Wissensrepräsentation in KI einfach erklärt

Die Rolle der Wissensrepräsentation in der künstlichen Intelligenz

Künstliche Intelligenz (KI) ist eine aufstrebende Technologie, die die menschliche Intelligenz auf eine neue Ebene hebt. Sie ermöglicht es, Maschinen mit einer präzisen Intelligenz auszustatten.

Menschen sind von Natur aus in der Lage, auf hohem Niveau zu denken, zu argumentieren, Wissen zu interpretieren und zu verstehen. Dieses erworbene Wissen ermöglicht es uns, vielfältige Aufgaben in der realen Welt zu bewältigen.

Dank der rasanten technologischen Entwicklung können heutzutage auch Maschinen eine Vielzahl von Aufgaben übernehmen.

In jüngster Zeit hat die Nutzung von KI-gestützten Systemen und Geräten aufgrund ihrer Effizienz und Präzision bei der Bearbeitung komplexer Aufgaben deutlich zugenommen.

Eine Herausforderung besteht jedoch darin, dass Menschen im Laufe ihres Lebens umfangreiches und vielfältiges Wissen erworben haben, während Maschinen Schwierigkeiten haben, dieses Wissen in gleicher Weise zu interpretieren.

Hier kommt die Wissensrepräsentation ins Spiel. Sie ermöglicht es, komplexe Probleme zu lösen, die für Menschen schwierig und zeitaufwendig zu bearbeiten sind.

In diesem Artikel werde ich die Wissensrepräsentation in der KI erläutern, ihre Funktionsweise, Arten, Techniken und weitere Aspekte.

Legen wir los!

Was ist Wissensrepräsentation und Schlussfolgerung?

Wissensrepräsentation und Schlussfolgerung (KR&R) ist ein spezialisierter Bereich der künstlichen Intelligenz. Er befasst sich primär mit der Darstellung von Informationen über die reale Welt in einer Form, die von Computern verstanden und entsprechend verarbeitet werden kann. Dies ermöglicht die Lösung komplexer Probleme, wie beispielsweise Berechnungen, Dialoge in natürlicher Sprache oder die Diagnose kritischer medizinischer Zustände.

Die Wissensrepräsentation schöpft Inspiration aus der Psychologie und untersucht, wie Menschen Probleme lösen und Wissen darstellen, um Formalismen zu entwickeln. Dadurch wird die KI in die Lage versetzt, zu verstehen, wie Menschen komplexe Systeme auf einfache Weise konstruieren und gestalten.

Die ersten Arbeiten in diesem Bereich konzentrierten sich auf allgemeine Problemlöser, die 1959 von Herbert A. Simon und Allen Newell entwickelt wurden. Diese Systeme nutzten Datenstrukturen für die Zerlegung und Planung. Das System begann mit einem Ziel und zerlegte es in Teilziele. Anschließend wurden Strategien für die Bearbeitung der einzelnen Teilziele entwickelt.

Diese Bemühungen führten zu einer kognitiven Revolution in der menschlichen Psychologie und einer Phase in der KI, die sich auf die Wissensrepräsentation konzentrierte. In den 1970er und 1980er Jahren entstanden daraus Expertensysteme, Rahmensprachen, Produktionssysteme und weitere Anwendungen. Später verlagerte sich der Fokus der KI auf Expertensysteme, die in bestimmten Bereichen mit menschlicher Expertise mithalten konnten, wie beispielsweise in der medizinischen Diagnostik.

Darüber hinaus ermöglicht die Wissensrepräsentation Computersystemen, Wissen zu verstehen und zu nutzen, um reale Probleme zu lösen. Sie definiert auch einen Weg, wie Wissen und Schlussfolgerungen in der KI dargestellt werden können.

Bei der Wissensrepräsentation geht es nicht nur darum, Daten in Datenbanken zu speichern. Vielmehr soll es intelligente Maschinen befähigen, aus menschlichem Wissen zu lernen und dieses zu erfahren, sodass sich eine Maschine wie ein Mensch verhalten und agieren kann.

Menschen verfügen über Wissen, das Maschinen fremd ist, einschließlich Emotionen, Absichten, Überzeugungen, gesundem Menschenverstand, Urteilsvermögen, Vorurteilen, Intuition und vielem mehr. Ein Teil des Wissens ist auch sehr einfach, wie das Wissen über bestimmte Fakten, allgemeines Wissen über Ereignisse, Personen, Objekte, Sprache, akademische Disziplinen usw.

Mit KR&R können menschliche Konzepte in ein für Maschinen verständliches Format überführt und KI-gestützte Systeme wirklich intelligent gemacht werden. Wissen bedeutet hier, Informationen über das Ökosystem bereitzustellen und zu speichern, während Schlussfolgern bedeutet, auf der Grundlage des gespeicherten Wissens Entscheidungen zu treffen und Handlungen auszuführen.

Welches Wissen soll in KI-Systemen repräsentiert werden?

Das Wissen, das in Systemen der künstlichen Intelligenz dargestellt werden muss, kann Folgendes umfassen:

• Objekte: Objekte sind ein fester Bestandteil unserer Umgebung. Informationen über diese Objekte sind essenziell und müssen als Wissenstyp berücksichtigt werden. Zum Beispiel: Klaviere haben weiße und schwarze Tasten, Autos haben Räder, Busse brauchen Fahrer, Flugzeuge brauchen Piloten usw.
• Ereignisse: In der realen Welt finden ständig zahlreiche Ereignisse statt. Die menschliche Wahrnehmung basiert stark auf Ereignissen. KI-Systeme benötigen Wissen über Ereignisse, um angemessen reagieren zu können. Beispiele für Ereignisse sind Hungersnöte, gesellschaftliche Entwicklungen, Kriege, Katastrophen, Errungenschaften und mehr.
• Leistung: Dieses Wissen bezieht sich auf die spezifischen Handlungen von Menschen in verschiedenen Situationen. Es repräsentiert die Verhaltensaspekte des Wissens, die für das Verständnis der KI von großer Bedeutung sind.

• Meta-Wissen: Betrachten wir einmal das gesamte Wissen der Welt, so können wir es grob in drei Kategorien einteilen:
• Das, was wir bereits wissen.
• Das, von dem wir wissen, dass wir es nicht vollständig wissen.
• Das, was wir noch nicht wissen.

Meta-Wissen befasst sich mit der ersten Kategorie, also mit dem, was wir wissen, und ermöglicht der KI, dies zu erfassen.

• Fakten: Dieses Wissen basiert auf der sachlichen Beschreibung unserer Welt. Zum Beispiel: Die Erde ist nicht flach, aber auch nicht perfekt rund; unsere Sonne hat einen unersättlichen Energiebedarf und vieles mehr.
• Wissensbasis: Die Wissensbasis ist ein zentraler Bestandteil der menschlichen Intelligenz. Sie bezieht sich auf eine Sammlung relevanter Daten oder Informationen zu bestimmten Fachgebieten, Beschreibungen und weiteren Aspekten. Ein Beispiel ist eine Wissensdatenbank zum Entwurf eines Automodells.

Wie funktioniert Wissensrepräsentation?

In der Regel werden Aufgaben, Probleme und die Suche nach Lösungen informell formuliert, wie beispielsweise die Zustellung von Paketen oder die Behebung von elektrischen Problemen im Haushalt.

Um ein konkretes Problem zu lösen, muss der Systemdesigner:

• Die Aufgabe analysieren, um festzustellen, welche bessere Lösung möglich ist.
• Das Problem in einer Sprache darstellen, die von einem Computer verarbeitet werden kann.
• Das System verwenden, um eine abschließende Ausgabe zu berechnen, die entweder eine Lösung für die Benutzer ist oder eine Abfolge von Aktivitäten, die im Ökosystem ausgeführt werden müssen.
• Das Endergebnis als Lösung für das ursprüngliche Problem interpretieren.

Wissen sind die Informationen, die ein Mensch bereits besitzt, die Maschinen aber erst lernen müssen. Da es viele unterschiedliche Probleme gibt, benötigt die Maschine vielfältiges Wissen. Im Rahmen der Systemgestaltung kann definiert werden, welches Wissen dargestellt werden soll.

Die Verbindung zwischen Wissensrepräsentation und KI

Wissen spielt eine entscheidende Rolle in der Intelligenz und ist ein wichtiger Faktor für die Entwicklung künstlicher Intelligenz. Es ist notwendig, um intelligentes Verhalten in KI-Agenten zu ermöglichen. Ein Agent kann nicht effektiv arbeiten, wenn ihm das Wissen oder die Erfahrung in Bezug auf bestimmte Eingaben fehlt.

Wenn Sie beispielsweise mit einer Person interagieren möchten, aber die Sprache nicht verstehen, ist es offensichtlich, dass Sie nicht angemessen reagieren und keine Aktion ausführen können. Das Gleiche gilt für das intelligente Verhalten von Agenten. KI muss über ausreichendes Wissen verfügen, um Aufgaben auszuführen. Ein Entscheidungsträger muss die Umgebung wahrnehmen und das erforderliche Wissen anwenden können.

KI kann jedoch ohne die Komponenten des Wissens kein intelligentes Verhalten zeigen.

Arten von Wissen, die in KI repräsentiert werden

Nachdem wir nun geklärt haben, warum Wissensrepräsentation in der KI notwendig ist, wollen wir uns mit den Arten von Wissen beschäftigen, die in einem KI-System dargestellt werden.

• Deklaratives Wissen: Es beschreibt die Objekte, Konzepte und Fakten, die zur Beschreibung der Welt um uns herum dienen. Es handelt sich also um eine Beschreibung von etwas und drückt Aussagen aus.
• Prozedurales Wissen: Im Vergleich zum deklarativen Wissen ist prozedurales Wissen weniger umfangreich. Es wird auch als imperatives Wissen bezeichnet und von mobilen Robotern genutzt. Es dient zur Erklärung der Durchführung einer Aufgabe. Beispielsweise können mobile Roboter anhand einer Karte eines Gebäudes ihre eigene Planung erstellen. Sie können Angriffe planen oder sich durch das Gebäude bewegen.

Darüber hinaus wird prozedurales Wissen direkt auf die Aufgabe angewendet und umfasst Regeln, Verfahren, Agenden, Strategien und mehr.

• Meta-Wissen: In der künstlichen Intelligenz wird vordefiniertes Wissen als Meta-Wissen bezeichnet. Dazu gehört beispielsweise das Studium der Kennzeichnung, des Lernens, der Planung usw.

  Dieses Modell ändert sein Verhalten im Laufe der Zeit und verwendet verschiedene Spezifikationen. Ein Systemingenieur oder Wissensingenieur verwendet unterschiedliche Formen von Meta-Wissen, wie beispielsweise Genauigkeit, Bewertung, Zweck, Quelle, Lebensdauer, Zuverlässigkeit, Begründung, Vollständigkeit, Konsistenz, Anwendbarkeit und Klarheit der Begriffe.

• Heuristisches Wissen: Dieses Wissen, das auch als oberflächliches Wissen bezeichnet wird, folgt dem Prinzip der Faustregeln. Es ist daher im Denkprozess sehr effizient, da es Probleme lösen kann, die auf früheren Aufzeichnungen oder von Experten zusammengestellten Problemen basieren. Es sammelt jedoch Erfahrungen mit früheren Problemen und bietet einen besseren wissensbasierten Ansatz zur Spezifizierung von Problemen und zur Durchführung von Maßnahmen.
• Strukturwissen: Strukturwissen ist das einfachste und grundlegendste Wissen, das zur Lösung komplexer Probleme verwendet wird. Es versucht, eine effektive Lösung zu finden, indem es die Beziehung zwischen Objekten und Konzepten ermittelt. Darüber hinaus beschreibt es die Beziehungen zwischen verschiedenen Konzepten, wie zum Beispiel Teil von, Art von oder Gruppierung von etwas.

Deklaratives Wissen kann als beschreibendes Wissen dargestellt werden, während prozedurales Wissen das ausführende ist. Darüber hinaus wird deklaratives Wissen als explizit definiert, während prozedurales Wissen implizit ist. Deklaratives Wissen liegt vor, wenn Sie das Wissen artikulieren können, prozedurales Wissen, wenn Sie es nicht artikulieren können.

Techniken der Wissensrepräsentation in der KI

Es gibt vier Haupttechniken, um Wissen in der KI darzustellen:

• Logische Darstellung
• Semantische Netze
• Produktionsregeln
• Rahmendarstellung

Logische Darstellung

Die logische Darstellung ist die grundlegende Form der Wissensrepräsentation für Maschinen. Sie verwendet eine definierte Syntax mit grundlegenden Regeln. Diese Syntax ist nicht mehrdeutig und befasst sich mit Präpositionen. Die logische Form der Wissensrepräsentation dient als Kommunikationsregel. Sie kann verwendet werden, um Fakten für die Maschinen darzustellen.

Es gibt zwei Arten der logischen Darstellung:

• Aussagenlogik: Aussagenlogik ist auch als Aussagenkalkül oder Aussagenlogik bekannt. Sie arbeitet mit einem booleschen Wert, d.h. mit den Werten Wahr oder Falsch.
• Logik erster Ordnung: Die Logik erster Ordnung ist eine Form der logischen Wissensrepräsentation, die auch als Prädikatenlogik erster Ordnung (FOPL) bezeichnet werden kann. Diese Darstellung logischen Wissens repräsentiert Prädikate und Objekte mit Hilfe von Quantoren. Sie ist eine erweiterte Form der Aussagenlogik.

Diese Form der Wissensrepräsentation ähnelt den meisten Programmiersprachen, bei denen die Semantik verwendet wird, um Informationen zu übermitteln. Es ist eine sehr logische Art, Probleme zu lösen. Der Hauptnachteil dieser Methode ist jedoch die strenge Art der Darstellung. Sie ist im Allgemeinen schwierig anzuwenden und manchmal nicht sehr effizient.

Semantische Netze

Eine grafische Darstellung wird bei dieser Art der Wissensrepräsentation verwendet, die die verbundenen Objekte enthält, die im Datennetz verwendet werden. Die semantischen Netze umfassen Bögen/Kanten (Verbindungen) und Knoten/Blöcke (Objekte), die die Verbindung zwischen den Objekten beschreiben.

Dies ist eine Alternative zur Darstellungsform der Logik erster Ordnung (FOPL). Die Beziehungen in semantischen Netzen sind zweierlei Art:

Sie ist aufgrund ihrer einfachen Verständlichkeit eine natürlichere Form der Darstellung als eine logische. Der Hauptnachteil dieser Form der Darstellung ist, dass sie rechenintensiv ist und keine äquivalenten Quantoren enthält, die in der logischen Darstellung zu finden sind.

Produktionsregeln

Produktionsregeln sind die häufigste Form der Wissensrepräsentation in KI-Systemen. Sie ist die einfachste Form der Darstellung von Systemen, die auf If-Else-Regeln basieren, und daher leicht zu verstehen. Sie stellt eine Möglichkeit dar, FOPL und Aussagenlogik zu kombinieren.

Um die Produktionsregeln technisch zu verstehen, muss man zunächst die Bestandteile des Repräsentationssystems verstehen. Dieses System umfasst eine Reihe von Regeln, ein Arbeitsgedächtnis, einen Regelanwender und einen anerkannten Handlungszyklus.

Bei jeder Eingabe überprüft die KI die Bedingungen der Produktionsregeln und ergreift sofort die notwendigen Maßnahmen, nachdem eine geeignete Regel gefunden wurde. Der Zyklus der Regelauswahl auf der Grundlage von Bedingungen und des Handelns zur Lösung des Problems wird als Erkennungs- und Handlungszyklus bezeichnet, der bei jeder Eingabe stattfindet.

Dieses Verfahren weist jedoch einige Probleme auf, wie beispielsweise eine ineffiziente Ausführung aufgrund der aktiven Regeln und ein Mangel an Erfahrung aufgrund der fehlenden Speicherung vergangener Ergebnisse. Da die Regeln in natürlicher Sprache formuliert werden, können die Kosten der Nachteile ausgeglichen werden. Hier können Regeln bei Bedarf einfach geändert und gelöscht werden.

Rahmendarstellung

Um die Rahmendarstellung auf einer grundlegenden Ebene zu verstehen, stellen Sie sich eine Tabelle vor, die aus Namen in Spalten und Werten in Zeilen besteht. Die benötigten Informationen werden in dieser vollständigen Struktur übergeben. Einfach ausgedrückt ist die Rahmendarstellung eine Sammlung von Werten und Attributen.

Dies ist eine KI-spezifische Datenstruktur, die Füller (Slot-Werte, die beliebige Datentypen und Formen haben können) und Slots verwendet. Der Prozess ist dem typischen Datenbankmanagementsystem (DBMS) sehr ähnlich. Diese Füller und Slots bilden eine Struktur, die als Rahmen bezeichnet wird.

Die Slots haben in dieser Form der Wissensdarstellung Namen oder Attribute, und das Wissen, das sich auf die Attribute bezieht, wird in Füllern gespeichert. Der Hauptvorteil dieser Art der Darstellung besteht darin, dass ähnliche Daten in Gruppen zusammengefasst werden können, um das Wissen in Strukturen zu unterteilen. Darüber hinaus kann es in Unterstrukturen unterteilt werden.

Dieser Typ ist wie eine typische Datenstruktur und kann leicht verstanden, manipuliert und visualisiert werden. Typische Konzepte wie das Entfernen, Löschen und Hinzufügen von Steckplätzen können problemlos durchgeführt werden.

Anforderungen an die Wissensrepräsentation im KI-System

Eine gute Wissensrepräsentation weist einige Eigenschaften auf:

• Repräsentationsgenauigkeit: Die Wissensrepräsentation muss jede Art von erforderlichem Wissen präzise darstellen.
• Inferenz-Effizienz: Sie ist die Fähigkeit, Mechanismen des Inferenzwissens mit geeigneten Anleitungen leicht in produktive Richtungen zu steuern.
• Inferenzielle Angemessenheit: Die Wissensrepräsentation sollte die Fähigkeit haben, einige Repräsentationsstrukturen zu manipulieren, um neues Wissen auf der Grundlage der bestehenden Strukturen darzustellen.
• Erwerbseffizienz: Die Fähigkeit, mithilfe automatischer Methoden neues Wissen zu erlangen.

KI-Wissenszyklus

KI-Systeme umfassen einige Hauptkomponenten, um intelligentes Verhalten zu zeigen, das die Darstellung von Wissen ermöglicht.

• Wahrnehmung: Sie hilft dem KI-basierten System, mithilfe verschiedener Sensoren Informationen über die Umgebung zu sammeln, und macht es mit dem Ökosystem vertraut, um effizient mit den Problemen zu interagieren.
• Lernen: Es wird verwendet, um KI-Systeme in die Lage zu versetzen, Deep-Learning-Algorithmen auszuführen, die bereits geschrieben wurden, damit KI-Systeme die erforderlichen Informationen von der Wahrnehmungskomponente an die Lernkomponente liefern, um besser zu lernen und zu verstehen.
• Wissensrepräsentation und Argumentation: Menschen nutzen Wissen, um Entscheidungen zu treffen. Daher ist dieser Block dafür verantwortlich, dem Menschen durch die Wissensdaten von KI-Systemen zu dienen und bei Bedarf relevantes Wissen zu nutzen.
• Planung und Ausführung: Dieser Block ist unabhängig. Er wird verwendet, um Daten aus Wissens- und Argumentationsblöcken zu entnehmen und relevante Aktionen auszuführen.

Schlussfolgerung

Menschen können sich Wissen auf unterschiedliche Weise aneignen, ebenso wie KI-basierte Maschinen. Da sich die KI weiterentwickelt, hilft Ihnen die bessere Darstellung von Wissen für Maschinen dabei, komplexe Probleme mit minimalen Fehlern zu lösen. Daher ist die Wissensrepräsentation ein wesentliches Attribut für KI-Maschinen, um intelligent und effektiv zu arbeiten.

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