1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyum
  • 1. Türk Yapay Zeka ve Yapay Sinir Ağları Sempozyumu Bildirileri
  • ÖNSÖZ
  • TEŞEKKÜR
  • İÇİNDEKİLER
  • Davetli Bildiri - Invited Paper
    • Towards Program Understanding Systems
  • Akıl Yürütme - Reasoning
    • Proof-Checking Process-Based Reasoning about Physical Systems
    • An Extension of the Corresponding Value Technique in Qualitative Modeling and Simulation
    • Qualitative Reasoning Experiments with the MVL Theorem Proving System
    • Tekdüze Olmayan Usavurum Yöntemleri ve Yapay Zeka
    • Issues in Commonsense Set Theory
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları - Applications of Artificial Neural Networks
    • A Survey of Neural Network Applications for Scheduling Problems
    • A Study in Connectionist Modeling of Hard-Constraint Problems: Solving Tangram Puzzles
    • Solving Maze Problems by Cellular Neural Networks
    • Ping-Pong Oynamasını Öğrenen Yapay Sinir Ağı
  • Doğal Diller - Bilgi Gösterimi / Natural Languages - Knowledge Representation
    • Towards a Formal Semantics of Turkish
    • An Approach to Machine Translation
    • Functional Categorization of Knowledge
    • Four Levels of Learning and Representation in Modeling Scientific Discovery
  • Konuşma Tanıma/ Speech Recognition
    • Konuşma İşaretinin Tanınması için Kullanılan Yapay Nöron Ağları ve Diğer Teknikler
    • Isolated Speech Recognition System
    • Vocal Tract Shape Estimation
    • Comparison of Human and Lovebird Speech
  • Yapay Sinir Ağları Yapıları/ Artificial Neural Network Architectures
    • Artificial Neural Networks that Grow When They Learn and Shrink When They Forget
    • Sinir Ağlarının Optik Cihazlarla Tasarımı
    • Classification and Computation on Non-uniform Finite Cellular Automata Networks
    • Yapay Sinir Ağları Konusunda Hukuki bir Yaklaşım
  • Tasarımda Yapay Zeka / Artificial Intelligence in Design
    • Fuzzy Lojik Kontrolerlerin Dizaynı için Yeni bir Metod
    • Bilgi Tabanlı Yaratıcı Kavramsal Dizayn
    • A Distributed Expert System Architecture
    • KNOWALL! An Experimental Inscriptor-Based Expert System
  • Örüntü Tanıma / Pattern Recognition
    • A Counterpropagation Network Model to Recognize and Classify Chart Patterns in Automated Manufact.
    • Experiments with RST, A Rotation, Scaling and Translation Invariant Pattern Classification System
    • Application of Artificial Neural Networks to Pattern Recognition
    • Segmentation of Ottoman Characters
  • Görme ve Görüntü İşleme / Vision and Image Processing
    • Active Vision / Etkin Görme
    • Renkli Resim İşlemenin Teorik ve Pratik Özellikleri
    • Otomatik Odaklama
    • Executing Prolog Programs with Dataflow Approach
  • Yapay Sinir Ağları Uygulamaları / Application of Artificial Neural Networks
    • A Neural Network Architecture for Emulating Forward Dynamics of a Robot Manipulator
    • Stability Properties of Artificial Neural Network Based Robotic Controllers
    • Pattern Classifier
    • Yapay Sinir Ağlarının Robotikteki Uygulamaları
  • Yazar Dizini / Author Index
Powered by GitBook
On this page
  • Abstract
  • Özet
  • Tam Metin

Was this helpful?

  1. Doğal Diller - Bilgi Gösterimi / Natural Languages - Knowledge Representation

Functional Categorization of Knowledge

Ş. Kocabaş, TÜBİTAK-Marmara Araştırma Merkezi, Türkiye.

PreviousAn Approach to Machine TranslationNextFour Levels of Learning and Representation in Modeling Scientific Discovery

Last updated 6 years ago

Was this helpful?

Abstract

The continuous increase of human knowledge rendered the classification of knowledge an important task, from very early ages, for philosophers like Aristotie down tolhe modem age, to Wittgenstein. These classifications were necessitated by the difficulties in understanding, memorization and transmission of knowledge. An analogous task now is faced in knowledge based artificial intelligence systems as the needs arise to build larger and more versatile systems. In this paper we introduce a method for organising knowledge into several linguistic categories. We describe how this categorization introduces clarity in representing different types of knowledge, how it facilitates the analysis of complex propositions into their simple constituents, and how these in turn can be assembled into complex constructs such as frames and schemata.

Özet

İnsan bilgisinin sürekli artması, bilginin sınıflandırılmasını, çağın erken dönemlerinden, Aristotie gibi modem çağdaki filozoflar için Wittgenstein'a kadar önemli bir görev haline getirmiştir. Bu sınıflandırmalar, bilginin anlaşılması, ezberlenmesi ve aktarılmasındaki güçlükler tarafından zorunlu kılınmıştır. Artık benzer bir görev, daha büyük ve çok yönlü sistemler inşa etmek için ihtiyaçlar ortaya çıktıkça bilgi tabanlı yapay zeka sistemlerinde karşılaşılmaktadır. Bu yazıda, bilgiyi birkaç dil kategorisinde düzenlemek için bir yöntem sunuyoruz. Bu kategorizasyonun, farklı bilgi türlerini temsil etmede nasıl netlik sağladığını, karmaşık önermelerin basit bileşenlerine nasıl analiz edilmesini kolaylaştırdığını ve bunların çerçeveler ve şemalar gibi karmaşık yapılara nasıl birleştirilebileceğini açıklıyoruz.

Tam Metin

Bildirinin tamamını görüntülemek için aşağıdaki dosyayı indiriniz.

24MB
121-132.zip
archive
121-132 Functional Categorization of Knowledge