M. Muraszkiewicz Instytut Informatyki, Politechnika Warszawska

Prezentacja na temat: "M. Muraszkiewicz Instytut Informatyki, Politechnika Warszawska"— Zapis prezentacji:

1 M. Muraszkiewicz Instytut Informatyki, Politechnika Warszawska
Reprezentacja wiedzy Krótka nota M. Muraszkiewicz Instytut Informatyki, Politechnika Warszawska Warszawa, kwiecień, 2011 r. Wykład jest współfinansowany przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego

2 Wiedza Reprezentacja wiedzy Metody RW M. Muraszkiewicz

3 Wiedza M. Muraszkiewicz

4 Co z filozofią ? „Philosophy is dead”
S. Hawking, L. Mladinov: „The Grand Design” back M. Muraszkiewicz

5 Mówi klasyk: Arystoteles "Metafizyka"
„Wszyscy ludzie z natury dążą do poznania, czego dowodem jest ich umiłowanie zmysłów (bo, nawet niezależnie od ich praktycznej użyteczności, miłują je dla nich samych), a zwłaszcza ponad wszystkie inne wzrok. Nie tylko bowiem gdy działamy, ale nawet wtedy, gdy nie mamy niczego praktycznego na względzie, stawiamy wzrok ponad wszystkie inne zmysły. Przyczyną zaś jest to, że ze wszystkich zmysłów wzrok w najwyższym stopniu umożliwia nam poznanie i ujawnia wiele różnic” Arystoteles "Metafizyka" M. Muraszkiewicz

6 Arystoteles powiada: chcemy wiedzieć. Jesteśmy konsumentami wiedzy.
Komentarz Arystoteles powiada: chcemy wiedzieć. Jesteśmy konsumentami wiedzy. Ale w jeszcze większym stopniu jesteśmy „producentami” wiedzy. Ta własność jest wyznacznikiem człowieczeństwa ! M. Muraszkiewicz

7 Czy wiedzę odkrywamy, czy tworzymy ?
Pytanie 1 Czy wiedzę odkrywamy, czy tworzymy ? M. Muraszkiewicz

8 Pytanie 2 Czy komputery mogą być (są) pożytecznym narzędziem do poszukiwania/pozyskiwania wiedzy, wspierania wnioskowania i myślenia? M. Muraszkiewicz

9 „Knowledge is experience”
Czym jest wiedza ? Nie ma jednoznacznej, akceptowanej przez większość, definicji wiedzy ! Wiedza dotyczy m.in.: • obiektów, faktów, • zdarzeń, • procedur, • wiedzy o sobie (metawiedza). „Knowledge is experience” (A. Einstein) M. Muraszkiewicz

10 Czym jest wiedza ? – cd. W ujęciu „filozoficznym” za wiedzę uznaje się zbiór spójnych i uzasadnionych przekonań. W ujeciu „naukowym” za wiedzę uznaje się zbiór spójnych i uzasadnionych empirycznie lub logicznie/ matematycznie stwierdzeń, które można poddawać falsyfikacji i krytyce (K. Popper). W życiu „potocznym” za wiedzę uznaje się zbiór doświadczeń i przekonań. M. Muraszkiewicz

11 Wie ten, kto umie klasyfikować.
Czym jest wiedza ? – cd. Wie ten, kto umie klasyfikować. Z. Pawlak B. Russel M. Muraszkiewicz

12 „Knowledge is experience”
Czym jest wiedza ? – cd. „Knowledge is experience” (A. Einstein) M. Muraszkiewicz

13 Wiedza, to warunek podejmowania skutecznych działań
Czym jest wiedza ? – cd. Wiedza, to warunek podejmowania skutecznych działań (mantra świata korporacyjnego i nie tylko ....) M. Muraszkiewicz

14 Dane, informacja, wiedza
Dane ciąg znaków, np Informacja dane + interpretacja np. tel.: Wiedza informacje powiązane relacjami np jest nr. telefonu Anny np. jeśli masz pieniądze, to jesteś bogaty M. Muraszkiewicz

15 Piramida epistemologiczna
nie poddaje się komputeryzacji mądrość ? wiedza poddaje się komputeryzacji informacje dane M. Muraszkiewicz

16 Wiedza w organizacjach
Są to dane, informacje, procedury dotyczące produktów, usług, rynków, technologii i procesów biznesowych, które firma posiada lub powinna posiadać po to aby tworzyć wartość dodaną. własni i współpracujący eksperci technologie (know-how) procesy patenty regulacje prawne rozwiązania organizacyjne relacje z klientami ... bazy danych hurtownie danych zasoby w intranecie programy komputerowe e- oraz tradycyjne archiwa, w tym archiwa owe spisy ... M. Muraszkiewicz

17 Czy wiedza może być fałszywa ?
Bardzo ważne pytanie Czy wiedza może być fałszywa ? M. Muraszkiewicz

18 Kwadrat metawiedzy 2 4 1 3 wiem nie wiem Nie wiem, co wiem
Nie wiem, czego nie wiem 2 4 wiem nie wiem Wiem, co wiem Wiem, czego nie wiem 1 3 wiem nie wiem M. Muraszkiewicz

19 Reprezentacja wiedzy (RW)
M. Muraszkiewicz

20 Reprezentacja ma znaczenie
tekst kod na papierze w komputerze M. Muraszkiewicz

21 Reprezentacja ma znaczenie
“At PARC we had a slogan: Point of view is worth 80 IQ points. It was based on a few things from the past like how smart you had to be in Roman times to multiply two numbers together; only geniuses did it. We haven't gotten any smarter, we've just changed our representation system. We think better generally by inventing better representations; that's something that we as computer scientists recognize as one of the main things that we try to do.” |Alan Kay M. Muraszkiewicz

22 Nota Główną siłą sprawczą wyznaczającą zakres i kierunek prac nad reprezentowaniem wiedzy jest to, do czego owa reprezentacja ma być stosowana oraz w - w pewnym stopniu – to, w jaki sposób wiedza będzie pozyskiwana. Nie istnieje zatem jedna, akceptowana przez wszystkich definicja terminu reprezentacja wiedzy. M. Muraszkiewicz

23 Definicja ogólna RW „Reprezentowanie wiedzy polega na tworzeniu opisów świata lub jego stanów” R. Brachman, H. Levesque, 1985 M. Muraszkiewicz

24 Definicja RW wg Wikipedii
„The term Knowledge Representation is most commonly used to refer to representations intended for processing by modern computers, and particularly for representations consisting of explicit objects (the class of all elephants, or Clyde a certain individual), and of assertions or claims about them (Clyde is an elephant, or all elephants are grey). Representing knowledge in such explicit form enables computers to draw conclusions from knowledge already stored (Clyde is grey).” M. Muraszkiewicz

25 Definicja RW wg J. Sowa „Knowledge representation is a multidisciplinary subject that applies theories and techniques from three other fields: - Logic provides the formal structure and rules of inference. - Ontology defines the kinds of things that exist in the application domain. - Computation supports the applications that distinguish knowledge representation from pure philosophy.” John F. Sowa, „Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations”, Brooks Cole Publishing Co., Pacific Grove, 2000 M. Muraszkiewicz

26 Definicja RW Przez reprezentację wiedzy rozumie się tu sposób w jaki wiedza o świecie jest przedstawiana wraz z metodami przetwarzania, a zwłaszcza wnioskowania (inferencji). Istotne pytania dotyczące metody reprezentacji wiedzy są następujące: Jaka jest wzajemna relacja pomiędzy dokładnością, wiernością i kosztem przetwarzania ? Jaka uwzględniać zmiany zachodzące w otoczeniu ? Jak najlepiej reprezentować sytuacje typowe (default) i probabilistyczne ? M. Muraszkiewicz

27 Procesy dotyczące RW M. Muraszkiewicz

28 RW = < Język_opisu_wiedzy, > Formalna definicja RW
Mechanizm_przetwarzania_wiedzy > M. Muraszkiewicz

29 Po co RW ? Rejestrowanie wiedzy: dokumentacja, (ii) komunikacja.
Łatwość manipulowania wiedzą w celu: (i) rozpoznawania, (ii) poznawania. Badanie ludzkiego umysłu i inteligencji. M. Muraszkiewicz

30 Role RW RW jest surogatem zastępującym samą rzecz wykorzystywanym po to aby określać skutki nie przez działanie, lecz przez myślenie. RW jest zbiorem założeń o naturze (ontologii) świata, czyli w jaki sposób powinniśmy myśleć o świecie. RW jest próbą teorii "inteligentnego" wnioskowania. RW jest platformą / podstawą efektywnego prowadzenia operacji wnioskowania. RW jest medium dla ludzkiej ekspresji, czyli językiem w którym wypowiadamy rzeczy o świecie. ... M. Muraszkiewicz

31 Problemy i cechy schematów RW
wiarygodność / aktualność / pełność, rozdzielczość (wielkość "ziarna reprezentacji") / dokładność, zakres ("co można reprezentować ?"), modularność / kontekstowość (podatność na dodawanie, usuwanie elementów), czytelność dla człowieka, reprezentowanie niepełnej wiedzy, przekonań, zdrowego rozsądku, reprezentowanie czasu i procesów, wiedza jawna - niejawna ("zaszyta", np. w treści programu), reprezentowanie metawiedzy, wnioskowanie niededukcyjne, wnioskowanie niemonotoniczne, niezawodność i efektywność wnioskowania, proceduralność, nieproceduralność, .... inne M. Muraszkiewicz

32 IS, RW, AI - związki System informacyjny (IS), Baza danych (DB)
Sztuczna inteligencja (AI) Reprezentacja wiedzy (KR) Dziś: AI  IS = KR Niebawem:  AI  IS   IS/DB AI KR DBMS KMS Database Knowledge Management Systems M. Muraszkiewicz

33 Warto przeczytać/odwiedzić:
Ronald Brachman, Hectore Levesque (editors): „Readings in Knowledge Representation”, Morgan Kaufmann, 1985. Ronald Brachman, Hectore Levesque, „Knowledge Representation and Reasoning ”, Morgan Kaufmann, 2004. R. Davis, H. Shrobe, and P. Szolovits, „What is a Knowledge Representation?”, AI Magazine, 14(1):17-33, 1993 John F. Sowa, „Knowledge Representation: Logical, Philosophical, and Computational Foundations”, Brooks Cole Publishing Co., Pacific Grove, 2000 M. Muraszkiewicz

34 Metody RW M. Muraszkiewicz

35 Prosty podział metod RW
Analityczno-symboliczny Oparty na pomysłach i koncepcjach wymyślonych przez człowieka (wpływy logiki i matematyki – J. von Neumann). „Naturalistyczny” Oparty na rozwiązaniach wytworzonych przez „matkę naturę” w drodze ewolucji (wpływy psychologii, neurologii, biologii, ewolucjonizmu – K. Darwin, ...). M. Muraszkiewicz

36 Kilka metod RW język naturalny,
metody stosowane w obszarze baz danych, np. UML logika matematyczna (klasyczna, niestandardowa), reguły produkcji (production rules), sieci semantyczne (semantic networks), grafy koncepcji (concept graphs), ontologie, ramy, scenariusze (frames, scripts), zbiory przybliżone (rough sets), XML sieci neuronowe (neural nets), algorytmy genetyczne (genetic algorithms) ... M. Muraszkiewicz

37 Dziękuję za uwagę