الإطار (الذكاء الاصطناعي)

📅 آخر تحديث: ٣١ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٣١ يوليو ٢٠٢٦
📷 يحتوي على 1 صور
الموسوعة الحرة

الإطارات هي بنية بيانات للذكاء الاصطناعي تستخدم لتقسيم المعرفة إلى هياكل فرعية من خلال تمثيل " المواقف النمطية ".

تم اقتراحها بواسطة مارفن مينسكي في مقالته "إطار عمل لتمثيل المعرفة" عام 1974. الإطارات هي بنية البيانات الأساسية المستخدمة في لغات إطارات الذكاء الاصطناعي؛ يتم تخزينها كمجموعات من الأنطولوجيات .

تشكل الإطارات أيضًا جزءًا كبيرًا من تمثيل المعرفة ومخططات الاستدلال. وقد تم اشتقاقها في الأصل من الشبكات الدلالية وبالتالي فهي جزء من تمثيلات المعرفة القائمة على البنية .

وفقًا لكتاب راسل ونورفيج " الذكاء الاصطناعي: نهج حديث" ، فإن التمثيلات البنيوية تجمع "[...]الحقائق حول كائنات معينة وأنواع الأحداث وترتب الأنواع في تسلسل هرمي تصنيفي كبير يشبه التصنيف البيولوجي ".

هيكل الإطار

يحتوي الإطار على معلومات حول كيفية استخدام الإطار، وما يمكن توقعه بعد ذلك، وما يجب فعله عندما لا يتم تلبية هذه التوقعات.

تظل بعض المعلومات في الإطار دون تغيير بشكل عام، بينما تتغير المعلومات الأخرى المخزنة في "المحطات الطرفية". ويمكن اعتبار المحطات الطرفية متغيرات.

تحمل الإطارات ذات المستوى الأعلى معلومات، وهي معلومات صحيحة دائمًا فيما يتعلق بالمشكلة المطروحة، ولكن ليس من الضروري أن تكون المحطات الطرفية صحيحة. فقد تتغير قيمتها مع المعلومات الجديدة التي يتم مواجهتها. وقد تتشارك إطارات مختلفة في نفس المحطات الطرفية.

يتم تخزين كل قطعة من المعلومات حول إطار معين في فتحة.

يمكن أن تحتوي المعلومات على:

  • حقائق أو بيانات
    • القيم (تسمى الجوانب)
  • الإجراءات (وتسمى أيضًا المرفقات الإجرائية)
    • إذا لزم الأمر: التقييم المؤجل
    • IF-ADDED: تحديث المعلومات المرتبطة
  • القيم الافتراضية
    • للبيانات
    • للإجراءات
  • إطارات أو إطارات فرعية أخرى

المميزات والمزايا

يتم بالفعل ملء محطات الإطار بالقيم الافتراضية، والتي تعتمد على كيفية عمل العقل البشري .

على سبيل المثال، عندما يقال لشخص ما "صبي يركل الكرة"، فإن معظم الناس سيتخيلون كرة معينة (مثل كرة قدم مألوفة ) بدلاً من تخيل كرة مجردة بدون أي سمات.

من بين نقاط القوة الخاصة التي تتمتع بها تمثيلات المعرفة القائمة على الإطارات أنها، على عكس الشبكات الدلالية، تسمح بوجود استثناءات في حالات معينة. وهذا يمنح الإطارات درجة من المرونة تسمح للتمثيلات بعكس الظواهر في العالم الحقيقي بشكل أكثر دقة.

مثل الشبكات الدلالية ، يمكن الاستعلام عن الإطارات باستخدام التنشيط الانتشاري. باتباع قواعد الميراث ، سيتم تحديث أي قيمة تُعطى لشق يتم توريثه بواسطة إطارات فرعية (إذا تمت إضافتها) إلى الفتحات المقابلة في الإطارات الفرعية، وستتميز أي حالات جديدة لإطار معين بهذه القيمة الجديدة كقيمة افتراضية.

ولأن الأطر مبنية على هياكل، فمن الممكن توليد شبكة دلالية من خلال مجموعة من الأطر حتى وإن كانت تفتقر إلى أقواس واضحة. والواقع أن الإشارات إلى نعوم تشومسكي وقواعده التوليدية في عام 1950 غائبة عموماً في أعمال مينسكي .

تسمح الهياكل المبسطة للإطارات بالاستدلال القياسي السهل، وهي ميزة ثمينة للغاية في أي وكيل ذكي . كما تسمح المرفقات الإجرائية التي توفرها الإطارات بدرجة من المرونة التي تجعل التمثيل أكثر واقعية وتمنح إمكانية طبيعية لتطبيقات البرمجة.

مثال

ومن الجدير بالملاحظة هنا هو الاستدلال القياسي السهل (المقارنة) الذي يمكن إجراؤه بين الصبي والقرد فقط من خلال وجود فتحات ذات أسماء متشابهة.

لاحظ أيضًا أن Alex، وهو مثال لصبي، يرث القيم الافتراضية مثل "الجنس" من الكائن الرئيسي الأكثر عمومية Boy، ولكن قد يكون للصبي أيضًا قيم مثال مختلفة في شكل استثناءات مثل عدد الأرجل.

فتحة قيمة يكتب
اليكس _ (هذا الإطار)
اسم اليكس (القيمة الأساسية)
عيسى ولد (الإطار الرئيسي)
الجنس ذكر (قيمة الميراث)
عمر إذا لزم الأمر: اطرح (الحالي، تاريخ الميلاد)؛ (ملحق إجرائي)
بيت 100 شارع ماين (قيمة المثيل)
تاريخ الميلاد 8/4/2000 (قيمة المثيل)
الطعام المفضل معكرونة (قيمة المثيل)
التسلقات الأشجار (قيمة المثيل)
نوع الجسم سلكي (قيمة المثيل)
عدد_الأرجل 1 (استثناء)
فتحة قيمة يكتب
ولد _ (هذا الإطار)
عيسى شخص (الإطار الرئيسي)
الجنس ذكر (قيمة المثيل)
عمر أقل من 12 سنة. (مرفق إجرائي - يحدد القيد)
بيت مكان (إطار)
عدد_الأرجل الإفتراضي = 2 (افتراضي، موروث من إطار الشخص)
فتحة قيمة يكتب
قرد _ (هذا الإطار)
عيسى الرئيسيات (الإطار الرئيسي)
الجنس واحد من(ذكر، أنثى) (ملحق إجرائي)
عمر عدد صحيح (مرفق إجرائي - يحدد القيد)
الموئل افتراضي = الغابة (تقصير)
الطعام المفضل افتراضيا = الموز (تقصير)
التسلقات الأشجار _
نوع الجسم افتراضيًا = سلكي (تقصير)
عدد_الأرجل الإفتراضي = 2 (تقصير)

لغة الإطار

لغة الإطار هي تقنية تستخدم لتمثيل المعرفة في الذكاء الاصطناعي . وهي تشبه التسلسل الهرمي للفئات في اللغات الموجهة للكائنات على الرغم من أن أهداف تصميمها الأساسية مختلفة.

تُركّز الإطارات على التمثيل الصريح والبديهي للمعرفة بينما تُركّز الكائنات على التغليف وإخفاء المعلومات . نشأت الإطارات في أبحاث الذكاء الاصطناعي والكائنات في المقام الأول في هندسة البرمجيات .

ومع ذلك، في الممارسة العملية، تتداخل تقنيات وقدرات لغات الإطار واللغات الموجهة للكائنات بشكل كبير.

مثال

من الأمثلة البسيطة للمفاهيم التي تم نمذجتها في لغة الإطار هي علم الوجود "صديق الصديق" (FOAF) الذي تم تعريفه كجزء من الويب الدلالي كأساس لشبكات التواصل الاجتماعي وأنظمة التقويم.

الإطار الأساسي في هذا المثال البسيط هو الشخص .

ومن أمثلة الفتحات البريد الإلكتروني للشخص ، والصفحة الرئيسية، والهاتف، وما إلى ذلك.

من الممكن تمثيل اهتمامات كل شخص من خلال إطارات إضافية تصف مساحة مجالات الأعمال والترفيه.

تعرف الفتحة الروابط كل شخص مع أشخاص آخرين.

يمكن استنتاج القيم الافتراضية لاهتمامات الشخص من خلال شبكة الأشخاص الذين يعتبرهم أصدقاء. [1]

التنفيذات

تم تطوير أقدم لغات البرمجة المبنية على الإطارات خصيصًا لمشاريع بحثية محددة ولم يتم تقديمها كأدوات لإعادة استخدامها من قبل باحثين آخرين.

تمامًا كما هو الحال مع محركات الاستدلال الخاصة بأنظمة الخبراء ، سرعان ما أدرك الباحثون فوائد استخراج جزء من البنية التحتية الأساسية وتطوير لغات إطارية للأغراض العامة غير المرتبطة بتطبيقات محددة.

كانت لغة KRL واحدة من أولى لغات الإطارات العامة. [2] وكانت لغة KL-ONE واحدة من أكثر لغات الإطارات المبكرة تأثيرًا . [3] وقد أنتجت لغة KL-ONE العديد من لغات الإطارات اللاحقة.

كان أحد أكثر الخلفاء استخدامًا على نطاق واسع لـ KL-ONE هو لغة Loom التي طورها روبرت ماكجريجور في معهد علوم المعلومات . [4]

في ثمانينيات القرن العشرين، ولَّد الذكاء الاصطناعي قدرًا كبيرًا من الاهتمام في عالم الأعمال بفضل أنظمة الخبراء . وقد أدى هذا إلى تطوير العديد من المنتجات التجارية لتطوير أنظمة قائمة على المعرفة. وعادةً ما تم تطوير هذه المنتجات المبكرة بلغة ليسب ودمجها مع بنيات مثل قواعد IF-THEN للاستدلال المنطقي مع تسلسلات الإطار لتمثيل البيانات.

كانت بيئة هندسة المعرفة (KEE) من Intellicorp واحدة من أشهر أدوات قاعدة المعرفة المبكرة في لغة Lisp . قدمت KEE لغة إطار كاملة مع وراثة متعددة وفتحات ومشغلات وقيم افتراضية ومحرك قواعد يدعم التسلسل للأمام والخلف. كما هو الحال مع معظم الإصدارات التجارية المبكرة لبرامج الذكاء الاصطناعي، تم نشر KEE في الأصل في Lisp على منصات آلات Lisp ولكن تم نقلها في النهاية إلى أجهزة الكمبيوتر ومحطات عمل Unix . [5]

لقد أدى جدول أعمال البحث في الويب الدلالي إلى ظهور اهتمام متجدد بالتصنيف الآلي ولغات الإطار. ومن الأمثلة على ذلك معيار لغة علم المصطلحات على شبكة الإنترنت (OWL) لوصف المعلومات على شبكة الإنترنت. ويُعد معيار OWL معيارًا لتوفير طبقة دلالية أعلى شبكة الإنترنت. والهدف من ذلك هو أنه بدلاً من تنظيم الويب باستخدام الكلمات الرئيسية كما تفعل معظم التطبيقات (مثل Google) اليوم، يمكن تنظيم الويب من خلال المفاهيم المنظمة في علم المصطلحات.

إن اسم لغة OWL في حد ذاته يوفر مثالاً جيداً لقيمة الويب الدلالي. فإذا ما بحث المرء عن "OWL" باستخدام الإنترنت اليوم، فإن أغلب الصفحات التي سيتم استرجاعها ستكون عن طائر البومة وليس عن لغة OWL القياسية . ومع الويب الدلالي، سيكون من الممكن تحديد مفهوم "لغة علم وجود الويب" ولن يحتاج المستخدم إلى القلق بشأن الاختصارات أو المرادفات المحتملة المختلفة كجزء من البحث. وعلى نحو مماثل، لن يحتاج المستخدم إلى القلق بشأن الكلمات المتجانسة التي تملأ نتائج البحث ببيانات غير ذات صلة مثل المعلومات حول الطيور الجارحة كما في هذا المثال البسيط.

بالإضافة إلى OWL، تشمل المعايير والتقنيات المختلفة ذات الصلة بالويب الدلالي والتي تأثرت بلغات الإطارات OIL و DAML . توفر أداة البرمجيات مفتوحة المصدر Protege من جامعة ستانفورد إمكانية تحرير الأنطولوجيا المبنية على OWL ولديها الإمكانات الكاملة للمصنف. ومع ذلك، فقد توقفت عن دعم الإطارات صراحةً اعتبارًا من الإصدار 3.5 (الذي يتم صيانته لأولئك الذين يفضلون اتجاه الإطار)، الإصدار الحالي في عام 2017 هو 5. مبرر الانتقال من الإطارات الصريحة هو أن OWL DL أكثر تعبيرًا و"معيارًا صناعيًا". [6]

مقارنة بين الإطارات والأشياء

تتداخل لغات الإطار بشكل كبير مع لغات البرمجة الموجهة للكائنات . كانت المصطلحات والأهداف للمجتمعين مختلفة ولكن مع انتقالهما من العالم الأكاديمي والمختبرات إلى العالم التجاري، كان المطورون يميلون إلى عدم الاهتمام بالقضايا الفلسفية والتركيز بشكل أساسي على قدرات محددة، وأخذوا الأفضل من أي معسكر بغض النظر عن مكان بدء الفكرة. ما يشترك فيه كلا النموذجين هو الرغبة في تقليص المسافة بين المفاهيم في العالم الحقيقي وتنفيذها في البرامج. على هذا النحو، توصل كلا النموذجين إلى فكرة تمثيل الكائنات البرمجية الأساسية في التصنيفات بدءًا بأنواع عامة جدًا والتقدم إلى أنواع أكثر تحديدًا.

يوضح الجدول التالي العلاقة بين المصطلحات القياسية من مجتمعات لغة البرمجة الموجهة للكائنات ولغة الإطار:

مصطلحات الإطار مصطلحات OO
إطار فئة الكائن
فتحة خاصية أو سمة الكائن
مشغل طرق الوصول والتحوير
الطريقة (على سبيل المثال النول، KEE) طريقة

كان الاختلاف الأساسي بين النموذجين في الدرجة التي اعتبر فيها التغليف متطلبًا رئيسيًا. بالنسبة للنموذج الموجه للكائنات، كان التغليف أحد المتطلبات الأكثر أهمية، إن لم يكن الأكثر أهمية. كانت الرغبة في تقليل التفاعلات المحتملة بين مكونات البرامج وبالتالي إدارة الأنظمة المعقدة الكبيرة محركًا رئيسيًا للتكنولوجيا الموجهة للكائنات. بالنسبة لمعسكر لغة الإطار، كان هذا المتطلب أقل أهمية من الرغبة في توفير مجموعة واسعة من الأدوات الممكنة لتمثيل القواعد والقيود ومنطق البرمجة. في عالم موجه للكائنات، يتم التحكم في كل شيء من خلال الطرق ورؤية الطرق. على سبيل المثال، يجب أن يتم الوصول إلى قيمة بيانات خاصية الكائن عبر طريقة وصول. تتحكم هذه الطريقة في أشياء مثل التحقق من صحة نوع البيانات والقيود على القيمة التي يتم استردادها أو تعيينها على الخاصية. في لغات الإطار، يمكن التعامل مع نفس أنواع القيود بطرق متعددة. يمكن تعريف المشغلات لإطلاقها قبل أو بعد تعيين قيمة أو استردادها. يمكن تعريف القواعد التي تدير نفس أنواع القيود. يمكن توسيع الفتحات نفسها بمعلومات إضافية (تسمى "الجوانب" في بعض اللغات) مرة أخرى بنفس نوع معلومات القيد.

كان الفارق الرئيسي الآخر بين لغات الإطار واللغات الموجهة للكائنات هو الوراثة المتعددة (السماح لإطار أو فئة بأن يكون لها فئتان أو أكثر من الفئات العليا). بالنسبة للغات الإطار، كان الوراثة المتعددة شرطًا أساسيًا. ويتبع هذا الرغبة في نمذجة العالم بالطريقة التي يفعلها البشر، ونادرًا ما تقع المفاهيم البشرية للعالم في تصنيفات غير متداخلة محددة بشكل صارم . بالنسبة للعديد من لغات البرمجة الموجهة للكائنات، وخاصة في السنوات الأخيرة من البرمجة الموجهة للكائنات، كانت الوراثة الفردية إما مرغوبة بشدة أو مطلوبة. كان يُنظر إلى الوراثة المتعددة كخطوة محتملة في مرحلة التحليل لنمذجة المجال ولكن شيئًا يجب التخلص منه في مرحلتي التصميم والتنفيذ باسم الحفاظ على التغليف والوحدات النمطية . [7]

على الرغم من أن لغات الإطارات المبكرة مثل KRL لم تتضمن تمرير الرسائل ، وذلك بسبب متطلبات المطورين، فإن معظم لغات الإطارات اللاحقة (مثل Loom وKEE) تضمنت القدرة على تعريف الرسائل على الإطارات. [8]

على الجانب الموجه للكائنات، ظهرت أيضًا معايير توفر بشكل أساسي الوظائف المكافئة التي توفرها لغات الإطارات، وإن كان ذلك بتنسيق مختلف وجميعها موحدة في مكتبات الكائنات. على سبيل المثال، قامت مجموعة إدارة الكائنات بتوحيد المواصفات للقدرات مثل ربط بيانات الاختبار والقيود بالكائنات (على غرار الاستخدامات الشائعة للجوانب في الإطارات والقيود في لغات الإطارات مثل Loom) ودمج محركات القواعد. [9] [10]

تاريخ

استوحيت الأعمال المبكرة على Frames من الأبحاث النفسية التي تعود إلى ثلاثينيات القرن العشرين والتي أشارت إلى أن الناس يستخدمون المعرفة النمطية المخزنة لتفسير المواقف المعرفية الجديدة والتصرف فيها. [11] تم استخدام مصطلح Frame لأول مرة بواسطة Marvin Minsky كنموذج لفهم التفكير البصري ومعالجة اللغة الطبيعية. [12] في هذه الأنواع والعديد من المشكلات الأخرى، تكون مساحة الحل المحتملة حتى لأصغر مشكلة ضخمة. على سبيل المثال، استخراج الصوتيات من دفق صوتي خام أو اكتشاف حواف جسم ما. الأشياء التي تبدو تافهة للبشر معقدة في الواقع. في الواقع، ربما لم يتم فهم مدى صعوبتها حقًا بشكل كامل حتى بدأ باحثو الذكاء الاصطناعي في التحقيق في تعقيد جعل أجهزة الكمبيوتر تحلها.

الفكرة الأولية للإطارات أو البرامج النصية كما كانت تسمى أيضًا هي أنها ستنشئ سياقًا لمشكلة وبالتالي تقلل تلقائيًا من مساحة البحث المحتملة بشكل كبير. كما تبنى الفكرة شانك وأبيلسون اللذان استخدماها لتوضيح كيف يمكن لنظام الذكاء الاصطناعي معالجة التفاعلات البشرية الشائعة مثل طلب وجبة في مطعم. [13] تم توحيد هذه التفاعلات كإطارات بفتحات تخزن المعلومات ذات الصلة بكل إطار. الفتحات تشبه خصائص الكائن في النمذجة الموجهة للكائنات والعلاقات في نماذج العلاقة بين الكيانات. غالبًا ما تحتوي الفتحات على قيم افتراضية ولكنها تتطلب أيضًا مزيدًا من التحسين كجزء من تنفيذ كل مثيل من السيناريو. أي أن تنفيذ مهمة مثل الطلب في مطعم يتم التحكم فيه من خلال البدء بمثيل أساسي للإطار ثم إنشاء قيم مختلفة وتحسينها حسب الاقتضاء. يمثل الإطار المجرد بشكل أساسي فئة كائنات ومثيلات الإطار مثيل كائن. في هذا العمل المبكر، كان التركيز في المقام الأول على أوصاف البيانات الثابتة للإطار. تم تطوير آليات مختلفة لتحديد نطاق الفتحة والقيم الافتراضية وما إلى ذلك. ومع ذلك، حتى في هذه الأنظمة المبكرة كانت هناك قدرات إجرائية. كانت إحدى التقنيات الشائعة هي استخدام "المحفزات" (على غرار مفهوم قاعدة البيانات للمحفزات ) المرفقة بالفتحات. المحفز هو ببساطة كود إجرائي تم إرفاقه بفتحة. يمكن للمحفز أن ينطلق إما قبل و/أو بعد الوصول إلى قيمة الفتحة أو تعديلها.

كما هو الحال مع فئات الكائنات، تم تنظيم الإطارات في تسلسلات هرمية فرعية . على سبيل المثال، قد يكون الإطار الأساسي هو الطلب في مطعم. ومن الأمثلة على ذلك جو يذهب إلى ديري كوين. سيكون التخصص (في الأساس فئة فرعية ) لإطار المطعم هو إطار للطلب في مطعم فاخر. سوف يرث إطار المطعم الفاخر جميع القيم الافتراضية من إطار المطعم ولكنه سيضيف أيضًا المزيد من الفتحات أو يغير قيمة أو أكثر من القيم الافتراضية (على سبيل المثال، نطاق السعر المتوقع) للإطار المتخصص. [14] [15]

اللغات

كان الكثير من أبحاث لغة الإطار المبكرة (على سبيل المثال، شانك وأبيلسون) مدفوعة بنتائج علم النفس التجريبي ومحاولات تصميم أدوات تمثيل المعرفة التي تتوافق مع الأنماط التي يُعتقد أن البشر يستخدمونها للعمل في المهام اليومية. كان هؤلاء الباحثون أقل اهتمامًا بالشكليات الرياضية لأنهم اعتقدوا أن مثل هذه الشكليات ليست بالضرورة نماذج جيدة للطريقة التي يتصور بها الإنسان العادي العالم. على سبيل المثال، غالبًا ما تكون الطريقة التي يستخدم بها البشر اللغة بعيدة كل البعد عن المنطق الحقيقي.

على نحو مماثل، في علم اللغة، بدأ تشارلز جيه فيلمور في منتصف سبعينيات القرن العشرين العمل على نظريته في دلالات الإطار ، والتي أدت لاحقًا إلى موارد حسابية مثل FrameNet . [16] كانت دلالات الإطار مدفوعة بالتأملات في اللغة البشرية والإدراك البشري.

من ناحية أخرى، أراد باحثون مثل رون براخمان منح باحثي الذكاء الاصطناعي الشكلية الرياضية والقوة الحسابية المرتبطة بالمنطق. وكان هدفهم هو رسم خرائط لفئات الإطار والفتحات والقيود والقواعد في لغة الإطار لتحديد النظرية والمنطق. ومن بين فوائد هذا النهج أنه يمكن أتمتة التحقق من صحة النماذج وحتى إنشائها باستخدام أدوات إثبات النظريات وقدرات الاستدلال الآلي الأخرى. وكان العيب هو أنه قد يكون من الصعب في البداية تحديد النموذج بلغة ذات دلالات رسمية.

يوضح هذا التطور أيضًا انقسامًا كلاسيكيًا في أبحاث الذكاء الاصطناعي يُعرف باسم " النظيفون مقابل غير المرتبين ". كان "المرتبون" هم الباحثون الذين وضعوا أكبر قدر من القيمة على الدقة الرياضية والشكلية التي يمكن تحقيقها من خلال منطق الدرجة الأولى ونظرية المجموعات . كان "المرتبكون" أكثر اهتمامًا بنمذجة المعرفة في التمثيلات التي كانت بديهية وذات معنى نفسي للبشر. [17]

كانت لغة KL-ONE هي الأكثر شهرة من بين الأساليب الأكثر رسمية . [18] استمرت KL-ONE لاحقًا في إنتاج العديد من لغات الإطارات اللاحقة. أعطت الدلالات الرسمية للغات مثل KL-ONE هذه اللغات الإطارية نوعًا جديدًا من القدرة على التفكير الآلي المعروفة باسم المصنف . المصنف هو محرك يحلل الإعلانات المختلفة في لغة الإطار: تعريف المجموعات والمجموعات الفرعية والعلاقات وما إلى ذلك. يمكن للمصنف بعد ذلك استنتاج علاقات إضافية مختلفة تلقائيًا ويمكنه اكتشاف متى تكون بعض أجزاء النموذج غير متسقة مع بعضها البعض. بهذه الطريقة يمكن للمصنف بدلاً من ذلك تنفيذ العديد من المهام التي يتم تنفيذها عادةً عن طريق التسلسل الأمامي أو الخلفي في محرك الاستدلال. [19]

هذه التكنولوجيا قيمة بشكل خاص في التعامل مع الإنترنت. إنها نتيجة مثيرة للاهتمام أن الشكلية للغات مثل KL-ONE يمكن أن تكون مفيدة للغاية في التعامل مع البيانات غير الرسمية وغير المنظمة الموجودة على الإنترنت. على الإنترنت، من غير الممكن ببساطة مطالبة جميع الأنظمة بالتوحيد على نموذج بيانات واحد. من المحتم أن تُستخدم المصطلحات في أشكال متعددة غير متسقة. توفر قدرة التصنيف التلقائي لمحرك التصنيف لمطوري الذكاء الاصطناعي مجموعة أدوات قوية للمساعدة في إضفاء النظام والاتساق على مجموعة غير متسقة للغاية من البيانات (أي الإنترنت). تُعرف الرؤية الخاصة بإنترنت محسّن، حيث يتم ترتيب الصفحات ليس فقط حسب كلمات البحث النصية ولكن حسب تصنيف المفاهيم، باسم الويب الدلالي . تعد تقنية التصنيف التي تم تطويرها في الأصل للغات الإطارية أحد العوامل الرئيسية التي تمكن الويب الدلالي. [20] [21] ظهر الانقسام بين "النظيفين مقابل غير المرتبين" أيضًا في أبحاث الويب الدلالي، وبلغ ذروته في إنشاء مجتمع ربط البيانات المفتوحة - كان تركيزهم على عرض البيانات على الويب بدلاً من النمذجة.

انظر أيضا

مراجع

  1. ^ "FOAF". semanticweb.org . مؤرشف من الأصل في 10 فبراير 2013 . تم الاسترجاع 7 يونيو 2014 .
  2. ^ Bobrow, DG; Terry Winograd (1977). "نظرة عامة على KRL: لغة تمثيل المعرفة". العلوم المعرفية . 1 : 3–46. doi : 10.1207/s15516709cog0101_2 .
  3. ^ براخمان، رون (1978). "نموذج هيكلي لتمثيل المعرفة". تقرير بولت وبيرانيك ونيومان الفني (3605).}
  4. ^ ماكجريجور، روبرت (يونيو 1991). "استخدام مصنف الوصف لتعزيز تمثيل المعرفة". مجلة خبراء معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات . 6 (3): 41-46. doi :10.1109/64.87683. S2CID  29575443.
  5. ^ Mettrey, William (1987). "An Assessment of Tools for Building Large Knowledge-Based Systems". AI Magazine . 8 (4). مؤرشف من الأصل في 2013-11-10 . تم الاسترجاع في 2013-12-09 .
  6. ^ Horridge, Mathew. "Protégé OWL Tutorial A step-by-step guide to modeling in OWL using the popular Protégé OWL tools". جامعة مانشستر . جامعة مانشستر. مؤرشف من الأصل في 13 ديسمبر 2013. تم الاسترجاع في 9 ديسمبر 2013 .
  7. ^ "لغة النمذجة الموحدة". essentialstrategies.com . Essential Strategies Inc. 1999 . تم الاسترجاع في 10 ديسمبر 2013 . وفقًا لتجربة المؤلف، يمكن حل جميع الأمثلة تقريبًا التي تبدو وكأنها تتطلب وراثة متعددة أو تسلسلات هرمية متعددة للأنواع من خلال مهاجمة النموذج من اتجاه مختلف.
  8. ^ Mettrey, William (1987). "An Assessment of Tools for Building Large Knowledge-Based Systems". AI Magazine . 8 (4). مؤرشف من الأصل في 2013-11-10 . تم الاسترجاع في 2013-12-09 .
  9. ^ ماكجريجور، روبرت (13 أغسطس 1999). "نظرة استعادية على النول". isi.edu . معهد علوم المعلومات. مؤرشف من الأصل في 25 أكتوبر 2013. تم الاسترجاع في 10 ديسمبر 2013 .
  10. ^ "مواصفات OMG الرسمية". omg.org . مجموعة إدارة الكائنات . تم الاسترجاع في 10 ديسمبر 2013 .
  11. ^ بارتليت، ف. س. (1932). التذكر: دراسة في علم النفس التجريبي والاجتماعي . كامبريدج، إنجلترا: مطبعة جامعة كامبريدج. doi :10.1086/399084. S2CID  7992164.
  12. ^ مينسكي، مارفن (1975). "إطار عمل لتمثيل المعرفة" (PDF) . في بات وينستون (المحرر). علم نفس الرؤية الحاسوبية . نيويورك: ماكجرو هيل. ص 211-277.
  13. ^ شانك، روجر؛ آر بي أبلسون (1977). النصوص والخطط والأهداف والفهم. هيلسديل، نيوجيرسي: لورانس إيرلباوم. doi :10.4324/9780203781036. ISBN 9781134919666.
  14. ^ Feigenbaum, Edward; Avron Barr (September 1, 1986). The Handbook of Artificial Intelligence, Volume III. Addison-Wesley. pp. 216–222. ISBN 978-0201118117.
  15. ^ Bobrow, DG; Terry Winograd (1977). "نظرة عامة على KRL: لغة تمثيل المعرفة". العلوم المعرفية . 1 : 3–46. doi : 10.1207/s15516709cog0101_2 .
  16. ^ لاكوف، جورج (18 فبراير 2014). "تشارلز فيلمور، مكتشف دلالات الإطار، يموت في سان فرانسيسكو عن عمر ناهز 84 عامًا: لقد اكتشف كيفية عمل الإطار". هافينغتون بوست . تم الاسترجاع في 7 مارس 2014 .
  17. ^ كريفييه، دانييل (1993). الذكاء الاصطناعي: البحث المضطرب عن الذكاء الاصطناعي . نيويورك: كتب أساسية. ص 168. رقم ISBN 978-0-465-02997-6.
  18. ^ براخمان، رون (1978). "نموذج هيكلي لتمثيل المعرفة". تقرير بولت وبيرانيك ونيومان الفني (3605).[ رابط معطل ]
  19. ^ ماكجريجور، روبرت (يونيو 1991). "استخدام مصنف الوصف لتعزيز تمثيل المعرفة". مجلة خبراء معهد مهندسي الكهرباء والإلكترونيات . 6 (3): 41-46. doi :10.1109/64.87683. S2CID  29575443.
  20. ^ بيرنرز لي، تيم؛ جيمس هندلر؛ أورا لاسيلا (17 مايو 2001). "الويب الدلالي: شكل جديد من محتوى الويب ذي معنى لأجهزة الكمبيوتر سيطلق العنان لثورة من الاحتمالات الجديدة". ساينتفك أمريكان . 284 (5): 34-43. doi :10.1038/scientificamerican0501-34. مؤرشف من الأصل في 2013-04-24.
  21. ^ Horridge, Mathew. "Protégé OWL Tutorial A step-by-step guide to modelling in OWL using the popular Protégé OWL tools". جامعة مانشستر . جامعة مانشستر. مؤرشف من الأصل في 13 ديسمبر 2013. تم الاسترجاع في 9 ديسمبر 2013 .

فهرس

  • راسل، ستيوارت جيه؛ نورفيج، بيتر (2010)، الذكاء الاصطناعي: نهج حديث (الطبعة الثانية)، أبر سادل ريفر، نيوجيرسي: برنتيس هول، ISBN 0-13-604259-7 ، الفصل 1. 
  • مارفن مينسكي، إطار عمل لتمثيل المعرفة، مذكرة مختبر الذكاء الاصطناعي التابع لمعهد ماساتشوستس للتكنولوجيا رقم 306، يونيو 1974.
  • دانييل جي بوبرو، تيري وينوجراد، نظرة عامة على KRL، لغة تمثيل المعرفة
  • ر. بروس روبرتس وإيرا ب. جولدشتاين، كتاب FRL التمهيدي، 1977
  • ر. بروس روبرتس وإيرا ب. جولدشتاين، دليل FRL، 1977
  • براخمان، ر.؛ شمولز، ج. (1985). "نظرة عامة على نظام تمثيل المعرفة KL-ONE". العلوم المعرفية . 9 (2): 171-216. doi : 10.1016/s0364-0213(85)80014-8 .
  • فايكس، ر. إي؛ كيلر، ت. (1985). "دور التمثيل القائم على الإطار في تمثيل المعرفة والاستدلال". اتصالات جمعية الحوسبة الآلية . 28 (9): 904-920. doi : 10.1145/4284.4285 . S2CID  9868560.
  • بيتر كلارك وبروس بورتر: KM - آلة المعرفة 2.0: دليل المستخدم، http://www.cs.utexas.edu/users/mfkb/RKF/km.html.
  • بيتر د. كارب، مساحة تصميم أنظمة تمثيل المعرفة الإطارية، الملاحظة الفنية 520. مركز الذكاء الاصطناعي ، معهد SRI الدولي ، 1992
  • "إطار لتمثيل المعرفة" لمينسكي
  • الذكاء الاصطناعي: نهج حديث
  • الأنظمة القائمة على الإطار
  • بروتوكول الإطار العام
  • محرر علم الوجود المحمي
  • عرض تقديمي حول لغات الإطار
تم الاسترجاع من "https://en.wikipedia.org/w/index.php?title=الإطار_(الذكاء_الاصطناعي)&oldid=1254079443"
Original text
Rate this translation
Your feedback will be used to help improve Google Translate