Ett kunskapsbaserat system (KBS) är ett datorprogram som använder en kunskapsbas för att lösa problem. Här är de viktigaste komponenterna:
1. Kunskapsbas:
* fakta: Grundläggande, atomiska information om domänen. Exempel:"Himlen är blå", "Vatten kokar vid 100 grader Celsius."
* Regler: Logiska uttalanden som representerar förhållanden mellan fakta. Exempel:"Om det regnar är marken våt", "Om temperaturen är över 100 grader kommer Celsius, vatten kommer att koka."
* heuristik: Tumregler eller bästa praxis som kan hjälpa till att vägleda systemets resonemang, särskilt i fall av osäkerhet.
2. Inferensmotor:
* resonemangsmekanism: Detta är kärnan i KBS. Den använder kunskapsbasen för att dra slutsatser och lösa problem.
* Inferensmetoder: Det finns olika tillvägagångssätt:
* framåt kedjan: Börjar med kända fakta och tillämpar regler för att härleda nya fakta.
* bakåtkedjan: Börjar med ett mål och arbetar bakåt och försöker hitta stödfakta och regler.
* Modellbaserad resonemang: Använder en modell av domänen för att resonera om dess beteende.
* Fallbaserat resonemang: Löser problem genom att hämta och anpassa lösningar till liknande problem från en databas med tidigare fall.
3. Användargränssnitt:
* Hur användaren interagerar med systemet: Tillåter användare att ange frågor, ge information och ta emot resultat från systemet.
* Typer av användargränssnitt: Textbaserad, grafisk, naturlig språk etc.
4. Kunskapsförvärv:
* Process för att bygga kunskapsbasen: Detta innebär:
* Kunskap framkallande: Extrahera kunskap från experter inom domänen.
* Kunskapsrepresentation: Att välja lämpliga datastrukturer och språk för att koda kunskapen.
* Kunskapsvalidering: Säkerställa att kunskapsbasen är korrekt och fullständig.
5. Förklaringsanläggning:
* ger transparens och förståelse: Förklarar systemets resonemangsprocess för användaren.
* hjälper till med:
* Felsökning av systemet
* Öka användarförtroendet
* Ge insikter i domänen
Exempel:
Tänk på en enkel KBS för att diagnostisera bilproblem:
* Kunskapsbas: Fakta om bildelar, regler om symtom och möjliga orsaker, heuristik för vanliga fel.
* inferensmotor: Använder bakåtkedjan - börjar med ett symptom (t.ex. "Car Won't Starta") och försöker hitta matchande regler och fakta för att diagnostisera problemet (t.ex. "Om batteriet är dött kommer bilen inte att starta").
* Användargränssnitt: Gör att användaren kan mata in symtomen och få en möjlig diagnos.
* Förklaringsanläggning: Förklarar resonemangsstegen, som visar vilka regler som tillämpades och varför.
Fördelar med KBS:
* expertkunskap fångad och återanvänd.
* Konsistens och noggrannhet förbättrades.
* Problemlösning i komplexa domäner.
* Beslutsstöd och automatisering.
Nackdelar med KBS:
* Kunskapsförvärv är dyrt och tidskrävande.
* Att upprätthålla och uppdatera kunskapsbasen kan vara utmanande.
* kbs kan vara oflexibel och svår att anpassa sig till nya situationer.
Sammantaget är kunskapsbaserade system kraftfulla verktyg för att fånga och använda expertis, särskilt inom komplexa domäner där mänskliga resonemang kan vara svåra eller tidskrävande.
