Решение задачи: Недостатки семантических сетей в ИИ

Системы искусственного интеллекта и машинное обучение - 2024

Недостатки модели представления знаний на основе семантических сетей.

Выберите один или несколько вариантов ответа:

1. Трудности при построении сложных сетей
2. Сложность организации процедуры поиска нужного знания (как фрагмента сети)
3. Длительность обучения
4. Неестественность и плохая наглядность системы знаний, представленной графически, сложность восприятия
5. Сложность представления отношений

Решение:

Семантические сети являются одним из способов представления знаний в системах искусственного интеллекта. Они представляют знания в виде графа, где узлы (вершины) обозначают понятия или объекты, а дуги (рёбра) — отношения между ними.

Несмотря на свою наглядность и интуитивность, семантические сети имеют ряд существенных недостатков:

1. Трудности при построении сложных сетей: По мере увеличения объема знаний и сложности предметной области, семантическая сеть становится очень большой и запутанной. Ручное построение и поддержка таких сетей становится крайне трудоемким и подверженным ошибкам процессом.
2. Сложность организации процедуры поиска нужного знания (как фрагмента сети): В больших и сложных семантических сетях поиск конкретного знания или установление связей между отдаленными понятиями может быть вычислительно затратным. Эффективные алгоритмы поиска и вывода требуют тщательной проработки.
3. Неестественность и плохая наглядность системы знаний, представленной графически, сложность восприятия: Хотя на первый взгляд графическое представление кажется наглядным, для очень больших и детализированных сетей оно становится громоздким и трудночитаемым. Человеку становится сложно воспринимать общую структуру и находить нужные связи.
4. Сложность представления отношений: Семантические сети хорошо подходят для представления бинарных отношений (отношений между двумя понятиями). Однако, представление более сложных, многоместных отношений (например, "Иван подарил Марии книгу") может быть затруднено и требует введения дополнительных узлов или специальных конструкций, что усложняет сеть.

Пункт "Длительность обучения" не является прямым недостатком самой модели представления знаний на основе семантических сетей. Семантические сети, как правило, не "обучаются" в том смысле, в каком обучаются нейронные сети. Они строятся экспертами или автоматически из структурированных данных. Процесс их создания может быть длительным, но это не "длительность обучения" в контексте машинного обучения.

Таким образом, правильные варианты ответа:

1. Трудности при построении сложных сетей
2. Сложность организации процедуры поиска нужного знания (как фрагмента сети)
3. Неестественность и плохая наглядность системы знаний, представленной графически, сложность восприятия
4. Сложность представления отношений