İnsanlar bilgiyi anlama, akıl yürütme ve yorumlama konusunda en iyisidir. İnsan, bilgi olan şeyleri bilir ve bilgileri doğrultusunda gerçek dünyada çeşitli eylemler gerçekleştirir. Ancak makinelerin tüm bunları nasıl yaptığı, bilgi temsili ve akıl yürütmenin kapsamına girer. . Dolayısıyla Bilgi gösterimini şu şekilde tanımlayabiliriz:

• Bilgi temsili ve akıl yürütme (KR, KRR), yapay zekanın, yapay zeka temsilcilerinin düşünmesi ve düşünmenin, ajanların akıllı davranışlarına nasıl katkıda bulunduğuyla ilgilenen bir parçasıdır.
• Gerçek dünya hakkındaki bilgilerin temsil edilmesinden sorumludur, böylece bir bilgisayar bu bilgiyi anlayabilir ve tıbbi bir durumun teşhisi veya insanlarla doğal dilde iletişim kurma gibi karmaşık gerçek dünya sorunlarını çözmek için kullanabilir.
• Aynı zamanda bilgiyi yapay zekada nasıl temsil edebileceğimizi açıklayan bir yoldur. Bilgi temsili sadece verileri bir veri tabanına depolamak değildir, aynı zamanda akıllı bir makinenin bu bilgi ve deneyimlerden öğrenmesini ve böylece bir insan gibi akıllıca davranabilmesini sağlar.

Neyi temsil etmeli:

Yapay zeka sistemlerinde temsil edilmesi gereken bilgi türleri şunlardır:

Nesne:Dünya alanımızdaki nesnelerle ilgili tüm gerçekler. Örneğin, Gitarlar yaylı çalgılar içerir, trompetler ise üflemeli çalgılardır.Olaylar:Olaylar dünyamızda meydana gelen eylemlerdir.Verim:Bir şeylerin nasıl yapılacağına ilişkin bilgiyi içeren davranışı tanımlar.Meta-bilgi:Bildiklerimizle ilgili bilgidir.Gerçekler:Gerçekler, gerçek dünya ve temsil ettiklerimiz hakkındaki gerçeklerdir.Bilgi tabanı:Bilgiye dayalı aracıların merkezi bileşeni bilgi tabanıdır. KB olarak temsil edilir. Bilgi Bankası bir Cümleler grubudur (Burada cümleler teknik bir terim olarak kullanılmıştır ve İngilizce diliyle aynı değildir).

Bilgi: Bilgi, gerçekler, veriler ve durumlarla ilgili deneyimler yoluyla kazanılan farkındalık veya aşinalıktır. Yapay zekadaki bilgi türleri şunlardır:

bir dizeyi tarihe dönüştür

Bilgi türleri

Aşağıda çeşitli bilgi türleri verilmiştir:

1. Bildirimsel Bilgi:

• Bildirimsel bilgi bir şey hakkında bilgi sahibi olmaktır.
• Kavramları, gerçekleri ve nesneleri içerir.
• Tanımlayıcı bilgi olarak da adlandırılır ve bildirimsel cümlelerle ifade edilir.
• Prosedürel dilden daha basittir.

2. Prosedür Bilgisi

• Aynı zamanda zorunlu bilgi olarak da bilinir.
• İşlemsel bilgi, bir şeyin nasıl yapılacağını bilmekten sorumlu olan bir bilgi türüdür.
• Herhangi bir göreve doğrudan uygulanabilir.
• Kuralları, stratejileri, prosedürleri, gündemleri vb. içerir.
• Prosedürel bilgi uygulanabileceği göreve bağlıdır.

3. Meta-bilgi:

• Diğer bilgi türleri hakkındaki bilgiye Meta-bilgi denir.

4. Sezgisel bilgi:

• Sezgisel bilgi, bir alanda veya konuda bazı uzmanların bilgisini temsil etmektedir.
• Sezgisel bilgi, önceki deneyimlere, yaklaşımların farkındalığına dayanan ve işe yarayan ancak garanti edilmeyen temel kurallardır.

5. Yapısal bilgi:

• Yapısal bilgi problem çözmenin temel bilgisidir.
• Bir şeyin türü, parçası ve gruplanması gibi çeşitli kavramlar arasındaki ilişkileri tanımlar.
• Kavramlar veya nesneler arasında var olan ilişkiyi açıklar.

Bilgi ve zeka arasındaki ilişki:

Gerçek dünyalara ilişkin bilgi, zekada ve yapay zekanın yaratılmasında hayati bir rol oynar. Bilgi, yapay zeka aracılarında akıllı davranışın gösterilmesinde önemli bir rol oynar. Bir temsilci, yalnızca o girdi hakkında bilgi veya deneyime sahip olduğunda, bazı girdiler üzerinde doğru bir şekilde hareket edebilir.

autocad 2019 türkçe mediafire indir

Diyelim ki bilmediğiniz bir dilde konuşan biriyle tanışırsanız, o zaman bu konuda nasıl hareket edebileceksiniz? Aynı şey ajanların akıllı davranışları için de geçerlidir.

Aşağıdaki diyagramda da görebileceğimiz gibi çevreyi algılayarak ve bilgiyi kullanarak hareket eden bir karar verici bulunmaktadır. Ancak bilgi kısmı olmazsa o zaman akıllı davranış sergileyemez.

Yapay zeka bilgi döngüsü:

Bir Yapay zeka sistemi, akıllı davranışları sergilemek için aşağıdaki bileşenlere sahiptir:

if-else ifadesi java

• Algı
• Öğrenme
• Bilgi Temsili ve Muhakeme
• Planlama
• Uygulamak

Yukarıdaki şema, bir yapay zeka sisteminin gerçek dünyayla nasıl etkileşime girebileceğini ve hangi bileşenlerin zekayı göstermesine yardımcı olduğunu gösteriyor. Yapay zeka sistemi, çevresinden bilgi alan Algı bileşenine sahiptir. Görsel, işitsel veya başka bir tür duyusal girdi olabilir. Öğrenme bileşeni, Algı davranışı tarafından yakalanan verilerden öğrenmeden sorumludur. Döngünün tamamında ana bileşenler bilgi temsili ve Akıl Yürütmedir. Bu iki bileşen, makine benzeri insanlarda zekanın gösterilmesinde rol oynuyor. Bu iki bileşen birbirinden bağımsızdır ancak aynı zamanda birbirine bağlıdır. Planlama ve yürütme, Bilgi temsili ve muhakemenin analizine bağlıdır.

Bilgi temsiline yaklaşımlar:

Aşağıda verilen bilgi temsiline yönelik temel olarak dört yaklaşım vardır:

1. Basit ilişkisel bilgi:

• İlişkisel yöntemi kullanan gerçekleri saklamanın en basit yoludur ve bir nesne kümesi hakkındaki her olgu sistematik olarak sütunlar halinde düzenlenir.
• Bu bilgi temsili yaklaşımı, farklı varlıklar arasındaki ilişkinin temsil edildiği veritabanı sistemlerinde ünlüdür.
• Bu yaklaşımın çıkarım yapma şansı çok azdır.

Örnek: Aşağıdaki basit ilişkisel bilgi gösterimidir.

2. Kalıtsal bilgi:

• Kalıtsal bilgi yaklaşımında, tüm veriler bir sınıf hiyerarşisinde saklanmalıdır.
• Tüm sınıflar genelleştirilmiş bir biçimde veya hiyerarşik bir şekilde düzenlenmelidir.
• Bu yaklaşımda miras mülkiyetini uyguluyoruz.
• Öğeler, değerleri bir sınıfın diğer üyelerinden miras alır.
• Bu yaklaşım, örnek ve sınıf arasındaki ilişkiyi gösteren kalıtsal bilgiyi içerir ve buna örnek ilişkisi denir.
• Her bir çerçeve, niteliklerin koleksiyonunu ve değerini temsil edebilir.
• Bu yaklaşımda nesneler ve değerler Kutulu düğümlerde temsil edilir.
• Nesnelerden değerlerine işaret eden Okları kullanıyoruz.
Örnek:

3. Çıkarımsal bilgi:

• Çıkarımsal bilgi yaklaşımı, bilgiyi biçimsel mantık biçiminde temsil eder.
• Bu yaklaşım daha fazla gerçek elde etmek için kullanılabilir.
• Doğruluğunu garanti etti.
Örnek:Diyelim ki iki ifade var:
1. Marcus bir erkek
2. Bütün insanlar ölümlüdür
   O zaman şu şekilde temsil edilebilir;
   
   adam (Marcus)
   ∀x = insan (x) ----------> ölümlü (x)s

4. Prosedür bilgisi:

• Prosedürel bilgi yaklaşımı, belirli şeylerin nasıl yapılacağını ve nasıl ilerleneceğini açıklayan küçük programlar ve kodlar kullanır.
• Bu yaklaşımda önemli bir kural kullanılır: Eğer-O halde kuralı .
• Bu bilgi içerisinde çeşitli kodlama dillerini kullanabiliriz. LISP dili Ve Giriş dili .
• Bu yaklaşımı kullanarak buluşsal veya alana özgü bilgiyi kolaylıkla temsil edebiliriz.
• Ancak bu yaklaşımda tüm durumları temsil etmemiz gerekli değildir.

Bilgi Temsil sistemi için gereklilikler:

İyi bir bilgi temsil sistemi aşağıdaki özelliklere sahip olmalıdır.

1. Temsil Doğruluğu:
KR sistemi gerekli her türlü bilgiyi temsil edebilme yeteneğine sahip olmalıdır.2. Çıkarımsal Yeterlilik:
KR sistemi, mevcut yapıya karşılık gelen yeni bilgi üretmek için temsili yapıları manipüle etme yeteneğine sahip olmalıdır.3. Çıkarımsal Verimlilik:
Uygun rehberleri depolayarak çıkarımsal bilgi mekanizmasını en verimli yönlere yönlendirme yeteneği.4. Edinim verimliliğiOtomatik yöntemleri kullanarak yeni bilgiyi kolayca edinme yeteneği.