworzenia sztucznej inteligencji. Odgrywa niezbędną rolę w sytuacjach, gdy trzeba wyrazić inteligentne zachowanie agentów AI. Agent nie może działać poprawnie, jeśli brakuje mu doświadczenia lub znajomości niezbędnych danych.

Na przykład, jeśli chcesz porozmawiać z kimś, ale nie rozumiesz jego języka, oczywiste jest, że nie będziesz w stanie poprawnie zareagować. Tak samo jest w przypadku inteligentnego zachowania agentów. AI musi mieć wystarczającą wiedzę, aby pełnić tę funkcję, ponieważ podejmując decyzję, agent analizuje środowisko i wykorzystuje odpowiednią wiedzę.

Sztuczna inteligencja nie może wykazywać zachowań intelektualnych bez elementu wiedzy.

Rodzaje wiedzy reprezentowane w AI

Teraz, gdy rozumiemy, dlaczego potrzebujemy reprezentacji wiedzy w sztucznej inteligencji, przyjrzyjmy się, jakie rodzaje wiedzy są reprezentowane w systemach AI.

• Wiedza deklaratywna: Opisuje obiekty, koncepcje i fakty, które pomagają opisać otaczający nas świat. Wyraża zdania oznajmujące i definiuje różne aspekty rzeczywistości.
• Wiedza proceduralna: Wiedza proceduralna jest mniej obszerna niż deklaratywna. Określana jest również jako wiedza imperatywna, wykorzystywana np. przez roboty mobilne. Jej celem jest ogłoszenie osiągnięcia czegoś. Na przykład roboty mobilne, mając mapę budynku, mogą opracować własny plan działania. Mogą planować atak lub nawigować.

Co więcej, wiedza proceduralna jest bezpośrednio stosowana do zadania i obejmuje zasady, procedury, programy, strategie i wiele innych elementów.

• Metawiedza: W dziedzinie sztucznej inteligencji, predefiniowana wiedza jest znana jako metawiedza. Przykłady to badania nad tagowaniem, uczeniem się i planowaniem.

  Ten model zmienia swoje zachowanie w czasie i wykorzystuje różne specyfikacje. Inżynierowie systemów wykorzystują różne formy metawiedzy, takie jak dokładność, ocena, cel, źródło, żywotność, niezawodność, uzasadnienie, kompletność, spójność, zastosowanie i jednoznaczność.

• Wiedza heurystyczna: Określana również jako wiedza powierzchowna, opiera się na zasadzie reguły kciuka. Jest bardzo wydajna w procesie wnioskowania, ponieważ umożliwia rozwiązywanie problemów na podstawie wcześniejszych doświadczeń lub problemów opracowanych przez ekspertów. Gromadzi doświadczenia związane z przeszłymi problemami, co pozwala na lepsze, bardziej świadome podejście do ich rozwiązywania.
• Wiedza strukturalna: Jest to najprostsza i najbardziej podstawowa forma wiedzy, używana do rozwiązywania złożonych problemów. Stara się znaleźć skuteczne rozwiązanie poprzez identyfikowanie relacji między obiektami i koncepcjami. Opisuje związki między różnymi pojęciami, np. część czegoś, rodzaj lub grupa.

Wiedza deklaratywna ma charakter opisowy, natomiast proceduralna ma charakter wykonawczy. Wiedza deklaratywna jest jawna, a proceduralna jest ukryta. Jeśli możesz wyrazić wiedzę, jest ona deklaratywna, jeśli nie potrafisz jej wyartykułować, jest proceduralna.

Techniki reprezentacji wiedzy w AI

Istnieją cztery główne techniki reprezentowania wiedzy w AI:

• Reprezentacja logiczna
• Sieci semantyczne
• Reguły produkcyjne
• Reprezentacja ramowa

Reprezentacja logiczna

Reprezentacja logiczna to podstawowa forma reprezentacji wiedzy w maszynach. Wykorzystuje zdefiniowaną składnię z podstawowymi regułami. Składnia ta jest jednoznaczna i dotyczy przyimków. Logiczna forma reprezentacji wiedzy służy jako reguły komunikacji i dlatego może być wykorzystywana do przedstawiania faktów maszynom.

Reprezentacja logiczna ma dwa rodzaje:

• Logika zdań: Logika zdań, zwana również logiką zdań lub rachunkiem zdań, działa w formie logicznej, tzn. jest to metoda typu prawda lub fałsz.
• Logika pierwszego rzędu: Logika pierwszego rzędu, nazywana również logiką rachunku predykatów pierwszego rzędu (FOPL), reprezentuje predykaty i obiekty za pomocą kwantyfikatorów. Jest to zaawansowany model logiki zdań.

Ta forma reprezentacji wiedzy przypomina większość języków programowania, w których do przekazywania informacji używa się semantyki. Jest to bardzo logiczny sposób rozwiązywania problemów. Główną wadą tej metody jest jednak jej restrykcyjny charakter. Jest ona trudna do wdrożenia i czasami mało wydajna.

Sieci semantyczne

Graficzna reprezentacja w tym typie przedstawiania wiedzy zawiera powiązane obiekty, które są używane w sieci danych. Sieci semantyczne składają się z łuków/krawędzi (połączenia) i węzłów/bloków (obiekty), które opisują relacje między obiektami.

Jest to alternatywa dla reprezentacji w formie rachunku predykatów pierwszego rzędu (FOPL). Relacje w sieciach semantycznych są dwojakiego rodzaju:

Jest to bardziej naturalna forma reprezentacji niż logiczna, ponieważ jest łatwiejsza do zrozumienia. Główną wadą tej formy jest jej koszt obliczeniowy i brak kwantyfikatorów, które można znaleźć w reprezentacji logicznej.

Reguły produkcyjne

Reguły produkcyjne są najpopularniejszą formą reprezentacji wiedzy w systemach AI. Jest to najprostsza forma reprezentacji systemów opartych na regułach if-else, dzięki czemu jest łatwa do zrozumienia. Reprezentuje sposób łączenia FOPL i logiki zdań.

Aby zrozumieć reguły produkcyjne, należy najpierw poznać elementy systemu reprezentacji. System ten obejmuje zbiór reguł, pamięć roboczą, aplikację reguł i rozpoznany cykl działania.

Dla każdego wejścia AI sprawdza warunki w regułach produkcyjnych, a po znalezieniu odpowiedniej reguły natychmiast podejmuje potrzebne działania. Cykl wybierania reguł na podstawie warunków i działania w celu rozwiązania problemu jest znany jako cykl rozpoznania i działania, który powtarza się przy każdym wejściu.

Metoda ta ma pewne wady, takie jak nieefektywne działanie z powodu aktywnego stosowania reguł i brak możliwości uczenia się z przeszłych doświadczeń. Ponieważ reguły są wyrażone w języku naturalnym, koszt wad można zredukować. Reguły można łatwo modyfikować i usuwać w razie potrzeby.

Reprezentacja ramowa

Aby zrozumieć reprezentację ramową na podstawowym poziomie, wyobraź sobie tabelę z nazwami w kolumnach i wartościami w wierszach; informacje są przekazywane w tej kompletnej strukturze. Mówiąc prościej, reprezentacja ramowa to zbiór wartości i atrybutów.

Jest to struktura danych typowa dla sztucznej inteligencji, wykorzystująca wypełniacze (wartości gniazd, które mogą być dowolnego typu) i gniazda. Proces ten przypomina standardowy system zarządzania bazą danych (DBMS). Wypełniacze i gniazda tworzą razem strukturę zwaną ramą.

Gniazda w tej formie reprezentacji wiedzy mają nazwy lub atrybuty, a wiedza związana z atrybutami jest przechowywana w wypełniaczach. Główną zaletą tego rodzaju reprezentacji jest możliwość łączenia podobnych danych w grupy, co pozwala na dzielenie wiedzy na struktury i podstruktury.

Ponieważ jest to struktura danych, można ją łatwo zrozumieć, manipulować nią i wizualizować. Typowe operacje, takie jak usuwanie i dodawanie gniazd, mogą być wykonywane bez większego wysiłku.

Wymagania dotyczące reprezentacji wiedzy w systemie AI

Dobra reprezentacja wiedzy powinna charakteryzować się następującymi właściwościami:

• Dokładność reprezentacji: Reprezentacja wiedzy musi dokładnie odzwierciedlać każdy rodzaj potrzebnej wiedzy.
• Efektywność wnioskowania: System powinien sprawnie obsługiwać mechanizmy wnioskowania, wykorzystując odpowiednie wskazówki.
• Adekwatność wnioskowania: Reprezentacja wiedzy powinna umożliwiać manipulowanie strukturami reprezentacji w celu przedstawienia nowej wiedzy na podstawie istniejących struktur.
• Efektywność pozyskiwania: System powinien mieć zdolność do automatycznego pozyskiwania nowej wiedzy.

Cykl wiedzy o sztucznej inteligencji

Systemy sztucznej inteligencji obejmują kilka głównych komponentów, które wykazują inteligentne zachowanie i umożliwiają reprezentowanie wiedzy.

• Percepcja: Umożliwia systemowi AI zbieranie informacji o środowisku za pomocą różnych czujników i zapoznawanie się z ekosystemem, co pozwala mu skutecznie reagować na problemy.
• Uczenie się: Pozwala systemom AI uruchamiać algorytmy uczenia głębokiego, które zostały wcześniej napisane. Dzięki temu system AI może pozyskiwać informacje z komponentu percepcji i analizować je, co prowadzi do lepszego zrozumienia i uczenia się.
• Reprezentacja wiedzy i wnioskowanie: Ludzie wykorzystują wiedzę do podejmowania decyzji. Ten blok odpowiada za przetwarzanie wiedzy z systemów AI i wykorzystywanie odpowiednich informacji, gdy jest to konieczne.
• Planowanie i wykonanie: Ten niezależny blok służy do pobierania danych z bloków wiedzy i wnioskowania oraz podejmowania odpowiednich działań.

Wniosek

Ludzie zdobywają wiedzę na różne sposoby, podobnie jak maszyny oparte na sztucznej inteligencji. Wraz z rozwojem AI, lepsze przedstawianie wiedzy maszynom pomaga rozwiązywać skomplikowane problemy z minimalnym ryzykiem błędu. Reprezentacja wiedzy jest kluczowym elementem, który umożliwia maszynom AI inteligentne i świadome działanie.

Warto również przyjrzeć się różnicom między sztuczną inteligencją, uczeniem maszynowym i uczeniem głębokim.