Los agentes de IA tienen que almacenar y organizar información en su memoria. Una de las formas en que lo hacen es mediante el uso de redes semánticas. Las redes semánticas son una forma de representar relaciones entre objetos e ideas. Por ejemplo, una red podría decirle a una computadora la relación entre diferentes animales (un gato es un mamífero, un gato tiene bigotes). A continuación se muestra una imagen de ejemplo de una red semántica.
- Representación del conocimiento: una estructura o símbolo que una computadora utiliza para almacenar y organizar información sobre el mundo [1]
- Red semántica: una representación de conocimiento que representa relaciones entre conceptos e ideas en forma de red. Generalmente se muestra como un gráfico donde los conceptos/ideas son «nodos» y las relaciones son «bordes» o flechas [2]
- Inteligencia artificial basada en el conocimiento: un «programa de computadora que razona y utiliza una base de conocimiento para resolver problemas complejos» [3]
Corte el mazo de tarjetas de la red semántica y haga que los estudiantes usen las cartas para construir su propia red semántica. Las tarjetas cuadradas representan objetos o ideas. Las tarjetas de flecha representan relaciones. Las flechas y cuadrados en blanco se pueden usar para escribir relaciones y conceptos personalizados. Use pegamento y papel para hacer su propia red para enseñar a un agente de IA. A continuación se muestra un ejemplo de red semántica creada con las tarjetas.
Los estudiantes pueden simular una interacción de usuario AI utilizando sus redes semánticas. Dos estudiantes pueden intercambiar redes semánticas completadas y hacer preguntas a su socio sobre la red que crearon (por ejemplo, «¿Qué es un gato?»). El socio del estudiante debe responder las preguntas utilizando la red semántica como su única guía (simulando un agente de IAi cuyo único conocimiento se basa en la red semántica).
¿Qué es una red semántica y ejemplos?
Se utiliza una red semántica cuando uno tiene conocimiento que se entiende mejor como un conjunto de conceptos relacionados entre sí.
La mayoría de las redes semánticas se basan cognitivamente. También consisten en arcos y nodos que se pueden organizar en una jerarquía taxonómica. Las redes semánticas contribuyeron con ideas para difundir la activación, la herencia y los nodos como proto-objeto.
Un ejemplo de una red semántica es WordNet, una base de datos léxica de inglés. Agrupa palabras en inglés en conjuntos de sinónimos llamados sinsets, proporciona definiciones breves y generales y registra las diversas relaciones semánticas entre estos conjuntos de sinónimos. Algunas de las relaciones semánticas más comunes definidas son la meronimia (A es un mérónimo de B si A es parte de B), la holonimia (B es un holónimo de A si B contiene A), hiponimia (o troponimia) (A es subordinado de B ; A es una especie de B), Hypernymy (A es superordinado de B), sinonimia (A denota lo mismo que B) y la antonimio (A denota lo contrario de B).
También es posible representar descripciones lógicas utilizando redes semánticas como los gráficos existenciales de Charles Sanders Peirce o los gráficos conceptuales relacionados de John F. Sowa. [1] Estos tienen una potencia expresiva igual o excediendo la lógica de predicado de primer orden estándar. A diferencia de WordNet u otras redes léxicas o de navegación, las redes semánticas que utilizan estas representaciones se pueden usar para una deducción lógica automatizada confiable. Algunos razonadores automatizados explotan las características teóricas gráficas de las redes durante el procesamiento.
Otros ejemplos de redes semánticas son los modelos gelecos. El inglés Gellish con su Diccionario de Inglés Gellish es un idioma formal que se define como una red de relaciones entre conceptos y nombres de conceptos. Gellish English es un subconjunto formal de inglés natural, así como Gellish Dutch es un subconjunto formal de holandés, mientras que múltiples idiomas comparten los mismos conceptos. Otras redes gelecas consisten en modelos de conocimiento y modelos de información que se expresan en el idioma geleco. Una red geleca es una red de relaciones (binarias) entre las cosas. Cada relación en la red es una expresión de un hecho que se clasifica por un tipo de relación. Cada tipo de relación en sí es un concepto que se define en el diccionario de idiomas gelecales. Cada cosa relacionada es un concepto o una cosa individual que está clasificada por un concepto. Las definiciones de conceptos se crean en forma de modelos de definición (redes de definición) que juntas forman un diccionario geleco. Una red geleca se puede documentar en una base de datos Gellish y es interpretable por computadora.
¿Cuándo se utiliza la red semántica?
Desde los años sesenta hasta los años ochenta, la idea de una conexión semántica se ha desarrollado dentro de los hipertextos como la principal unidad básica, o líderes, en una red semántica. Estas ideas han sido extremadamente influyentes, y ha habido muchos intentos de agregar enlaces para la semántica a las páginas HTML y XML.
Un ejemplo de una red semántica es WordNet, una sin databassic del idioma inglés. WordNet implica una semántica asociativa bastante grande, en comparación con las redes más formales. Es posible representar descripciones lógicas utilizando redes semánticas como los gráficos existenciales o los gráficos conceptuales correlacionados de John F. Sowa. Estos tienen poder expresivo al menos igual al estándar de la lógica de los predicados de primer orden. A diferencia de WordNet u otras redes léxicas, las redes semánticas se pueden usar para una deducción lógica automatizada confiable. Algunos razonadores automáticos explotan las propiedades de la teoría de gráficos durante el proceso.
También hay tipos de procesamiento de redes semánticas conectadas con el conjunto correspondiente de herramientas de software utilizadas para el conocimiento de la ingeniería, como el Semántico Sistema de procesamiento de redes (SNEPS), Stuart C. Shapiro o el paradigma multinet de Hermann Helbig (Multinet es un acrónimo que él significa «red semántica expandida multicapa»). Este último es particularmente adecuado para la representación de la semántica del lenguaje natural y las expresiones utilizadas en diferentes aplicaciones de PNL.
¿Cómo hace una red semántica?
La IA industrial también se puede utilizar para el descubrimiento de conocimiento identificando ideas en sistemas de ingeniería. [8] En aviación y aeronáutica, la IA ha jugado un papel vital en muchas áreas críticas, una de las cuales es la garantía de seguridad y la causa raíz. La NASA está tratando de gestionar de manera proactiva los riesgos para la seguridad de las aeronaves mediante el análisis de datos numéricos de vuelo e informes de texto en paralelo no solo para detectar anomalías, sino también relacionarse con los factores causales. Esta visión extraída de por qué ciertas fallas ocurren en el pasado arrojarán luz sobre predicciones de incidentes similares en el futuro y evitarán problemas antes de que ocurran. [15]
Los desafíos de la IA industrial para desbloquear el valor radica en la transformación de datos sin procesar a predicciones inteligentes para la toma de decisiones rápidas. En general, hay cuatro desafíos principales para realizar la IA industrial: datos, velocidad, fidelidad e interpretabilidad. [1]
Los sistemas de ingeniería ahora generan muchos datos y la industria moderna es de hecho un entorno de big data. Sin embargo, los datos industriales generalmente están estructurados, pero pueden ser de baja calidad. [1]
El proceso de producción ocurre rápidamente y el equipo y la pieza de trabajo pueden ser costosas, las aplicaciones de IA deben aplicarse en tiempo real para poder detectar anomalías de inmediato para evitar el desperdicio y otras consecuencias. Las soluciones basadas en la nube pueden ser poderosas y rápidas, pero aún no se ajustarían ciertos requisitos de eficiencia de cálculo. Edge Computing puede ser una mejor opción en tal escenario. [1]
A diferencia de los sistemas de recomendaciones de IA con cara de consumidor que tienen una alta tolerancia a falsos positivos y negativos, incluso una tasa muy baja de falsos positivos o tasa de negativos puede costar la credibilidad total de los sistemas de IA. Las aplicaciones industriales de IA generalmente se ocupan de problemas críticos relacionados con la seguridad, la confiabilidad y las operaciones. Cualquier falla en las predicciones podría incurrir en un impacto económico y de seguridad negativo en los usuarios y desalentarlos a confiar en los sistemas de IA. [1]
¿Cuáles son los tipos de redes semánticas?
Las redes semánticas fueron desarrolladas inicialmente para computadoras en 1956 por Richard H. R. de la Unidad de Investigación del Lenguaje de Cambridge (CLRU), para la traducción automática de idiomas naturales. Sin embargo, ahora se usa para una variedad de funciones, como la representación del conocimiento. Actualmente hay seis tipos de redes semánticas que permiten la representación gráfica declarativa, que se utiliza aún más para representar el conocimiento y apoyar los sistemas automatizados para el razonamiento sobre el conocimiento. Estos seis tipos de redes semánticas son:
- Redes de definición: enfatice la relación subtipo o IS-A entre un tipo de concepto y un subtipo recientemente definido.
Como una de las técnicas o representación de conocimiento más antiguas y efectivas, Semantic Networks ofrece varias ventajas, algunas de las cuales son:
- Redes de definición: enfatice la relación subtipo o IS-A entre un tipo de concepto y un subtipo recientemente definido.
Aunque la importancia de las redes semánticas es inmensa en la representación del conocimiento, debemos considerar los inconvenientes que ofrece, como:
- Redes de definición: enfatice la relación subtipo o IS-A entre un tipo de concepto y un subtipo recientemente definido.
¿Cuáles son los componentes de las redes semánticas?
El análisis de redessemántica de resúmenes, similar al análisis de red, es tanto un método de investigación como un marco teórico. El análisis de red semántica difiere de los métodos de red tradicionales porque se centra en la estructura de un sistema basado en el significado compartido en lugar de en los enlaces entre los socios de comunicación. En otras palabras, dos nodos están conectados en una red semántica en la medida en que sus usos de los conceptos se superponen. El propósito de este artículo es presentar los componentes y un conjunto de procedimientos para describir un análisis de red semántica. La red semántica representa la estructura de un sistema basado en el significado compartido. En segundo lugar, el análisis de la red semántica de una organización se compara con un análisis de red tradicional del mismo sistema.
Las medidas de similitud semántica son tipos específicos de medidas semánticas: herramientas matemáticas utilizadas para estimar la fuerza de la relación semántica entre unidades de lenguaje, conceptos o instancias, a través de una descripción numérica obtenida de acuerdo con la comparación de la información que respalda formal o implícitamente su significado o describe su Naturaleza. [1]
La similitud semántica mide la imagen de términos, palabras, documentos (o cualquier objeto que pueda caracterizarse a través de la semántica). La semejanza de los objetos comparados se basa en su significado o contenido semántico, en oposición a la similitud que se puede estimar con respecto a su representación sintáctica (por ejemplo, su formato de cadena). Concretamente, la similitud semántica se puede estimar por ejemplo definiendo una similitud topológica, utilizando ontologías para definir una distancia entre términos/conceptos. Como ejemplo, una métrica ingenua para la comparación de conceptos ordenados en un conjunto parcialmente ordenado y representado como nodos de un gráfico acíclico dirigido (por ejemplo, taxonomía), sería la distancia mínima en términos de bordes que componen el ritmo más corto que une los dos nodos conceptuales. Según los análisis de texto, la relación semántica/distancia entre las unidades de lenguaje (por ejemplo, palabras, oraciones) también se puede estimar utilizando medios estadísticos como un modelo espacial vectorial para correlacionar palabras y contextos textuales de un corpus de texto adecuado (coincidencia).
Se utiliza una red semántica cuando uno tiene conocimiento que se entiende mejor como un conjunto de conceptos relacionados entre sí. La mayoría de las redes semánticas se basan cognitivamente. También consisten en arcos y nodos que se pueden organizar en una jerarquía taxonómica. Las redes semánticas contribuyeron con ideas para difundir la activación, la herencia y los nodos como proto-objeto.
¿Qué son las redes semánticas en inteligencia artificial?
- Una red o red semántica es una estructura gráfica para representar el conocimiento en patrones de nodos y arcos interconectados.
- Las implementaciones informáticas de redes semánticas se desarrollaron por primera vez para la inteligencia artificial y la traducción automática, pero las versiones anteriores se han utilizado durante mucho tiempo en filosofía, psicología y lingüística.
- El global gigante de la web semántica es una gran red semántica.
- Lo que es común a todas las redes semánticas es una representación gráfica declarativa que se puede utilizar para representar el conocimiento y apoyar los sistemas automatizados para el razonamiento sobre el conocimiento.
- Algunas versiones son altamente informales, pero otras son sistemas de lógica definidos formalmente.
- Se define objetos en términos de su asociación con otros objetos, ex: nieve, blanco, muñeco de nieve, hielo, resbaladizo.
- Representar el conocimiento como un gráfico:
- Los conceptos en niveles más bajos heredan las características de sus conceptos principales.
1: Redes de definición:
- Una red o red semántica es una estructura gráfica para representar el conocimiento en patrones de nodos y arcos interconectados.
- Las implementaciones informáticas de redes semánticas se desarrollaron por primera vez para la inteligencia artificial y la traducción automática, pero las versiones anteriores se han utilizado durante mucho tiempo en filosofía, psicología y lingüística.
- El global gigante de la web semántica es una gran red semántica.
- Lo que es común a todas las redes semánticas es una representación gráfica declarativa que se puede utilizar para representar el conocimiento y apoyar los sistemas automatizados para el razonamiento sobre el conocimiento.
- Algunas versiones son altamente informales, pero otras son sistemas de lógica definidos formalmente.
- Se define objetos en términos de su asociación con otros objetos, ex: nieve, blanco, muñeco de nieve, hielo, resbaladizo.
- Representar el conocimiento como un gráfico:
- Los conceptos en niveles más bajos heredan las características de sus conceptos principales.
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