В основе сетевой модели лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности объектов (понятий) и связей (отношений) между ними.

Известно, что любую конкретную ситуацию в реальном мире, всегда можно представить в виде совокупности взаимосвязанных понятий. Причем число базовых отношений не может быть бесконечным (оно заведомо меньше 300); все остальные отношения выражаются через базовые в виде их комбинаций. Эта гипотеза служит основой утверждения о том, что семантические сети являются универсальным средством для представления знаний в интеллектуальных системах. Семантической сетью называется ориентированный граф с помеченными вершинами и дугами, где вершинам соответствуют конкретные объекты, дугам - отношения между ними.

Семантические сети являются весьма мощным средством представления знаний. Однако для них характерны неоднозначность представлений знаний и неоднородность связей.

В семантических сетях используются три основных типа объектов:

1. Понятия представляют собой сведения об абстрактных или конкретных (физических) объектах предметной области.

2. События - это действия, которые могут внести изменения в предметную область, т.е. изменить состояние предметной области.

3. Свойства используются для уточнения понятий и событий. Применительно к понятиям свойства описывают их особенности или характеристики, например - цвет, размер, качество. Применительно к событиям свойства - продолжительность, место, время и т.д.

Рассмотрим, например, текст, содержащий некоторые декларативные знания: «Слева от станка расположен приемный бункер. Расстояние до него равно двум метрам. Справа от станка — бункер готовой продукции. Он находится рядом со станком. Робот перемещается параллельно станку и бункерам на расстоянии 1 м».

Рис. 4.2. Пример сетевого представления совокупности знаний

На рисунке 4.2 показано сетевое представление совокупности знаний в виде семантической сети. Понятия и объекты, встречающиеся в тексте, представлены в виде сети, а отношения — в виде дуг, связывающих соответствующие вершины.

В семантической сети возможно ввести различные виды отношений между объектами.

Атрибутивные отношения - это отношения между объектом и свойством, например, цвет, размер, форма, модификация и т.д. На 68 рисунке 4.3 приведен пример семантической сети с использованием атрибутивных отношений.

Рис. 4.3. Пример атрибутивных отношений

Теоретико-множественные (иерархические) отношения - это отношения между элементом множества (подмножества) и множеством, отношение части и целого, отношение между элементом класса и классом и т.п. Данный тип отношений используется для хранения в базе знаний сложных (составных или иерархических) понятий. Этот тип отношений иллюстрируется на рисунке 4.4.

Рис. 4.4. Пример теоретико-множественных отношений

Квантифицированные отношения – это логические кванторы общности и существования. Они используются для представления знаний типа: «любой студент должен посещать лабораторные занятия», «существует хотя бы один язык программирования, который должен знать любой выпускник НГТУ».

К наиболее распространенным лингвистическим отношениям относятся

− падежные,

− атрибутивные.

Падежными (или ролевыми) отношениями могут являться следующие:

− агент, отношение между событием и тем, что (или кто) его вызывает, например, отношение между «завинчиванием» (гайки) и рукой;

− объект, отношение между событием и тем, над чем производится действие, например, между «завинчиванием» и «гайкой»;

− условие, отношение, указывающее логическую зависимость между событиями, например, отношение между «завинчиванием» (гайки) и «сборкой» (узла);

− инструмент, отношение между событием и объектом, с помощью которого оно совершается, например, между «завинчиванием» и «верстаком».

К базе знаний представленной семантической сетью, возможны следующие основные типы запросов:

- запрос на существование;

- запрос на перечисление.

При построении интеллектуальных банков знаний обычно используют разделение знаний на:

- интенсиональные,

- экстенсиональные.

Экстенсиональная семантическая сеть (или К-сеть) содержит информацию о фактах, о конкретных объектах, событиях, действиях.

Интенсиональная семантическая сеть (или А-сеть) содержит информацию о закономерностях, потенциальных взаимосвязях между объектами, неизменяемую информацию об объектах, т.е. модель мира.

Экстенсиональные (конкретные) знания создаются и обновляются в процессе работы с банком данных, а интенсиональные (абстрактные) изменяются редко. Первые можно назвать экземпляром, а последние – моделью (схемой) базы данных.

Запрос к банку знаний, обрабатываемый системой управления базой знаний, представляет собой набор фактов (ситуацию), при описании которого допускается использование переменных вместо значений атрибутов, имен понятий, событий и отношений. Запрос можно представить в виде графа, в котором вершины, соответствующие переменным, не определены. Поиск ответа сводится к задаче изоморфного вложения графа запроса (или его подграфа) в семантическую сеть.

Запрос на существование не содержит переменных и требует ответа типа ДА, если изоморфное вложение графа запроса в семантическую сеть удалось, и НЕТ – в противоположном случае. При обработке запроса на перечисление происходит поиск всех возможных изоморфных графу запроса подграфов в семантической сети, а также присваивание переменным в запросе значений из найденных подграфов.

Кроме того, на семантических сетях можно использовать методы доказательства, используемые в логике предикатов, т.к. семантическая сеть легко преобразуется в логику предикатов 1-го порядка (каждое ребро можно представить в виде бинарного предиката).

Достоинством семантических сетей является их универсальность, достигаемая за счет выбора соответствующего применению набора отношений. В принципе с помощью семантической сети можно описать сколь угодно сложную ситуацию, факт или предметную область.

В виде семантической сети можно представить псевдофизическую логику.

С другой стороны, семантическую сеть можно записать в виде набора предикатов 1-го порядка. В этом случае именами предикатов будут являться имена отношений (ребер графа), а атрибутами – связываемые отношением узлы семантической сети.

Недостатком семантических сетей является их практическая необозримость при описании модели мира реального уровня сложности. При этом появляется проблема размещения семантической сети в памяти ЭВМ. Если ее размещать всю в оперативной (виртуальной) памяти, на ее сложность накладываются жесткие ограничения. Если размещать во внешней памяти, появляется проблема, как подгружать необходимые для работы участки.