МПЗиО_1_17_Введение (Лекции)

МОДЕЛИПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙИ ОНТОЛОГИИ:ВВЕДЕНИЕБольшакова Елена Игоревна,Груздева Надежда Валерьевна,Баева Наталия ВалерьевнаСОДЕРЖАНИЕ1. Управление знаниями: цели, аспекты2. Искусственный интеллекти инженерия знаний3. Данные Vs Знания : особенности4. Разновидности знаний5. Понятие модели и языка ПЗ,основные модели представления знаний6. Онтологии и их языки7. Учебные работы в рамках курса МПЗиО8. Литература2УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ«Знания – сила» (Ф. Бэкон)Задача УЗ и термин (Knowledge Management)возникли в последние 25-30 лет (с 80-х гг.) на стыке различных дисциплин (экономика, психология,менеджмент, управление персоналом, информатика) в связи с накоплением используемой информациии возникновением сети ИнтернетПричины возникновения и развития концепции УЗ:увеличение объема данных (в первую очередь,неструктурированных), рост сложности решаемых задач ПОвысокая динамика развития бизнеса, изменения рынкав больших проектах требуется коллективный опыт работы,принятие решений на основе многих факторовНет единого подхода к задаче, общепринятогоопределения термина3УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ:ОПРЕДЕЛЕНИЕ, ЦЕЛИУЗ – это процесс извлечения, распространения иэффективного использования знаний (Davenport,1994) УЗ – совокупность методов, приемов, программнотехнологических средств для обеспечения выявления,сбора, накопления, интеграции и хранения,распространения и применения ценной информациив ходе совместной деятельности людейЦели:более эффективное функционирование коллективовповышение качества выпускаемых продуктовсохранение, тиражирование и передача опыта работыбыстрая практическая выработка новых идей и решенийИнформация и знания, опыт и навыки сотрудниковсоставляют основу интеллектуального капиталакомпаний, организаций, коллективов людей4ЗНАНИЯ: ХАРАКТЕРИСТИКИЗнания могут быть явные/неявные: Явные представлены в первую очередьинформационными ресурсами:– документы (текстовые: электронные, письменные)– базы данных и знаний– е-мейлы– видео и изображенияНеявные знания людей, сотрудников:– их интуиция– невербализованный экспертный опыт и навыки– незафиксированные организационныеи управленческие знания,– нормы деятельности и установки, мненияВ целом обеспечивают эффектив.

принятие решенийВажно: обмен знаниями, поддержание их целостности5УПРАВЛЕНИЕ ЗНАНИЯМИ:КОМПОНЕНТЫ И АСПЕКТЫКомпоненты системы УЗ Люди (сотрудники компаний, организаций) Организационные процессы (бизнес-процессы, совместнаяработа и обмен информацией) Технологии (в том числе корпоративные программныесистемы, например, системы типа Workflow)Разные аспекты УЗ:Информационный (информационные технологии)Организационный (структуры и процессы)Гуманитарный / экологический (люди и культура:взаимодействия сотрудников, ценности, установки и т.п.)В курсе МПЗиО – информационный аспект: явные знания,их формализация, систематизация, классификация,обработка – область инженерии знаний (раздел ИИ)6ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ:ПАРАДИГМЫ И ЗАДАЧИТермин ИИ (Artificial Intelligence) ввел Дж.Маккартив 1956 г.

: моделирование интеллектуальных функций Научное направление ИИ возникло на стыке наук: когнит.психология, математика, Сomputer Science, лингвистика Различные цели (парадигмы) ИИ разные принципы построения систем: Попытка моделирования процесса человеческого мышления Примерно с 70 гг. основная цель – функциональноемоделирование для помощи человеку в решении сложныхи частных задач Инженерия знаний (представление знаний), 70-е гг. –традиционный раздел ИИ(по сути предполагается использование знаний, какрезультата интеллектуальной деятельности)7ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ:ИНЖЕНЕРИЯ ЗНАНИЙИнженерия знаний охватывает модели и методыизвлечения, структурирования, формализации знанийдля использования в интеллектуальных информационныхсистемах.Включает: Извлечение/приобретение знаний первоначальное – из текстов, от человека (eliciting) дополнительное – для расширения базы знанийсистемы (aсquisition) Представление знаний (ПЗ) Структурирование и формализация Модели ПЗ: эвристические и формальные«Знания с трудом передаются от человека к человеку,еще труднее передать их машине, тем более заставитьмашину с толком ими воспользоваться» (Г.С.

Цейтин)8ИНЖЕНЕРИЯ ЗНАНИЙ:РАЗВИТИЕ 70-е годы – различные формальные моделипредставления знаний 80-е годы – модели предметных областей и ихиспользование в экспертных системах 90-е годы – понятийные модели, онтологии 00-е годы – языки онтологий, онтологическийинжиниринг Онтология – концептуальная модель задачи/области,средство структурирования информационного контента Онтологии – основа концепции Semantic Web Семантический Веб – расширение существующего,конечная цель – позволить пользователю быстрополучать ответы на сложные запросы. Semantic Web – основная парадигма и технологияУправления Знаниями будущего.9ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ:ДАННЫЕ И ЗНАНИЯ«Знания – проверенный практикой результатпознания действительности» (Философский словарь)Близкие термины: информация – данные – знанияВ чем отличие? Что представляют собой знания?…информация, представленная в тексте……данные, которые обрабатывает программа…Нет четкого разграничения, однако более узкое значениеЗнания – сложноорганизованные данные, для которыххарактерно: Внутренняя интерпретируемость Структурированность Семантическая связность единиц Активность10ЗНАНИЯ: ИНТЕРПРЕТАЦИЯ,СТРУКТУРИРОВАННОСТЬВнутренняя (явная) интерпретируемость,мнемоничностьСравнить: записьrecord { имя: Федор; фамилия: Сидоров;возраст: 30; должность: инженер }и ее двоичный аналог (последовательность цифр):010100101100011100…Структурированность: вложенность однихинформационных единиц в другиеАналог: структуры данных в программировании,например: массив записейНо это только один вид связи информационныхединиц, а в действительности есть много других,семантических связей11ЗНАНИЯ:СЕМАНТИЧЕСКИЕ СВЯЗИСемантические связи/отношения единиц знаний: Общелогические (род-вид, часть-целое)Причинно-следственные (каузальные)Пространственные (например: «находиться рядом»)Временные (например: «происходить одновременно»)Узко-предметные (например: родственные связи)Функциональные (например: год рождения-возраст)Ассоциативные связи (например: жених-свадьба)Когн.

психология: объективно обоснованная гипотеза:когнитивные структуры человека погружены в некоепространство, метрика которого характеризуетсемантическую близость понятий, фактов, явлений.12ЗНАНИЯ: АКТИВНОСТЬАктивность – роль при решении задачТрадиционно: данные пассивны,команды активны и инициируют процессы обработкиКак показывают исследования когнитивных структурчеловека, ситуация как бы противоположная:имеющиеся/полученные знания, их состав и структураспособствуют актуализации процессов мышления.Пример: утеря/кража мобильного телефона…Компьютерные программы: представление процедурныхзнаний.

В ходе развития программирования: накопление знаний о способах решения задач движение от представления данных к знаниям,от процедурного программирования к объектноориентированному.13ЗНАНИЯ: ЕЩЕ ОДИН АСПЕКТЗнания – сложноорганизованные данныео существенном фрагменте действительностиПредметная область – фрагмент действительности,характеризующийся совокупностью объектов (сущностей),их свойств и отношений.Проблемная область (ПО) –предметная область + решаемые в ней задачи(в одной предметной области может быть несколько ПО) Родственные отношения + установление родства Флора Земли + распознавание / классификация растения Детские болезни + диагностика / фармацевтикаБаза знаний – модуль системы ИИ, в котором знания о ПОпредставлены в явной форме и отделены от прочих знанийсистемы, причем форма их представления обычно допускаетразнообразное, многократное применение.Отличие от Базы Данных?14ВИДЫ ЗНАНИЙРазнородность знаний  их характеризацияпо нескольким видам/ аспектам:Фактографические Vs.

ПонятийныеДекларативные Vs. ПроцедурныеГлубокие Vs. ПоверхностныеОбщие Vs. Специальные (проблемно-ориентированные)Предметные Vs. Метазнания: знания о предметныхзнаниях и умениях для их эффективного примененияЭмпирические Vs. Рациональные (по способу познания)Общедоступные Vs. Индивидуальные (по носителю)Объективные Vs. Субъективные (по достоверности,истинности) Разделение (по каждому аспекту) – не абсолютно, и доопределенной степени условно (т.н. биполярные шкалы)15ЗНАНИЯ: ПОНЯТИЙНЫЕИ ФАКТОГРАФИЧЕСКИЕАспект фактуальности (конкретности) Фактографические знания (конкретные сведения) –количественные и качественные характеристикиразличных объектов, явлений и их элементов. Понятийные (концептуальные) знания – набор понятийнекоторой ПО, а также их свойства и взаимосвязи. Две части БЗ: – фактографическая (экстенсиональная)– концептуальная, понятийная (интенсиональная) Относительность разделения: в зависимости от ПО одини тот же факт, может быть отнесен к разным частям. Примеры: А.С.

Пушкин родился в 1799 г.Кресло включает подлокотники. Луна – спутник Земли.Тигр – хищник, и питается мясом.Желток яйца – желтого цвета.16ЗНАНИЯ: ДЕКЛАРАТИВНЫЕИ ПРОЦЕДУРНЫЕАспект активности/пассивности Процедурные знания (как?) – знания о стратегиях,методах, алгоритмах, эвристиках решения задач. Декларативные знания (что?) – набор сведений (фактов,понятий), относящихся к некоторой ситуации/ПО. Декларативные знания (описания) не несут в себеинформации о том, как они будут использованы, поэтомуимеют более общий характер (годны для разных целей). Примеры описаний: «как доехать» Vs.