Моделі подання знань (семантична мережа, продукційна модель)

📌 Про що ця тема

Тут перевіряють, як комп'ютер зберігає й використовує знання про світ, щоб «міркувати» і робити висновки. Ключове поняття — модель подання знань: формальний спосіб записати факти та правила так, щоб програма могла з ними працювати. Найчастіше в завданнях — семантична мережа і продукційна (правилова) модель.

📖 Головне

• Знання — це не просто дані, а факти разом із зв'язками між ними та правилами, які дозволяють отримувати нові висновки.

• База знань — сукупність знань у формалізованому вигляді; саме її використовує система штучного інтелекту.

• Семантична мережа — це граф: вузли позначають поняття (об'єкти, явища), а дуги (стрілки) — відношення між ними.

• Типові відношення в семантичній мережі: «є різновидом» (клас–підклас), «є частиною», «має властивість», «є екземпляром». Приклад зв'язку: «Горобець — це птах», «Птах має крила».

• Семантична мережа наочна й дозволяє успадкування властивостей: якщо «птах уміє літати», то й «горобець уміє літати».

• Продукційна модель — подання знань у вигляді правил типу ЯКЩО (умова) ТО (дія/висновок). Правило називають продукцією.

• Структура продукції: антецедент (умова) → консеквент (висновок). Приклад: ЯКЩО температура > 37 ТО є гарячка.

• Продукційна система складається з: бази правил, бази фактів (робочої пам'яті) та механізму виведення (інтерпретатора), який застосовує правила до фактів.

• Прямий логічний вивід: від наявних фактів до висновків (від умов до дій). Зворотний вивід: від гіпотези-мети назад до фактів, що її підтверджують.

• Інші відомі моделі (для загального уявлення): фреймова модель і логічна (на базі формальної логіки).

• Переваги семантичної мережі — наочність; недолік — складно обробляти велику мережу. Переваги продукцій — простота й модульність правил; недолік — важко стежити за взаємодією багатьох правил.

🔢 Як це працює на прикладі

Семантична мережа. Опишемо знання «Мурка — кіт, кіт — тварина, тварина дихає»:

Вузли: Мурка, Кіт, Тварина. Дуги: Мурка —(є екземпляром)→ Кіт; Кіт —(є різновидом)→ Тварина; Тварина —(має властивість)→ дихає. Завдяки успадкуванню робимо висновок: Мурка дихає.

Продукційна модель (прямий вивід). База правил:

Правило 1: ЯКЩО тварина гавкає ТО це собака.

Правило 2: ЯКЩО це собака ТО це ссавець.

Факт: «тварина гавкає». Крок 1 — спрацьовує Правило 1 → додаємо факт «це собака». Крок 2 — спрацьовує Правило 2 → висновок «це ссавець».

⚠️ Типові помилки

• Плутають вузли й дуги: поняття — це вузол, а відношення між ними — дуга, а не навпаки.

• Вважають, що в семантичній мережі зберігаються лише об'єкти; насправді там і властивості, і зв'язки.

• Міняють місцями умову й висновок у продукції: ЯКЩО — це умова (антецедент), ТО — висновок (консеквент).

• Плутають прямий і зворотний вивід: прямий іде від фактів до мети, зворотний — від мети до фактів.

• Називають базу знань базою даних; база знань містить ще й правила виведення, а не самі лише дані.

🎯 Що завчити напам'ять

• Семантична мережа = граф: вузли (поняття) + дуги (відношення).

• Продукція = ЯКЩО умова ТО висновок.

• Складники продукційної системи: база правил + база фактів + механізм виведення.

• Прямий вивід — від фактів до висновку; зворотний — від мети до фактів.

• Успадкування властивостей — ключова можливість семантичної мережі.

🧠 Перевір себе

1. Що позначають вузли, а що — дуги в семантичній мережі?

2. Яка структура продукційного правила?

3. Чим прямий логічний вивід відрізняється від зворотного?

4. З яких трьох частин складається продукційна система?

Відповіді: 1 — вузли позначають поняття (об'єкти), дуги — відношення між ними; 2 — ЯКЩО умова (антецедент) ТО висновок (консеквент); 3 — прямий іде від наявних фактів до висновку, зворотний — від гіпотези-мети до фактів, що її підтверджують; 4 — база правил, база фактів (робоча пам'ять) і механізм виведення.