- •1. Семантичні мережі.
- •1.1. Визначення та класифікацій семантичних мереж.
- •1.2. Семантичні мережі в пам'яті людини.
- •1.3. Трирівнева архітектура семантичних мереж.
- •1.4. Асиміляція нових знань, на основі семантичних мереж.
- •1.5. Різні способи задания семантичних мереж.
- •1.6. Логічне виведення на семантичних мережах.
- •1.7. Процедурні і розділені семантичні мережі.
- •2. Фреймові мережі.
- •2.1. Фрейми та слоти: базові поняття.
- •2.2. Конкретизація, ієрархія та наслідування фреймів.
- •2.3. Поповнення первинних описів на основі фреймових моделей.
- •0.10 * (Кількість уроків - 1)),
- •0.10 * (Кількість_уроків - 1)),
- •2.4. Мережі подібностей і відмінностей.
- •2.5. Фрейми та об'єктно-орієнтоване програмування.
2.4. Мережі подібностей і відмінностей.
При пошуку фреймів, які найкраще підходять для опису даного поняття, велике значення мають мережі подібностей або відмінностей. Кожний вузол такої мережі є фреймом опису певного поняття, а зв'язки відповідають подібностям чи відмінностям між фреймами.
За допомогою мереж подібностей можна визначати семантичну близькість між поняттями [1]. Ця обставина може бути використана, наприклад, при зіставленні. Якщо при зіставленні з фреймом, що описує певне поняття, виникають розбіжності, мережа подібностей дозволяє переходити до сусідніх, схожих з ним, фреймів з метою пошуку точнішої відповідності.
Мережа відмінностей концентрується на описі відмінностей між поняттями. Можна, наприклад, зафіксувати деякий фрейм як базовий, а для інших зберігати лише відмінності від базового або сусіднього фрейму. Так, у [1] показано, як один предмет може описуватися різними фреймами, що відповідають різним умовам спостерігання цього предмета. Риси, спільні для цих різних фреймів, описуються базовим фреймом.
Сценарієм називається фреймоподібна структура знань, яка визначає послідовність подій, характерних для певного процесу чи для певної ситуації, або причинно-наслідкові зв'язки між подіями.
Поняття сценарію можна визначити і на основі семантичних мереж (типовий сценарій можна розглядати як семантичну мережу, всі зв'язки якої мають тип "причина — наслідок" або "бути раніше - бути пізніше"). Це ще раз підкреслює тісний зв'язок між семантичними мережами та фреймами.
Наведемо приклад дуже простого сценарію, який визначає послідовність дій при відвідинах ресторану [1]. Для цього сценарію визначені слоти Мета, Ролі (основні дійові особи), Змінні (риси, різні для неоднакових конкретних реалізацій сценарію), Кількість_сцен і слоти, що відповідають сценам (тут - подіям), що послідовно змінюють одна одну:
Відвідини_ресторану
(Мета: Приймання їжі;
Ролі: Відвідувач, Офіціант;
Змінні: Назва_Ресторану, Місце, Чекання_1, Чекання_2,Їїжа, Сума;
Кількість сцен: 4
Сцена_1 (Зайняття місця):
Відвідувач заходить до Назва_Ресторану
Відвідувач вибирає Місце (умова: Місце повинно бути вільним)
Відвідувач проходить до Місця і сідає
Сцена_2 (Замовлення):
Відвідувач чекає Чекання_1 хвилин
Офіціант підходить до Відвідувача
Офіціант дає Відвідувачу меню
Відвідувач читає меню і вибирає Їжу
Офіціант відходить
Сцена_3 (Прийом їжі): Відвідувач чекає Чекання_2 хвилин Офіціант приносить їжу
Відвідувач з'їдає їжу
Сцена_4 (Завершальна):
Відвідувач кличе Офіціанта
Офіціант підходить до Відвідувача і дає йому рахунок на Суму
Відвідувач платить Суму
Відвідувач залишає Назва_Ресторану).
Цей сценарій задає загальну схему розвитку подій: опис конкретної послідовності подій при конкретному відвідуванні ресторану породжується при підстановці замість Ролей і Змінних конкретних значень.
Даний сценарій можливо розглядати як базовий, на основі якого можна будувати схожі сценарії, що можуть виникати при іншому розвитку подій (наприклад, Офіціант приніс не ту Їжу, яку замовляв Відвідувач, або Відвідувач не має потрібної Суми грошей, або Відвідувач намагався втекти з ресторану, не розплатившися, тощо).
Як і інші типи фреймів, сценарії можна використовувати для поповнення опису ситуацій. Так, якщо інтелектуальна система сприймає текст "Студент Іванов відвідав ресторан ", вона зіставляє його з відомими їй сценаріями і на основі цього може відповідати на запитання, пов'язані з тим, що саме робив Іванов у ресторані.
Є відомий анекдот про спілкування з інтелектуальною системою. Людина приходить на роботу і питає у робота:
Де це?
Що саме? — запитує той.
Сам знаєш, — відповідає людина.
А... — каже машина і приносить те, що потрібно.
Тепер ми можемо пояснити, що може лежати в основі прийняття рішення інтелектуальним роботом. Механізм може бути, наприклад, таким. Робот спостерігає ситуацію, яка полягає в тому, що людина приходить на роботу і питає "Де це?". Він зіставляє цю ситуацію зі своїми знаннями і знаходить кілька сценаріїв можливого розвитку подій. Він не знає, який з них вибрати, і тому задає уточнююче запитання. Відповідь "Сам знаєш" інтерпретується так, що варто використати виведення за замовчуванням, тобто вибрати той сценарій, який реалізується найчастіше.