Wiedza faktograficzna w systemie ekspertowym może być wykorzystana do uczenia i informowania. Obejmuje ona procedury wykonywania typowych operacji, jak np. regulacje, konserwacja. Określa, jak daną operację należy prawidłowo wykonać, pokazuje, gdzie w maszynie zlokalizowane są odpowiednie węzły kinematyczne, specyfikuje niezbędne narzędzia i przyrządy oraz pokazuje, jak je należy zastosować.
Analiza wiedzy faktograficznej związanej z eksploatacją maszyn pokazuje, że można ją podzielić na rozłączne porcje informacji wyrażane tekstowo lub graficznie. Każda taka porcja informacji traktowana jest Jako dane typu obiektowego. Każdy obiekt (porcja informacji) posiada atrybuty (typ, nazwa) oraz metody. Atrybuty są danymi określonego typu, metody są własnościami proceduralnymi (procedurami) określającymi na przykład to, w jaki sposób obiekt Jest pokazywany na ekranie w zależności od trybu i kontekstu. Atrybuty obiektów mogą być również obiektami, np. obiekt o zawartości tekstowej lub graficznej może zawierać w sobie inny obiekt tego samego typu lub innego typu uszczegóławiający treść zawartą w obiekcie podstawowym.
Między obiektami mogą być ustanawiane dynamiczne powiązania zależne od wykonywanego zadania, rozwiązywanego problemu oraz stopnia szczegółowości wiedzy prezentowanej użytkownikowi systemu ekspertowego. O charakterze powiązań obiektów informacyjnych decyduje użytkownik w zależności od typu rozwiązywanego problemu, rodzaju wyszukiwanej informacji czy pożądanego stopnia jej szczegółowości. W ten sposób obiekty mogą tworzyć dynamiczne struktury, aktywne tak długo, jak długo to jest potrzebne w danej fazie rozwiązywania problemu.
Model taki można opisać w języku acyklicznych grafów. Węzły grafu reprezentują obiekty informacyjne (porcje informacji), łuki natomiast relacje pomiędzy tymi obiektami.
W celu umożliwienia interaktywnego dialogu użytkownika z systemem można wprowadzić dodatkowy typ obiektów, jak np. hipersłowa i aktywne obszary informacji graficznej (hipergrafika). Użytkownik oddziałuje na system poprzez zmianę stanu tych obiektów. Zmiana stanu obiektu (np. przy pomocy myszy) generuje zdarzenia odbierane jako komunikaty przez obiekty reprezentujące wydzielone porcje wiedzy. Pod wpływem tych komunikatów, w zależności od kontekstu, uruchamiane są metody tych obiektów. Na przykład dwukrotne wciśnięcie klawisza myszy nad aktywnym obszarem rysunku lub fotografii jest zdarzeniem aktywizującym procedurę (metodę) powodującą pojawienie się na ekranie bardziej szczegółowego obrazu wskazanego elementu rysunku.
Takie ustrukturalizowanie wiedzy sprawia, że w zależności od typu rozpatrywanego problemu użytkownikowi zostaną przekazane wszystkie istotne dla tego problemu informacje. Przedstawiona koncepcja jest łatwa do zaimplementowania za pomocą języków programowania obiektowo zorientowanych.
Reprezentacja wiedzy faktograficznej odnosi się do sposobu przechowywania i organizowania informacji w systemach komputerowych w taki sposób, aby mogły one być przetwarzane i wykorzystywane do rozwiązywania problemów. Faktograficzna wiedza to wiedza, która dotyczy obiektów, zdarzeń i ich właściwości, a jej celem jest przedstawienie konkretnych faktów, które mogą być opisane w sposób obiektywny.
W kontekście sztucznej inteligencji, reprezentacja wiedzy faktograficznej polega na tworzeniu struktur danych, które umożliwiają maszynom rozumienie i analizowanie informacji w sposób przypominający ludzki proces myślenia. Jedną z metod reprezentacji jest logika pierwszego rzędu, która jest formalnym systemem, w którym wiedza jest reprezentowana za pomocą zbioru zdań logicznych. Pozwala to na wyrażanie zależności między obiektami oraz ich właściwościami, a także wykonywanie wnioskowań na podstawie tych zależności.
Kolejnym podejściem jest wykorzystanie baz danych, w których wiedza faktograficzna jest przechowywana w postaci tabel. W tym przypadku, informacje są reprezentowane za pomocą kolumn, które odpowiadają cechom obiektów, a wiersze przechowują konkretne wartości. Grafy wiedzy to struktura, w której obiekty i ich właściwości są reprezentowane jako węzły, a zależności między nimi jako krawędzie. Ta metoda pozwala na przedstawienie relacji między różnymi faktami w sposób wizualny, co ułatwia ich analizę.
Kolejną zaawansowaną metodą jest tworzenie ontologii, które pozwalają na definiowanie hierarchii pojęć oraz relacji między nimi. Ontologie umożliwiają reprezentowanie wiedzy w bardziej zorganizowany sposób, uwzględniając znaczenie pojęć i ich wzajemne zależności. Ostatnią metodą jest reprezentacja w postaci reguł, takich jak „jeśli… to…”, które wykorzystywane są w systemach ekspertowych do podejmowania decyzji na podstawie faktów.
Reprezentacja wiedzy faktograficznej jest kluczowa w procesach automatycznego przetwarzania informacji, umożliwiając systemom komputerowym skuteczne analizowanie, przechowywanie i wykorzystywanie faktów w rozwiązywaniu zadań lub podejmowaniu decyzji.
Gdy potrzebujesz pomocy w napisaniu pracy z bezpieczeństwa, to polecamy serwis pisanie prac z bezpieczeństwa