Bilgi Temsili ve Akıl Yürütme
Bilgi temsili ve akıl yürütme, yapay zekanın, dünya hakkındaki olguları bir bilgisayarın kullanabileceği bir biçimde kodlama ve bu kodlanmış bilgiden yeni sonuçlar çıkarma ile ilgilenen dalıdır.
Tanım
Bilgi temsili ve akıl yürütme, bir ajanın bildiklerini resmi bir dilde nasıl ifade edeceğini ve bu bilginin mantıksal sonuçlarını nasıl hesaplayacağını inceleyen bir alandır; böylece ajan soruları yanıtlayabilir ve nasıl hareket edeceğine karar verebilir.
Kapsam
Bu alan, bilgiyi sembolik olarak temsil etmek için kullanılan formalizmleri ve bunlar üzerinde çalışan çıkarım prosedürlerini kapsamaktadır: önermeler ve birinci dereceden mantık (teorem ispatı ve çözünürlük ile birlikte), anlamsal ağlar, çerçeveler ve ontolojiler, betimleme mantıkları ve monotonik olmayan ve varsayılan akıl yürütme. Bir temsilin ifade gücünün akıl yürütmenin izlenebilirliği ile nasıl bir denge oluşturduğu ve bilgi tabanlarının nasıl sorgulandığı ve sürdürüldüğü ele alınmaktadır. Bilginin istatistiksel ve öğrenilmiş temsilleri makine öğrenimi alt alanına ait olup, özellikle olasılık hakkındaki akıl yürütme belirsizlik altında akıl yürütme başlığı altında incelenmektedir.
Alt konular
Temel sorular
- Bir alan hakkındaki olgular, kurallar ve ilişkiler resmi, makine tarafından kullanılabilir bir dilde nasıl ifade edilebilir?
- Bir bilgi tabanından türetilen yeni olguları hangi çıkarım prosedürleri elde eder ve bunlar sağlam ve eksiksiz midir?
- Bir temsilin ifade gücü, onunla akıl yürütmenin hesaplama maliyetiyle nasıl bir denge oluşturur?
- Akıl yürütme, eksik bilgiyi ve daha sonra geri çekilebilecek varsayılan kabulleri nasıl ele almalıdır?
Anahtar kavramlar
- önermeler ve birinci dereceden mantık
- mantıksal sonuç ve çıkarım
- çözünürlük ve teorem ispatı
- anlamsal ağlar ve çerçeveler
- ontolojiler
- betimleme mantıkları
- monotonik olmayan ve varsayılan akıl yürütme
- çerçeve problemi
- ifade gücü ve izlenebilirlik dengesi
Temel kuramlar
- Mantığın bir temsil dili olarak kullanılması
- Önermeler ve birinci dereceden mantık, çıkarımın doğru çıkarımı yakaladığı resmi bir sözdizimi ve model-teorik bir anlambilim sağlamaktadır; bu da bilgi temsiline, bir bilgi tabanı tarafından hangi sonuçların garanti edildiğine dair titiz bir anlayış sunmaktadır.
- Çözünürlük ve otomatik tümdengelim
- Robinson'ın çözünürlük ilkesi, mantıksal çıkarımı maddeler üzerindeki tek, mekanize edilebilir bir kurala indirgeyerek, birinci dereceden mantık için çürütme-tam teorem ispatını mümkün kılmış ve mantık programlama ile otomatik akıl yürütme sistemlerinin temelini oluşturmuştur.
- Çerçeve problemi ve sağduyuya dayalı akıl yürütme
- McCarthy ve Hayes, eylemler gerçekleştiğinde neyin değiştiğini ve neyin değişmediğini temsil etmenin zorluğunu (çerçeve problemi) tanımlamış, bu da sağduyu bilgisini resmileştirmedeki derin zorlukları ortaya koyarak monotonik olmayan mantıkta sonraki birçok çalışmayı motive etmiştir.
Klinik önem
Bilgi temsili, uzman sistemlerin, Semantik Web ve bağlantılı verilerin, biyotıp ve mühendislikteki ontoloji odaklı uygulamaların, yapılandırılmış bilgi tabanları üzerindeki sorgu yanıtlama süreçlerinin ve sistemlerin resmi doğrulanmasının temelini oluşturmaktadır; betimleme mantıkları üzerine inşa edilen ontolojiler, büyük ölçekli bilgi grafiklerinde merkezi bir role sahiptir.
Tarihçe
Mantık tabanlı bilgi temsili, McCarthy'nin 1959'daki 'tavsiye alıcı' önerisiyle başlamış ve McCarthy-Hayes'in çerçeve problemi analizi (1969) ile Robinson'ın çözünürlük ilkesi (1965) ile derinleştirilmiştir. Paralel yapılandırılmış yaklaşımlar, 1970'lerde anlamsal ağların ve Minsky'nin çerçevelerinin ortaya çıkmasına yol açmış, bunlar daha sonra modern ontolojilerin temelini oluşturan betimleme mantıkları olarak resmileştirilmiştir.
Tartışmalar
- Mantıkçı yaklaşımlar ile prosedürel ve yapılandırılmış temsiller arasındaki tartışma
- Uzun süredir devam eden bir tartışma, bilgiyi mantıkta bildirimsel olarak, genel amaçlı çıkarımla temsil etmeyi, sağduyu organizasyonunu daha iyi yakaladığı iddia edilen yapılandırılmış veya prosedürel temsillerle (çerçeveler, anlamsal ağlar, betikler) karşılaştırmaktadır; betimleme mantıkları, yapılandırılmış temsillere mantıksal bir anlambilim vererek ikisini kısmen uzlaştırmıştır.
Öne çıkan isimler
- John McCarthy
- Patrick J. Hayes
- John Alan Robinson
- Ronald J. Brachman
- Hector J. Levesque
- Marvin Minsky
İlgili konular
Temel eserler
- mccarthy1969
- robinson1965
- brachman2004
Sıkça sorulan sorular
- Bilgi temsili ile veritabanı arasındaki fark nedir?
- Bir veritabanı açık olguları depolar ve bunlar hakkında sorguları yanıtlar; oysa bir bilgi temsil sistemi aynı zamanda genel kuralları ve ilişkileri kodlar ve açıkça depolanmamış olguları türetmek için çıkarım kullanır. Bilgi temsilinde vurgu, yalnızca geri getirme değil, akıl yürütmedir.
- İfade gücü ile izlenebilirlik arasında neden bir denge vardır?
- Daha ifade edici diller daha ince olguları belirtebilir ancak genellikle çıkarımı hesaplama açısından daha zor, bazen de kararsız hale getirir. Bilgi temsili araştırmaları, akıl yürütmeyi kararlı ve verimli tutarken, kullanışlı olacak kadar ifade edici olan belirli betimleme mantıkları gibi dilleri aramaktadır.