Перспективы формирования семантической сети

Место проблемы представления знаний в теории искусственного интеллекта. Отображение графически структуры семантической сети с помощью узлов и дуг, соединяющих их. Проведение исследования сущности кванторов. Создание критической массы программ-агентов.

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид реферат
Язык русский
Дата добавления 20.12.2017
Размер файла 76,8 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.

Размещено на http://www.allbest.ru/

1. Что такое семантические сети. Для чего они применяются

С развитием компьютерных технологий менялся смысл, вкладываемый в понятие информационной системы. Современная информационная система - это набор информационных технологий, направленных на поддержку жизненного цикла информации и включающего три основные процесса: обработку данных, управление информацией и управление знаниями. В условиях резкого увеличения объемов информации переход к работе со знаниями на основе искусственного интеллекта является, по всей вероятности, единственной альтернативой информационного общества.

Важное место в теории искусственного интеллекта (ИИ) занимает проблема представления знаний. В настоящее время выделяют следующие основные типы моделей представления знаний:

· Семантические сети, в том числе функциональные;

· Фреймы и сети фреймов;

· Продукционные модели.

Когда мы говорим "интернет", понимая под этим словом некую застывшую в развитии технологическую единицу, то сильно упрощаем истинное положение дел. На самом деле - что, впрочем, тоже не секрет - Сеть прошла два этапа своей эволюции, сделавших её такой, какой мы видим её сегодня.

Первым этапом, уходящим корнями в 70-ые годы, был собственно Интернет: выросшая из военного проекта глобальная компьютерная сеть, узлы которой обменивались данными, не требовавшими обработки в реальном времени (письма, файлы и т.п.).

В начале 90-ых родилась World Wide Web - Всемирная паутина, само название которой подразумевает упрощение и популяризацию технологий. Веб предоставил унифицированный способ доступа к различным типам данных, в результате чего информационными концентратами стали не скучные файловые архивы, а веб-сайты, работа в онлайне сделалась проще, наглядней и интересней, а сама Сеть превратилась из глобальной компьютерной в глобальную информационную.

Но и Веб, по сути, без особых изменений доживший до настоящего времени, не стал последним этапом: на очереди очередная эволюционная ступенька, именуемая Semantic Web - Сеть семантическая.

2. Историческая справка

Идея семантической Сети появилась не вчера: её предложил во второй половине 90-ых гг. тот же самый человек, который вынашивал идею WWW - Тим Бернерс-Ли, возглавляющий ныне организацию World Wide Web Consortium (W3C).

Под семантической Сетью понимается структура, наполненная информацией о смысловом содержании, понятной машинам. В самом деле, задумайтесь: ведь современные веб-страницы созданы для человека, компьютерным программам не под силу понять их содержимое - искусственный интеллект пока не изобретели. Главной задачей семантической Сети станет добавление специальных данных, которые позволят компьютерным программам понимать веб-страницы. Скромное на первый взгляд добавление выведет интернет на новый виток эволюции. Представьте, что браузеры научатся понимать, о чём говорится на веб-страничках, которые они открывают. Это сразу же на порядок повысит эффективность работы с веб-ресурсами: компьютеры сами, без помощи человека смогут отыскивать нужную нам информацию, самостоятельно отсеивать сор, похожий словарно, но отличный по смыслу, будут в состоянии автоматически выполнять самые различные поручения по работе с веб-контентом, вроде заказа мест в ресторане или подбора рефератов. Человеческий интеллект, который сегодня является необходимым инструментом при работе с Сетью станет машинам не нужен.

В то же время семантическая Сеть не станет революцией. Как и Веб в своё время, она будет скорее существенным дополнением к уже эксплуатируемой сетевой инфраструктуре, своего рода новым измерением веб-пространства. Основу семантической оси составят три ключевых технологии: языки XML и OWL и набор правил RDF. XML, как единый гипертекстовый стандарт, определяет общий синтаксис для семантических конструкций. Попросту, именно в XML-выражениях будут спрятаны семантические записи - те, что содержат понятную машинам информацию о смысле конкретного документа. RDF, расшифровывающийся как Resource Description Framework (принципы описания ресурсов), представляет собой свод правил, согласно которым семантические записи следует выполнять. Наконец, с помощью OWL (Web Ontology Language, онтологический язык разметки, создавался, кстати, на основе разработок агентства DARPA, в котором когда-то родился и Интернет) можно создавать и использовать уже созданные семантические словари.

10 февраля можно считать днём рождения Semantic Web: консорциум W3C официально присвоил RDF и OWL статус рекомендованных к реализации технологий. Теперь очередь за разработчиками, которым предстоит воплотить голую идею в технические решения.

3. Семантические сети или сетевые модели знаний

Семантика - это наука, устанавливающая отношения между символами и объектами, которые они обозначают, или наука, определяющая смысл знаков

Сеть - разновидность графа.

Структура семантической сети отображается графически с помощью узлов и дуг, соединяющих их. Узлы называются объектами, а дуги -- связями или ребрами. Связи в семантической сети применяются для представления отношений, а узлы для представления физических объектов, концепций или ситуаций.

Семантическую сеть можно построить для любой предметной области и для самых разнообразных объектов и отношений.

В семантических сетях используется 3 типа вершин:

- вершины-понятия (обычно существительные)

- вершины-события (глаголы)

- вершины-свойства (прилагательные, наречия)

Дуги сети (семантические отношения) делят на 4 класса:

1. Лингвистические - падежные, глагольные, атрибутивные

2. Логические - «и» или «не»

3. Теоретико-множественные - множества, подмножества, отношения целого и части, родовидовые отношения

4. Квантифицированные - определяемые кванторами общности и существования)

Кванторы - логические операторы, переводящие одну высказывательную формулу в другую и позволяющие указывать объем тех значений предметных переменных, для которого данная высказывательная формула истинна.

Пример 1.

В качестве примера можно привести семантическую сеть на рис. 1.,связи которой, определяющие отношения между членами семьи:

Для семантических сетей отношения имеют особо важное значение, поскольку образуют базовую структуру для организации знаний. Знания, заданные без учета отношений, превращаются просто в коллекцию несвязанных фактов. Только при определении отношений, знания приобретают вид связанной структуры, исследование которой позволяет логическим путем создавать другие знания. На основании приведенного примера, можно сделать вывод, что Анна и Борис -- бабушка и дедушка Ивана, несмотря на то, что на рисунке не присутствует явная связь, обозначенный как «внук».

Пример 2. Семантическая сеть для предложения «Студент Иванов добросовестно изучает Лекции перед сдачей экзамена по дисциплине «Технологии». искусственный интеллект семантический сеть

4. Применение на практике

Семантические сети могут быть записаны практически на любом языке программирования на любой машине. Самые популярные в этом отношении языки LISP и PROLOG. Однако многие версии были созданы и на FORTRANе, PASCALе, и других языках программирования. Для хранения всех узлов и дуг необходима большая память, хотя первые системы были выполнены в 60-х годах на машинах, которые были гораздо меньше и медленнее современных компьютеров.

Помимо специальных языков для семантических сетей было также разработано специальное аппаратное обеспечение. На обычных компьютерах могут быть успешно выполнены операции с языками синтаксического анализа и операции сканирования сетей.

5. Перспективы формирования семантической сети

Существует два возможных способа формирования Семантической Сети: снизу вверх и сверху вниз. При первом способе мы начинаем с самого низа, то есть мы добавляем семантическую разметку в документы опубликованные в Сети. Таким образом, пользовательские агенты получают доступ к метаданным. Этот процесс понемногу начинает набирать темп. Все чаще и чаще можно встретить данные в формате RDF, встроенные в те или иные странички.

Другой подход предполагает использование средств анализа текстов на естественных языках (Natural Language Processing - NLP). Такие инструменты должны прочитать и обработать существующие в Сети документы, чтобы извлечь из них семантические данные.

6. Достижения в развитии семантических сетей

По данным на февраль 2012 года, к настоящему времени созданы следующие технологии для построения Семантической Сети:

· Расширяемый Язык Разметки (eXtensible Markup Language, XML);

· Система Описания Ресурсов (Resource Description Framework, RDF);

· Язык Сетевых Онтологий (Web Ontology Language, OWL).

В рамках проекта Семантической Сети в качестве базового вводится понятие «онтология». Здесь это -- документ или файл, формально задающий отношения между терминами. Наиболее типичными видами онтологий в Сети являются таксономия и набор правил вывода. По мнению разработчиков Семантическая Сеть будет реализована тогда, когда будет создана некоторая критическая масса программ-агентов, которые, знакомясь с содержимым Сети из различных источников, будут обрабатывать полученную информацию и обмениваться результатами с другими программами. Эффективность таких программных агентов будет расти экспоненциально по мере увеличения количества доступного машинно-воспринимаемого веб-контента и автоматизированных сервисов. Для успешного развития необходима большая стандартизация формата размещаемой в интернете информации.

Размещено на Allbest.ru

...

Подобные документы

  • Построение баз знаний для семантической сети. Цели создания и язык представления онтологий. Структура исследований в области многоагентных интеллектуальных информационных систем, архитектура агента. Экономическое обоснование разработки базы знаний.

    дипломная работа [1,6 M], добавлен 29.09.2013

  • Понятие и сущность экспертной системы, ее внутренняя структура и назначение, этапы и принципы разработки. Продукционная и фреймовая модель представления знаний, порядок построения семантической сети. Разработка алгоритма программы, создание интерфейса.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 22.01.2015

  • Сущность и проблемы определения искусственного интеллекта, его основных задач и функций. Философские проблемы создания искусственного интеллекта и обеспечения безопасности человека при работе с роботом. Выбор пути создания искусственного интеллекта.

    контрольная работа [27,9 K], добавлен 07.12.2009

  • Понятие искусственного интеллекта в робототехнике и мехатронике. Структура и функции интеллектуальной системы управления. Классификация и типы знаний, представление их с помощью логики предикатов. Суть семантических сетей, фреймовое представление знаний.

    курс лекций [1,1 M], добавлен 14.01.2011

  • Преимущества нейронных сетей. Модели нейронов, представляющих собой единицу обработки информации в нейронной сети. Ее представление с помощью направленных графов. Понятие обратной связи (feedback). Основная задача и значение искусственного интеллекта.

    реферат [1,2 M], добавлен 24.05.2015

  • Характеристика сущности искусственного интеллекта. Проблема создания искусственного интеллекта. Базовые положения, методики и подходы построения систем ИИ (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Проблемы создания и реализация систем ИИ.

    реферат [43,1 K], добавлен 19.07.2010

  • Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.

    презентация [3,0 M], добавлен 28.05.2015

  • Проблема представления знаний в компьютерных системах – одна из основных проблем в области искусственного интеллекта. Исследование различных моделей представления знаний. Определения их понятия. Разработка операции над знаниями в логической модели.

    курсовая работа [51,9 K], добавлен 18.02.2011

  • Определения знаний и приобретения знаний человеком. Виды знаний и способы их представления. Приобретение и извлечение знаний. Визуальное проектирование баз знаний как инструмент обучения. Программное обеспечение для проведения лабораторных работ.

    дипломная работа [960,9 K], добавлен 12.12.2008

  • Начало современного этапа развития систем искусственного интеллекта. Особенности взаимодействия с компьютером. Цель когнитивного моделирования. Перспективы основных направлений современного развития нейрокомпьютерных технологий, моделирование интеллекта.

    реферат [24,7 K], добавлен 05.01.2010

  • История создания и основные направления в моделировании искусственного интеллекта. Проблемы обучения зрительному восприятию и распознаванию. Разработка элементов интеллекта роботов. Исследования в области нейронных сетей. Принцип обратной связи Винера.

    реферат [45,1 K], добавлен 20.11.2009

  • История развития искусственного интеллекта. Экспертные системы: их типы, назначение и особенности, знания и их представление. Структура идеальной и инструменты построения экспертных систем. Управление системой продукции. Семантические сети и фреймы.

    реферат [85,7 K], добавлен 20.12.2011

  • Семантическая сеть - совокупность объектов предметной области, отношений между ними. Причинно-следственные связи между двумя объектами в семантической сети. Представление знаний путем использования фреймов, при помощи логики предикатов. Правила продукций.

    реферат [46,1 K], добавлен 01.12.2010

  • Эволюция систем искусственного интеллекта. Направления развития систем искусственного интеллекта. Представление знаний - основная проблема систем искусственного интеллекта. Что такое функция принадлежности и где она используется?

    реферат [49,0 K], добавлен 19.05.2006

  • Реализация программной подсистемы "Личный кабинет врача". Реляционная модель данных. Проектирование семантической сети для введения амбулаторных карт. Основные сущности и их атрибуты. Выявление связей между сущностями. Физический уровень модели данных.

    дипломная работа [325,0 K], добавлен 30.06.2012

  • Сущность данных и информации. Особенности представления знаний внутри ИС. Изучение моделей представления знаний: продукционная, логическая, сетевая, формальные грамматики, фреймовые модели, комбинаторные, ленемы. Нейронные сети, генетические алгоритмы.

    реферат [203,3 K], добавлен 19.06.2010

  • Классы и группы моделей представления знаний. Состав продукционной системы. Классификация моделей представления знаний. Программные средства для реализации семантических сетей. Участок сети причинно-следственных связей. Достоинства продукционной модели.

    презентация [380,4 K], добавлен 14.08.2013

  • Информация: свойства, измерение, передача; характеристики информационных каналов. Обработка и формы представления информации. Понятие "искусственного интеллекта". Назначение экспертных систем: оценки, фреймы, семантические сети и реляционные графы.

    контрольная работа [74,0 K], добавлен 03.12.2012

  • Феномен мышления. Создание искусственного интеллекта. Механический, электронный, кибернетический, нейронный подход. Появление перцептрона. Искусственный интеллект представляет пример интеграции многих научных областей.

    реферат [27,2 K], добавлен 20.05.2003

  • Понятие искусственного интеллекта. Представление знаний и разработка систем, основанных на знаниях. Распознавание образов и машинный перевод. Нейрокомпьютеры и сети. Экспертные системы, их структура,классификация и инструментальные средства построения.

    курсовая работа [922,1 K], добавлен 12.01.2009

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.