L’intelligenza artificiale (AI) è una tecnologia popolare e innovativa che porta l’intelligenza umana a un livello superiore. Offre la potenza di un’intelligenza accurata integrata con le macchine.
Gli esseri umani sono dotati di pensiero, ragionamento, interpretazione e comprensione della conoscenza di alto livello. La conoscenza che acquisiamo ci aiuta a svolgere diverse attività nel mondo reale.
Oggi anche le macchine stanno diventando capaci di fare tante cose, grazie alla tecnologia.
Di recente, l’utilizzo di sistemi e dispositivi basati sull’intelligenza artificiale è in aumento grazie alla loro efficienza e precisione nell’esecuzione di attività complesse.
Ora, il problema è che mentre gli esseri umani hanno acquisito molti livelli e tipi di conoscenza nelle loro vite, le macchine incontrano difficoltà nell’interpretare la stessa conoscenza.
Quindi, viene utilizzata la rappresentazione della conoscenza. Questo risolverà problemi complessi nel nostro mondo che sono difficili e richiedono molto tempo per essere affrontati dagli esseri umani.
In questo articolo, spiegherò la rappresentazione della conoscenza nell’IA, come funziona, i suoi tipi e tecniche e altro ancora.
Cominciamo!
Sommario:
Che cos’è la rappresentazione della conoscenza e il ragionamento?
La rappresentazione e il ragionamento della conoscenza (KR&R) è una parte dell’intelligenza artificiale dedicata esclusivamente alla rappresentazione delle informazioni sul mondo reale in una forma tale che un computer possa comprenderle e agire di conseguenza. Ciò porta a risolvere problemi complessi, come il calcolo, avere un dialogo in linguaggio naturale, diagnosticare una condizione medica critica, ecc.
La rappresentazione della conoscenza trova la sua strada dalla psicologia su come un essere umano è in grado di risolvere problemi e rappresentare la conoscenza per progettare formalismi. Ciò consentirà all’intelligenza artificiale di capire come un essere umano semplifica i sistemi complessi durante la costruzione e la progettazione.
Il primo lavoro era incentrato sui risolutori di problemi generali, sviluppati da Herbert A. Simon e Allen Newell nel 1959. Questi sistemi utilizzavano la struttura dei dati per la scomposizione e la pianificazione. Il sistema inizia prima con un obiettivo e quindi scompone l’obiettivo in sotto-obiettivi. In seguito, il sistema stabilisce alcune strategie di costrutto che possono occuparsi di ogni obiettivo secondario.
Questi sforzi hanno poi portato a una rivoluzione cognitiva nella psicologia umana e a una fase dell’IA incentrata sulla rappresentazione della conoscenza. Ciò ha portato a sistemi esperti negli anni ’70 e ’80, linguaggi frame, sistemi di produzione e altro ancora. Successivamente, l’intelligenza artificiale ha cambiato il suo obiettivo principale verso sistemi esperti che potrebbero eventualmente corrispondere alla competenza umana, come la diagnosi medica.
Inoltre, la rappresentazione della conoscenza consente ai sistemi informatici di comprendere e utilizzare la conoscenza per risolvere problemi del mondo reale. Definisce anche un modo attraverso il quale puoi rappresentare la conoscenza e il ragionamento nell’IA.
La rappresentazione della conoscenza non riguarda solo l’archiviazione dei dati nei database; piuttosto, consente alle macchine intelligenti di apprendere dalla conoscenza umana e sperimentare la stessa in modo che una macchina possa comportarsi e agire come un essere umano.
Gli esseri umani hanno una conoscenza estranea alle macchine, inclusi sentimenti, intenzioni, credenze, buon senso, giudizi, pregiudizi, intuizione e altro ancora. Alcune conoscenze sono anche semplici, come la conoscenza di determinati fatti, la conoscenza generale di eventi, persone, oggetti, lingua, discipline accademiche, ecc.
Con KR&R, puoi rappresentare i concetti umani in un formato comprensibile per le macchine e rendere i sistemi basati sull’intelligenza artificiale davvero intelligenti. Qui, la conoscenza significa fornire informazioni riguardanti l’ecosistema e memorizzarle, mentre il ragionamento significa prendere decisioni e azioni dalle informazioni memorizzate sulla base della conoscenza.
Quale conoscenza deve essere rappresentata nei sistemi di intelligenza artificiale?
La conoscenza che deve essere presentata nei sistemi di intelligenza artificiale può includere:
- Oggetto: gli oggetti circondano costantemente gli esseri umani. Pertanto, le informazioni relative a tali oggetti sono essenziali e devono essere considerate un tipo di conoscenza. Ad esempio, i pianoforti hanno tasti bianchi e neri, le auto hanno le ruote, gli autobus hanno bisogno di autisti, gli aerei hanno bisogno di piloti, ecc.
- Eventi: numerosi eventi si svolgono costantemente nel mondo reale. E la percezione umana si basa sugli eventi. L’intelligenza artificiale deve conoscere gli eventi per agire. Alcuni eventi sono le carestie, il progresso delle società, le guerre, i disastri, le conquiste e altro ancora.
- Performance: questa conoscenza si occupa di determinate azioni umane in varie situazioni. Rappresenta il lato comportamentale della conoscenza che è abbastanza essenziale da comprendere per l’intelligenza artificiale.
- Metaconoscenza: ad esempio, se guardiamo in giro per il mondo e riassumiamo tutta la conoscenza là fuori, vediamo che è principalmente divisa in tre categorie:
- Quello che già sappiamo
- Quello che sappiamo sono fondamentalmente cose che non conosciamo completamente
- Cosa non sappiamo ancora
- La metaconoscenza si occupa della prima, cioè di ciò che sappiamo e lascia che l’IA percepisca lo stesso.
- Fatti: questa conoscenza si basa sulla descrizione fattuale del nostro mondo. Ad esempio, la terra non è piatta ma nemmeno rotonda; il nostro sole ha un appetito vorace, e non solo.
- Base di conoscenza: la base di conoscenza è la componente principale dell’intelligenza umana. Si riferisce a un gruppo di dati o informazioni pertinenti su qualsiasi campo, descrizione e altro. Ad esempio, una base di conoscenza sulla progettazione di un modello di auto.
Come funziona la rappresentazione della conoscenza?
In genere, un compito da svolgere, un problema da risolvere e ottenere una soluzione viene dato in modo informale, come consegnare i pacchi quando arrivano o riparare i problemi elettrici in casa.
Per risolvere un problema reale, il progettista di sistema deve:
- Svolgi il compito per determinare quale soluzione migliore può fornire
- Rappresenta il problema in una lingua in modo che un computer possa ragionarlo
- Usa il sistema per elaborare un output finale, che è la soluzione per gli utenti o una sequenza di attività necessarie da svolgere nell’ecosistema.
- Interpreta il risultato finale come una soluzione al problema principale
La conoscenza è l’informazione che un essere umano ha già, ma le macchine devono imparare. Poiché ci sono molti problemi, la macchina ha bisogno di conoscenza. Come parte del sistema di progettazione, puoi definire quale conoscenza deve essere rappresentata.
Connessione tra rappresentazione della conoscenza e intelligenza artificiale
La conoscenza gioca un ruolo essenziale nell’intelligenza. È anche responsabile della creazione dell’intelligenza artificiale. Quando è necessario esprimere un comportamento intelligente negli agenti AI, svolge un ruolo necessario. Un agente non è in grado di funzionare in modo accurato quando manca di esperienza o conoscenza di determinati input.
Ad esempio, se vuoi interagire con una persona ma non riesci a capire la lingua, è ovvio che non puoi rispondere bene e compiere alcuna azione. Funziona allo stesso modo per il comportamento intelligente degli agenti. L’intelligenza artificiale deve disporre di conoscenze sufficienti per svolgere la funzionalità mentre un decisore scopre l’ambiente e applica le conoscenze richieste.
Tuttavia, l’intelligenza artificiale non può esibire un comportamento intellettuale senza i componenti della conoscenza.
Tipi di conoscenza rappresentati nell’IA
Ora che ci è chiaro il motivo per cui abbiamo bisogno della rappresentazione della conoscenza nell’IA, scopriamo i tipi di conoscenza rappresentati in un sistema di intelligenza artificiale.
- Conoscenza dichiarativa: rappresenta gli oggetti, i concetti e i fatti che ti aiutano a descrivere l’intero mondo che ti circonda. Pertanto, condivide la descrizione di qualcosa ed esprime frasi dichiarative.
- Conoscenza procedurale: la conoscenza procedurale è inferiore rispetto alla conoscenza dichiarativa. È anche noto come conoscenza imperativa, che viene utilizzata dai robot mobili. Serve per dichiarare il compimento di qualcosa. Ad esempio, con solo una mappa di un edificio, i robot mobili possono creare il proprio piano. I robot mobili possono pianificare attacchi o eseguire la navigazione.
Inoltre, la conoscenza procedurale viene applicata direttamente all’attività che include regole, procedure, programmi, strategie e altro ancora.
- Metaconoscenza: nel campo dell’intelligenza artificiale, la conoscenza predefinita è nota come meta-conoscenza. Ad esempio, lo studio dell’etichettatura, dell’apprendimento, della pianificazione, ecc., rientra in questo tipo di conoscenza.
Questo modello cambia il suo comportamento nel tempo e utilizza altre specifiche. Un ingegnere di sistema o un ingegnere della conoscenza utilizza varie forme di meta-conoscenza, come accuratezza, valutazione, scopo, fonte, durata della vita, affidabilità, giustificazione, completezza, coerenza, applicabilità e disambiguazione.
- Conoscenza euristica: questa conoscenza, nota anche come conoscenza superficiale, segue il principio della regola del pollice. Pertanto, è altamente efficiente nel processo di ragionamento in quanto può risolvere problemi basati su record passati o problemi compilati da esperti. Tuttavia, raccoglie esperienze di problemi passati e fornisce un migliore approccio basato sulla conoscenza per specificare i problemi e agire.
- Conoscenza strutturale: la conoscenza strutturale è la conoscenza più semplice e di base che viene utilizzata e applicata per risolvere problemi complessi. Cerca di trovare una soluzione efficace trovando la relazione tra oggetti e concetti. Inoltre, descrive la relazione tra più concetti, come parte di, tipo di o raggruppamento di qualcosa.
La conoscenza dichiarativa può essere rappresentata come quella che descrive, mentre la conoscenza procedurale è quella che fa. Inoltre, la conoscenza dichiarativa è definita come esplicita, mentre la conoscenza procedurale è tacita o implicita. È conoscenza dichiarativa se puoi articolare la conoscenza e conoscenza procedurale se non puoi articolarla.
Tecniche di rappresentazione della conoscenza nell’IA
Esistono quattro tecniche principali che rappresentano la conoscenza nell’IA:
- Rappresentazione logica
- Reti semantiche
- Regole di produzione
- Rappresentazione della cornice
Rappresentazione Logica
La rappresentazione logica è la forma base di rappresentazione della conoscenza alle macchine in cui viene utilizzata una sintassi definita con regole di base. Questa sintassi non ha ambiguità nel significato e si occupa di preposizioni. Tuttavia, la forma logica della rappresentazione della conoscenza funge da regole di comunicazione. Questo è il motivo per cui può essere utilizzato per rappresentare i fatti alle macchine.
La rappresentazione logica è di due tipi:
- Logica proposizionale: la logica proposizionale è anche conosciuta come logica di affermazione o calcolo proposizionale che funziona in un booleano, che significa un metodo di vero o falso.
- Logica del primo ordine: la logica del primo ordine è un tipo di rappresentazione logica della conoscenza che puoi anche definire logica del calcolo dei predicati del primo ordine (FOPL). Questa rappresentazione della conoscenza logica rappresenta i predicati e gli oggetti nei quantificatori. È un modello avanzato di logica proposizionale.
Questa forma di rappresentazione della conoscenza assomiglia alla maggior parte dei linguaggi di programmazione in cui si utilizza la semantica per inoltrare le informazioni. È un modo altamente logico di risolvere i problemi. Tuttavia, il principale svantaggio di questo metodo è la natura rigorosa della rappresentazione. In generale, è difficile da eseguire e talvolta non molto efficiente.
Reti semantiche
Una rappresentazione grafica, in questo tipo di rappresentazione della conoscenza, trasporta gli oggetti connessi che vengono utilizzati con la rete dati. Le reti semantiche includono archi/bordi (connessioni) e nodi/blocchi (oggetti) che descrivono la connessione tra gli oggetti.
Questa è un’alternativa alla forma di rappresentazione FOPL (First Order Predicate Calculus Logic). Le relazioni nelle reti semantiche sono di due tipi:
È una forma di rappresentazione più naturale che logica per la sua semplicità di comprensione. Il principale svantaggio di questa forma di rappresentazione è che è computazionalmente costoso e non include quantificatori equivalenti che puoi trovare nella rappresentazione logica.
Regole di produzione
Le regole di produzione sono la forma più comune di rappresentazione della conoscenza nei sistemi di IA. È la forma più semplice di rappresentare sistemi basati su regole if-else e, quindi, può essere facilmente compresa. Rappresenta un modo per combinare FOPL e logica proposizionale.
Per comprendere tecnicamente le regole di produzione, è necessario prima comprendere gli elementi costitutivi del sistema di rappresentazione. Questo sistema include un insieme di regole, memoria di lavoro, applicatore di regole e un ciclo di atti riconosciuto.
Per ogni input, AI controlla le condizioni dalle regole di produzione e, dopo aver trovato una regola migliore, intraprende immediatamente l’azione necessaria. Il ciclo di selezionare le regole in base alle condizioni e agire per risolvere il problema è noto come ciclo di riconoscimento e atto che si svolge in ogni input.
Tuttavia, questo metodo presenta alcuni problemi, come l’esecuzione inefficiente a causa delle regole attive e la mancanza di esperienza a causa della mancata memorizzazione dei risultati passati. Poiché le regole sono espresse in linguaggio naturale, il costo degli svantaggi può essere riscattato. Qui, le regole possono essere modificate e abbandonate facilmente se necessario.
Rappresentazione del telaio
Per comprendere la rappresentazione del frame a un livello fondamentale, immagina una tabella composta da nomi in colonne e valori in righe; le informazioni necessarie vengono passate in questa struttura completa. In parole semplici, la rappresentazione del frame è una raccolta di valori e attributi.
Si tratta di una struttura di dati specifica per AI che utilizza riempitivi (valori di slot che possono essere di qualsiasi tipo e forma di dati) e slot. Il processo è abbastanza simile al tipico Database Management System (DBMS). Questi riempitivi e fessure formano una struttura chiamata cornice.
Gli slot, in questa forma di rappresentazione della conoscenza, hanno nomi o attributi e la conoscenza relativa agli attributi è memorizzata nei riempitivi. Il vantaggio principale di questo tipo di rappresentazione è che dati simili possono essere uniti in gruppi per suddividere la conoscenza in strutture. Inoltre, è suddiviso in sottostrutture.
Essendo come una tipica struttura dati, questo tipo può essere compreso, manipolato e visualizzato facilmente. I concetti tipici, tra cui la rimozione, l’eliminazione e l’aggiunta di slot, possono essere eseguiti senza sforzo.
Requisiti per la rappresentazione della conoscenza nel sistema di intelligenza artificiale
Una buona rappresentazione della conoscenza contiene alcune proprietà:
- Precisione rappresentativa: la rappresentazione della conoscenza deve rappresentare accuratamente ogni tipo di conoscenza richiesta.
- Efficienza inferenziale: è la capacità di gestire facilmente i meccanismi di conoscenza inferenziali in direzioni produttive utilizzando guide appropriate.
- Adeguatezza inferenziale: la rappresentazione della conoscenza dovrebbe avere la capacità di manipolare alcune strutture rappresentative per rappresentare nuove conoscenze basate sulle strutture esistenti.
- Efficienza acquisitiva: la capacità di acquisire nuove conoscenze utilizzando metodi automatici.
Ciclo della conoscenza dell’IA
I sistemi di intelligenza artificiale includono alcuni componenti principali per mostrare comportamenti intelligenti che rendono possibile la rappresentazione della conoscenza.
- Percezione: aiuta il sistema basato sull’intelligenza artificiale a raccogliere informazioni sull’ambiente utilizzando diversi sensori e gli fa familiarizzare con l’ecosistema per interagire in modo efficiente con i problemi.
- Apprendimento: viene utilizzato per consentire ai sistemi di intelligenza artificiale di eseguire algoritmi di apprendimento profondo che sono già stati scritti per fare in modo che i sistemi di intelligenza artificiale forniscano le informazioni necessarie dal componente di percezione al componente di apprendimento per un migliore apprendimento e comprensione.
- Rappresentazione della conoscenza e ragionamento: gli esseri umani usano la conoscenza per prendere decisioni. Pertanto, questo blocco è responsabile di servire gli esseri umani attraverso i dati di conoscenza dei sistemi di intelligenza artificiale e di utilizzare le conoscenze pertinenti quando richiesto.
- Pianificazione ed esecuzione: questo blocco è indipendente. Viene utilizzato per prendere dati da blocchi di conoscenza e ragionamento ed eseguire azioni pertinenti.
Conclusione
Gli esseri umani possono acquisire conoscenza in modi diversi, così come le macchine basate sull’intelligenza artificiale. Man mano che l’intelligenza artificiale si evolve, rappresentare la conoscenza alle macchine in un modo migliore aiuta a risolvere problemi complessi con errori minimi. Pertanto, la rappresentazione della conoscenza è un attributo essenziale affinché le macchine AI funzionino in modo intelligente e intelligente.
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