Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy II Ramy i inne

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Związki w UML.
Advertisements

Sztuczna Inteligencja Programy oparte na szukaniu
System lingwistyczny - wnioskowanie
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy I Logika przybliżona
Zaawansowane metody programowania – Wykład V
Inteligencja Obliczeniowa Indukcja reguł - modele.
Inteligencja Obliczeniowa Perceptrony o dużym marginesie błędu
Sztuczna Inteligencja 2.1 Metody szukania na ślepo
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy I Logika przybliżona
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy II
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy II Ramy i inne Włodzisław Duch Katedra Informatyki Stosowanej UMK Google: Duch.
Sztuczna Inteligencja Analiza języka naturalnego Tłumaczenie maszynowe
11 RDF Wertykalne zastosowania XML-a. 22 RDF - Wprowadzenie Problemy Sieć jest nieczytelna dla programów komputerowych. Sieć zawiera zbyt wiele informacji.
Metoda pierwszeństwa operatorów
Materiały do zajęć z przedmiotu: Narzędzia i języki programowania Programowanie w języku PASCAL Część 7: Procedury i funkcje © Jan Kaczmarek.
Podstawy metodologiczne ekonomii
Wykład 15 Neuropsychologia komputerowa
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy II Ramy i inne Włodzisław Duch Katedra Informatyki Stosowanej UMK Google: W. Duch.
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy II Systemy produkcyjne Włodzisław Duch Katedra Informatyki Stosowanej UMK Google: W. Duch.
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy I Wstęp. Włodzisław Duch Katedra Informatyki Stosowanej UMK Google: W. Duch.
Zastosowanie pamięci semantycznej we wspomaganiu decyzji medycznych
Inteligentne Systemy Informacyjne
Tworzenie stron w języku WML jest zbliżone do tworzenia stron w HTML. W obydwu przypadkach używa się do tego celu znaczników (tagów). Zadaniem znaczników.
Wstęp do programowania obiektowego
Projektowanie - wprowadzenie
Przegląd ważniejszych bibliotek używanych przy projekcie Quall.
Bibliotekarz – odkrywca. Agenda Proces tworzenia informacji Indeksy wyszukiwawcze Budowa rekordu w Promaxie Zapytania.
Fraktale i chaos w naukach o Ziemi
Podstawy informatyki 2013/2014 Łukasz Sztangret Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania Prezentacja przygotowana w oparciu o materiały Danuty Szeligi.
EXCEL TO HTML Wykonawca Jarosław Ferenc. CO CHCEMY UZYSKAC Przed uzupełnieniem Po uzupełnieniu.
Model przestrzenny Diagramu Obiegu Dokumentów
ANNA BANIEWSKA SYLWIA FILUŚ
Jakub Wołczko W obiektowym świecie… Jakub Wołczko
Automatyka i Robotyka Systemy czasu rzeczywistego Wykład 4.
JAVA.
Moduł: Informatyka w Zarządzaniu
Rozwiązanie zadań do zaliczenia I0G1S4 // indeks
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
VI EKSPLORACJA DANYCH Zadania eksploracji danych: klasyfikacja
Politechniki Poznańskiej
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
Wszystko o GIS- Geographic Information System
Metoda studium przypadku jako element XI Konkursu Wiedzy Ekonomicznej
Programowanie strukturalne i obiektowe C++
Model obiektowy bazy danych
Gra symulacyjna - gaming simulation (GS) jest symulacją efektów decyzji podjętych w czasie odgrywania ról, w sytuacji uwarunkowanej określonymi regułami:
Temat 1: Ogólne cechy języka PHP
Ilustrowanie dokumentów w edytorze elementami graficznymi
Modelowanie Kognitywne
PHP Instrukcja warunkowa if Damian Urbańczyk. Warunek? Instrukcję warunkową wykorzystujemy wtedy, gdy chcemy sprawdzić pewien fakt, który może być prawdziwy.
Formatowanie dokumentów
Automatyczna interpretacja pytań i udzielanie odpowiedzi (Question & Answering)
Logical Framework Approach Metoda Macierzy Logicznej
Informatyka – szkoła gimnazjalna – Scholaris - © DC Edukacja Tworzenie stron WWW w programie Microsoft FrontPage Informatyka.
Modelowanie model związków encji
Wstęp do programowania Wykład 10 Programowanie w logice.
Łukasz Sztangret Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania Prezentacja przygotowana w oparciu o materiały Danuty Szeligi i Pawła Jerzego Matuszyka Podstawy.
Excel 2007 dla średniozaawansowanych Zajęcia z Prowadzący: Artur Kołos.
Metody sztucznej inteligencji - Technologie rozmyte i neuronowe 2015/2016 Systemy rozmyte – wnioskowanie formalne © Kazimierz Duzinkiewicz, dr hab. inż.
Inteligencja Obliczeniowa Perceptrony o dużym marginesie błędu
Jak można wykorzystać swoją wiedzę z Matlaba
Zastosowanie narzędzi pracujących w środowisku 3D do animacji postaci.
Tworzenie stron WWW w programie Microsoft FrontPage
Język C++ Typy Łukasz Sztangret Katedra Informatyki Stosowanej i Modelowania Prezentacja przygotowana w oparciu o materiały Danuty Szeligi i Pawła Jerzego.
Instrukcja warunkowa if
Wyniki egzaminu próbnego
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy II Ramy i inne
Sztuczna Inteligencja Programy oparte na szukaniu
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy I Logika przybliżona
Zapis prezentacji:

Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy II Ramy i inne Włodzisław Duch Katedra Informatyki Stosowanej UMK Google: W. Duch

Reprezentacje bezpośrednie Reprezentacje bezpośrednie to takie w których relacje i własności części odpowiadają relacjom i własnościom części rzeczywistego (modelowanego) systemu. Reprezentacje mogą być bezpośrednie pod pewnym względem, a symboliczne pod innym, np. mapa. Reprezentacje geometryczne Reprezentacja symboliczna dopuszcza wiele modeli rzeczywistych; reprezentacje bezpośrednie znacznie mniej. Przestrzeń koncepcji – abstrakcyjna p. geometryczna, w której możemy próbować utworzyć reprezentacje bezpośrednie podobieństwa obiektów (między sobą lub do prawdziwych).  

Reprezentacje bezpośrednie 1 Przykład: GEOMETRA (Gelernter 1963)   Dane: Kąt ABD=DBC AD prostopadłe do AB DC prostopadłe do BC Dowiedź: Odcinek AD=CD General Space Planner (Eastman 1973) - planowanie przestrzenne WHISPER (Funt 1977) - zdarzenia w świecie klocków

Ramy Wprowadzone przez Marvina Minsky’ego w 1975 r.   Operatory: indukują zmiany, ale większość obiektów się nie zmienia i może być ujęta w „ramy”. Ramy to złożone struktury powstałe w wyniku nagromadzenia się wcześniejszych doświadczeń; ich zadaniem jest opisać obiekt lub koncepcje i możliwości jej użycia. Ramy mają „szufladki” lub „haczyki” (slots, hooks) na fakty lub procedury. Rozumowanie polega na zapełnianie szufladek. Wiedza deklaratywna i proceduralna może zostać umieszczona w dobrze zdefiniowanych ramach.

Ramy – prosty przykład Ogólna ramka PIES   Co to: ZWIERZĘ; ZWIERZĄTKO DOMOWE Rasa: ? Właściciel: OSOBA (jeśli-potrzebna: znajdź OSOBA z ZWIERZĄTKO DOMOWE =ja) Imię: NAZWA WŁASNA (DEFAULT = Reks) .... Ramka PIES-SĄSIADA  Co to: PIES Rasa: kundel Właściciel: Józek Imię: Flejtuch

Ramy - przykład Ramka Pokój hotelowy Kategoria ogólna: Pokój   Kategoria ogólna: Pokój Miejsce: Hotel Zawiera: krzesło hotelowe, telefon hotelowy łóżko hotelowe ............ Ramka Łóżko hotelowe Kategoria ogólna: Łóżko Funkcja: Spanie Rozmiar: king size, queen size, standard Części: rama, materac ...

Własności Którą ramę zastosować do danej sytuacji? Problem „kruchości” reprezentacji za pomocą ram. Ramy w sieciach semantycznych mogą tego uniknąć. Dobór strategii rozumowania przez dobór ram. Przykłady: Bobrow i Winograd (1977) wprowadzili oparty na ramach język KRL (Knowledge Representation Language) Program GUS (Bobrow 1977) do analizy języka naturalnego oparty był na ramach. Sekwencja wydarzeń rozwijających się w czasie – do zrozumienia konieczny jest skrypt (Schank i Abelson 1977)

Skrypty JEDZENIE-W-RESTAURACJI (skrypt)   Obiekty: (restauracja, pieniądze, jedzenie, menu, stoliki, krzesła) Role: (klienci, kelnerzy, kucharze) Punkt-widzenia: klient Czas-zdarzenia (godziny otwarcia restauracji) Miejsce-zdarzenia (położenie restauracji) Sekwencje zdarzeń: najpierw: Wchodzimy do restauracji (skrypt) potem if (znak rezerwacja lub prosimy-czekać-na-miejsce) then (zwrócić-uwagę-kelnera skrypt) potem Prosimy-usiąść skrypt potem Zamawiamy-jedzenie skrypt

Skrypty cd potem Spożywamy-jedzenie skrypt unless (długie-czekanie) when Wychodzimy-zdenerwowani-z-restauracji skrypt   potem if (jedzenie-bardzo-dobre) then Gratulacje-dla-kucharza skrypt potem Płacimy-za-jedzenie skrypt koniec: Opuszczamy-restaurację skrypt Skrypty umożliwiają analizę typowych historyjek, np. wycinków z gazet opisujących przejmowanie banków, fuzje firm itp. Dzięki temu można łatwo dopasować formę pytań i odpowiedzi do tekstu

Mapa argumentów Stara technika, opisana w Richard Whately's Elements of Logic. London 1867. Po ponad 100 latach Robert Horn (1998) zaczął ją używać na większą skalę do wspomagania rozumowania. Podjęto próby standaryzacji: Argument Interchange Format, AIF oraz stworzenia ontologii AIF-RDF, jak i standardu dla informacji prawniczej, Legal Knowledge Interchange Format. Jest sporo programów wspomagających rozumowanie przez tworzenie graficznych map. http://en.wikipedia.org/wiki/Argument_map http://rationale.austhink.com/learn/critical-thinking http://austhink.com/reason/tutorials/