Искусственный интеллект и маркетинг - стр. 5
AI должен нацеливаться на представление: объектов, свойств, категорий и отношений между объектами; ситуаций, событий, состояний и времени; причин и последствий; знаний о знании; и многих иных, менее хорошо исследованных доменов. Представление «того, что существует» – это онтология. Она состоит из набора объектов, отношений, понятий и свойств, формальным образом описанных, чтобы они могли быть интерпретированы программными агентами. В семантику они захватываются как описания логических понятий, ролей и отдельных лиц, и, они, как правило, реализуются в виде классов, свойств и частных лиц в Web – онтологиях языка.
Если рассматривать онтологии, то они считаются онтологиями верхними, стремящимися к обеспечению базы для всех иных знаний, выступающими в качестве посредников между онтологиями доменов, охватывающих конкретные знания о конкретной области знаний (области интересов или области, вызывающие озабоченность).
Если знания формализованы, они являются пригодными для индексирования и поиска на основе контента, интерпретации сценариев, поддержки клинических решений, обнаружения знаний с помощью автоматизированных рассуждений (вывод новых заявлений на основе явно заявленных знаний) и т. д. Видеорепортажи часто представляются в виде правил SWRL, их реально использовать, скажем, для автоматического создания субтитров для ограниченного видео.
Среди наиболее сложных проблем в представлении знаний следующие.
Определение по умолчанию и проблема квалификации. Многие вещи, которые люди знают, принимают форму «рабочих предположений». Например, если в разговоре появляется птица, люди обычно изображают животное размером с кулак, она поет и летит. Ни одна из этих вещей не относится ко всем птицам.
Джон МакКарти определил эту проблему в 1969 году как проблему квалификации: для любого правила здравого смысла, которое должны представлять исследователи AI, существует обычно огромное количество исключений. Почти нет ничего истинного или ложного в том, чего требует абстрактная логика. Исследованиями AI охватывается ряд решений этой проблемы.
Широта знаний здравого смысла. Число атомных фактов, известных среднему человеку, очень велико. Исследовательские проекты, пытающиеся построить полную базу знаний здравого смысла (например, Cyc), требуют огромного количества трудоемкой онтологической инженерии – они должны быть построены вручную с одной сложной концепцией за раз.
Основная цель состоит в том, чтобы компьютер понимал достаточно понятий, чтобы учился, читая из таких источников, как Интернет, и тем самым мог бы добавить к своей собственной онтологии.