Download pdf - Tehnologija znanja

TEHNOLOGIJA ZNANJAUPRAVLJANJE Z ZNANJEM, UMETNA INTELIGENCA

TEHNOLOGIJA ZNANJA

UVOD

UPRAVLJANJE Z ZNANJEM

ZNANJE

PROCES UPRAVLJANJA Z ZNANJEM

TEHNOLOGIJA ZNANJA

UMETNA INTELIGENCA

RAČUNALNIŠKO ZAZNAVANJE

STROJNO UČENJE

PREDSTAVITEV ZNANJA

ROBOTIKA

EKSPERTNI SISTEMI

UVOD

I. Upravljanje z znanjem = proces sodelovanja med sposobnostmi človeka in

tehnologijo

II. Človeku omogoča:1. pridobivanje znanja2. ohranjanje znanja

3. organiziranje znanja4. optimiziranje uporabe znanja

III. Intelektualna storitev za doseganje ciljev

posameznika in družbe IV. Končni cilj = napredek tehnologije

UVOD• Osnovne tehnologije upravljanja z znanjem:

• Umetna inteligenca

• Ekspertni sistemi

• Strojno učenje

• Robotika

• …

• Človek zbira in ureja podatke s ciljem pridobiti znanje

• Količina podatkov (pre)velika

• Od upravljanja s podatki prehajamo na upravljanje z znanjem

• Pomen informacijske tehnologije

UVOD

ČLOVEK TEHNOLOGIJA

prednosti

ustvarjalnost hitrost

domišljija natančnost

inteligenca nezmotljivost

UVOD

Kaj dosežemo z upravljanjem z znanjem?

1. dopolnjujemo in širimo svoje miselne procese

2. odpravljamo pomanjkljivosti in omejitve naših miselnih procesov

Upravljanje z znanjem ni nekaj novega (npr. odkritje ognja).

TEHNOLOGIJA ZNANJA

UVOD


ZNANJE


TEHNOLOGIJA ZNANJA

UMETNA INTELIGENCA


STROJNO UČENJE

PREDSTAVITEV ZNANJA

ROBOTIKA

EKSPERTNI SISTEMI

UPRAVLJANJE Z ZNANJEM. ZNANJEVrste znanja:

1. DEKLARATIVNO ZNANJE- dejstva, pravila, odgovori in druge predstave pridobljene:1. z neposrednim opazovanjem realnosti in 2. od drugih ljudi (knjige, slike, …)

UPRAVLJANJE Z ZNANJEM. ZNANJE

2. PROCEDURALNO ZNANJE – znanje, ki ga potrebujemo, da neko opravilo uspešno izvedemo od začetka do konca

Vrste znanja:

UPRAVLJANJE Z ZNANJEM. ZNANJE

3. STRATEŠKO ZNANJE – znanje, ki ga potrebujemo, ko se odločamo, katero znanje uporabiti.

Vrste znanja:

TEHNOLOGIJA ZNANJA

UVOD


ZNANJE


TEHNOLOGIJA ZNANJA

UMETNA INTELIGENCA


STROJNO UČENJE

PREDSTAVITEV ZNANJA

ROBOTIKA

EKSPERTNI SISTEMI

UPRAVLJANJE Z ZNANJEM. PROCES UPRAVLJANJA Z ZNANJEM

1. ODKRIVANJE znanja

2. FORMALIZIRANJE znanja

3. UPORABA znanja


1. ODKRIVANJE ZNANJA:

1. ORGANIZIRANO

• z raziskovanjem

• uporaba raziskovalnih metod obvezno vključeno beleženje rezultatov

• zagotavlja dostopnost znanja

• velike količine podatkov računalniki analiziranje rudarjenje podatkov

• ni zapisano

• ločuje uspešne od manj uspešnih


1. ODKRIVANJE ZNANJA:

2. NEORGANIZIRANO

• človekove aktivnosti povzročajo spoznavanje novih reči in pridobivanje novih spretnosti in veščin

• to znanje je nezapisano (v človekovi glavi)

• loči uspešne in manj uspešne ljudi


2. FORMALIZIRANJE ZNANJA:

- najzahtevnejša in najobsežnejša faza.

ZAJAMEMO, ZAPIŠEMO, SHRANIMO znanje najpogosteje uporabljamo računalnik

Različnost znanja različnost načinov predstavitve

Dinamičnost znanja

za formalizacijo še ni razvit enovit in učinkovit sistem.

Uporabljamo različne programske jezike – z njimi opredelimo MODEL

ZNANJA


2. FORMALIZIRANJE ZNANJA:

- uporabljamo različne programske jezike

– z njimi opredelimo MODEL ZNANJA

– znanje predstavljeno s podatki in zapisano v računalniku

UPRAVLJANJE Z ZNANJEM. PROCES UPRAVLJANJA Z ZNANJEM.

3. UPORABA ZNANJA

= končni cilj upravljanja z znanjem:

POSREDOVATI PRAVO ZNANJE PRAVIM LJUDEM OB PRAVEM ČASU

Sistem mora:

1. ugotoviti, katero znanje potrebuje uporabnik

2. ga poiskati v bazi podatkov in

3. ga posredovati uporabniku


3. UPORABA ZNANJA

Namen upravljanja z znanjem NI sprejemanje odločitev, ampak podpora uporabniku

lastno znanje + znanje pridobljeno s procesom upravljanja

z znanjem uporaba


Namen upravljanja z znanjem:

1. NI izdelava tehnologije za nadomestitev človeka in njegovih sposobnosti

2. JE računalniška podpora človeku pri reševanju problemov.

TEHNOLOGIJA ZNANJA

UVOD


ZNANJE


TEHNOLOGIJA ZNANJA

UMETNA INTELIGENCA


STROJNO UČENJE

PREDSTAVITEV ZNANJA

ROBOTIKA

EKSPERTNI SISTEMI

UPRAVLJANJE Z ZNANJEM. TEHNOLOGIJA ZNANJA

vsaka tehnologija, ki jo uporabljamo pri upravljanju z znanjem

od pripovedovanja do zapisovanja z vključevanjem različnih tehnologij v procese upravljanj: od svinčnika in papirusa do informacijske tehnologije

Tehnologije imajo prednosti in omejitve.

UPRAVLJANJE Z ZNANJEM. PROCES UPRAVLJANJA Z ZNANJEM.

Tehnologije, ki se uporabljajo:

• tehnologije pisarniškega poslovanja (urejanje besedila, slik, preglednic,…)

• tehnologije skupinskega odločanja – skrajšamo čas za izmenjavo mnenj (e-pošta, konferenčni sistemi, skupinski koledar,…)

• tehnologije za iskanje znanja in njegovo upravljanje – programi za zajem sestavkov, arhiviranje, hranjenje, iskanje,…

• tehnologije umetne inteligence – za naravno procesiranje jezika, ekspertni sistemi, zajemanje znanja, tehnologije strojnega učenja, zaznavanja, robotika,…

TEHNOLOGIJA ZNANJA

UVOD


ZNANJE


TEHNOLOGIJA ZNANJA

UMETNA INTELIGENCA


STROJNO UČENJE

PREDSTAVITEV ZNANJA

ROBOTIKA

EKSPERTNI SISTEMI

UMETNA INTELIGENCA

s spoznavanjem in razlago problemov, ki zahtevajo inteligenten pristop in reševanje, proučuje, načrtuje in razvija inteligentno vedenje umetnih sistemov

razvijajo se metode in tehnike za reševanje problemov, ki jih je s klasičnimi metodami zelo težko ali nemogoče rešiti

UMETNA INTELIGENCA

Prvi cilj je bil razviti učeči se sitem, ki bi presegel naravno inteligenco.

Danes računalniki rešujejo probleme, ki jih znanstveniki poznajo in razumejo.

UMETNA INTELIGENCA

1997 je računalnik Deep Blue po več poskusih premagal svetovnega prvaka v šahu Garija

Kasparova. V ekipi “računalnika” sta bila dva Nobelova nagrajenca, več doktorjev znanosti in

ameriški državni prvak v šahu.

UMETNA INTELIGENCA

• Problem – nepoznavanje skrivnosti človeškega razmišljanja

Računalnik ima lahko nekatere sposobnosti, ki jih

ima najstnik, ne more pa imeti sposobnosti, ki jih ima

novorojeni otrok.

• Tehnologije razvite na področju UI:

• računalniško zaznavanje

• strojno učenje

• predstavitev znanja

• ekspertni sistemi

• igranje iger in

• robotika

!

UMETNA INTELIGENCA. RAČUNALNIŠKO ZAZNAVANJE

1. Računalniški vid:

• tehnologija, ki iz vizualnih podatkov gradi vzorce in prepoznava predmete (njihovo velikost, oddaljenost, …)

• sistemom omogoča prepoznavanje prostora in orientacijo v njem.

UMETNA INTELIGENCA. RAČUNALNIŠKO ZAZNAVANJE

2. Obdelava naravnega jezika:

1. strojno zaznavanje govora in njegovo razumevanje

2. umetno govorjenje

3. strojno prevajanje iz enega jezika v drugega

UMETNA INTELIGENCA. STROJNO UČENJE

• zmožnost učenja oz. odkrivanja novega znanja sposobnost inteligentnih sistemov

• s tehnologijami strojnega učenja se sistemi učijo

• rezultat strojnega učenja je baza znanja po preizkusu uporabimo pri drugih tehnologijah UI

• za strojno učenje se uporabljajo algoritmi

• algoritmi v veliki količini podatkov o rešenih primerih iščejo nove zakonitosti odkrivajo nova znanja

UMETNA INTELIGENCA. PREDSTAVITEV ZNANJA

• Ustreznost predstavitve znanja vrednotimo glede na:

• zmožnost predstavitve v računalniku

• razumljivost

• možnost dopolnjevanja in spreminjanja

• pestrost predstavljenega znanja

• …

• Znanje uporabljeno s tehnologijami znanja zahteva ustrezno predstavitev.

UMETNA INTELIGENCA. PREDSTAVITEV ZNANJA

• Več pristopov

• Najbolj uveljavljena:

• predstavitev s pravili

• predstavitev s semantičnimi mrežami

• uporabljamo pa še predstavitve z okvirji, tabelami, scenarijem,…

Semantične mreže

•Osnova so entitete z atributi in medsebojnimi povezavami

• Entitete z lastnostmi vozlišča mreže

• Odnosi med entitetami povezave v mreži

• Problem obširnih mrež izguba preglednosti

Semantične mreže

ŽITARICA

RASTLINAMOKO

ZRNJE

KLAS RŽ KORUZA STROK

LISTE

KLOROFIL

FOTOSINTEZA

je

ima

je

ima ima

UMETNA INTELIGENCA. ROBOTIKA

• Ukvarja se z razvojem robotov

• Robot:

• naprava zmožna nadomestiti človeka pri različnih opravilih

• upravljan z računalnikom

• Sistem rešuje predvidene in nepredvidene probleme

• Roboti z višjo ali nižjo inteligentnostjo:

• glede na iznajdljivost v nepredvidljivih situacijah

https://www.youtube.com/watch?v=DfGs2Y5WJ14

iROBOT HUMANOIDNI ROBOT

INDUSTRIJSKI ROBOTPRVI INDUSTRIJSKI ROBOT UNIMATE

VOJAŠKI ROBOT MAARS

NANOROBOT

MEDCINSKI ROBOT DA VINCI

BIONIČNE NOGE

UMETNA INTELIGENCA. EKSPERTNI SISTEM

Ekspertni sistem je računalniški program, ki se vede kot strokovnjak za določeno (ozko) področje uporabe (ekspert).

Znati mora:

1. iz danih podatkov poiskati in predlagati ustrezne rešitve


2. rešitve tudi pojasniti

Pomembno, ko se uporabnik z odgovorom ne strinja – ugotavlja

kje in zakaj so nastale razlike.

Zato je zelo pomemben vmesnik –prijazen! Sklepanje, ki je potekalo v notranjosti sistema postane vidno

in razumljivo uporabniku.

• smiselno upoštevati nepopolne in nezanesljive podatke – bolj ali manj verjetne rešitve


3. smiselno upoštevati nepopolne in nezanesljive podatke – bolj ali manj verjetne rešitve


Vsebuje:

BAZO ZNANJA

vsebuje znanje določenega področja

MEHANIZEM SKLEPANJA

nadzira in usmerja uporabo znanja pri reševanju problema

UPORABNIŠKI VMESNIK

UPORABNIK

UPORABNIŠKI VMESNIK

BAZA ZNANJAMEHANIZEM SKLEPANJA

Shema ekspertnega sistema


Za gradnjo ekspertnih sistemov uporabljamo računalniške programe, ki imajo:

• določen uporabniški vmesnik

• vgrajen mehanizem sklepanja

• prazno bazo znanja

• vgradi uporabnik ročno ali s strojnim učenjem dobimo ekspertni sistem za določeno področje

LUPINA EKSPERTNEGA SISTEMA

npr. MYCIN, ELIZA, TALENT

http://en.wikipedia.org/wiki/ELIZAmediaviewer/File:GNU_Emacs_ELIZA_example.png