Transcript A szakértői rendszerek típusai

Tudásbázisok, szakértői
rendszerek
Könyvtári szolgáltatások menedzselése I.
Tóth Máté
[email protected]
Mai menetrend
•
•
•
•
•
•
Probléma, problémamegoldás
A szakértői rendszer, szerkezete, jellemzői
Szakértői rendszerek korlátai
Szakértői rendszerek típusai
Szakértői shellek
Tudásbázisok
Probléma - problémamegoldás
• Probléma:
– olyan megoldásra váró elméleti vagy gyakorlati kérdés,
amelyet meglévő tapasztalataink, ismereteink alapján
nem tudunk megoldani.
• Problémamegoldás
– az élet minden területén (matematikai probléma,
gazdasági életben, vállalatirányításban döntéshozatal)
• A szakértői rendszerek feladata a
problémamegoldás
• A kiindulási pont az emberi gondolkodás.
Probléma - problémamegoldás
• Az emberi problémamegoldást az alábbi
képességek segítik (a MI szempontjai szerinti
csoportosításban):
– hatékony problémamegoldási képesség - bonyolult,
több alternatív lehetőséget magában rejtő problémák
esetén is;
– kommunikációs képesség
•
•
•
•
magyarázatadási képesség
természetes nyelven történő információcsere
érzékelési képesség,
környezetmanupilációs képesség
Probléma - problémamegoldás
– bizonytalan szituációk kezelése;
– kivételek kezelésének képessége;
– tanulás
• korábbi tapasztalatok alapján az ismeretanyag bővítése,
• a problémamegoldási képesség növelése.
• A MI ezeket különböző súllyal próbálja
megvalósítani.
• A történeti fejlődés során ezek automatizálására
önálló kutatási területek alakultak ki.
Probléma - problémamegoldás
• 60-as évek:
– A kutatók a gondolkodás bonyolult folyamatát úgy
igyekeztek utánozni, hogy általános , széles körű
problémamegoldásra képes módszereket kerestek.
• 70-es évek
– olyan módszereket kutattak, amelyeket specializált
feladatok megoldására lehet alkalmazni.
• 80-as évek
– A program feladatmegoldó képessége nagyobb részt
származtatható a benne foglalt ismeretekből, mint a
következtetési szabályokból.
A szakértői rendszer
• Szakértői rendszer
– A tudásalapú rendszerek közül azok, amelyek szakértői
ismeretek felhasználásával magas szintű teljesítményt
nyújtanak egy szűk problémakör kezelésében.
• A problémakör mérete a legfőbb korlátja a
szakértői rendszereknek.
• A szakértői rendszerek problémákra adott válasza:
– szakvélemény,
– tanács,
– konkrét értékelés
A szakértői rendszer
• A szakértői rendszer előnyei az emberi szakértővel
szemben:
– több szakértő tudását integrálja magában, így jobb
döntésekre képes;
– gyorsabban ad megoldást mint az ember (néhány perc
szemben a több órával);
– a probléma megoldása mindig ugyanaz;
– független a külső körülményektől, hangulatoktól.
A szakértői rendszer
– A szakértői rendszer egymás után több problémát is
meg tud oldani, az emberi szakértőnek hosszabb idő
kell, míg belemélyed egy másik problémakörbe.
– A szakértői rendszer alkalmazásának nincsenek helyi,
időbeli korlátjai, az ember adott helyen, adott időben
dolgozik.
– Az emberi szakértőnek állandó fizetése van, a szakértői
rendszer egyszeri befektetés (viszont amortizálódik)
A szakértői rendszer
• Hátrányok az emberi szakértővel szemben:
– Csak egy szűk szakterületen, speciális problémák
megoldására fejlesztik és más céllal nem használható;
– Nem tud „józan ésszel” gondolkozni, csak a megadott
szabályok szerint;
– Nem veszi észre a határait. Az ember észleli, ha a
tudása végéhez ért, és az adott problémakörben
megfelelően reagál. A szakértői rendszer ilyen
esetekben a szabályok szerint helytelen megoldást ad.
A szakértői rendszerek
szerkezete
• A szakértői rendszereknek 3 fő összetevője
van:
– Tudásbázis
– Következtető gép
– Felhasználói interfész
A szakértői rendszerek
szerkezete
• Tudásbázis
– A rendszer legfontosabb része
– Felépülhet szabályokból, frame-ekből
– Az egyszer bevitt tudásbázis a működés során
változatlan marad (aktualizálható, kiegészíthető,
bővíthető)
– A tudásbázishoz hozzá lehet férni lekérdezéssel.
A szakértői rendszerek
szerkezete
• Következtető gép:
– A rendszer válaszadó része.
– Hozzáfér a tudásbázishoz, onnan állítja elő a szükséges
kapcsolatokat, összefüggéseket, következtetéseket.
– A szabályok típusa és száma nem befolyásolja a
következtető gép működését.
– A tudásbázist a következtető gépre való hatás nélkül
meg lehet változtatni.
A szakértői rendszerek
szerkezete
• Felhasználói interfész:
– Fontos, hogy minden rendszert könnyen lehessen
használni.
– Észlelhetők legyenek a hibák
– Rendelkezésre álljon egy segítő program
– A rendszerbe legyenek beépítve a következő
komponensek:
• Magyarázatadó
• Segítő
• Dialógus
A szakértői rendszerek
jellemzői
• A legfontosabb jellemzők négy szempont köré
szerveződnek:
–
–
–
–
Szakértelem
Szimbolikus következtetés
Mélység
Önismeret
A szakértői rendszerek
jellemzői
• Szakértelem
– A szakértői rendszernek el kell érnie ugyanazt a szintet
mint egy humán szakértő
• Jó megoldásokat kell adni
• Gyorsan kell adni jó megoldásokat.
– Ellenállónak és robusztusnak kell lennie
• Hiányos vagy hibás adatokkal találkozva szilárd alapelvekkel
és törvényszerűségekkel kell rendelkezni.
• Ez a jelenlegi rendszerek leggyengébb pontja.
A szakértői rendszerek
jellemzői
• Szimbolikus következtetés
– A humán szakértő rendszerint nem egyenletekkel old
meg problémákat,
– szimbólumokat használ a fogalmak reprezentálására, és
különböző stratégiákat és heurisztikákat használva
végez műveleteket a szimbólumokkal.
– Szimbólum:
• Egy karaktersorozat, amely egy valós világból származó
fogalmat reprezentál.
A szakértői rendszerek
jellemzői
– A szimbólumok kombinációjával a fogalmak közötti
viszonyok fejezhetők ki.
– Szimbólumstruktúra
• A szimbólumok közötti relációkat kifejező kombinációk.
– Az ismeretreprezentáció során választják ki a
szimbólumokat, ekkor rendezik őket struktúrába.
– Egy szakértő számára a problémát tetszőleges módon
meg lehet fogalmazni, amelyet ő átfogalmaz a saját
nyelvére.
• Ez a jelenlegi szakértői rendszerekből hiányzik
A szakértői rendszerek
jellemzői
• Mélység:
– A szakértői rendszerek szűk tárgykörben működnek,
ahol azonban bonyolult struktúrákat jelenítenek meg
– A gyakorlati problémák esetében nem szabad élni a
leegyszerűsítéssel (mint pl. a játékproblémáknál)
– Amikor egy összetett feladat leegyszerűsítésével
készítenek megoldó rendszert, akkor lehetetlenség
megoldani, hogy az eredeti feladatra is alkalmazható
legyen.
A szakértői rendszerek
jellemzői
• Önismeret
– A rendszerek a saját működésmódjukra vonatkozó
ismereteket is tartalmaznak.
– Önreflexivitás (ennek érdekében a rendszert igyekeznek
egyszerűre tervezni)
– Tipikus példa az önismeretre, hogy ha a rendszert
szabályhalmaz formájában szervezték meg, akkor képes
• megvizsgálni a következtetési láncot, amely elvezetett a
megoldáshoz,
• ellenőrizni a következtetés megbízhatóságát,
• elmagyarázni a következtetési folyamatot.
A szakértői rendszerek
jellemzői
– Metatudás
– A szakértői rendszerek tartalmaznak egy érvelő
magyarázó alrendszert.
• Párbeszédes formában a felhasználó irányításával.
– A magyarázatadás a bizalom alapja
• Általában nem több mint a levezetési lánc feltárása.
• Valamint annak feltárása, hogy miért használt egy bizonyos
következtetési eljárást.
A szakértői rendszerek
jellemzői
• A magyarázatadási képesség előnyei:
– A felhasználók jobban elfogadják az eredményeket;
– A rendszer fejlesztése rövidebb időt vesz igénybe,
egyszerűbb a hibakeresés és a hangolás;
– A rendszer műveletei mögött rejlő előfeltevések
felszínre kerülnek;
– Könnyebb előre megbecsülni és kiértékelni egy-egy
változtatás hatását a rendszer működésére.
A szakértői rendszerek korlátai
• Zártvilág effektus
– A következtetés és döntés csak az adott pillanatban
explicit formában rendelkezésre álló tudásbázistartalom alapján történhet.
• Egy szintű következtetés problémája
– Nem lehetséges az absztrakció és a leszármaztatás.
• Adaptivitási készség hiánya
– A rendszer ismeretkészletének és a problémamegoldási
módszerének a konkrét esetekhez való igazításának
hiánya.
A szakértői rendszerek korlátai
• Zártvilág feltevés:
– Egy rendszerben ábrázolt
információ abszolút teljes.
– A matematikai logika zárt,
ezzel szemben a valós
életproblémák nyitottak
– Pl. detektívregény,
menetrend.
A szakértői rendszerek típusai
• A szakértői rendszerek különböző tudásábrázolási
módszerekkel bírnak, ami más-más következtetési eljárást
tesz szükségessé.
• Ennek megfelelően különböző felépítésű a tudásbázis és a
következtető gép
• Szakértői rendszer típusok:
–
–
–
–
–
Szabályalapú
Frame-alapú
Induktív
Hibrid
Blackboard rendszerek
A szakértői rendszerek típusai
• Szabály-alapú szakértői rendszerek
– A problématerület tényeit a munkamemóriában, a
szabályokkal megfogalmazott ismereteket pedig a
tudásbázisban tárolja.
– A következtető mechanizmus ezek alapján határoz meg
újabb ismereteket.
– Tudásábrázolás:
•
•
•
•
Tények és szabályok formájában történik.
A tények állítások
A szabályok pedig Ha… Akkor felépítésűek
Hivatkozhat külső programokra, adatbázisok, táblázatkezelők
adataira.
A szakértői rendszerek típusai
– Következtető rendszer
• A következtetés vagy adatvezérelt, vagy célvezérelt módon
történhet.
• Vannak olyan rendszerek, amelyek a kétféle mechanizmust
egyszerre alkalmazzák.
– Célvezérelt következtetés:
• Egy vagy több célt kell kijelölni, és a rendszer megkísérli
bebizonyítani valamelyik cél állítását.
• Azon tényeket, amelyeket nem tud levezetni, megkérdezi a
felhasználótól.
A szakértői rendszerek típusai
– Adatvezérelt következtetés
• A rendszer a kezdőadatokat a használótól kérdezi meg.
• Az adatok származhatnak adatbázisból vagy korábbi
következtetések adataiból is.
• A következtetés során azon szabályok, amelyek feltétel része
illeszkedik a munkamemória adataihoz, aktivizálódik.
• A konklúzió által kijelölt akciók végrehajtásra kerülnek,
• Az új tények bekerülnek a munkamemóriába.
• Addig folytatódik a következtetés, ameddig van aktivizálódó
szabály,illetve, amíg el nem ér egy megadott célt.
A szakértői rendszerek típusai
• Frame-alapú szakértői rendszerek
– A 80-as években jelentek meg.
– Egyre szélesebb körben elterjednek.
– Tudásábrázolás:
• Frame-formában történik: egy objektum tulajdonságai
adatstruktúrában tárolódnak.
• A tulajdonságok értékeit, az értéktartományt, az esetleges
korlátozásokat a kiegészítő lista tartalmazza.
• Ez események definiálását teszi lehetővé.
• A Frame-ek lehetővé teszik osztályok definiálását
(tulajdonságok öröklődése)
A szakértői rendszerek típusai
– Következtető rendszer
• Várakozás-vezérelt következtetés
• Olyan esetekre várakozik, amelyek a kiegészítő listában
kerültek megadásra.
• A következtetés mehet cél- és adatvezérelt módon.
• Ha értékeket adunk meg, akkor a változások működésbe
hozzák a várakozó eljárások sorát, ami az adatvezérelt
következtetéshez hasonló következtetési folyamatot
eredményez.
• Ha célt adunk meg, akkor a célhoz szükséges érték
meghatározása hozhatja működésbe a várakozó eljárásokat.
A szakértői rendszerek típusai
• Hibrid rendszerek
– A 90-es évektől kezdve
– A frame tudásábrázolás mellett megengedték a
szabályok alkalmazását is.
– Tudásábrázolás
• Mind frame- mind pedig szabályalapú tudásábrázolási
lehetőséggel bírnak
• Lehetőség van arra, hogy akár együttesen, akár külön
alkalmazzuk a szabályokat és/vagy a frame-eket.
A szakértői rendszerek típusai
– Következtetési rendszer
• A vezérlési stratégia mind frame-, mind pedig szabályalapú
következtetést megenged.
• Mindkét esetben lehet adatvezérelt és célvezérelt.
– Frame és szabály kapcsolat
• Az a formalizmus, amely megengedi, hogy egy frame
tulajdonságaira szabályokban hivatkozhatunk.
• Illetve az a lehetőség, amellyel szabályok alkalmazásával
létrehozhatunk vagy törölhetünk egy frame-et.
A szakértői rendszerek típusai
• Induktív rendszerek
– Eseteket feldolgozó rendszer.
– Viszonylag kevés szakértői rendszer dolgozik ilyen
megközelítéssel.
– A gépi tanulás egyik módszerén alapul:
• Példák alapján történő tanuláson.
• A tudást egy véges példahalmaz tartalmazza, és a példákból
generál szabályokat a rendszer.
A szakértői rendszerek típusai
– Tudásbázis
• A tudás rendszerint egy táblázatos formában meglévő példasor.
• Egy algoritmus generál szabályokat ez alapján.
• A szabályok maguk is bekerülnek a tudásbázisba.
– Következtető rendszer
• Egy új problémánál a legjellemzőbb szempontok szerint keres
hasonló példát, és a példához tartozó megoldás lesz az
eredmény.
• Ha nincs hasonló példa, akkor a gép nem ad eredményt a
kérdésünkre.
A szakértői rendszerek típusai
– Az induktív rendszer példákat dolgoz fel.
– Indukcióval jut el az eredményre.
– A példákat térben ábrázolja, ahol a csomópontok a
tulajdonságok, az élek pedig a tulajdonságok
értékei.
– Fa-struktúrájú irányított gráf a felépítmény (döntési
fa)
– A problémamegoldás lényegében ezen a döntési fán
való keresés:
• Olyan út keresése, amely megfelel az adott problémának.
A szakértői rendszerek típusai
• Blackboard rendszerek
– Tábla rendszer.
– A szakértői rendszerek külön csoportját jelentik.
– Olyan komplex problémák megoldásánál segítenek,
amelyek több szakértő, több tudásforrás együttes
munkáját igénylik.
– Ilyen problémák:
• Egy vita koordinálása
• Egy kép részleteiből való felismerés
• Élő beszéd megértése
A szakértői rendszerek típusai
– Az eddigi típusokban közös volt, hogy
• Tudásbázis-tartalom alapján következtetéseket von le.
• Az eredmények, input-adatok a munkamemóriába kerülnek
• A munkamemória alapján addig von le újabb
következtetéseket, míg célt nem ér.
– Ez az eddigiek továbbfejlesztett változata.
– A tudás önálló modulokban található.
– A modulok maguk rendelkeznek következtetési
mechanizmussal.
– A modulok tetszőleges tudásábrázolást és hozzá
kapcsolódó következtetési eljárást alkalmazhatnak.
A szakértői rendszerek típusai
– A modulok kommunikálnak egymással, ehhez van egy
közös munkamemória.
– A blackboard modell komponensei:
• Tudásforrás: a probléma megoldásához szükséges tudás egy
modulja. Önálló tudásbázissal ill. következtető géppel
rendelkezik, amely önálló következtetést folytat.
• Blackboard adatstruktúra: átfogó adatbázis, amely a
problémamegoldás adatait, állapotait tartalmazza. A modulok
az adatbázis révén kommunikálnak egymással.
• Vezérlő komponens: az egyes modulok működésétkülönböző
ellenőrző adatok alapján összehangolja.
A szakértői shellek
• A szakértői shellek (keretrendszerek)
– azon fejlesztőeszközök, amelyek tudásbázisból, következtető
gépből és felhasználói interfészből épülnek fel, támogatják a
tudásalapú rendszerek fejlesztését és tudásbázisuk üres.
• A shell tudásbázisának feltöltése működőképes szakértői
rendszert eredményez.
• Vannak, amelyek rendelkeznek különböző környezeti
eszközökkel, amelyek barátságosabb használatot tesznek
lehetővé.
• Vannak, amelyek mint fejlesztői környezetek
együttműködnek más programokkal, adatbázisokkal.
A szakértői shellek
• A szakértői shellek
típusai:
– általános
•
•
•
•
induktív,
szabályalapú,
frame-alapú,
hibrid;
– problémafüggő;
– szakterületfüggő.
A szakértői shellek
• Általános shellek
– A használatuk nem függ a problémától, illetve a
szakterülettől, ahol alkalmazzák.
• Induktív shell
– Az induktív rendszerek keretrendszere.
– Egy vagy több szabályt generál a példák alapján,
amelyeket egy algoritmussal dolgoz fel.
– A rendszer nem alkalmas összetett tudás leírására.
A szakértői shellek
• Szabályalapú shellek
– Szabályalapú szakértői rendszer fejlesztését teszi
lehetővé.
– Két altípusa van:
– Egyszerű:
• Nem használ segédeszközt a struktúrák definiálására.
– Strukturált:
• Szabálycsoportok definiálhatók.
• A szabálycsoportok kapcsolata fastruktúrával írhatók le, és
öröklődés van a kapcsolatok között.
A szakértői shellek
• Frame-alapú shellek
– Frame-alapú szakértői rendszerek fejlesztését teszi
lehetővé.
– Adatbázisok, más programok hívhatók a rendszerből
– Az objektumok kapcsolata grafikusan szemléltethető,
módosítható.
A szakértői shellek
• Hibrid shellek
– Hibrid szakértői rendszerek fejlesztését teszi lehetővé.
– A Frame- és szabályalapú tudásábrázolás lehetősége.
– Ezen kívül további lehetőségek:
• Adatbázisok, más programok hívhatók be
• Grafikus elemek használata
• Kényelmes felhasználói felület stb.
– Nagy teljesítményűek, összetett problémákat kezelnek.
– Csak nagy fejlesztéseknél gazdaságosak.
A szakértői shellek
• Problémafüggő shellek
– Egy adott problématerületre készült rendszer (pl.
diagnosztika, irányítás, szimuláció)
– A fejlesztés a speciális tudásábrázolási igényekhez
alkalmazkodik.
– Szemben az általános shellekkel ezek nem igénylik egy
programozási nyelv ismeretét.
– Példák:
• orvosi diagnosztika,
• jogi szabályoknál kivételek kezelése.
A szakértői shellek
• Szakterületfüggő shellek
– Egy szűk szakterület alapismeretével rendelkeznek
– A fejlesztés a speciális ismeretek megadását,
kiegészítését jelenti.
– Példák:
• Villanymozdonyok, repülők, telefonkészülékek működési
hibáinak diagnosztizálása,
• Pénzügyi tanácsadás.
Tudásbázisok
• Knowledge Base, KB
• A tudásbázis
– Speciális adatbázis, amely digitális formában rögzített tudás
menedzselését, szervezését és visszakeresését segíti.
• Valamennyi szakértői rendszer hátterében van egy
tudásbázis.
• Van egy szakértői rendszerek világán kívüli értelmezése is.
– Géppel olvasható tudásbázisok
– Ember által olvasható tudásbázisok
Tudásbázisok
• Gépi olvasásra szánt tudásbázisok
– Géppel olvasható formában rögzített tudást
tartalmaznak.
– Rendszerint következtetésekhez használják.
– Logikailag konzisztens módon írják le a tudást (adatok
és szabályok formájában)
– Rendszerint egy ontológia írja le a tárolt adatok
struktúráját és az egyes fogalmak közötti viszonyt.
Tudásbázisok
• Logikai operátorok
– ÉS, VAGY, DE NEM
– Ezek segítségével lehet felépíteni a tudásbázist kisebb
információ-elemekből.
• Következtetésekre ad lehetőséget.
– Szakértői rendszerek
– Szemantikus web
• Tudásszervezési rendszerek (tezauruszok,
ontológiák).
Tudásbázisok
• Emberi olvasásra szánt tudásbázisok
• Úgy lettek kialakítva, hogy visszakereshetővé és
hasznosíthatóvá tegyék a tudást.
• Rendszerint vállalati tudásmegosztásban használatosak.
–
–
–
–
Problémamegoldásra szánt információk;
Használati utasítások;
Cikkek;
FAQ
• Keresőmotorral vagy tárgyszavak szerint kereshetők.
Tudásbázisok
• A tudásábrázolásnak több módszere is van:
– Logika
• ítélet-kalkulus
• predikátumkalkulus
– Szabályok
– Szemantikus háló
– Frame
Tudásbázisok
• Logika
• A legrégibb tudásábrázolási technika, amelyet
szakértői rendszerek is alkalmaznak.
• Kijelentések, tények megfogalmazását teszi
lehetővé, amihez a matematika két területét
használja fel:
– Kijelentés (ítélet)-kalkulus
– predikátumkalkulus
Tudásbázisok
• Kijelentés-kalkulus (ítélet kalkulus)
– kijelentéseket tartalmaz a problémák leírására.
– Egyértelműen igaz vagy hamis mondatokat ír le.
– A kijelentéseket szimbólumokkal jelöli:
• S = Pécsett ma koncertezik a U2
• V = Pécsett megnyílt az új tudásközpont.
– A kijelentéseket relációk kapcsolják össze
•
•
•
•
konjunkció (és)
diszjunkció (vagy)
negáció (nem)
implikáció (ha akkor)
Tudásbázisok
• A műveletek egy vagy több kijelentésből képeznek egy
olyan kifejezést, amely vagy egyértelműen igaz, vagy
egyértelműen hamis.
• Példa:
– A = hideg van
– B = esik az eső
– C = nem lehet kirándulni
• Kijelentés: „Ha hideg van és esik az eső, akkor nem lehet
kirándulni”
– A és B  C.
Tudásbázisok
• A kijelentés-kalkulus
megmarad a természetes
nyelvi struktúránál, csak
– kijelentések helyén
szimbólumokat használunk
(változókat)
– alkalmazunk logikai
műveleteket.
• A logikai műveletek
szabályokkal adhatók meg.
Tudásbázisok
• Predikátumkalkulus
– vagy elsőrendű predikátumkalkulus
– Több lehetőséget hordoz a kijelentés-kalkulusnál
• hiszen nem csak kijelentésekkel lehet dolgozni, hanem
alkalmazhatók nyílt mondatok és kvantorok is.
– Nyílt mondat (predikátum)
• olyan mondat, amelyben egy vagy több olyan változó szerepel,
amelynek helyébe konkrét értékeket behelyettesítve kijelentést
kapunk.
Tudásbázisok
• Predikátumok:
– ember (x)
Az „x egy ember” nyílt mondatot
jelöli.
– Hasonló (x,y) Az „x hasonlít y-ra” nyílt
mondatot jelöli, ahol x és y
emberek.
– Ember (Balázs), ember (Zsolt) az ember (x) predikátum
konstansokkal.
– Hasonló(Balázs, Zsolt) jelentése: Balázs hasonlít
Zsoltra.
Tudásbázisok
• Kvantorok
– a változók értelmezési tartományát módosítják.
– Általános kvantor (univerzális kvantor).
• A változó minden értékére kiterjeszti a kifejezés érvényességét
• jelölése: x
• Pl. x hasonló(x, János) - mindenki hasonlít Jánosra.
– Egzisztencia kvantor (egzisztenciális kvantor)
• Van olyan értéke a változónak, amelyre a kifejezés érvényes
• jelölése: x
• Pl. x hasonló(x, Elvis) - létezik olyan, aki hasonlít Elvisre.
Tudásbázisok
• Egy tetszőleges kifejezésben a kijelentés-kalkulus
lehetőségein túl használhatunk
–
–
–
–
–
konstansokat,
változókat,
függvényeket,
predikátumokat és
kvantorokat is!
• Ezt a logikai ábrázolási technikát támogatja
például a PROLOG nyelv.
Tudásbázisok
• Példa:
– apa(Balázs) = Zsolt
• a kifejezés egy függvény, amely szerint Balázs apja
Zsolt,
• a kifejezésben Balázs és Zsolt konstansok
– x apa(x) = Zsolt  hasonló(x, Zsolt)
• a kifejezés szerint Zsoltra minden gyereke hasonlít.
Tudásbázisok
• Szabály
– A leggyakoribb tudásábrázolási forma.
– A programozási nyelvek feltételes utasításaival azonos
szerkezetű:
• IF/HA
• THEN/AKKOR
feltétel (premissza)
következmény
– Példa:
• HA nyár van és jó meleg az idő
• AKKOR szívesen fürdök a Balatonban
Tudásbázisok
• Példa:
– Van egy jegyem a következő mozielőadásra. A moziba
mehetek gyalog, taxival, sőt eső esetén sétálhatok
esernyővel is. Hogyan menjek moziba?
– A döntést a következők befolyásolják:
•
•
•
•
A mozi távolsága (3 km felett autó kell)
A mozi helye (a belvárosban nehéz parkolni)
Az időjárás (esőben lehet sétálni esernyővel)
Az előadás kezdetéig rendelkezésre álló idő (ha 15 percnél
több idő van a kezdésig, akkor lehet gyalogolni)
Tudásbázisok
• HA
–
–
–
–
–
–
–
• AKKOR
Távolság  3km
Távolság  1 km és percek  15
Távolság  1 km és percek  15
K. mód autó és a mozi helye a belváros
K. mód autó és a mozi helye a külváros
K. mód gyalog és időjárás szép
K. mód gyalog és időjárás rossz
–
–
–
–
–
–
–
K. mód autó
K. mód autó
K. mód gyalog
Döntés: taxi
Döntés: autó
Döntés: séta
Döntés: séta esernyővel
Tudásbázisok
• Szemantikus háló
– Irányított gráf,
– a csomópontok az
objektumokat, ill. a
tulajdonságok értékeit fejezik
ki
– Az élek a csomópontok közötti
relációkat fejezik ki.
– A szemantikus háló grafikusan
ábrázolja az objektumokat és
jellemzőiket.
Tudásbázisok
• Frame
– Adatstruktúra, amely egy objektum, vagy fogalom
jellemzőit tartalmazza.
– A frame egy tulajdonság halmaz, amely az adott
pillanatban egy adott objektumról rendelkezésre álló
ismereteket tartalmazza.
– Leggyakrabban táblázatos formában szokás megadni,
amelyben a tulajdonságok és a szükséges eljárások
vannak felsorolva.
Tudásbázisok
• Minden frame-nek
– egyedi neve van
– valamilyen osztályhoz tartozik (vagy osztályt definiál)
– tartalmazza a tulajdonságok felsorolását név és érték
megadással. (A tulajdonságok típusa általában
megegyezik a programozási nyelvekben használt
típusokkal)
• Tématérképekkel való rokonság.
Tudásbázisok
• Példa (táblázatos frame struktúra):
– Frame:
– Osztály:
– Tulajdonságok:
frame-név
osztálynév
tulajdonságnév1
…
tulajdonságnév n
érték 1
…
érték n
TÍPUS
NÉV
TULAJDONSÁG
TULAJDONSÁG
TULAJDONSÁG
Tudásbázisok
• Példa (táblázatos frame struktúra):
– Frame:
– Osztály:
– Tulajdonságok:
Olaszsáska
Állat
Méret
…
Táplálkozási mód
Stb.
2-3 centiméter
…
növényevő