Biliyin təmsili və əsaslandırma

**Biliyin təmsili və əsaslandırma** () — süni intellektin ən vacib sahələrindən biridir və kompüterlərin məlumatları emal etməyi, məntiqi nəticələr çıxarmağı, həmçinin insan dilini və düşüncə tərzini başa düşməyi öyrənməsinə kömək edir.

Bu sahə əsasən insan biliyini kompüterlərə öyrətməklə həmin bilikdən məntiqi nəticələr çıxarmağı, qərarlar verməyi və problemləri həll etməyi təmin edir.

## Biliyin təmsili
Biliyin təmsili, məlumatların strukturlaşdırılmış formada saxlanılmasını təmin edir ki, maşınlar bu məlumatları emal edə və onlardan nəticələr çıxara bilsinlər. Təmsil üsulları aşağıdakılardır:

# *Məntiq əsaslı təmsil* — burada predikat məntiqi, propositional məntiq kimi məntiq modellərindən istifadə edilir. Əsas qaydalar və qanunlar müəyyən edilir və maşınlar bu qaydalara əsaslanaraq nəticələr çıxarır.
# *Yarımstrukturlaşdırılmış bilik* — ontologiyalar, semantik şəbəkələr və taksonomiyalarla bilik təsvir edilir. Bu, məlumatlar arasında əlaqələri qurmağa və nəticə çıxarmağa kömək edir.
# *İstehsal qaydaları* () — qayda-əsaslı sistemlərdə "Əgər ... o zaman ..." () qaydaları ilə qərar qəbuletmə prosesi qurulur. Bu qaydalar müxtəlif hallar üçün müxtəlif nəticələr çıxarmağa imkan verir.
# *Çərçivələr və skriptlər* — çərçivə () metodunda obyektlərin xassələri təyin edilir və sinifləndirilir, skriptlər isə hadisələrin müəyyən ardıcıllığını təsvir edir. Bu üsul xüsusən gündəlik işləri və məişət biliklərini modelləşdirmək üçün istifadə olunur.

## Əsaslandırma
Əsaslandırma () — yəni nəticə çıxarma, maşınların bilik bazasında mövcud olan məlumatlar əsasında yeni nəticələr çıxarması prosesidir.

Bu sahədə istifadə olunan əsas metodlar:

* Deduktiv əsaslandırma — ümumi qaydalardan xüsusi nəticələr çıxarır. Məsələn, "bütün insanlar ölümlüdür" və "A insan olaraq tanınır" qaydalarından "A ölümlüdür" nəticəsi çıxarılır.
* İnduktiv əsaslandırma — müşahidələrdən ümumi qaydalar yaradır. Məsələn, bir neçə müşahidəyə əsaslanaraq ümumi qanun yaradır.
* Abduktiv əsaslandırma — bir müşahidənin ehtimal olunan səbəbini tapmağa çalışır. Məsələn, “torpaq islanıbsa, ehtimal ki, yağış yağıb.”
* Səbəb-nəticə əsaslandırması — hadisələr arasındakı səbəb-nəticə əlaqələrini istifadə edir. Bu üsul daha çox hadisələrin başvermə ardıcıllığını təhlil etmək üçün istifadə olunur.

## Tətbiq sahələri
Biliyin təmsili və əsaslandırma sistemləri geniş sahələrdə istifadə olunur:

* Tibb — diaqnostika və müalicə planlamasında.
* Hüquq — qanunlar arasında əlaqələri analiz edərək hüquqi məsləhət vermək üçün.
* Ekspert sistemləri — mütəxəssis biliklərini modelləşdirərək xüsusi sahələrdə məsləhət və ya qərarlar verilməsi.
* Robot texnologiyası — mühit və obyektləri tanımaq və hərəkətləri planlaşdırmaq. Bu sahənin inkişafı süni intellektdə daha çox məntiqi qərarlar və səmərəli nəticələr çıxarmaq üçün kritik əhəmiyyətə malikdir.

## İstinadlar

## Ədəbiyyat
* Ronald J. Brachman; What IS-A is and isn't. An Analysis of Taxonomic Links in Semantic Networks; IEEE Computer, 16 (10); October 1983
* Ronald J. Brachman, Hector J. Levesque *Knowledge Representation and Reasoning*, Morgan Kaufmann, 2004 
* Ronald J. Brachman, Hector J. Levesque (eds) *Readings in Knowledge Representation*, Morgan Kaufmann, 1985, 
* Chein, M., Mugnier, M.-L. (2009),*[http://www.lirmm.fr/gbkrbook/ Graph-based Knowledge Representation: Computational Foundations of Conceptual Graphs]*, Springer, 2009,.
* Randall Davis, Howard Shrobe, and Peter Szolovits; What Is a Knowledge Representation? AI Magazine, 14(1):17-33,1993
* Ronald Fagin, Joseph Y. Halpern, Yoram Moses, Moshe Y. Vardi *Reasoning About Knowledge*, MIT Press, 1995, 
* Jean-Luc Hainaut, Jean-Marc Hick, Vincent Englebert, Jean Henrard, Didier Roland: Understanding Implementations of IS-A Relations. ER 1996: 42-57
* Hermann Helbig: *[http://14.139.206.50:8080/jspui/bitstream/1/2412/1/Helbig,%20Hermann%20-%20Knowledge%20Representation%20and%20the%20Semantics%20of%20Natural%20Language.pdf Knowledge Representation and the Semantics of Natural Language]*, Springer, Berlin, Heidelberg, New York 2006
* Frank van Harmelen, Vladimir Lifschitz and Bruce Porter: Handbook of Knowledge Representation 2007.
* Arthur B. Markman: *Knowledge Representation*  Lawrence Erlbaum Associates, 1998
* John F. Sowa: *Knowledge Representation*: Logical, Philosophical, and Computational Foundations. Brooks/Cole: New York, 2000
* Adrian Walker, Michael McCord, John F. Sowa, and Walter G. Wilson: *Knowledge Systems and Prolog*, Second Edition, Addison-Wesley, 1990
* Mary-Anne Williams and Hans Rott: "Frontiers in Belief Revision, Kluwer", 2001.

## Xarici keçidlər

* What is a Knowledge Representation? by Randall Davis and others
* Introduction to Knowledge Modeling by Pejman Makhfi
* Introduction to Description Logics course by Enrico Franconi, Faculty of Computer Science, Free University of Bolzano, Italy
* DATR Lexical knowledge representation language
* Loom Project Home Page
* Principles of Knowledge Representation and Reasoning Incorporated 
* Description Logic in Practice: A CLASSIC Application
* The Rule Markup Initiative
* Nelements KOS - a non-free 3d knowledge representation system