Előadó: Kovács Zita 2013/2014. II. félév

1. Tudásalapú rendszerek Előadó: Kovács Zita 2013/2014. II. félév Ismeretábrázolás

2. Ismeretábrázolás • tudásbázisban tárolva – különféle reprezentációs technikával • szükség van: • leíró eszközre, a szintaxisra • a reprezentált elemek jelentését meghatározó szemantikára • olyan módszerekre, amelyekkel a meglévőkből új ismereteket lehet előállítani, a következtetési módszerekre

3. Ismeretábrázolás • a reprezentálandó ismeretek lehetnek: • tényszerű • következtető • vezérlő

4. A reprezentációs módszerek osztályozása • A probléma-megoldási stratégia szerint: • procedurális (algoritmikus) hogyan • deklaratív (leíró) mit • A probléma leírásában szerepet játszó struktúra szerint: • egyszerű (struktúra nélküli, elemi szintű objektumok és azok kapcsolatai) • struktúrált (attribútummal rendelkező objektumok)

5. Tudásreprezentációs technikák

6. I. Szabályalapú ismeretreprezentáció • Más néven produkciós rendszerek. • Első megfogalmazása a 40-es évekre tehető. • Simon és Newell alkalmazták először. • Mindmáig a leggyakrabban használt tudásreprezentációs módszer.

7. I. Szabályalapú ismeretreprezentáció • alkalmas a köznapi gondolkodás modellezésére és a szakértő tapasztalatait kifejező heurisztikák leírására • Szabályoksegítségével fogalmazhatók meg a tárgyterület tényei, és a közöttük fennálló relációk, a meglévő tényekből új tényeket következtető ismeretek, a feladat megoldási stratégiájának módosítására szolgáló metaismeretek.

8. I. Szabályalapú ismeretreprezentáció Egy szabály HA feltétel AKKOR következmény alakban egy ismeretelemetreprezentál, ahol a • feltétel: a szabály alkalmazásának feltételeit megadó (tény) állítás, vagy ilyenekből ÉS/VAGY kapcsolókkal képzett összetett kifejezés

9. következmény: a szabály alkalmazásának egy vagy több következményét írja le (akciók, műveletek, tevékenységek, érvényes állítások) • a munkamemória tartalmát módosító akciókat (adatelemek beírása, törlése, módosítása) • különböző eljáráshívásokat (amelyek a belső és a külső környezet közötti információcserét biztosítják) • a rendszer által vezérelt folyamatba történő beavatkozást (pl. egy kapcsoló bekapcsolását) • a felhasználótól való információkérést

10. HA feltétel AKKOR következmény Ha a feltétel teljesül, akkor a következményben előírt tevékenységek rendre végrehajtódnak.

11. A vezérlés A vezérlő komponens háromfázisú motorként működik: • Mintaillesztéssel megkeresi azokat a szabályokat, amelyek feltételrésze a munkamemória pillanatnyi tartalma fölött igaz, és ezeket a végrehajtásra alkalmas, ún. tüzelőképes szabályokat behelyezi egy konfliktus halmazba.

12. A vezérlés • Kiválaszt a konfliktushalmazból egy szabályt végrehajtásra – a kiválasztásban a (beépített) vezérlési stratégiára támaszkodik).

13. A vezérlés • Alkalmazza, végrehajtja a kiválasztott szabályt, vagyis érvényesíti a szabály következményét. Közben a vezérlő komponens figyeli a célt megfogalmazó terminális feltétel bekövetkezését, amikor is a végrehajtás leáll; ellenkező esetben újra indul az 1. fázis.

14. A vezérlés A 2. fázisban felhasznált szabály-kiválasztási stratégia sokféle lehet: előnyben részesülhetnek pl. a munkamemóriába legutóbb bekerült (legfrissebben beírt) adatra hivatkozó, vagy a legbonyolultabb feltételrésszel rendelkező szabályok, történhet a választás a szabályokhoz rendelt prioritás szerint.

15. Következtetési stratégiák • célvezérelt (hátraláncoló) rendszer A célvezérelt következtetés egy feltételezett célállapotból kiindulva próbálja bebizonyítani azt, hogy az csakugyan célállapot, vagyis, hogy az elérhető valamely kezdőállapotból. • Menet közben, ha az adott cél (vagy részcél) még igazolásra szorul, keres egy ezzel illeszthető következményű szabályt, s az annak feltételrészében szereplő állítások igazolására vezeti vissza a munkát. Ha zsákutcába jut, akkor visszalép és új irányban próbálkozik.

16. Következtetési stratégiák • adatvezérelt (előreláncoló) rendszer Egy kezdőállapotból kiindulva keres valamely megoldást jelentő célállapotot. A kiinduló adatokat a munkamemóriába helyezi. A cél eléréséig keres olyan szabályt, amely a munkamemória pillanatnyi tartalma fölött igazolható, és végrehajtja annak következményében leírt akciókat. • Ha több alkalmazható szabály is van, konfliktus keletkezik, amit valamely stratégia alkalmazásával felold.

17. Következtetési stratégiák • Mindkét esetben a szabályalkalmazási láncot ( kezdő és a célállapotot köti össze) a rendszer állítja elő. • célvezérelt – visszafele haladó – hátraláncoló – goal-directed – backward-reasoning – backward-chaining-system • adatvezérelt – előrefele-haladó – előreláncoló – data-directed – forward-reasoning – forward-chainingsystem

18. A célvezérelt következtetés ciklusa • Az igazolandó célt elhelyezi a részcélok halmazában. • A konfliktushalmaz és a feldolgozott részcélok halmaza legyen üres. • A zsákutcajelzés hamis. • Célkiválasztás • Mintaillesztés • Konfliktusfeloldás • Végrehajtás, szabályalkalmazás • Indítja a következő ciklust.

19. 1. Célkiválasztás A még igazolandó részcélok körül választ egyet. • Ha a részcélok halmaza üres, akkor a feladat megoldása sikeresen véget ér. Ha a zsákutcajelzés igaz, akkor • Visszalépés a legutóbb feldolgozott részcélhoz. Ha a konfliktushalmaz üres és a kiindulási célnál járunk, akkor sikertelen vége, egyébként folytatja a visszalépést.Ha a konfliktushalmaz nem üres, akkor a 2. lépést kihagyva a 3. lépésnél folytatódik a ciklus.

20. 2. Mintaillesztés Kikeresi azokat a szabályokat, amelyek következményrésze illeszthető a kiválasztott részcélhoz. Ezek bekerülnek az adott részcél konfliktushalmazába. Ha a konfliktushalmaz üres, akkor a következtetés zsákutcába jutott, és zsákutca jelzéssel indul a következő ciklus az 1. lépéssel.

21. 3. Konfliktusfeloldás Amennyiben a konfliktushalmazban több végrehajtható szabály van, akkor kiválaszt egyet végrehajtásra (szabályválasztási stratégia).

22. 4. Végrehajtás, szabályalkalmazás A kiválasztott szabály végrehajtása. Az aktuális részcél törlődik a részcélok halmazából, és bekerül a feldolgozott részcélok közé (verem). A konfliktushalmaz legyen üres és a zsákutcajelzés hamis. 5. Indítja a következő ciklust.

23. Célvezérelt célállítás: Z A B E H G C A B E H G C A B E H G C illeszt B igazolandó F illeszt C igazolandó D illeszt A illeszt F illeszt D Ha FB akkor Z Ha CD akkor F Ha A akkor D Ha FB akkor Z Ha CD akkor F Ha A akkor D Ha FB akkor Z Ha CD akkor F Ha A akkor D

24. Az adatvezérelt következtetés ciklusa A munkamemóriába betöltjük a tényeket. • Mintaillesztés • Konfliktusfeloldás • Végrehajtás, szabályalkalmazás • A konfliktushalmaz legyen üres. Indítja a következő ciklust. • Mintaillesztés Azok a szabályok, amelyek feltételrésze illeszthető a munkamemóriában tárolt tények valamelyikével, bekerülnek a konfliktushalmazba.

25. 2. Konfliktusfeloldás Ha a konfliktushalmaz üres, akkor sikertelenül vége. Amennyiben a konfliktushalmazban több végrehajtható szabály van, akkor kiválaszt egyet végrehajtásra. (szabályválasztási stratégia) 3. Végrehajtás, szabályalkalmazás A kiválasztott szabály végrehajtása. Ha a célt megfogalmazó terminálási feltétel teljesül, akkor sikeresen vége. 4. A konfliktushalmaz legyen üres. Indítja a következő ciklust.

26. Adatvezérelt célállítás: Z A B E H G C A B E H G C D A B E H G C D F A B E H G C D F Z illeszt Ha FB akkor Z Ha CD akkor F Ha A akkor D illeszt illeszt Ha FB akkor Z Ha CD akkor F Ha A akkor D Ha FB akkor Z Ha CD akkor F Ha A akkor D

27. A következtetés iránya • Miből van több: lehetséges kezdőállapotból vagy célállapotból? • célszerű a kisebb halmazból kiindulva a másik irányba haladva keresni a megoldást (pl autóval hazajutni) • Melyik irányban nagyobb az elágazási tényező az állapottéren? • célszerűbb azt az irányt választani, amely mentén ez a szám kisebb (pl matematikai tétel bizonyítása)

28. A következtetés iránya • A következtetést végző programnak meg kell-e magyaráznia a lépéseit? • ha igen, azt az irányt kell választani, ami az emberi gondolkodáshoz közelebb áll • Kérdésre kell válaszolni vagy új tényeket, állapotokat kell előállítani? • ha kérdésre kell válaszolni, akkor a visszafelé haladó a természetes irány, míg ha új tények vagy állapotok elérése a cél, akkor inkább előrefelé láncolást kell alkalmazni

29. A szabályalapú rendszerek értékelése - előnyök • modularitás • minden szabály az ismeretanyag egy egységének megfogalmazása, amely a többi szabálytól függetlenül hozható létre, törölhető vagy módosítható • univerzális megjelenés • minden ismeretet szabályok formájában fogalmazunk meg

30. A szabályalapú rendszerek értékelése - előnyök • természetesség • a hétköznapi életben is igen sok helyzetben szabály jellegű megfogalmazással fejezzük ki magunkat • bizonytalanság-kezelés • bizonytalanság-kezelési lehetőségekkel viszonylag könnyen egészíthetők ki a szabályalapú rendszerek, amikor is a következtető gépet ki kell egészíteni a megfelelő számítást végző kalkulussal

31. A szabályalapú rendszerek értékelése - hátrányok • végtelen láncolás • mind adatvezérelt, mind célvezérelt esetben – éppen az előnyként említett modularitás miatt – könnyen írhatunk olyan szabályokat, amelyek esetében a feladatmegoldás végtelen szabályláncot generál • új, a korábbiakkal ellentmondó ismeret beépítése • nincs általános módszer a szabályok esetleges ellentmondásainak ellenőrzésére, így egy új szabály felvétele vagy a meglévő szabályok módosítása könnyen ellentmondásossá teheti a szabályhalmazt

32. A szabályalapú rendszerek értékelése - hátrányok • metaszabályok • a stratégiát módosító ún. meta-szabályok révén lehet a beépített vezérlési stratégiát módosítani. Az univerzális ábrázolás miatt azonban a metaszabályoktól formailag nem különböznek a tárgyterületi ismeretanyagot leíró szabályok, ami megtévesztő lehet. Egy szabály jól-struktúráltságát erősen lerontja az, ha feltételrészében keverednek e kétféle ismeretanyagra utaló állítások • nincs szabványosítva a szabályok nyelve • implementációnként nagyon eltérhet, ami a szabálybázisok másik rendszerben való hordozását nehezíti

35. Bizonytalanság kezelése Minden szabály, annak feltételrésze és következménye rendelkezhet egy bizonyossági tényezővel, melynek értéke 0 és 100 közé esik. A 0 és 20 közötti értékekre a szabályt elvetjük. • bizonyossági faktor (cf): 0 és 100 közötti érték • cf = 100 teljes bizonyosság • cf = 20 a hihetőség alsó küszöbe • cf = 0 teljesen elvetve Példa: ha lakóhelye = Budapest akkor hazája = Magyarország ha lakóhelye = Budapest és neme = nő akkor cipőmérete<42 cf = 80

36. Kalkulus Az összetett kifejezések bizonyossági faktorát az alábbi kalkulussal számolhatjuk: • cf(a and b) = min{cf(a), cf(b)} • cf(a or b) = max{cf(a), cf(b)} • cf(k,f) {iffthen k} jelöléssel: cf(k)=cf(f)*cf(k,f)/100 • ha két szabály vezet ugyanarra a k következményre, akkor az eredő cf(k)= (100*cf(k1)+100*cf(k2)-cf(k1)*cf(k2))/100

37. Hibák a szabálybázis kialakításakor • szintaktikailag redundáns szabályok (a feltételek és következmények ekvivalens átrendezéssel azonos formára hozhatók) • szemantikailag redundáns szabályok (szinonímák) • ellentmondó szabályok • magában foglaló szabályok • körkörös szabályok • szükségtelen feltételek • zsákutca szabályok • elérhetetlen szabályok

38. II. Szemantikus (asszociatív) hálók Az ember képes egy egész összetartozó cselekvéssorozatot egyben kezelni és elemeire felbontani, analizálni. Fogalmak csak önmagukban is értelmes elemekből alkothatók, mert csak ebben az esetben tudjuk ezek összességét együtt, egy gondolati egységként kezelni.

39. II. Szemantikus (asszociatív) hálók Egy fogalom összefoghatja: • egy értelmes cselekvéssorozat elemeit • egy bizonyos ismertetőjegy, tulajdonság szerint összetartozó dolgokat • hasonló rendszer szerint a hozzájuk tartozó dolgokat (mint a tudomány fogalma)

40. II. Szemantikus (asszociatív) hálók • A szemantikus hálókat eredetileg Quillian fejlesztette ki a 70-es évek végén angol mondatok jelentésének leírására. • Célja olyan reprezentáció kidolgozása volt, amellyel két szó összehasonlítását, szembeállítását, valamint egy szöveg jelentésének meghatározását emberhez hasonló módon lehetne megtenni. • A természetes nyelv megértésének során a lexikai egységek ábrázolására alkalmazták.

41. II. Szemantikus (asszociatív) hálók • A kognitív pszichológiai kísérletek alapján a kutatók azt feltételezték, hogy az emberek tárgyköri ismereteiket háló formájában tárolják. • Bebizonyosodott, hogy az általános tulajdonságok nem az egyes egyedekhez kapcsolódnak, hanem mindig az adott osztály szintjén rögzülnek. • Többszintű osztályozás esetén pedig a jellemzőket a lehető legmagasabb szinten jegyezzük be, ahol már érvényesek.

42. II. Szemantikus (asszociatív) hálók • Tud-e a kanári énekelni? • Tud-e a kanári repülni? • Van-e a kanárinak bőre? kanári → madár → állat Az emberek a világ objektumait hierarchikus kapcsolataikkal együtt tárolják, az azokra jellemző tulajdonságokat pedig a lehető legmagasabb absztrakciós szinten társítják ebben a hierarchiában.

43. A hierarchikus emlékezeti szerveződés szemantikus háló modellje Collins és Quillian, 1968

44. A szemantikus háló • irányított, címkékkel ellátott gráf, ahol • a csúcsok – objektumokat, tulajdonságaikat, a tulajdonságok értékeit tartalmazzák • az összekötő élek – a csúcsok közötti relációkat fejezik ki • grafikusan ábrázolja az objektumokat, jellemzőiket, és a köztük fennálló függéseket

45. A szemantikus háló • azokon a területeken, ahol a következtetés az elemek valamilyen rendszerén alapul (taxonómia) a szemantikus háló természetes ábrázolási mód, hiszen segítségével kifejezhetjük a koncepciók közötti hierarchiát, az objektumok közötti távolságot. • a csúcsok kettős természetűek: • egyszerű predikátumok vagy struktúrák • osztályjellegűk vagy egyedek • koncepciók vagy individuumok

46. olyanproblémákreprezentálásáraalkalmas, ahol • az univerzum szerkezetére valamilyen taxonómikus hierarchia jellemző, vagyis az egyedek egymásba ágyazott osztályok rendszerében helyezkednek el, az univerzum egyedei és osztályai között kiterjedt, de logikailag egyszerű kapcsolatrendszer áll fenn. • A háló lehetővé teszi az osztály tulajdonságainak öröklését. Az osztályhoz tartozást az ez egy (is a) (részben rendezési) reláció jelöli, és a reláció révén az osztály tulajdonságait öröklik az egyedei.

47. Példa • Például a közlekedési eszköz csúcshoz ez egy reláció kapcsolja a repülő és gépjármű csúcsot. • A gépjármű, mint közlekedési eszköz örökli azt a tulajdonságot, hogy embereket szállít. • A személyautó és busz is örökli ugyanezt a tulajdonságot, továbbá, hogy gépjármű lévén van motorjuk és úttesten közlekednek. • A teherautó osztálynál a szállít tulajdonság értéke nem az öröklött emberek, hanem tetszőleges tárgyak lesznek. • Más típusú kapcsolatot fejez ki az egyfajta (a kind of). Két osztályjellegű elem között az általános-speciális kapcsolatra, vagy osztályozásra (egy kutya egyfajta emlős) utal.

48. Példa repülő ez egy közlekedési eszköz személyautó ez egy ez egy szállít ez egy busz emberek gépjármű ez egy közlekedési hely teherautó van szállít úttest motor tárgyak

49. Kérdés: type of (veréb, X) AND lakik(X, város)Válasz: X=‘házi veréb’ tojásrakás szaporodik madár has szárnyak hernyó eszik type of type of vörösbegy lakik veréb mező type of lakik lakik házi veréb város

50. Példák gyakori kapcsolatokra