Concetti così complessi come “pensare” e “coscienza”, e ancora più facilmente definibili, come “intelligenza” e “conoscenza”, tra specialisti di vario profilo (ad esempio, analisi dei sistemi, informatica, neuropsicologia, psicologia, filosofia, ecc.) possono differire in modo significativo.
La rappresentazione completa e adeguata della conoscenza, percepita in modo altrettanto inequivocabile da persone e macchine, è il problema principale del moderno scambio di informazioni. Tale scambio di informazioni si basa su un sistema di concetti e relazioni che costituiscono la conoscenza.
Classificazione delle conoscenze
Possono essere classificati in diverse categorie: concettuale, costruttiva, procedurale, fattuale e metaconoscenza.
- La conoscenza concettuale è un insieme di concetti specifici utilizzati per risolvere i problemi. Sono spesso usati nelle scienze fondamentali e nei campi teorici della scienza. Infatti, la conoscenza concettuale costituisce l'apparato concettuale della scienza.
- Conoscenza costruttiva - insiemi di strutture, sistemi e sottosistemi, nonchéinterazioni tra di loro. Utilizzato attivamente nella tecnologia.
- Le conoscenze procedurali sono i metodi e gli algoritmi più comunemente usati nelle scienze applicate.
- La conoscenza fattuale sono le caratteristiche di oggetti e fenomeni, sia quantitativi che qualitativi. Utilizzato più spesso nelle scienze sperimentali.
- Metaconoscenza è qualsiasi conoscenza sulla conoscenza, il suo sistema di organizzazione, la sua ingegneria e l'ordine e le regole della sua applicazione.
Organizzazione della conoscenza
Il sistema di organizzazione della conoscenza è il processo di fornire informazioni sotto forma di messaggi che possono essere familiari (parlato orale e scritto, immagini, ecc.) e inusuali (formule, oggetti mappa, onde radio, ecc.).
Affinché un sistema di organizzazione della conoscenza sia comprensibile e di successo, è necessario utilizzare un sistema di regole comprensibile e costruttivo in base al quale la conoscenza sarà presentata e percepita. Per fare ciò, una persona usa il linguaggio e la scrittura.
Lingua
Il linguaggio è apparso e sviluppato a causa del fatto che la conoscenza accumulata dalle persone ha bisogno di essere costantemente presentata, espressa, archiviata e scambiata. Un pensiero che non può essere espresso da una struttura formale (linguaggio, immagine) perde l'opportunità di entrare a far parte dello scambio di informazioni. Ecco perché nel corso della storia dell'umanità, il linguaggio è stato la forma più efficace di rappresentazione della conoscenza.
Più è ricca la lingua, più conoscenze esprime, rispettivamente, rendendo più ricca la cultura delle persone, che, a sua volta, consente di sviluppare sistemi sempre più efficaci di organizzazione della conoscenza.
Linguascienza
Il problema principale nell'uso del linguaggio come forma di rappresentazione della conoscenza è l'ambiguo significato semantico di parole e frasi. Ecco perché il linguaggio della scienza gioca un ruolo speciale nella formalizzazione della conoscenza.
Lo scopo principale del linguaggio della scienza è caratterizzare e standardizzare le forme di espressione, compressione e conservazione della conoscenza. Con l'aiuto di una presentazione tipica e standard della conoscenza, è possibile eliminare la polisemia o l'ambiguità semantica della lingua.
Ciò che, nelle condizioni naturali dell'evoluzione del linguaggio, rende più ricco un linguaggio (polisemia delle espressioni), diventa un ostacolo al processo di scambio di conoscenze, aumentando il rischio di incomprensioni, rumori semantici e percezione ambigua delle informazioni.
Classificazione delle conoscenze
Uno dei principali metodi di formalizzazione della conoscenza è la classificazione. Questa è la distribuzione della conoscenza in gruppi secondo una certa classe. Cioè, solo le informazioni che soddisfano determinati criteri corrispondenti alla classe rientrano in una determinata classe di conoscenza.
La classificazione è un metodo particolarmente importante di sistematica scientifica, indispensabile nella prima fase della formazione delle conoscenze di base di una direzione scientifica. Ad esempio, nell'informatica senza classificazione, non esiste un'equivalenza che ti permetta di risolvere compiti così importanti come il confronto, la ricerca e la categorizzazione. Senza la classificazione scientifica, non avremmo sistemi di organizzazione dei dati così unici e inestimabili come la tavola periodica.
Modelli di rappresentazione della conoscenza
La tavola periodica, la Tavola dei Gradi, il Codice Penale, gli alberi genealogici e altri sistemi di classificazione sono modelli di rappresentazione della conoscenza. Queste sono strutture formali che collegano determinate conoscenze: fatti, fenomeni, concetti, processi, oggetti, relazioni.
Per comprendere ed elaborare la conoscenza su una particolare area disciplinare da un computer, questa conoscenza deve essere presentata in una certa forma formalizzata. A seconda dello scopo, l'elaborazione della conoscenza da parte di un computer avviene secondo un modello costruito su un algoritmo. Di conseguenza, la conoscenza presentata nel modello dipende dall'algoritmo per elaborarlo.
Ci sono diversi modelli di rappresentazione della conoscenza nei sistemi esperti. I principali sono produzione, frame, rete e logica.
Classificazione dei modelli
I modelli di rappresentazione della conoscenza sopra elencati, di cui seguono esempi, sebbene diffusi, sono tutt' altro che gli unici. Oggi esistono molti modelli che differiscono tra loro in termini di validità, approcci alla loro creazione e principi organizzativi.
Ad esempio, la tabella seguente mostra i tipi di modelli di rappresentazione della conoscenza, la loro divisione in empirici e teorici, nonché un'ulteriore suddivisione.
| Modelli empirici | Modelli teorici |
| Modelli di produzione | Modelli logici |
| Modelli di rete | Grammatica formale |
| Modelli di telaio | Modelli combinatori |
| Lenimico | Modelli algebrici |
| Reti neurali | |
| Algoritmi genetici |
Modellazione empirica
Modelli empirici di organizzazione e rappresentazione della conoscenza prendono una persona come esempio e cercano di incarnare l'organizzazione della sua memoria, coscienza e meccanismi decisionali e di problem solving. La modellazione empirica si riferisce a qualsiasi tipo di modello costruito sulla base di osservazioni empiriche, piuttosto che su relazioni che possono essere descritte e modellate matematicamente.
Modellazione empirica è un termine generico per modelli di rappresentazione della conoscenza creati sulla base di osservazioni ed esperimenti.
Un modello empirico opera secondo un semplice principio semantico: il creatore osserva l'interazione del modello e del suo referente. L'elaborazione delle informazioni ricevute può essere "empirica" in molti modi, da formule analitiche, relazioni causali, a tentativi ed errori.
Modelli di produzione di rappresentazione della conoscenza
Questo modello di rappresentazione dei dati è spesso basato su relazioni e causalità. Se le informazioni possono essere rappresentate sotto forma di condizioni del tipo "If, Then", il modello è di produzione. È più spesso utilizzato in applicazioni e semplici artificialiintelligenza.
I modelli di produzione della rappresentazione della conoscenza sono molto spesso programmi per computer che forniscono una qualche forma di intelligenza artificiale con una serie di regole di comportamento, nonché il meccanismo necessario per seguire queste regole in determinate condizioni.
La produzione (un insieme di regole) è composta da due parti: una precondizione ("SE") e un'azione ("THEN"). Se la precondizione di produzione corrisponde allo stato attuale del mondo, il modello viene eseguito. Il modello di produzione contiene anche un database, a volte indicato come memoria di lavoro, che contiene le conoscenze attuali.
Gli svantaggi del modello di produzione sono che se il numero di regole è troppo grande, le azioni del modello possono contraddirsi a vicenda.
Reti semantiche
Si basano sull'integrità dell'immagine e sono i modelli più visivi di rappresentazione della conoscenza. La rete semantica è spesso rappresentata come un grafo o una struttura grafica complessa, i cui nodi o vertici rappresentano oggetti, concetti, fenomeni e gli spigoli rappresentano le relazioni tra determinati oggetti, concetti e fenomeni.
La rete semantica più semplice può essere facilmente rappresentata come un triangolo, i cui vertici sono concetti come, diciamo, "cane", "mammifero" e "spina dorsale". In questo caso, i vertici collegheranno i lati del triangolo, che possono essere denotati da connessioni e relazioni come "è", "possiede", "ha". in questo modo otteniamo un modello di rappresentazione della conoscenza da cui apprendiamo,che un cane è un mammifero, i mammiferi hanno una spina dorsale e un cane ha una spina dorsale.
Tali modelli sono illustrativi e con il loro aiuto puoi rappresentare in modo più efficace sistemi complessi e relazioni causali. Inoltre, queste reti semantiche possono essere integrate con nuove conoscenze espandendo una rete esistente, ovvero un triangolo può essere trasformato in un rettangolo, quindi in un esagono e quindi in una complessa rete di forme intersecanti, in cui si può osservare, ad esempio, eredità di proprietà.
Modello telaio
Il modello di cornice prende il nome dalla parola inglese frame - frame o frame. Un frame è una struttura che raccoglie i dati utilizzati per rappresentare un particolare concetto.
Come in sociologia, dove i frame sono una sorta di dati stereotipati che influenzano la percezione umana del mondo e il processo decisionale, nell'informatica e nel lavoro con l'intelligenza artificiale, i frame vengono utilizzati per creare dati strutturati che rappresentano situazioni stereotipate. In effetti, questo è il sistema di dati di base iniziale su cui si basa la percezione del mondo da parte dell'intelligenza artificiale.
Oltre ad essere modelli efficaci di rappresentazione della conoscenza, i frame sono attivi non solo nell'informatica. In origine erano una variazione delle reti semantiche.
Un frame è composto da uno o più slot. A loro volta, gli slot possono essere essi stessi frame. Pertanto, il modello frame è in grado di rappresentare oggetti concettuali complessi, formando un'ampia catena gerarchica.conoscenza.
Il modello di frame di rappresentazione della conoscenza contiene informazioni su come utilizzare un frame, cosa aspettarsi durante e dopo averlo utilizzato e cosa fare quando le aspettative sull'utilizzo di un frame non vengono soddisfatte.
Alcuni tipi di dati in un modello frame sono fissi, mentre altri dati, solitamente memorizzati negli slot dei terminali, possono cambiare. Gli slot dei terminali sono spesso trattati come variabili. Gli slot e i frame di livello superiore contengono informazioni sulla situazione, il che è sempre vero, ma gli slot dei terminali non devono essere necessariamente veri.
I frame di una rete complessa possono condividere gli slot di altri frame della stessa rete.
Il database può memorizzare frame prototipo (immutabili) e frame di istanza creati per rappresentare una situazione o un concetto particolare.
I modelli frame di rappresentazione della conoscenza sono uno dei più versatili e capaci di mostrare vari tipi di conoscenza:
- Le strutture dei frame vengono utilizzate per rappresentare concetti e oggetti;
- I ruoli frame denotano responsabilità di ruolo;
- Gli script dei frame descrivono il comportamento;
- Le situazioni frame sono usate per rappresentare lo stato e le attività.
Reti neurali
Questi algoritmi possono anche essere aggiunti condizionatamente al gruppo di modelli basati su un approccio empirico alla conoscenza. In effetti, le reti neurali stanno cercando di copiare i processi che si verificano nel cervello umano. Si basano sulla teoria che un sistema di intelligenza artificiale con le stesse strutture eprocessi, come nel cervello umano, potranno ottenere risultati simili nel processo decisionale, valutazione delle situazioni e percezione della re altà.
Teoricamente approccio sonoro
Modelli matematici, predicativi e logici di rappresentazione della conoscenza si basano su questo approccio. Questi modelli garantiscono decisioni corrette perché basate su logiche formali. Sono adatti per risolvere problemi semplici da un'area tematica ristretta, spesso associati a una logica formale.
Modelli logici di rappresentazione della conoscenza
Questo è uno dei modelli più popolari basato su un approccio teorico. Il modello logico utilizza l'algebra dei predicati, il suo sistema di assiomi e regole di inferenza. I modelli logici più comuni utilizzano termini: costanti logiche, funzioni e variabili, nonché predicati, ovvero espressioni di azioni logiche.
