[인공지능] 지식 표현과 추론

 

지식

 

 

 

- 합목적적으로 개념화된 형태의 정보

 

- 정보가 지식이 되기 위해서는 지식 베이스가 필요

   (데이터와 정보를 정리하고 체계화하여 정리)

 

 

 

 

지식의 표현과 추론

 

지식 표현 방법

1) 논리를 이용한 지식 표현

2) 규칙을 이용한 지식 표현

3) 시맨틱 네트를 이용한 지식 표현

4) 프레임을 이용한 지식 표현

 

논리를 이용한 지식 표현

1. 명제 논리

   - 명제: 참, 거짓 판단할 수 있는 문장 (확률 X)

   - 논리연산자: 명제들을 연결 (AND, OR, NOT)

   - 복합명제: 각 명제를 하나의 심볼로 표현하고, 이 심볼들을 논리 연산자로 연결한 것

   - Modus Pones (가언적 삼단논법): X와 X->Y라는 두 명제로부터 Y명제를 도출하는 과정

2. 술어 논리

   - 술어와 객체로 표현

   - 정형식: 술어, 상수, 변수, 한정자, 논리연산자를 문법적으로 허용된 방법으로 사용하여 만들어진 문장

   - 예) mammal(CAT), Man(x)

   - 장점) 객체 상호간의 관계를 효율적으로 묘사

   - 논리를 이용한 추론은 명확하게 정의된 추론 규칙을 이용 -> 이미 참으로 알려진 사실로부터 새로운 사실 유도

 

규칙을 이용한 지식 표현

· 규칙 기반 시스템: 규칙을 이용하여 표현된 지식 베이스

   - IF(조건) - THEN(결론)

· 규칙을 이용한 추론

   - 전방향 추론

   - 후방향 추론

   - 추론사슬

· 규칙 기반 시스템의 특징

   - 개개의 규칙은 독립적으로 추가.삭제.변경 가능
   - 규칙기반 시스템은 지식이 균일한 방법으로 표현, 이해하기 쉬움 -  대형 시스템에서 문제풀이 과정의 제어 흐름이 불명확함
   - 융통성이 적고 구조화되어 있지 않음

 

시멘틱 네트를 이용한 지식 표현

: 지식 사이의 관계(순서)를 효율적으로 나타냄 -> 다중관계(2진관계) 표현 가능)

· 노드의 집합과 이들간의 아크로 구성

   - 노드는 객체, 개념, 사건 표현

   - 아크는 노드사이의 관계 표현

· 아크의 종류

   - isa

   - ako

   - has-part

· 특성 상속에 의한 추론: 하위노드가 상위노드의 속성을 따르는 것

 

프레임을 이용한 지식 표현

· 프레임 시스템: 지식을 서로 관계있는 것끼리 분류하고 상하관계에 따라 구성한 것

· 프레임: 슬롯과 그 슬롯에 저장된 값의 집합

· 프레임의 특성상속

· 프로시저