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

Slides:



Advertisements
Podobne prezentacje
Związki w UML.
Advertisements

Sztuczna Inteligencja Programy oparte na szukaniu
Standardowa biblioteka języka C++
System lingwistyczny - wnioskowanie
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy I Logika przybliżona
Zaawansowane metody programowania – Wykład V
Krzysztof Skabek, Przemysław Kowalski
Inteligencja Obliczeniowa Perceptrony o dużym marginesie błędu
Przekształcenia afiniczne
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
Obiektowe metody projektowania systemów
Podstawy metodologiczne ekonomii
Wykład 15 Neuropsychologia komputerowa
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
Wykład 2: Systemy klasy C.A.T. (Computer-Aided Translation)
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.
Made by Mateusz Szirch Kilka słów o JavaScript.
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
„Plan i Skala w życiu codziennym”
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
VI EKSPLORACJA DANYCH Zadania eksploracji danych: klasyfikacja
SYSTEMY EKSPERTOWE I SZTUCZNA INTELIGENCJA
Wszystko o GIS- Geographic Information System
Metoda studium przypadku jako element XI Konkursu Wiedzy Ekonomicznej
Model obiektowy bazy danych
Treści multimedialne - kodowanie, przetwarzanie, prezentacja Odtwarzanie treści multimedialnych Andrzej Majkowski 1 informatyka +
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
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.
Sztuczna Inteligencja Reprezentacja wiedzy II Ramy i inne
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 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 Minskyego 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 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) potemif (znak rezerwacja lub prosimy-czekać-na-miejsce) then (zwrócić-uwagę-kelnera skrypt) potemProsimy-usiąść skrypt potemZamawiamy-jedzenie skrypt

Skrypty cd potemSpożywamy-jedzenie skrypt unless (długie-czekanie) when Wychodzimy-zdenerwowani-z-restauracji skrypt potemif (jedzenie-bardzo-dobre) then Gratulacje-dla-kucharza skrypt potemPłacimy-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 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.Legal Knowledge Interchange Format Jest sporo programów wspomagających rozumowanie przez tworzenie graficznych map