Classer la représentation des connaissances en intelligence artificielle

Modèles de représentation des connaissances en intelligence artificielle

La représentation des connaissances joue un rôle crucial dans l'intelligence artificielle . Elle a à voir avec la «pensée» des systèmes d’IA et contribue à son comportement intelligent. La représentation des connaissances est une approche radicale et nouvelle de l'IA qui change le monde. Voyons ce que c'est et ses applications.

Comprendre la représentation des connaissances et son utilisation

La représentation des connaissances est un domaine de l'intelligence artificielle qui vise à présenter des informations du monde réel sous une forme que l'ordinateur peut «comprendre» et utiliser pour «résoudre» " problèmes réels ou" gérer " tâches réelles .

La capacité des machines à penser et à agir comme des humains telles que la compréhension, l'interprétation et le raisonnement constitue une représentation des connaissances. Elle est liée à la conception d’agents capables de penser et de garantir qu’une telle réflexion peut contribuer de manière constructive au comportement de l’agent.

En termes simples, la représentation des connaissances permet aux machines de se comporter comme des humains en permettant à une machine IA d'apprendre des informations, de l'expérience ou des experts disponibles. Cependant, il est important de choisir le bon type de représentation des connaissances si vous voulez assurer la réussite commerciale de l'IA .

Quatre types fondamentaux de représentation des connaissances

En intelligence artificielle, les connaissances peuvent être représentées de différentes manières selon la structure des connaissances ou la perspective du concepteur ou même le type de structure interne utilisée. Une représentation efficace des connaissances doit être suffisamment riche pour inclure les connaissances nécessaires pour résoudre le problème. Il doit être naturel, compact et maintenable.

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Voici les quatre types fondamentaux de techniques de représentation des connaissances:

1. Représentation logique

La connaissance et le raisonnement logique jouent un rôle énorme dans l'intelligence artificielle. Cependant, vous avez souvent besoin de plus que des méthodes générales et puissantes pour garantir un comportement intelligent. La logique formelle est l'outil le plus utile dans ce domaine. C'est un langage avec une représentation non ambiguë guidée par certaines règles concrètes. La représentation des connaissances ne repose pas tant sur la logique utilisée que sur la méthode de logique utilisée pour comprendre ou décoder les connaissances.

Elle permet aux concepteurs d'établir certaines règles de communication vitales pour donner et acquérir des informations auprès d'agents avec un minimum d'erreurs de communication. Différentes règles de logique vous permettent de représenter différentes choses résultant en une inférence efficace. Par conséquent, la connaissance acquise par les agents logiques sera définie, ce qui signifie qu'elle sera vraie ou fausse.

Bien qu'il soit difficile de travailler avec la représentation logique, il constitue la base des langages de programmation et vous permet de construire un raisonnement logique.

2. Réseau sémantique

Un réseau sémantique vous permet de stocker des connaissances sous la forme d'un réseau graphique avec des nœuds et des arcs représentant des objets et leurs relations. Il pourrait représenter des objets ou des concepts physiques ou même des situations. Un réseau sémantique est généralement utilisé pour représenter des données ou révéler une structure. Il est également utilisé pour prendre en charge l'édition conceptuelle et la navigation.

Un réseau sémantique est simple et facile à implémenter et à comprendre. C'est plus naturel que la représentation logique. Il vous permet de classer les objets sous différentes formes, puis de lier ces objets. Il a également une plus grande expressivité que la représentation logique.

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3. Représentation de trame

Une trame est une collection d'attributs et de ses valeurs associées, qui décrit une entité dans le monde réel. Il s'agit d'une structure de type enregistrement composée de slots et de ses valeurs. Les emplacements peuvent être de tailles et de types différents. Ces emplacements ont des noms et des valeurs. Ou ils pourraient avoir des sous-champs appelés facettes. Ils vous permettent de mettre des contraintes sur les cadres.

Il n'y a aucune restriction ou limite sur la valeur des facettes qu'une fente pourrait avoir, ou le nombre de facettes qu'une fente pourrait avoir ou le nombre de fentes qu'une trame pourrait avoir. Puisqu'un seul cadre n'est pas très utile, la construction d'un système de cadres en collectant des cadres qui sont connectés les uns aux autres sera plus bénéfique. Il est flexible et peut être utilisé par diverses applications d'IA.

4. Règles de production

La représentation basée sur des règles de production possède de nombreuses propriétés essentielles pour la représentation des connaissances. Il se compose de règles de production, d'une mémoire de travail et d'un cycle de reconnaissance-acte. Il est également appelé règles de condition-action. Selon la base de données actuelle, si la condition d'une règle est vraie, l'action associée à la règle est exécutée.

Bien que les règles de production manquent de sémantique précise pour les règles et ne soient pas toujours efficaces, les règles conduisent à un degré de modularité plus élevé. Et c'est le système de représentation des connaissances le plus expressif.

Bénéficiez des avantages de la représentation des connaissances

Utilisée correctement, la représentation des connaissances permet aux systèmes d'intelligence artificielle de fonctionner avec une intelligence presque humaine, même en gérant des tâches qui nécessitent une énorme quantité de connaissances. L'utilisation croissante du langage naturel le rend également humain dans ses réponses. Faire le bon choix dans le type de représentation des connaissances que vous devez intégrer est crucial et vous permettra de tirer le meilleur parti de votre système d'intelligence artificielle. Si vous avez besoin d'aide, nous sommes là. Veuillez nous contacter .