.
.
Портал искусственного интеллекта
.
.
.
.
.
.
 
Карта сайта Портал искусственного интеллекта  -  Каталог статей  -  Модели представления знаний  -  Логическая модель знаний  
 

Нашли ошибку?

Нашли ошибку?

Нет ничего проще: выделите текст с ошибкой, нажмите CTRL+ENTER и мы уже знаем о ней!

Партнерство

Хотите стать партнером?

Присылайте свои предложения и мы обязательно рассмотрим их

Написать нам

Есть интересная информация?

Пишите нам и мы разместим ее на страницах портала искусственного интеллекта

Логическая модель знаний

Основная идея при построении логических моделей знаний заключается в следующем – вся информация, необходимая для решения прикладных задач, рассматривается как совокупность фактов и утверждений, которые представляются как формулы в некоторой логике. Знания отображаются совокупностью таких формул, а получение новых знаний сводится к реализации процедур логического вывода. В основе логических моделей знаний лежит понятие формальной теории, задаваемое картежем:
S~=~<A,~F,~Ax,~R>
  • A – счетное множество базовых символов (алфавит);
  • F – множество, называемое формулами;
  • Ax – выделенное подмножество априори истинных формул (аксиом);
  • R – конечное множество отношений между формулами, называемое правилами вывода.
Основные достоинства логических моделей знаний:
  • в качестве «фундамента» здесь используется классический аппарат математической логики, методы которой достаточно хорошо изучены и формально обоснованы;
  • существуют достаточно эффективные процедуры вывода, в том числе реализованные в языке логического программирования «Пролог»;
  • в базах знаний можно хранить лишь множество аксиом, а все остальные знания получать из них по правилам вывода.
В логических моделях знаний слова, описывающие сущности предметной области, называются термами (константы, переменные, функции), а слова, описывающие отношения сущностей – предикатами.
Предикат – логическая N-арная пропозициональная функция, определенная для предметной области и принимающая значения либо истинности, либо ложности. Пропозициональной называется функция, которая ставит в соответствие объектам из области определения одно из истинностных значений («истина», «ложь»). Предикат принимает значения «истина» или «ложь» в зависимости от значений входящих в него термов.
Способ описания предметной области, используемый в логических моделях знаний, приводит к потере некоторых нюансов, свойственных естественному восприятию человека, и поэтому снижает описательную возможность таких моделей.
Сложности возникают при описании «многосортных» миров, когда объекты не являются однородными. Так, высказывания:
«2 + 2 = 4»
«Москва – столица России»
имеют одно и то же значение «истина», но разный смысл. С целью преодоления сложностей и расширения описательных возможностей логических моделей знаний разрабатываются псевдофизические логики, логики, оперирующие с нечеткостями, эмпирическими кванторами, обеспечивающие индуктивные (от частного к общему), дедуктивные (от общего к частному) и традуктивные (на одном уровне общности) выводы. Такие расширенные модели, объединяющие возможности логического и лингвистического подходов, принято называть логико-лингвистическими моделями предметной области.
Новости
Участие в проекте по разработке гуманоидного робота NAO
 
.
Статистика посещений
.
. . .
.