Моделирование уровня знаний - Knowledge level modeling

Моделирование уровня знаний представляет собой процесс теоретического обоснования наблюдений за миром и, в некоторой степени, объяснения поведения агента при его взаимодействии с окружающей средой.

Решающее значение для понимания моделирования уровня знаний имеют Аллен Ньюэлл представления о уровень знаний, операторы, а агент состояние цели.

  • В уровень знаний относится к знаниям агента о своем мире.
  • Операторы это то, что можно применить к агенту, чтобы повлиять на его состояние.
  • Агент состояние цели это статус, достигнутый после применения соответствующих операторов для перехода из предыдущего, нецелевого состояния.

По сути, моделирование уровня знаний включает в себя оценку знаний агента о мире и всех возможных состояниях и построение на основе этой информации модели, которая отображает взаимосвязи и пути между различными состояниями. С помощью этой модели различные методы решения проблем (например, прогнозирование, классификация, объяснение, обучение, качественное рассуждение, планирование и т. Д.) Можно рассматривать в единой форме. Этот аспект моделирования имеет решающее значение в когнитивные архитектуры для интеллектуальных агентов.[1]

В «Приложениях похищения: моделирование на уровне знаний»,[2] Мензис предлагает новый подход к моделированию уровня знаний, который называется KLB, который определяет, что «база знаний должна быть разделена на предметно-специфические факты и независимые от предметной области абстрактные процедуры вывода решения проблем». В его методе похищающие рассуждения используется для поиска допущений, которые в сочетании с теориями позволяют достичь желаемых целей системы.

Хороший пример абдуктивного мышления см. Логическое объяснение.

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Lieto, A .; Lebiere, C .; Олтрамари, А. (2018). «Уровень знаний в когнитивных архитектурах: текущие ограничения и возможные разработки». Исследование когнитивных систем. 48: 39–55. Дои:10.1016 / j.cogsys.2017.05.001. HDL:2318/1665207.
  2. ^ Т. Мензис. Применение похищения: моделирование на уровне знаний. Ноябрь 1996