Malümat İfadesi (Knowledge Representation)

Yazan : Şadi Evren ŞEKER

Bilgisayar bilimlerinde oldukça önemli konulardan biriside işlenen veri, bilgi, malumat veya ifranın (data,information,knowledge, wisdom) gösterilmesi ve işlenebilmesidir.

Temel olarak bilgisayar bilimlerinin yapay zeka konusunun araştırma alanına giren malumat ifadesi konusu “nasıl düşünüyoruz?” sorusuna da cevap aramaktadır. Aslında yapay zeka konusunda yapılan çalışmaların neredeyse tamamı insanı model alan ve insanın düşünce tarzını bilgisayarlar üzerinde uygulamaya çalışan bir yol tutmaktadır. Malumat ifadesi konusu da benzer şekilde insanın elde ettiği bir malumatı nasıl ifade ettiğini veya nasıl işlediğini incelemekte ve bu inceleme sonucunu bilgisayarlar ile ifade etmeye çalışmaktadır.

Örneğin bir külliyatın (söylev, discourse) içersiinde geçen onlarca cümleden tek bir anlam çıkarmak ve çıkan bu anlamı bir model üzerinden bilgisayarda gösterebilmek ancak bu cümlelerin ve cümleler arası ilişkilerin ve cümlelerin üzerine kurulduğu geçmiş bilgilerin doğru bir şekilde modellenmesi ile olabilir.

Örneğin insanın düşünürken zihninde oluşan semboller veya belleğinde oluşsan geçmiş tecrübeleri veya kurduğu mantık önermeleri birer model oluşturmaktadır.

Malümat İfadesinin temel sorunları

Temel olarak malumat ifadesi konusunda geçen soruları ve ilgi alanlarını aşağıdaki şekilde sıralamak mümkündür:
Bir malumatın hal-i hazırda insanlar tarafından nasıl gösterildiği
Temel olarak malumatın ne olduğu ve nasıl gösterilebileceği
Gösterim yönteminin belirli bir alanla sınırlı olup olmayacağı (bütün malumatları gösteren tek bir gösterim bulunabilir mi?)
Bir gösterim yönteminin formal diller (formal languages) tarafından ne kadar işlenebilir olduğu (makine diline ne kadar yakın olacağı)

Yukarıdaki bu soruların dışında temel olarak bilinmelidir ki yapay zekanın herhangi bir alanında bir problemin çözümünde malumatın ne kadar iyi modellendiği önemli bir role sahiptir. İyi modellenmiş ve kullanım olanakları (üzerinde tanımlı işlemler (operators) ) genişletilmiş bir malumat gösterimi problem çözümünde oldukça işlevsel olabilmektedir.

Örneğin sayılar birer ve sayılar üzerinde yapılan işlemleri bir malumat olarak kabul edelim. Bu durumda onluk sistemi içeren hint-arap sayı sistemi (günümüzde kullanılan sayı sistemi) ile roman sayı sistemi (roma rakamlarının kullanıldığı sayı sistemi) karşılaştırıldığında aslında iki sayı sistemi de aynı malumatı ifade etmektedirler. Fakat bilindiği üzere roma rakamları ile yapılan işlemlerin kullanılışlığı ve işlevselliği oldukça düşüktür.

Bazı temel malumat ifade alanları

Bu bölümde malumat ifadesinin kullanıldığı temel yapay zeka problem gruplarından bahsedilecektir. Aslında bu bölümde bulunan konular kabaca yapay zekanın çalışma alanlarının bir listesi niteliğindedir çünkü malumat ifadesi bütün yapay zeka çalışmalarında bir şekilde gerekmektedir.

Dilde malumat gösterimi

Yapay zekanın bir alt bölümü olan doğal dil işleme ve formal diller olarak ikiye ayrılabilecek bu başlıktaki amaç bir doğal dili (insanların konuştuğu ingilizce veya türkçe gibi diller) ile bir bilgisayar dili (C veya JAVA gibi) bir malumatı gösterecek şekilde tasarlamak ve geliştirmektir. Amaç bilgisayar bilimleri açısından bu dillerin bilgisayardaki ifadeleridir. Elbette doğal dildeki malumatın gösterimi ile dilbilim (linguistic) veya dil felsefesi alanları çalışmaktadır ancak yapay zekanın bakış açısında göre amaç doğal dillerin de bilgisayar dünyasındaki modellenmesi ve bu dillerdeki malumatların çözümlenerek işlenmesidir.

Kabaca bir dilin modellenmesi ve işlenmesi insan beyninin düşünme şeklinin ve ulaşabileceği sınırlarının tamamen modellenmesi ile mümkündür şeklinde bir görüş ileri sürülebilir.

Varlıkbilim gösterimleri

Malumat ifadesinin kullanıldığı önemli alanlardan birisi de varlıkbilimdir. (onthology) Bu alanda elde edilen malumatlar belirli bir model üzerinde ifade edilerek çakışma tespit edilmeye çalışılır.

Örneğin “Napolyonun motorsikletinin seri numarası nedir?” sorusuna cevap olarak “Napolyon zamanında motorsiklet yoktu” cevabının verilebilmesi için soruda modellenen ontolojinin çelişkiyi algılaması gerekir. Bu konuda örneğin owl gibi modelde daha çok kesin ve belirli (definite and deterministic) diller kullanılır.

Yapılar ve bağlantılar

İnsanlar tarafından malumatı göstermenin diğer bir yoluda oluşturulan tabloların ve yapıların kullanılmasıdır. Örneğin çarpım tablosu oldukça eski zamandan beri insanlar tarafından oluşturulan ve bir malumatı tutmaya yarayan tablodur.

Örneğin bilgisayar bilimlerinde kullanılan karnaugh haritaları (Karnaugh map) veya doğruluk çizelgeleri (truth tables) benzer amaçlara hizmet eden ve örneğe ait malumat içeren tablolardır.

Benzer şekilde üretilen karar ağaçları gibi yapılar da bu grupta sayılabilir. İşin özünde insalık tarihi boyunca oluşturulan bütün malumat modelleme enstrümanları (çizimler, tablolar veya yapılar) bu grubun üyesi sayılabilir.

Bu grubun en belirgin özelliği belirli bir alana (domain) bağımlı üretilen modeller olmalarıdır ve bu modeller genelde bir işin parçası olarak kullanılırlar. Üzerlerinde tututtukları malumatı göstermenin muhtemelen farklı birkaç yolu daha bulunmaktadır.

« Prüfer Dizilimi (Prüfer Sequence) | Malumat Çıkarımı (Knowledge Retrieval) »

Yorumlar

Bu Yazı Hakkında

Bilgisayar Kavramları üzerinde şu anda okumakta olduğunuz 'Malümat İfadesi (Knowledge Representation)' isimli yazı 22 Jun 2009 tarihinde, saat: 23:07 'de Şadi Evren ŞEKER tarafından gönderilmiş, toplam 315 defa okunmuştur.

Benzer yazıları bilgisayar felsefesi, yapay zeka (artificial intelligence) kategorilerinden okuyabilirsiniz. Yazar ile irtibat kurmak için email gönderebilirsiniz. Yazıya yorum yapabilir ya da yapılan yorumları RSS 2.0 ile takibe alabilirsiniz.

Yazarın Kitabı

Bu yazının yazarı Şadi Evren ŞEKER'in son çıkan kitabı "Programlama ve Veri Yapılarına giriş (C, C++ ve JAVA ile)" hakkında bilgi almak için Buraya tıklayabilirsiniz.
Eklenen Son Yazılar