בני אדם הם הטובים ביותר בהבנה, חשיבה ופרשנות של ידע. האדם יודע דברים, שהוא ידע ולפי הידע שלו הם מבצעים פעולות שונות בעולם האמיתי. אבל איך מכונות עושות את כל הדברים האלה תלויה בייצוג והיגיון של ידע . לפיכך אנו יכולים לתאר ייצוג ידע באופן הבא:

• ייצוג והיגיון של ידע (KR, KRR) הוא החלק של הבינה המלאכותית העוסק בחשיבה של סוכני AI וכיצד חשיבה תורמת להתנהגות אינטליגנטית של סוכנים.
• היא אחראית לייצוג מידע על העולם האמיתי כך שמחשב יוכל להבין ויוכל להשתמש בידע זה כדי לפתור את הבעיות המורכבות בעולם האמיתי כגון אבחון מצב רפואי או תקשורת עם בני אדם בשפה טבעית.
• זוהי גם דרך המתארת ​​כיצד אנו יכולים לייצג ידע בבינה מלאכותית. ייצוג ידע אינו רק אחסון נתונים במסד נתונים כלשהו, ​​אלא הוא גם מאפשר למכונה חכמה ללמוד מהידע ומהחוויות הללו כך שהיא תוכל להתנהג בצורה חכמה כמו אדם.

מה לייצג:

להלן סוג הידע שצריך להיות מיוצג במערכות AI:

לְהִתְנַגֵד:כל העובדות על חפצים בתחום העולם שלנו. למשל, גיטרות מכילות מיתרים, חצוצרות הן כלי נשיפה.אירועים:אירועים הם הפעולות המתרחשות בעולמנו.ביצועים:זה מתאר התנהגות הכוללת ידע על איך לעשות דברים.מטא ידע:זה ידע על מה שאנחנו יודעים.עובדות:עובדות הן האמיתות על העולם האמיתי ועל מה שאנו מייצגים.בסיס ידע:המרכיב המרכזי של הסוכנים מבוססי הידע הוא בסיס הידע. הוא מיוצג כ-KB. מאגר הידע הוא קבוצה של המשפטים (כאן, משפטים משמשים כמונח טכני ואינם זהים לשפה האנגלית).

יֶדַע: ידע הוא מודעות או היכרות שנרכשו על ידי התנסויות של עובדות, נתונים ומצבים. להלן סוגי הידע בבינה מלאכותית:

סוגי ידע

להלן סוגי הידע השונים:

1. ידע הצהרתי:

• ידע הצהרתי הוא לדעת על משהו.
• הוא כולל מושגים, עובדות וחפצים.
• זה נקרא גם ידע תיאורי ומתבטא במשפטים הצהרתיים.
• זה פשוט יותר משפה פרוצדורלית.

2. ידע פרוצדורלי

• זה ידוע גם בתור ידע ציווי.
• ידע פרוצדורלי הוא סוג של ידע שאחראי לדעת איך לעשות משהו.
• ניתן ליישם אותו ישירות על כל משימה.
• זה כולל כללים, אסטרטגיות, נהלים, סדר יום וכו'.
• ידע פרוצדורלי תלוי במשימה עליה ניתן ליישם אותו.

3. מטא-ידע:

• ידע על סוגי הידע האחרים נקרא Meta-knowledge.

4. ידע היוריסטי:

• ידע היוריסטי הוא מייצג ידע של כמה מומחים בתיק או בנושא.
• ידע היוריסטי הוא כללי אצבע המבוססים על התנסויות קודמות, מודעות לגישות ואשר טוב לעבוד אך לא מובטח.

5. ידע מבני:

• ידע מבני הוא ידע בסיסי לפתרון בעיות.
• הוא מתאר יחסים בין מושגים שונים כמו סוג של, חלק וקיבוץ של משהו.
• הוא מתאר את הקשר הקיים בין מושגים או אובייקטים.

הקשר בין ידע ואינטליגנציה:

הידע של העולמות האמיתיים ממלא תפקיד חיוני באינטליגנציה ואותו הדבר ליצירת בינה מלאכותית. לידע תפקיד חשוב בהפגנת התנהגות אינטליגנטית אצל סוכני AI. סוכן מסוגל לפעול במדויק על קלט כלשהו רק כאשר יש לו ידע או ניסיון כלשהו לגבי הקלט הזה.

נניח שאם פגשת מישהו שמדבר בשפה שאינך יודע, אז איך תוכל לפעול בעניין זה. אותו דבר חל על ההתנהגות האינטליגנטית של הסוכנים.

כפי שאנו יכולים לראות בתרשים שלהלן, יש מקבל החלטות אחד שפועל על ידי חישת הסביבה ושימוש בידע. אבל אם חלק הידע לא יוצג אז, הוא לא יכול להציג התנהגות אינטליגנטית.

מחזור ידע בינה מלאכותית:

למערכת בינה מלאכותית יש את הרכיבים הבאים להצגת התנהגות חכמה:

• תפיסה
• לְמִידָה
• ייצוג ידע והנמקה
• תִכנוּן
• ביצוע

התרשים שלמעלה מראה כיצד מערכת AI יכולה לקיים אינטראקציה עם העולם האמיתי ואילו רכיבים עוזרים לה להראות אינטליגנציה. למערכת AI יש רכיב תפיסה שבאמצעותו היא שואבת מידע מהסביבה שלה. זה יכול להיות חזותי, אודיו או צורה אחרת של קלט חושי. מרכיב הלמידה אחראי על למידה מנתונים שנלכדו על ידי תפיסה. במחזור השלם, המרכיבים העיקריים הם ייצוג ידע והיגיון. שני המרכיבים הללו מעורבים בהצגת האינטליגנציה בבני אדם דמויי מכונה. שני המרכיבים הללו עצמאיים זה עם זה אך גם מחוברים זה לזה. התכנון והביצוע תלויים בניתוח של ייצוג הידע וההיגיון.

גישות לייצוג ידע:

ישנן בעיקר ארבע גישות לייצוג ידע, המובאות להלן:

1. ידע יחסי פשוט:

• זוהי הדרך הפשוטה ביותר לאחסון עובדות המשתמשת בשיטה ההתייחסותית, וכל עובדה על קבוצה של האובייקט מוגדרת באופן שיטתי בעמודות.
• גישה זו של ייצוג ידע מפורסמת במערכות מסדי נתונים שבהן מיוצג היחס בין ישויות שונות.
• לגישה זו יש מעט הזדמנויות להסיק.

דוגמה: להלן ייצוג הידע ההתייחסותי הפשוט.

2. ידע שעובר בירושה:

• בגישת הידע התורשתי, כל הנתונים חייבים להיות מאוחסנים בהיררכיה של מחלקות.
• כל השיעורים צריכים להיות מסודרים בצורה כללית או היררכית.
• בגישה זו, אנו מיישמים נכסי ירושה.
• אלמנטים יורשים ערכים מחברים אחרים בכיתה.
• גישה זו מכילה ידע מורשת אשר מראה קשר בין מופע למחלקה, והיא נקראת יחס מופע.
• כל מסגרת בודדת יכולה לייצג את אוסף התכונות והערך שלה.
• בגישה זו, אובייקטים וערכים מיוצגים בצמתים Boxed.
• אנו משתמשים בחצים המצביעים מאובייקטים לערכים שלהם.
דוגמא:

3. ידע מסקנתי:

• גישת ידע מסקנתי מייצגת ידע בצורה של לוגיקה פורמלית.
• ניתן להשתמש בגישה זו כדי להסיק עובדות נוספות.
• זה הבטיח נכונות.
דוגמא:נניח שיש שתי אמירות:
1. מרקוס הוא גבר
2. כל הגברים הם בני תמותה
   אז זה יכול לייצג כמו;
   
   גבר (מרקוס)
   ∀x = אדם (x) ----------> בן תמותה (x)s

4. ידע פרוצדורלי:

• גישת הידע הפרוצדורלי משתמשת בתוכנות קטנות ובקודים המתארים כיצד לעשות דברים ספציפיים וכיצד להמשיך.
• בגישה זו, נעשה שימוש בכלל חשוב אחד שהוא אם-אז תשלוט .
• בידע זה, אנו יכולים להשתמש בשפות קידוד שונות כגון שפת LISP ו שפת פרולוג .
• אנו יכולים בקלות לייצג ידע היוריסטי או ספציפי לתחום באמצעות גישה זו.
• אבל אין צורך שנוכל לייצג את כל המקרים בגישה זו.

דרישות למערכת ייצוג ידע:

מערכת ייצוג ידע טובה חייבת להיות בעלת המאפיינים הבאים.

1. דיוק ייצוג:
מערכת KR צריכה להיות בעלת יכולת לייצג כל סוג של ידע נדרש.2. הלימות מסקנות:
מערכת KR צריכה להיות בעלת יכולת לתמרן את מבני הייצוג כדי לייצר ידע חדש התואם למבנה הקיים.3. יעילות מסקנת:
היכולת לכוון את מנגנון הידע ההסקתי לכיוונים היצרניים ביותר על ידי אחסון מדריכים מתאימים.4. יעילות רכישה-היכולת לרכוש את הידע החדש בקלות בשיטות אוטומטיות.