[AI] 6-7. 지식표현과 추론

📎데이터 , 정보 , 지식

추상화 정도
high	진리, 정의, 법칙
	지식
	정보
low	데이터(불필요 잡음 포함)

📎지식의 종류

• 대상과 그 속성
• 대상 간의 관계에 관한 지식
• 사상, 행위, 상태
• 인과 관계
• 절차
• 메타 지식

📎지식표현 형식

• 절차적 지식
  • 사실에 관한 지식과 이용절차를 일체화
  • 특정한 목적에 대하여 효율을 최적화
  • 절차형 언어로 작성된 프로그램
• 선언적 지식
  • 사실 지식과 이용 절차를 분리
  • 수정이 용이하며, 다목적으로 이용가능
  • 전문가 시스템
  • 인공지능에서 사용

📎지식표현 방법의 조건

• 기술 능력
• 추론 능력
• 문제 해결 능력
• 지식 습득 능력

📎지식 표현 방법

• 논리
• 의미 네트워크
• 규칙
• 프레임

📎논리

• 명제 논리
  • 도출 원리 : 부모절 - > 도출절
    부모절의 한 명제가 참, 거짓이 모두 존재하는 것에 대해 해당 명제를 제거 후 남은 명제의 합집합을 구한다.
    ex) 부모절 : P , P -> Q (=~P V Q)
    도출절 : Q (부모절의 명제 P가 참, 거짓이 모두 존재하므로 P를 제거하고 남은 명제를 합한다.)
  • 반박 도출 : S(사실) , W(목표)에 대하여 W가 S의 논리적 귀결인 것을 증명하기 위해 S V {~W}에 대하여 도출을 반복해 모순을 유도하는 과정
• 술어 논리
  • 문의 참 거짓이 아닌 문의 문법적 구조와 의미를 판단한다.

📎의미 네트워크

: 모든 지식을 이항 관계의 집합으로 표현한다.

노드 : 객체, 개념, 사건
아크 : 노드 사이의 관계

• 성질 계승 : 해당 성질이 명백하게 기술되어 있지 않은 경우에 한하여, 상위 대상의 성질을 계승한다.
• 의미 네트워크 이용 : 추론 절차 필요
  • 사실 network와 목표 network 사이의 구조적인 패턴을 매칭한다.
  • is a 관계를 통한 성질 계승
• 격프레임 표현 ( 다항관계 )

📎프레임

• Object Centered Representation

• 대상, 사상, 상황 등과 같이 의미적으로 연결을 갖는 지식을 명확하게 구조화한다. > 객체 지향 아이디어의 유래

• 관련된 프레임들이 상하개념으로 분류되어 연결된다.
  

• 프레임의 성질 계승 -> 추론(슬롯값 결정)

• 슬롯의 확장: 패시트(facet)라고 불리는 서브슬롯을 도입한다.

• 절차의 부가

• Script : 프레임의 일종, 사건에 대한 연속적으로 전개되는 지식으로 구성된다.

📎규칙

• 형태: IF 조건 - Then 행동(결론)

• 프로덕션 시스템의 구조
  

  • 프로덕션 메모리 : 규칙의 집합이 되는 기억장소
  • 작업 메모리 : 데이터의 집합이 저장되는 기억장소
  • 인터프리터 : 추론의 실행과 상태를 감시하는 기구

• 프로덕션 시스템의 추론 방법

  • 전향 추론 : 규칙의 조건부와 작업 메모리 사이의 패턴을 비교하여, 행동부에서 지시된 내용에 따라 작업 메모리의 상태를 바꾸는 추론 방식(자료중심, 상향식, 사건중심)
    : data가 조건부에 해당하면 행동부의 내용에 따라 작업 메모리를 변경한다.

  • 후향 추론: 규칙의 행동부와 작업 메모리 사이의 패턴을 비교하여, 조건부에서 지시된 내용에 따라 작업 메모리의 상태를 바꾸는 추론 방식(목표중심, 하향식, 기대방식)