Сравнивайте с английским: нажмите на абзац — оригинал откроется в окне. Кнопка EN под абзацем показывает его прямо в тексте.
Введение
Моделирование уровня знаний — это процесс теоретического осмысления наблюдений за миром и, в определенной степени, объяснения поведения агента при взаимодействии с окружающей средой. Ключевыми для понимания моделирования уровня знаний являются понятия уровня знаний, операторов и целевого состояния агента, предложенные Алленом Ньюэллом. Уровень знаний относится к объему знаний, которыми обладает агент о своем мире. Операторы — это действия, которые могут быть применены к агенту для изменения его состояния. Целевое состояние агента — это состояние, достигаемое после применения соответствующих операторов для перехода из предыдущего, нецелевого состояния. По сути, моделирование уровня знаний включает в себя оценку знаний агента о мире и всех возможных состояниях, и на основе этой информации строится модель, отображающая взаимосвязи и пути между различными состояниями. С помощью этой модели различные методы решения задач (например, предсказание, классификация, объяснение, обучение, качественное рассуждение, планирование и т. д.) можно рассматривать единообразно. Этот аспект моделирования имеет решающее значение в когнитивных архитектурах для интеллектуальных агентов. В работе "Приложения абдукции: моделирование уровня знаний" Мензис предлагает новый подход к моделированию уровня знаний, называемый KLB, который утверждает, что "база знаний должна быть разделена на факты, специфичные для предметной области, и абстрактные процедуры решения проблем, не зависящие от предметной области". В его методе абдуктивное рассуждение используется для поиска предположений, которые, в сочетании с теориями, позволяют достичь желаемых целей системы. В качестве хорошего примера абдуктивного рассуждения можно привести логическое рассуждение.
Knowledge level modeling is the process of theorizing over observations about a world and, to some extent, explaining the behavior of an agent as it interacts with its environment. Crucial to the understanding of knowledge level modeling are Allen Newell's notions of the knowledge level, operators, and an agent's goal state. The knowledge level refers to the knowledge an agent has about its world. Operators are what can be applied to an agent to affect its state. An agent's goal state is the status reached after the appropriate operators have been applied to transition from a previous, non goal state. Essentially, knowledge level modeling involves evaluating an agent's knowledge of the world and all possible states and with that information constructing a model that depicts the interrelations and pathways between the various states. With this model, various problem solving methods (i. e. prediction, classification, explanation, tutoring, qualitative reasoning, planning, etc.) can be viewed in a uniform fashion. This modeling aspect is crucial in cognitive architectures for intelligent agents. In "Applications of Abduction: Knowledge Level Modeling", Menzies proposes a new knowledge level modeling approach, called KLB, which specifies that "a knowledge base should be divided into domain specific facts and domain independent abstract problem solving inference procedures." In his method, abductive reasoning is used to find assumptions which, when combined with theories, achieve the desired goals of the system. For a good example of abductive reasoning, look at logical reasoning.