Συστατικά του συστήματος που βασίζεται στη γνώση στο AI;

Ένα σύστημα που βασίζεται στη γνώση (KBS) είναι ένα πρόγραμμα υπολογιστή που χρησιμοποιεί μια βάση γνώσεων για την επίλυση προβλημάτων. Εδώ είναι τα βασικά στοιχεία:

1. Βάση γνώσεων:

* Γεγονότα: Βασικά, ατομικά στοιχεία σχετικά με τον τομέα. Παραδείγματα:"Ο ουρανός είναι μπλε", "Το νερό βράζει στους 100 βαθμούς Κελσίου."

* Κανόνες: Λογικές δηλώσεις που αντιπροσωπεύουν σχέσεις μεταξύ των γεγονότων. Παραδείγματα:"Αν βρέχει, το έδαφος είναι υγρό", "Εάν η θερμοκρασία είναι πάνω από 100 βαθμούς Κελσίου, το νερό θα βράσει".

* Heuristics: Κανόνες ή βέλτιστες πρακτικές που μπορούν να βοηθήσουν στην καθοδήγηση του συλλογισμού του συστήματος, ιδιαίτερα σε περιπτώσεις αβεβαιότητας.

2. Μηχανισμός συμπερασμάτων:

* Μηχανισμός συλλογιστικής: Αυτός είναι ο πυρήνας των KBS. Χρησιμοποιεί τη βάση γνώσεων για να εξαγάγει συμπεράσματα και να επιλύσει προβλήματα.

* Μέθοδοι συμπερασμάτων: Υπάρχουν διαφορετικές προσεγγίσεις:

* Προώθηση αλυσίδας: Ξεκινά με γνωστά γεγονότα και εφαρμόζουν κανόνες για τη συναρμολόγηση νέων γεγονότων.

* Αναρρίθμιση αλυσίδας: Ξεκινά με ένα στόχο και εργάζεται προς τα πίσω, προσπαθώντας να βρει υποστηρικτικά γεγονότα και κανόνες.

* Λογιστική βασισμένη στο μοντέλο: Χρησιμοποιεί ένα μοντέλο του τομέα για να αιτιολογήσει τη συμπεριφορά του.

* Λογιστική βασισμένη σε περιπτώσεις: Λύνει τα προβλήματα ανάκτηση και προσαρμογή λύσεων σε παρόμοια προβλήματα από μια βάση δεδομένων προηγούμενων περιπτώσεων.

3. Διεπαφή χρήστη:

* Πώς ο χρήστης αλληλεπιδρά με το σύστημα: Επιτρέπει στους χρήστες να εισάγουν ερωτήματα, να παρέχουν πληροφορίες και να λαμβάνουν αποτελέσματα από το σύστημα.

* Τύποι διεπαφών χρήστη: Βασισμένο σε κείμενο, γραφική, φυσική γλώσσα, κ.λπ.

4. Απόκτηση γνώσεων:

* Διαδικασία οικοδόμησης της βάσης γνώσης: Αυτό περιλαμβάνει:

* Γνώση: Εξαγωγή γνώσεων από εμπειρογνώμονες στον τομέα.

* Αντιπροσωπεία γνώσης: Επιλέγοντας τις κατάλληλες δομές δεδομένων και γλώσσες για να κωδικοποιήσετε τη γνώση.

* Επικύρωση γνώσης: Η εξασφάλιση της βάσης γνώσης είναι ακριβής και πλήρης.

5. Επεξήγηση:

* Παρέχει διαφάνεια και κατανόηση: Εξηγεί τη διαδικασία συλλογιστικής του συστήματος στον χρήστη.

* Βοηθάει με:

* Απομάκρυνση του συστήματος

* Αύξηση της εμπιστοσύνης των χρηστών

* Παροχή πληροφοριών στον τομέα

Παράδειγμα:

Εξετάστε ένα απλό KBS για τη διάγνωση προβλημάτων αυτοκινήτων:

* Βάση γνώσης: Γεγονότα σχετικά με τα μέρη του αυτοκινήτου, τους κανόνες σχετικά με τα συμπτώματα και τις πιθανές αιτίες, τα ευρετικά για τα κοινά σφάλματα.

* Μηχανή συμπερασμάτων: Χρησιμοποιεί πίσω αλυσίδα - ξεκινά με ένα σύμπτωμα (π.χ. "το αυτοκίνητο δεν θα ξεκινήσει") και προσπαθεί να βρει τους κανόνες που ταιριάζουν και τα γεγονότα για τη διάγνωση του προβλήματος (π.χ., αν η μπαταρία είναι νεκρή, το αυτοκίνητο δεν θα ξεκινήσει ").

* Διεπαφή χρήστη: Επιτρέπει στον χρήστη να εισάγει τα συμπτώματα και να λαμβάνει πιθανή διάγνωση.

* Επεξήγηση: Εξηγεί τα βήματα συλλογισμού, δείχνοντας ποιοι κανόνες εφαρμόστηκαν και γιατί.

Πλεονεκτήματα του KBS:

* γνώσεις εμπειρογνωμόνων που συλλαμβάνονται και επαναχρησιμοποιούνται.

* Η συνέπεια και η ακρίβεια βελτιώθηκαν.

* Επίλυση προβλημάτων σε σύνθετους τομείς.

* Υποστήριξη και αυτοματοποίηση αποφάσεων.

Μειονεκτήματα του KBS:

* Η απόκτηση γνώσεων είναι δαπανηρή και χρονοβόρα.

* Η διατήρηση και η ενημέρωση της βάσης γνώσης μπορεί να είναι προκλητική.

* kbs μπορεί να είναι άκαμπτο και δύσκολο να προσαρμοστεί σε νέες καταστάσεις.

Συνολικά, τα συστήματα που βασίζονται στη γνώση είναι ισχυρά εργαλεία για τη λήψη και τη χρήση εμπειρογνωμοσύνης, ιδιαίτερα σε πολύπλοκες περιοχές όπου η ανθρώπινη συλλογιστική μπορεί να είναι δύσκολη ή χρονοβόρα.