b'\n_START_ARTICLE_\nPrikaz znanja\n_START_SECTION_\nZnanje\n_START_PARAGRAPH_\nZnanje je sustav ili logi\xc4\x8dki pregled \xc4\x8dinjenica i generalizacija o objektivnoj stvarnosti koje je \xc4\x8dovjek usvojio i trajno zadr\xc5\xbeao u svojoj svijesti. Znanje tako\xc4\x91er \xc4\x8dine sve \xc4\x8dinjenice, informacije i vje\xc5\xa1tine koje je osoba stekla iskustvom ili obrazovanjem. To je teoretsko ili prakti\xc4\x8dno razumijevanje nekog predmeta. Znanje predstavlja ukupnost svega poznatog u nekom polju, \xc4\x8dinjenice i informacije te svjesnost ili familijarnost ste\xc4\x8denu iskustvom neke \xc4\x8dinjenice ili situacije. Ono predstavlja klju\xc4\x8d za inteligentno pona\xc5\xa1anje.\n_START_SECTION_\nPovijest prikaza znanja\n_START_PARAGRAPH_\nPrikaz znanja se rabi za reprezentacije namijenjene modernim ra\xc4\x8dunalima, a sastoji se od eksplicitnih objekata te odre\xc4\x91enih tvrdnji i zahtjeva vezanih uz te objekte. Prikaz znanja na ovaj na\xc4\x8din omogu\xc4\x87uje ra\xc4\x8dunalu da donosi zaklju\xc4\x8dke na temelju ve\xc4\x87 pohranjenog znanja. 70-ih i ranih 80-ih isprobane su razne metode koje se ti\xc4\x8du prikaza znanja poput heuristi\xc4\x8dkog ispitivanja, neutralnih mre\xc5\xbea, stru\xc4\x8dnih sistema sa razli\xc4\x8ditim stupnjem uspjeha. U 80-im se javljaju stru\xc4\x8dni ra\xc4\x8dunalni prikazi znanja jezika i sistema poput projekta Cyc (projekt umjetne inteligencije koji poku\xc5\xa1ava okupiti razumljivu ontologiju i bazu znanja koja se odnosi na svakida\xc5\xa1nje razumno znanje, s ciljem da omogu\xc4\x87i aplikacijama umjetne inteligencije da razmi\xc5\xa1ljaju na ljudski na\xc4\x8din), koji jo\xc5\xa1 uvijek traje. Kroz ove projekte, problematika prikaza znanja postaje cjenjenija. Razvija se vi\xc5\xa1e programskih jezika koji se baziraju na prikazu znanja (Dublin Core, KL-ONE, Prolog). Tako\xc4\x91er se razvijaju i jezici u elektroni\xc4\x8dkom svijetu dokumenata poput SGML-a i XML-a, a razvojem Semantic Web-a razvijaju se i RDF, RDF-Schema, Topic Maps, DARPA i drugi.\n_START_SECTION_\nPrikaz znanja\n_START_PARAGRAPH_\nPrikaz znanja predstavlja podru\xc4\x8dje umjetne inteligencije, koja se bavi pitanjem kako formalno razmi\xc5\xa1ljati, tj. kako upotrijebiti sustav simbola da bi se predstavila odre\xc4\x91ena tema o kojoj bi se moglo raspravljati. Prikaz znanja se odnosi na prevo\xc4\x91enje ili kodiranje ili formaliziranje znanja u format pogodan za rad ra\xc4\x8dunala i naravno, postoje brojne tehnike za prikaz znanja, a koja \xc4\x87e se u konkretnom slu\xc4\x8daju upotrijebiti ovisi o vrsti znanja koje prevladava u promatranom podru\xc4\x8dnom znanju._NEWLINE_Budu\xc4\x87i da se znanje rabi da bi se postiglo inteligentno pona\xc5\xa1anje, glavni cilj prikaza znanja je predstaviti znanje tako da izvla\xc4\x8dimo zaklju\xc4\x8dke iz ve\xc4\x87 postoje\xc4\x87eg znanja. Prikaz znanja je problem koji izni\xc4\x8de u kognitivnoj znanosti, koja predstavlja na\xc4\x8din na koji ljudi pohranjuju i obra\xc4\x91uju informacije i umjetnoj inteligenciji, gdje je primarni cilj pohrana znanja na na\xc4\x8din da ga ra\xc4\x8dunalni programi mogu obra\xc4\x91ivati i opona\xc5\xa1ati ljudsku inteligenciju._NEWLINE_Za prikaz znanja je bitno da uvijek ispuni dva uvjeta, a to su izravno modeliranje tehnika koje bi ekspert primijenio u rje\xc5\xa1avanju problema te eksplicitno predstavljanje strategija i tehnika rje\xc5\xa1avanja problema.\n_START_SECTION_\nProceduralno i deklarativno znanje\n_START_PARAGRAPH_\nProceduralno znanje je znanje o procedurama koje opisuju slijed akcija, na\xc4\x8dine promjene stanja radne okoline i znanje o postupcima za uporabu znanja. Jo\xc5\xa1 se naziva i postupkovno znanje te predstavlja znanje o tome kako se problemi rje\xc5\xa1avaju: opis metoda i postupaka za rje\xc5\xa1avanje problema, znanje o slijedu stanja i radnji te znanje o znanju (meta-znanje). Za takvo znanje ka\xc5\xbeemo da je dinami\xc4\x8dko. Deklarativno znanje je znanje o odnosima i na\xc4\x8dinima dekompozicije objekata, pojmova, doga\xc4\x91aja ili procesa. Slu\xc5\xbei za opis informacija neophodnih za rje\xc5\xa1avanje problema, tj. opis objekata i \xc4\x8dinjenica, odnosa izme\xc4\x91u objekata i/ili \xc4\x8dinjenica i opisi drugih \xe2\x80\x9cpravila svijeta\xe2\x80\x9d korisno upotrebljivih za sustav. Takvo znanje se jo\xc5\xa1 naziva i stati\xc4\x8dno znanje. U konvencionalnim obradama podataka proceduralno znanje je u programima, a deklarativno u podacima smje\xc5\xa1tenim u datotekama ili bazama podataka. S obzirom da se znanje koristi u svrhu postizanja inteligentnog pona\xc5\xa1anja, fundamentalni cilj predstavljanja znanja jest predstavljanje znanja na na\xc4\x8din koji olak\xc5\xa1ava zaklju\xc4\x8divanje.\n_START_SECTION_\nEkspresivnost prikaza znanja\n_START_PARAGRAPH_\nKada dizajniramo prikaz znanja najvi\xc5\xa1e moramo paziti na njegovu ekspresivnost jer \xc5\xa1to je prikaz znanja ekspresivniji, lak\xc5\xa1e nam je ne\xc5\xa1to re\xc4\x87i. Razlikujemo vi\xc5\xa1e i manje ekspresivne prikaze znanja koji se razlikuju po svojoj konzistentnosti i dovr\xc5\xa1enosti.\n_START_SECTION_\nProblemi prikaza znanja\n_START_PARAGRAPH_\nPostoje i odre\xc4\x91eni problemi prikaza znanja poput \xc5\xa1irenja aktivacije (problem koji nastaje prilikom navigacije mre\xc5\xbeom \xc4\x8dvorova), supstancija (selektivno naslje\xc4\x91ivanje) te klasifikacija. Sa stajali\xc5\xa1ta umjetne inteligencije ovi se problemi rje\xc5\xa1avaju odgovaraju\xc4\x87im odabirom predstavljanja znanja, jer predstavljanje znanja na neki odre\xc4\x91eni na\xc4\x8din je lak\xc5\xa1e nego na neki drugi.\n_START_SECTION_\nJEZIK I SISTEM BILJE\xc5\xbdENJA\n_START_PARAGRAPH_\nMnogi ljudi smatraju da bi prikaz znanja trebalo predstaviti jednako kao \xc5\xa1to je predstavljen u ljudskom umu tj. treba ga formulirati ljudskim jezikom. Za prikazivanje znanja predlo\xc5\xbeeni su razni oblici umjetne inteligencije i sistema bilje\xc5\xbeenja. Bazirani su na logici i matematici i imaju jednostavne gramatike da bi se olak\xc5\xa1alo strojno procesuiranje.\n_START_SECTION_\nONTOLOGIJA JEZIKA\n_START_PARAGRAPH_\nNakon Cyc-la razvijaju se brojni ontolo\xc5\xa1ki jezici. Ve\xc4\x87ina ih je deklarativna i mogu biti ili okvirni jezici ili se baziraju na logici prvog reda.\n_START_SECTION_\nLINKOVI I STRUKTURE\n_START_PARAGRAPH_\nKada govorimo o linkovima mo\xc5\xbeemo navesti hiperlinkove koji imaju \xc5\xa1irok spektar upotrebe, te semanti\xc4\x8dke linkove koji iako su povezani s hiperlinkovima nemaju tako \xc5\xa1iroku upotrebu. Tako\xc4\x91er mo\xc5\xbeemo spomenuti i matemati\xc4\x8dke tablice, tablice istinitosti, prora\xc4\x8dunske tablice, stablaste strukture itd. Svi oni poma\xc5\xbeu vizualizirati prikaz znanja te tako i omogu\xc4\x87uju prelaske s jedne ideje na drugu.\n_START_SECTION_\nNOTACIJE\n_START_PARAGRAPH_\nU novije vrijeme za prikaz znanja naj\xc4\x8de\xc5\xa1\xc4\x87e se rabi XML. Primjeri notacija su DATR koji predstavlja leksi\xc4\x8dko znanje i RDF koji je jednostavna notacija za predstavljanje odnosa me\xc4\x91u objektima.\n_START_SECTION_\nPohranjivanje i manipulacija\n_START_PARAGRAPH_\nJedan od problema prikaza znanja jest kako pohraniti i manipulirati znanjem u informacijskom sustavu. Da bi se ovo postiglo rabe se aplikacije poput semanti\xc4\x8dkih mre\xc5\xbea, okvirnog znanja, ekspertnih sustava, povrata informacija i sistema strojnog prevo\xc4\x91enja.'