1. Base di conoscenza:
* Fatti: Informazioni di base e atomiche sul dominio. Esempi:"Il cielo è blu", "l'acqua bolle a 100 gradi Celsius."
* Regole: Dichiarazioni logiche che rappresentano le relazioni tra i fatti. Esempi:"Se piove, il terreno è bagnato", se la temperatura è superiore a 100 gradi Celsius, l'acqua bolle ".
* Euristica: Regole empiriche o migliori pratiche che possono aiutare a guidare il ragionamento del sistema, in particolare in caso di incertezza.
2. Motore di inferenza:
* Meccanismo di ragionamento: Questo è il nucleo del KBS. Usa la base di conoscenza per trarre conclusioni e risolvere i problemi.
* Metodi di inferenza: Ci sono approcci diversi:
* Concapazione in avanti: Inizia con fatti noti e applica regole per dedurre nuovi fatti.
* Concapazione all'indietro: Inizia con un obiettivo e funziona all'indietro, cercando di trovare fatti e regole di supporto.
* Ragionamento basato su modelli: Usa un modello del dominio per ragionare sul suo comportamento.
* Ragionamento basato sui casi: Risolve i problemi recuperando e adattando soluzioni a problemi simili da un database di casi passati.
3. Interfaccia utente:
* Come l'utente interagisce con il sistema: Consente agli utenti di inserire query, fornire informazioni e ricevere risultati dal sistema.
* Tipi di interfacce utente: Linguaggio basato sul testo, grafico, naturale, ecc.
4. Acquisizione della conoscenza:
* Processo di costruzione della base di conoscenza: Questo implica:
* Elicitazione della conoscenza: Estrarre la conoscenza da esperti nel dominio.
* Rappresentazione della conoscenza: Scegliere le strutture e i linguaggi di dati appropriati per codificare la conoscenza.
* Convalida della conoscenza: Garantire che la base di conoscenza sia accurata e completa.
5. Struttura di spiegazione:
* fornisce trasparenza e comprensione: Spiega il processo di ragionamento del sistema all'utente.
* aiuta con:
* Debug del sistema
* Aumentare la fiducia dell'utente
* Fornire approfondimenti nel dominio
Esempio:
Prendi in considerazione un semplice KBS per diagnosticare i problemi dell'auto:
* Base di conoscenza: Fatti sulle parti dell'auto, regole sui sintomi e possibili cause, euristica per guasti comuni.
* Motore di inferenza: Usa il concatenamento all'indietro:inizia con un sintomo (ad esempio, "l'auto non si avvia") e cerca di trovare regole e fatti corrispondenti per diagnosticare il problema (ad esempio, "Se la batteria è morta, l'auto non si avvia").
* Interfaccia utente: Consente all'utente di inserire i sintomi e ricevere una possibile diagnosi.
* Struttura di spiegazione: Spiega le fasi di ragionamento, mostrando quali regole sono state applicate e perché.
Vantaggi di KBS:
* Conoscenza esperta catturata e riutilizzata.
* Coerenza e precisione migliorate.
* Risoluzione dei problemi in domini complessi.
* Supporto decisionale e automazione.
Svantaggi di KBS:
* L'acquisizione della conoscenza è costosa e richiede tempo.
* Il mantenimento e l'aggiornamento della base di conoscenza può essere impegnativo.
* KBS può essere inflessibile e difficile da adattarsi a nuove situazioni.
Nel complesso, i sistemi basati sulla conoscenza sono strumenti potenti per catturare e utilizzare competenze, in particolare in settori complessi in cui il ragionamento umano può essere difficile o richiedere molto tempo.
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