Transcript للتحميل

‫‪Chap II: Knowledge‬‬
‫‪Representation‬‬
‫‪‬تمثيل المعرفة تعني بناء المعرفة داخل نظام الحاسب‪.‬‬
‫‪‬يعتبر تمثيل المعرفة واستراتيجيات البحث أهم المواضيع‬
‫التي اهتم بها دارسو الذكاء االصطناعي‪.‬‬
‫‪1‬‬
‫‪Knowledge Representation‬‬
‫‪ ‬المقصود بتمثيل المعرفة هو جعل الحاسب يعمل ما يريده العقل‬
‫البشري بحيث يفكر كما يفكر اإلنسان ‪ ،‬فيأخذ المعلومات و يحللها مثل‬
‫اإلنسان‪..‬‬
‫‪ ‬والنظم المراد تطويرها ليست نظماً يدوية بل حاسوبيه ذات ذكاء‬
‫متطور‪ .‬و من هنا ظهرت الحاجة إلى المعرفة ‪ ..‬و لكن كيف تمثل هذه‬
‫المعرفة؟!‬
‫‪ ‬في الواقع فإن المناقشة العادية التي أتعرف فيها على شخص ما ‪،‬‬
‫فإنني آخذ مجموعة من المعلومات عن هذا الشخص مثل‪:‬‬
‫اسمه‪،‬رقمه‪،‬صورته‪،‬عنوانه‪ ..‬و هذه كلها معلومات اختزنها في عقلي‪.‬‬
‫‪ ‬و لكن في حالة الحاسب اآللي فإننا نريده أن يفكر بلغة الواقع و العقل‬
‫و ليس بأي لغة من اللغات المعروفة للحاسب‪..‬‬
Data, Information, Knowledge ?
Non-algorithmic
(heuristic)
Nonprogrammable
WISDOM
‫حكمة‬
KNOWLEDGE
INFORMATION
Algorithmic
DATA
programmable
3
‫‪Physical Symbol System‬‬
‫)‪Hypothesis (P2SH‬‬
‫نشاطًالذكاءًفيًكلًمنًاإلنسانًواآللةًيتمًتحصيلهًعبر‪-:‬‬
‫أنماط رمزية ‪ :‬لتمثيل خصائص المشكلة المختارة‪.‬‬
‫عمليات ‪ :‬لتوليد حلول ممكنة‪.‬‬
‫بحث‪ :‬الختيار أفضل حل أو حلول‪.‬‬
‫‪4‬‬
The Example of Representation ()
The example to present pi value.
High (human)


{Abstraction}


Low (machine)
The real
number
The decimal
equivalent

3.142
exponent
Floating
point
3142 1
Computer
memory
11100010
mantissa
5
Knowledge Representation
Techniques
Rules
‫القواعد‬
Semantic
Networks
‫الشبكاتًالداللية‬
Object-Attribute
Value
TECHNIQUES
Logic
‫المنطق‬
Frames
‫االطارات‬
6
Object-Attribute-Value (OAV)
Using fact : “‫”صياغة المعرفة التعريفية‬
Used in MYCIN
•‫اإلشارة لقيمة خصائص معينة لشيء ما‬
•Eg: The ball’s color is red (assign red to the ball’s color)
(‫مثال لون الكرة أحمر ) تحديد األحمر كلون للكرة‬
•The object can be physical (eg: car, books) or abstract
(eg: love, hobby) ‫الكائن يمكن أن يكون شيئا ماديا أو معنويا‬.
•The value can be numerical, string or Boolean! ‫القيمة يمكن‬
‫ تسلسلية أو منطقية‬، ‫أن تكون عددية‬.
•It could be either single or multi valued from different
attributes and objects. ‫يمكن أن تكون مفردة أو متعددة القيم من سمات أو‬
‫أشياء أخرى‬
7
OAV Triplets Diagram (i)
Fact :=: “The chair’s color is red and priced at $
35.00 ”
RED
Color
CHAIR
Priced
Object
Attribute
$ 35.00
Value
8
OAV Triplets Diagram (ii)
Fact :=: “TIN 313 is a compulsory subject for MSc Int Sys., code
for Artificial Intelligence, and taught by Mr Yousef Salahat”
Compulsory
subject
MSc Int. Sys
TIN 313
Code
Taught
Mr Yousef
Salahat
Artificial Intelligence
9
‫‪Rules Based‬‬
‫القواعد ‪ :‬هيكل المعرفة التي تربط بعض المعلومات بمعلومات أخرى‬
‫والتي يمكن استنتاجها أو االستدالل بها لمعرفتها‪.‬‬
‫‪IF condition THEN action statements.‬‬
‫‪(premise‬‬
‫‪(goal‬‬
‫)‪antecedent‬‬
‫)‪consequent‬‬
‫‪•Example  IF “Temperature is hot” THEN “turn on‬‬
‫”‪the air-conditioning system‬‬
‫مثال‪ .‬لو ) الحرارة عالية( فإنه يتوجب ) تشغيل نظام التبريد(‪.‬‬
‫‪10‬‬
Rules Based System (I)
Rule 1:IF the ball’s color is red THEN I like the ball.
Rule 2:IF I like the ball THEN I will buy the ball.
Knowledge Base
IF ball’s color = red THEN like = ball
3
IF like = ball THEN will buy the ball
Question:
Ball’s color?
Working Memory
1
Answer: Red
Ball’s color = red
2
Like = ball
5
Will buy = ball
4
11
Rules Based System (II)
•Rule 1:
IF
x has a sore throat
AND suspect bacterial infection
THEN x has strep throat
•Rule 2:
IF
x temperature is > 37 c
THEN x has a fever
•Rule 3:
IF
x has been sick > a month
AND x has a fever
THEN suspect bacterial infection
•Patient’s
temperature =
38 c 38 ‫حرارة المريض‬
•Patient has been
sick > 2 months
‫المريض تعبان من شهرين‬
•Patient has a sore
throat
‫المريض لديه التهاب حلق‬
•Conclusion ?
Patient has
Strep throat
‫المريض لديه بكتيريا في الحلق‬
12
‫‪Semantic Networks‬‬
‫هي إحدى الطرق المستخدمة في تمثيل المعرفة في النظم الخبيرة ‪ ..‬وهي‬
‫عبارة عن تمثيل المعرفة على شكل تركيب شبكي ‪..‬‬
‫كلًشبكةًداللية‪:‬‬
‫•مجموعةًمنً‪ Objects‬تدعىًعقدً‪..nodes‬‬
‫•مجموعةًمنًالروابطً‪ Link‬تربطًبينً‪..nodes‬‬
‫•المعالجةًاالستثنائيةً ‪Exceptional handling‬‬
‫بعض االستثناءات لحاالت معينة ” كل الطيور قادرة على الطيران والنعامة‬
‫طير“ هل يمكن للنعامة أن تطير؟‬
‫‪13‬‬
The Example of Semantic
Networks (Bird)
FACT : Parrot is a bird. Typically bird has wings and travel by
flying. Bird category falls under animal kingdom. All animal
requires air to breathe. Ostrich is a bird but travels by walk.
has
is-a
Parrot
‫الببغاء‬
is-a
Bird
‫طائر‬
Animal
‫حيوان‬
travel
Fly
‫يطير‬
Walk
‫مشي‬
“exceptional
handling”
Ostrich
‫النعامة‬
travel
Wings
‫أجنحة‬
Air
‫الهواء‬
Breathe
‫يتنفس‬
14
‫‪Frames‬‬
‫و هي إحدى الطرق المستخدمة لتمثيل المعرفة في النظم الخبيرة و هي‬
‫طريقة خاصة لكتابة بيانات المعرفة على شكل هيكل عام يحتوي إطارات‪.‬‬
‫‪•Extension : schemas and basic to OOP‬‬
‫خصائصًعامةًلبعضًاألشياءًالعامةًمثال‪ .‬إطارً ‪•Class frame ‬‬
‫التصنيفًطائرًيشيرًإلىًخصائصًعامةًللطائر‪.‬‬
‫لوصفًخصائصًفريدةًمنًإطارًالتصنيفً ‪•Instance frame ‬‬
‫مثال‪ .‬الصنفًنعامةًمنًإطارًالصنفًطائر‬
‫‪15‬‬
Frames Structure
Frame Name: BIRD
Frame Name: OSTRICH
Properties:
Color = unknown
Wings = 2
Flies = True
Class Name: BIRD
Properties:
Color = brown/dark
Wings = 2
Flies = False
16
‫‪ Logic‬المنطقًالرياضي‬
‫‪.‬أقدم تمثيل موجود ‪•The oldest representation existed‬‬
‫‪•Implemented using PROLOG, LISP programming‬‬
‫‪language.‬‬
‫• تمثيل المعرفة وبناء قواعدها يتطلب تحويل هذه الجمل إلى صيغ يسهل تمثيلها‬
‫داخل أنظمة الحاسب‪.‬‬
‫•والجمل وفق المنطق االفتراضي ‪ Propositional Logic‬أما أن تكون جمل‬
‫بسيطة أو جمل مركبة‪.‬‬
‫‪17‬‬
General
Name
Formal
Name
Symbols
Not
Negation
And
Conjunction
Or
Disjunction
If…
Then/Implies
Conditional

If and only if
Biconditional




‫وإذ أخذنا المعاني التي‬
‫نستخلصها من هذه‬
‫الجمل نجدها أما أن‬
(‫تقدم إخبارا ) حقائق‬
‫ وهذه‬،‫أو قواعد‬
‫الحقائق أو القواعد أما‬
‫أن تكون صحيحة أو‬
True or ) ‫خاطئة‬
.(False
Logical Operators
18
‫‪ Facts‬الحقائق‬
‫وهي الجمل التي تصف شيئا ما أو تخبر عن شيء ما سواء كانت هذه الجملة‬
‫جملة اسمية أو فعلية أو شبه جملة‪ ،‬على سبيل المثال‪:‬‬
‫•الذكاء االصطناعي مقرر حاسب‬
‫‪Artificial intelligence is a computer system‬‬
‫•القط حيوان ‪Cat is an animal‬‬
‫وقدًتكونًالحقيقةًمركبة‬
‫•أم احمد متزوجة من والد خالد ‪Ahmed mother is married to Khalid father‬‬
‫وهذه الحقائق كلها حقائق صحيحة )‪(True‬‬
‫•أما إذا أخذنا الجملة التالية ‪Cat is human :‬‬
‫فهي حقيقة خاطئة )‪(false‬‬
‫‪19‬‬
‫‪Rules‬القواعد‬
‫وهي الجمل التي يمكن تعميمها أو تطبيقها على مجموعة من األشياء ويلزم‬
‫تطبيقها توفر شرط أو مجموعة شروط‪.‬‬
‫•ما يكسب بسهولة يضيع بسهولة ‪Easy come easy go‬‬
‫•لكل سؤال جواب ‪every way has an answer‬‬
‫قدًتكونًالقاعدةًفيًصورةًجملةً ‪ if‬علىًسبيلًالمثال‪:‬‬
‫•إذا كان الحيوان يعطي حليبا أذا الحيوان من ذوات الثدييات ‪if animal give‬‬
‫‪milk it is a mammal‬‬
‫‪20‬‬
Predicate Calculus Logic
(FOPL)
:‫•والشكلًالعامًلتركيبًالجملًوفقًالمنطقًالرياضيًهو‬
operator (variables_1, variables_2,…)
EXAMPLES:
COMPUTER_COURSE(ARTIFICIAL_INTELLEGIENCE)
ANIMAL(CAT)
21
‫جدول‪ :‬الرموز المستخدمة في التمثيل الرياضي للمنطق‬
‫الرمزً‪Symbol‬‬
‫‪22‬‬
‫المعنىً‪Meaning‬‬
‫‪‬‬
‫لكل‪For All‬‬
‫‪‬‬
‫يوجد ‪Exist‬‬
‫‪‬‬
‫نفي ‪NOT‬‬
‫‪‬‬
‫و‪And‬‬
‫‪v‬‬
‫أو ‪OR‬‬
‫‪‬‬
‫أذا ‪Then‬‬
‫‪gt‬‬
‫أكبر من ‪Greater than‬‬
‫‪lt‬‬
‫أقل من ‪Less than‬‬
‫‪ge‬‬
‫أكبر من أو يساوي‪Greater than or equal‬‬
‫‪le‬‬
‫أقل من أو يساوي‪Less than or equal‬‬
‫=‬
‫يساوي ‪equal‬‬
Predicate Calculus Logic
(FOPL)
•Example: “She likes chocolate”  likes (she,
chocolate).
•Universal quantifier (X)  to show all object is true
[Eg: All students  (X (student (X))]
• Existential quantifier (X)  to show existence /
partial object is true [ Eg: Some people ( X (people
(X))]
23
The Example of FOPL
Normal: “If it doesn’t rain today, Ahmad will go to the
beach.
FOPL: rain( today) go(Ahmad, beach)
Normal: “All volleyball players are tall”
FOPL: X (volleyball_player (X)  tall (X))
Normal: Some people like durian.
FOPL: X (person(X)  likes(X, durian))
Normal: Nobody likes wars
FOPL:  X likes (X, wars)
24
The Truth Table
P
Q
NOT
(P)
AND
P^Q
OR
PvQ
Implies
PQ
Biconditional
P  Q
T
T
F
T
T
T
T
T
F
F
F
T
F
F
F
T
T
F
T
T
F
F
F
T
F
F
T
T
25
The Example of Logical
Operation
Consider P and Q as a propositional statement.
Show the result when (P ^ (P  Q))  Q
P
Q
PQ
P ^ (P  Q)
(P ^ (P  Q))  Q
T
T
T
T
T
T
F
F
F
T
F
T
T
F
T
F
F
T
F
T
26
Implementing Propositional
Logic
“IF the battery is dead THEN the
car won’t start”
•P = battery is dead & Q = car
won’t start
•Battery is dead = T, car won’t
start = T
•“Battery not dead” = F, “car will
start” = F
P
Q
PQ
T
T
F
F
T
F
T
F
T
F
T
T
•Equivalence to P  Q
27
The Example of PROLOG
Language
My name is Ahmad bin Abdullah. My father is Abdullah bin
Abdul Karim.
Code
son(ahmad,abdullah).
son(abdullah,abdul_karim).
grandfather(X,Y):fahter(X, Somebody),
fahter(Somebody, Y).
father(X,Y):son(Y,X).
Output
?- grandfather(X,Y).
X = abdul_karim ,
Y = ahmad ;
?- father(X,Y).
X = abdullah ,
Y = ahmad ;
X = abdul_karim ,
Y = abdullah
28
The Application from
PROLOG Language
Congkak!
Games: Reversi
Travelling Salesman
Analysis
29
‫الشكلًالتاليًيعبرًعنًشبكةًدالليةًلعالقةً‬
‫أسرية‪ .‬يمكنناًمنًخاللًهذاًالشكلًأنًنعبر‬
‫عنًهذهًالعالقاتًقيًصورتين‪:‬‬
‫‪.1‬جملًوفقًالمنطقًالرياضي‬
‫‪ .2‬أطرًجدوليه‬
‫‪Mammals‬‬
‫‪Subset-of‬‬
‫‪legs‬‬
‫‪2‬‬
‫‪Person‬‬
‫‪HasMother‬‬
‫‪Subset of‬‬
‫‪Subset-of‬‬
‫‪Male‬‬
‫‪Person‬‬
‫‪Female‬‬
‫‪Person‬‬
‫‪Member of‬‬
‫‪Member of‬‬
‫‪Sister of‬‬
‫‪Mariam‬‬
‫‪Ahmad‬‬
‫‪legs‬‬
‫‪1‬‬
‫الشكل التالي يعبر عن شبكة داللية لعالقة أسرية‪ .‬يمكننا من خالل هذا الشكل أن نعبر عن هذه‬
‫العالقات قي صورتين‪:‬‬
‫‪.1‬جمل وفق المنطق الرياضي‬
‫‪ .2‬أطر جدولية‬
‫‪Sister_of(Mariam,Ahmed) ‬‬
‫حالة استثنائية‪:‬‬
‫أحمد له رجال واحدة‬
‫بينما لكل البشر رجالن‬
‫‪‬‬
‫‪Legs(Ahmed)=1‬‬
‫‪Member_of(Mariam,Female_Person) ‬‬
‫اإلطارًالخاصًب ‪Person‬‬
‫‪Person:‬‬
‫‪Subset of : Mammal‬‬
‫‪Legs: 2‬‬
‫‪Has Mother : Female Person‬‬
‫‪31‬‬
‫اإلطارًالخاصًب ‪Ahmed‬‬
‫‪Ahmed :‬‬
‫‪Member of : Male Person‬‬
‫‪Legs: 1‬‬
‫‪Has Sister : Mariam‬‬