Lectures_1-7 (1040445), страница 6
Текст из файла (страница 6)
С точки зрения ИИзнания можно определить как формализованную информацию , на которую ссылаются в процессе логического вывода .В этом случае , под ПрО nонимается область человеческих знаний, в терминах которойформулируются задачи и в рамках которой они решаются. Т.е . ПрО представляется оnисанием части реального мира , которое в силу своей nриближенности рассматривается как ее информационная модель.Проблемная область·это содержательное оnисание в терминах ПрО nроблемы сов местно с комnлексом условий , факторов и обстоятельств , вызвавших ее возникновение.В исследо ва нияхnoИИ можно выделить два основных наnравления:програ1111но-праг11атическое («не имеет значения , как устрое но смыслящее » устройство , главное , чтобы на заданные входные воздействия оно реагировал о, как человеческийМОЗ Г») .К ярким nредставителем nрограммно-прагматичеасого направления можно отнести экспертные системы ·сложные nроrраммные комплексы , аккумулирующие знания сnециалистов-экспертов для обеспечения высокоэффективного решения неформализованных задач в узкой предметной области.бионическое («единственный объект, способный мыслить-это человеческий мозг, поэтому любое « мыслящее » устройство должно каким-то образом воспроизводить его структу·ру») .
В рамках данного подхода сформировалась новая наука нейроинформатика.Направленияисследований по ИИпрогра1111нопраг11атическоебионическое2.Даннь1е и знанияОбщепризнанного определения знания , как и определения искусственного мктеллекта , не существует. Из вестные трактовки этого п онятия отражают его различные аспекты ,поэтому при.ведем несколько определе н ий .Наиболее общее определение трактует знание как всю совокупность данных (мнформацмм), необходимую для решенкя задачи. В этом определении подчеркивается , чтоданные в привычном понимании также являются знаниями.
Однако зна ния в информационномплане не ограничиваются рамками данных.(Данные -npl!ACТ!lane- феm8и114еА в~-· ~-м- ~- м о6рабоnи в нес.отором и~ОЖОiо1 nрсцессе.)В полном объеме мнформацмя , содержащаяся в знанкях, должна включать сведенияо: системе понятий предметной области, в которой решаются задачи; системе понятийформальных моделей, на основе которых решаются задачи ; соответствмм сметем понятий, упомянутых выше; методах решения задачи ; текущем состоянмм предметной области .Из перечисленных компонентов только последний (текущее состояние предметнойобласти) в явном в иде соответствует понятию "данные" .В целом обо всей приведенной выше информации иногд а говорят, что она rоставляетпроблемную область решаемой задачи.3.Свойства, характеристики знанийНесмотря на сложности формулировки определения знания считается общепризнанным, что зн ания имеют ряд свойств, поз в оляющих отлич ать их от данных : внутреннюю мнтерпретмруемость ; внутреннюю (рекурсивную) структурированность; внешнюю взаи мосвязь едмнмц; шкалмрованме; погружение в пространство с семантической метрикой ;активность.Если данные обладают этими свойствами, можно говорить о перерастании да нных взн ания .Раскроем под роб нее при веденные выше свой ства з наний.Внутренняя мктерпретмруемость означает наличие в памяти ЭВМ сведений не толькоо значе нии, но и о наименовании информационной единицы.
Следует отметить, что это свойство присуще некоторым моделям представления данных , например , реляционной.Внутренняя (рекурсивная ) структурированность отражает вложе н ность одни.х информацион ных единиц в другие и.ли в самих себя. Она предусм атривает установку отношенийпринадлежности элементов к классу, родов идовые отношения тила счасть-целое» и т.п . В целом в нутренняя структурированность характеризует структуру знания .Внешняя взаимосвязь единиц определяет, с какой информационной единицей имеетсвязь данная информа ционная единица и какова эта связь . С помощью этого свойства устан авл ивается связ ь ра зличных отношений , отражаю щих сем а нтику и пра гм атику связей по нятий , а также отношений, отражающих смысл системы в целом .Отдельные инфо рмационные единицы не могут описывать динам ические ситуации, когда некоторые факты , содержащиеся в структуре од н ой единицы , вступают в ситуативнуюсвязь с фактами или явлениями , описанными в структуре другой единицы.
Для описания такихсвязей используются специальные информационные элементы , в которых указываются именавзаимосвязанных информационных единиц и имена существующих отношений .Шкалирование означает использование шкал , предназначенных для фиксации соотношения различных величин . Прежде всего шкалирование необходимо для фиксации соотношений качественной информации.Погружение в пространство с семантической метрикой используется для заданиямеры близости информационных единиц.Пример. Пусть разработано несколько вариантов построения системы связи .
Требуетсяопределить , насколько структура существующей системы связи близка к одному из имеющихся вариантов . Для этого можно использовать метод матриц сходства-различия , в соответствии с которым матрицы заполняются оценками попарного сходства и различия элементовструктур реальной системы связи и рассматриваемого варианта .
В качестве оценок обычновыступают числа в диапазоне ота+1 - полное-1до+1при условии , что-1характеризует полное различие ,сходство .На основании матриц сходства-различия определяется степень сходства текущей ситуации с заранее заданной (планируемой).Активность знаний выражается в возможности вызова той или иной процедуры в зависимости от структуры, сложившейся между информационными единицами .Активность знаний обусловлена тем, что в отличие от обычных программ, в которыхпроцедуры играютрольактиваторов данных,винтеллектуальныхсистемахопределеннаяструктура данных активизирует выполнение той или иной процедуры.
Практически это осуществляется включением в состав информационной единицы элемента , содержащего имяпроцедуры, или представлением знаний в виде правил , причем правила записываются в следующем виде: "если произошли события А 1 и А2 и...и Ак, то необходимо выполнить процедуру В". Использование правил значительно упрощает объяснение того, как и rючему полученото или иное заключение (вывод).Перечисленные особенности информационных единиц определяют ту грань, за которойданные превращаются в знания , а базы данных перерастают в базы знаний (БЗ) .
Совокупность средств , обеспечивающих работу со знаниями , образует систему упраsления базойзнаний (СУБЗ) . В настоящее время не существует баз знаний , в которых в полной мере былибы реализованы все пять особенностей знаний .Базы данных фиксируют экстенсиональную семантику заданной проблемной области , состояние конкретных объектов, конкретные значения параметров для определенныхмоментов времени и временных интервалов. База знаний определяет интенсиональнуюсемантику моделей и содержит описание абстрактных сущностей: объектов, отношений , процессов.Если рассматривать знания с точки зрения решения задач в некоторой предметной области, то их удобно разделить на две большие категории- фактыи эвристику.ЗНАНИЯ(решение задач в некоторой предметной области)ФАКТЫЭВРИСТИКАПервая категория указывает обычно на хорошо известные в данной nредметной области обстоятельства, поэтому знания этой категории иногда называют текстовыми , nодчеркивая их достаточную освещенность в специальной литературе или учебниках.
Вторая категория знаний основывается на собственном опыте сnециалиста (эксперта) в данной предметнойобласти, накопленном в результате многолетней практики .4.Процедурные и декларативные знанияЗнания можно разделить на процедурные и декларативные . Декларативные знания-этосовокупность сведений о качественных и количественных характеристиках конкретных объектов , явлений и их элементов , представленных в виде фактов и эвристик. Традиционно такиезнания накапливались в виде разнообразных таблиц и справочников, а с появлением ЭВМприобрели форму информационных мас0о1вов (файлов) и баз данных. Процедурные знанияхранятся в nамяти ИИС в виде описаний процедур, с помощью которых их можно получить .
Ввиде процедурных знаний обычно оnисывается информация о nредметной области, характеризующая сnособы решения задач в этой области , а также различные инструкции, методики итому подобная информация. Другими словами , процедурные знания-это методы, алгоритмы ,программы решения различных задач, последовательности действий (в выбранной проблемной области)- онисоставляют ядро баз знаний .Таким образом , при использовании знаний происходит переход к формулезнания+вывод= система.Работа со знаниями , иначе называемая обработкой знаний , лежит в основе воего современного периода развития ИИ. В свою очередь обработка знаний включает в оебя :извлечение знаний из источников (под источниками nонимаются материальные средства хранения знаний , а также события и явления, но nри этом считается, что человек источником не является);приобретение знаний от nрофессионалов (экспертов); представление знаний, т.е.их формализация , позволяющая в дальнейшем использовать знания для nроведения логического вывода на ЭВМ;манипулирование знаниями, включающее пополнение , классификацию, обобщениезнаний и вывод на знаниях;объяснение на знаниях, позволяющее дать ответ, как и nочему проведен тот или инойвывод .В памяти ЭВМ знания представляются в виде некоторой знаковой системы.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
