Predstavljanje znanja u informacijskim sustavima

1
Predstavljanje znanja u informacijskim sustavima
Sveucilište u Zagrebu Fakultet elektrotehnike i
racunarstva Doktorski studij Zimski
semestar Nositelj Prof.dr.sc.
Nikola.Bogunovic, D-309 nikola.bogunovic_at_fer.hr

2
Predstavljanje znanja u informacijskim sustavima
Web stranice predmeta http//www.fer.unizg.hr/p
redmet/pzuis_a http//www.zemris.fer.hr/predmeti
/krep/ (predavanja, poveznice na izvorne
materijale)
3
Predstavljanje znanja u informacijskim sustavima

• Zašto želimo ovladati predstavljanjem i obradbom
  znanja ?
• Modeliranje ljudskog rasudivanja ?
• ("Gle, moj model ljudskog rasudivanja je tocan
  !")
• 2. Kreiranje inteligencije ?
• ("Gle, moj programski sustav je inteligentan !")
• 3. Izgradnja korisnih artefakata ?
• (temeljem racionalnog rasudivanja)
• Što je to racionalno rasudivanje ?
• Slijedecih nekoliko slika preuzeto iz AIMA
• S.J.Russell, P.Norvig
• Aritificial Intelligence, A Modern Approach
• Prentice Hall, 2nd ed., 2002.

4
Sustav kao racionalni agent
Naš zadatak je kako predstaviti znanje i
automatizirati rasudivanje
5
Racionalni agent
Ne pamti evoluciju svijeta. Preslikava trenutno
stanje svijeta u moguce akcije.
6
Racionalni agent
Osim informacije iz senzora, pamcenje prošlih
stanja.
7
Racionalni agent
Uvodenje pretraživanja i planiranja.
8
Racionalni agent
Uvodenje kvalitete rješenja. Utility korisnost
9
Racionalni agent
10
Predstavljanje znanja u racionalnom agentu

• Ranije slike pokazuju što moramo oblikovati.
• Slijedeci problem je
• Kako modelirati i oblikovati znanje i rasudivanje
  u racionalnom agentu ?
• Zasnovano na obradi simbola.
• Zasnovano na mrežnim modelima.

11
Predstavljanje znanja u racionalnom agentu

• Temeljne cjeline za simbolicko predstavljanje i
  obradbu znanja
• Preslikavanje znanja predstavljeno prirodnim
  jezikom u
• Logiku predikata
• Logicko programiranje
• Prolog
• Datalog, Dedukcijske baze, Relacijske baze
  podataka
• Sustavi s pravilima
• Vremenska logika
• Okviri
• Predstavljanje i obradba nesavršenog znanja
• Probabilisticka logika
• Faktori izvjesnosti
• Neizrazita logika

12
Predstavljanje znanja u racionalnom agentu

• Temeljne cjeline za predstavljanje i obradbu
  znanja mrežnim modelima
• Implikacijske mreže (Bayesove, Probabilisticke).
• Definicijske mreže i Ontologije.
• Mreže izjava i Koncepcijski grafovi.
• Izvodljive mreže (Petrijeve mreže).
• Mreže generirane ucenjem (Umjetne neuronske
  mreže).
• Hibridne mreže (UML).
• Predstavljanje znanja na webu.