| dbpprop:abstract
|
- Knowledge representation is an area in artificial intelligence that is concerned with how to formally "think", that is, how to use a symbol system to represent "a domain of discourse" - that which can be talked about, along with functions that may or may not be within the domain of discourse that allow inference (formalized reasoning) about the objects within the domain of discourse to occur. Generally speaking, some kind of logic is used both to supply a formal semantics of how reasoning functions apply to symbols in the domain of discourse, as well as to supply (depending on the particulars of the logic), operators such as quantifiers, modal operators, etc. that, along with an interpretation theory, give meaning to the sentences in the logic. When we design a knowledge representation (and a knowledge representation system to interpret sentences in the logic in order to derive inferences from them) we have to make trades across a number of design spaces, described in the following sections. The single most important decision to be made, however is the expressivity of the KR. The more expressive, the easier (and more compact) it is to "say something". However, more expressive languages are harder to automatically derive inferences from. An example of a less expressive KR would be propositional logic. An example of a more expressive KR would be autoepistemic temporal modal logic. Less expressive KRs may be both complete and consistent (formally less expressive than set theory). More expressive KRs may be neither complete nor consistent. The key problem is to find a KR (and a supporting reasoning system) that can make the inferences your application needs in time, that is, within the resource constraints appropriate to the problem at hand. This tension between the kinds of inferences an application "needs" and what counts as "in time" along with the cost to generate the representation itself makes knowledge representation engineering interesting.
- Wissensrepräsentation (englisch Knowledge representation) dient im Rahmen der Wissensmodellierung dazu, Wissen in Wissensbasierten Systemen formal abzubilden. Dazu sind verschiedene formale Sprachen und Notationen vorgeschlagen worden. Eine Sammlung auf diese Weise repräsentierten Wissens wird als Wissensbasis oder Wissensbank bezeichnet; im Semantic Web ist formalisiertes Wissen verteilt abgelegt. Im Gegensatz zur Wissensrepräsentation liegt der Schwerpunkt bei der Wissensorganisation mehr auf der Ordnung bestehender Wissensbestände, die nicht selbst dargestellt sondern durch Metadaten beschrieben werden. Angewandt werden die Verfahren der Wissensrepräsentation unter Anderem beim Bau von Expertensystemen, maschinellen Übersetzungsprogrammen, Systemen für computerunterstützte Wartung und Datenbankabfrageprogrammen.
- La representación del conocimiento se utiliza para la clasificación en bibliotecas y para procesar conceptos en un sistema de información. En el área de la inteligencia artificial, la resolución de problemas puede ser simplificada con la elección apropiada de representación del conocimiento. Si bien representar el conocimiento de una manera hace la solución más simple, elegir una representación inadecueda puede hacer que la solución sea difícil. Una analogía es hacer cálculos con números arábigos o con números romanos. Dentro de las técnicas de representación del conocimiento tenemos: Reglas, Marcos, Redes Semánticas, entre otras. Asimismo, no se conoce una representación que pueda servir para cualquier propósito.
- La représentation des connaissances désigne un ensemble d'outils et de procédés destinés d'une part à représenter et d'autre part à organiser le savoir humain pour l'utiliser et le partager.
- La rappresentazione della conoscenza è quella branca dell'intelligenza artificiale che si preoccupa di definire dei linguaggi che permettano di formalizzare la conoscenza al fine di potervi fare dell'inferenza. Tipicamente, tecniche logiche sono utilizzate per fornire una semantica formale relativa alle modalità di ragionamento da applicare ai simboli usati nel dominio del discorso. Esistono principalmente due metodologie per rappresentare la conoscenza: I linguaggi formali Gli alberi di decisione.
- 知識表現（ちしきひょうげん）は、図書分類および情報システムでの概念の処理に必要とされる。人工知能において、適切な「知識表現」を用いることで問題解決を単純化することができる。知識をひとつの方法で表現すれば解決策は単純化されるが、不適切な表現を選択すると解決策は難しくなるか不明瞭になる。 人工知能の場の中で、問題解決は「知識表現」の適切な選択によって簡素化されることができる。例えば、長除法をアラビア数字とローマ数字で行った場合、一方はもう一方よりもずっと単純である。また、すべての目的に対応できる表現やあらゆる問題に対応できる表現は存在しない。
- A lógica é a base para a maioria dos formalismos de representação de conhecimento, seja de forma explícita, como nos sistemas especialistas baseados na linguagem Prolog, seja disfarçada na forma de representações específicas que podem facilmente ser interpretadas como proposições ou predicados lógicos. No entanto, problemas de eficiência, facilidade de uso e a necessidade de expressar conhecimento incerto e incompleto levaram ao desenvolvimento de diversos tipos de formalismos de representação de conhecimento.
- Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в искусственном интеллекте. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию. В информатике — основная цель — подбор представления конкретных и обобщенных знаний, сведений и фактов для накопления и осмысленной обработки информации в ЭВМ. В Искусственном интеллекте (ИИ) основная цель — научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли обрабатывать их и достигнуть подобия человеческого интеллекта. Исследователи ИИ используют теории представления знаний из когнитологии. Такие методы как фреймы, правила и семантические сети пришли в ИИ из теорий обработки информации человеком. Так как знание используется для достижения разумного поведения, фундаментальной целью дисциплины представления знаний является поиск таких способов представления, которые делают возможным процесс логического вывода, то есть создание выводов из знаний. Некоторые вопросы, которые возникают в представлении знаний с точки зрения ИИ: Как люди представляют знания? Какова природа знаний и как мы их представляем? Должна ли схема представления связываться с частной областью знаний, или она должна быть общецелевой? Насколько выразительна данная схема представления? Должна ли быть схема декларативной или процедурной? Было очень немного top-down обсуждения вопросов представления знаний и исследования в данной области is a well aged quiltwork. Есть хорошо известные проблемы, такие как "spreading activation, " (задача навигации в сети узлов) «категоризация» (это связано с выборочным наследованием; например вездеход можно считать специализацией автомобиля, но он наследует только некоторые характеристики) и «классификация». Например помидор можно считать как фруктом, так и овощем. В области искусственного интеллекта, решение задач может быть упрощено правильным выбором метода представления знаний. Определенный метод может сделать какую-либо область знаний легко представимой. Например диагностическая экспертная система MYCIN использовала схему представления знаний основанную на правилах. Неправильный выбор метода представления затрудняет обработку. В качестве аналогии можно взять вычисления в индо-арабской или римской записи. Деление в столбик проще в первом случае и сложнее во втором. Аналогично, не существует такого способа представления, который можно было бы использовать во всех задачах, или сделать все задачи одинаково простыми.
- Предста́влення зна́нь або подання знань має кілька значень: галузь досліджень пов'язана з філософією формалізму та когнітивною психологією; галузь досліджень штучного інтелекту; одна із функцій експертної системи. Представлення знань у когнітології (науці про мислення) пов'язано з тим, як люди зберігають і опрацьовують дані. Предмет дослідження в цій галузі — методи асоціативного збереження інформації, подібні до тих, що існують в мозку людини. У штучному інтелекті основна мета представлення знань — навчитися зберігати знання так, щоб програми могли опрацьовувати їх і досягати подібності з людським інтелектом. Дослідники штучного інтелекту використовують теорії подання знань з когнітології. Проблема представлення знань є однією з найважливіших проблем, характерних для систем, що базуються на знаннях. Це пояснюється тим, що форма представлення знань впливає на характеристики і властивості системи. Центральним завданням побудови систем, що базуються на знаннях, є вибір форми (моделі, мови, методу) представлення знань. Представлення знань — це множина синтаксичних і семантичних угод, що роблять можливим формальне вираження знань про предметну галузь у комп’ютерно-інтерпретованій формі. Найрозповсюдженішими є такі моделі представлення знань: логічні моделі, продукційні моделі, фреймові моделі, семантичні мережі.
- 知識表示法(知識重呈 / 知識表現)是認知科學和人工智能兩個領域共同存在的問題。在認知科學里，它關系到人類如何儲存和處理資料。在人工智能里，其主要目標為儲存知識，讓程式能夠處理，達到人類的智慧。目前這個領域仍然沒有一個完美的答案。
|
| rdfs:comment
|
- Knowledge representation is an area in artificial intelligence that is concerned with how to formally "think", that is, how to use a symbol system to represent "a domain of discourse" - that which can be talked about, along with functions that may or may not be within the domain of discourse that allow inference (formalized reasoning) about the objects within the domain of discourse to occur.
- Wissensrepräsentation (englisch Knowledge representation) dient im Rahmen der Wissensmodellierung dazu, Wissen in Wissensbasierten Systemen formal abzubilden. Dazu sind verschiedene formale Sprachen und Notationen vorgeschlagen worden. Eine Sammlung auf diese Weise repräsentierten Wissens wird als Wissensbasis oder Wissensbank bezeichnet; im Semantic Web ist formalisiertes Wissen verteilt abgelegt.
- La representación del conocimiento se utiliza para la clasificación en bibliotecas y para procesar conceptos en un sistema de información. En el área de la inteligencia artificial, la resolución de problemas puede ser simplificada con la elección apropiada de representación del conocimiento. Si bien representar el conocimiento de una manera hace la solución más simple, elegir una representación inadecueda puede hacer que la solución sea difícil.
- La représentation des connaissances désigne un ensemble d'outils et de procédés destinés d'une part à représenter et d'autre part à organiser le savoir humain pour l'utiliser et le partager.
- La rappresentazione della conoscenza è quella branca dell'intelligenza artificiale che si preoccupa di definire dei linguaggi che permettano di formalizzare la conoscenza al fine di potervi fare dell'inferenza. Tipicamente, tecniche logiche sono utilizzate per fornire una semantica formale relativa alle modalità di ragionamento da applicare ai simboli usati nel dominio del discorso.
- A lógica é a base para a maioria dos formalismos de representação de conhecimento, seja de forma explícita, como nos sistemas especialistas baseados na linguagem Prolog, seja disfarçada na forma de representações específicas que podem facilmente ser interpretadas como proposições ou predicados lógicos.
- Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в искусственном интеллекте. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию.
- Предста́влення зна́нь або подання знань має кілька значень: галузь досліджень пов'язана з філософією формалізму та когнітивною психологією; галузь досліджень штучного інтелекту; одна із функцій експертної системи.
- 知識表示法(知識重呈 / 知識表現)是認知科學和人工智能兩個領域共同存在的問題。在認知科學里，它關系到人類如何儲存和處理資料。在人工智能里，其主要目標為儲存知識，讓程式能夠處理，達到人類的智慧。目前這個領域仍然沒有一個完美的答案。
|
![[RDF Data]](/statics/sw-cube.png)
