3. Сетевая модель представления знаний

В основе сетевой модели лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности объектов (понятий) и связей (отношений) между ними.

Рассмотрим, например, текст, содержащий некоторые декларативные знания:

«Слева от станка расположен приемный бункер. Расстояние до него равно двум метрам. Справа от станка — бункер готовой продукции. Он находится рядом со станком. Робот перемещается параллельно станку и бункерам на расстоянии 1 метр».

Рис.1. Пример сетевого представления совокупности знаний

На Рис. 1. показано сетевое представление совокупности знаний в виде семантической сети. Понятия и объекты, встречающиеся в тексте, представлены в виде сети, а отношения — в виде дуг, связывающих соответствующие вершины.

Известно, что любую конкретную ситуацию в реальном мире, всегда можно представить в виде совокупности взаимосвязанных понятий. Причем число базовых отношений не может быть бесконечным (оно заведомо меньше 300); все остальные отношения выражаются через базовые в виде их комбинаций. Эта гипотеза служит основой утверждения о том, что семантические сети являются универсальным средством для представления знаний в интеллектуальных системах.

Семантической сетью называется ориентированный граф с помеченными вершинами и дугами, где вершинам соответствуют конкретные объекты, дугам - отношения между ними.

Семантические сети являются весьма мощным средством представления знаний. Однако для них характерны неоднозначность представлений знаний и неоднородность связей.

В семантических сетях используются три основных типа объектов:

• Понятия представляют собой сведения об абстрактных или конкретных (физических) объектах предметной области.

• События - это действия, которые могут внести изменения в предметную область, т.е. изменить состояние предметной области.

• Свойства используются для уточнения понятий и событий. Применительно к понятиям свойства описывают их особенности или характеристики, например - цвет, размер, качество. Применительно к событиям свойства - продолжительность, место, время и т.д.

В семантической сети возможно ввести различные виды отношений между обьектами.

Атрибутивные отношения - это отношения между объектом и свойством, например, цвет, размер, форма, модификация и т.д. На рис. 4 приведен пример семантической сети с использованием атрибутивных отношений.

Теоретико-множественные (иерархические) отношения - это отношения между элементом множества (подмножества) и множеством, отношение части и целого, отношение между элементом класса и классом и т.п. Данный тип отношений используется для хранения в базе знаний сложных (составных или иерархических) понятий. Этот тип отношений иллюстрируется рис. 5.

При автоматизации процесса использования и представления знаний неоднозначность и неоднородность заметно усложняют процессы, протекающие в интеллектуальных системах. Поэтому вполне естественно желание как-то унифицировать форму представления знаний, сделать ее максимально однородной. Одним из способов решения этой задачи в искусственном интеллекте послужил переход к специальному представлению вершин в сети и унификация связей между вершинами (фреймами).