Модели знаний

Знания – это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области. Для хранения знаний используются базы знаний.

Знания могут быть классифицированы по следующим категориям:

поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области;

глубинные – абстракции, аналогии, схемы, отражающие структуру и процессы в предметной области.

Существуют десятки моделей представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:продукционные;семантические сети;фреймы;формальные логические модели. Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то(действие). Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществля­ется поиск в базе знаний, а под действием — действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминаль­ными или целевыми, завершающими работу системы). Семантическая сеть — это ориентированный граф, вершины которого — понятия, а дуги — отношения между ними. Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения — это связи типа: "это" ("is"), "имеет частью" ("has part"), "принадлежит", "любит". Харак­терной особенностью семантических сетей является обязательное наличие трех типов отно­шений:класс — элемент класса;свойство — значение; пример элемента класса.

Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация. Различают фреймы-образцы, или прототипы, хранящиеся в базе знаний, и фреймы - экземпляры, которые создаются для отображения реальных ситуаций на ос­нове поступающих данных. Модель фрейма является достаточно универсальной, поскольку позволяет отобразить все многообразие знаний о мире через:фреймы-структуры, для обозначения объектов и понятий (заем, залог, вексель);фреймы-роли (менеджер, кассир, клиент);фреймы-сценарии (банкротство, собрание акционеров, празднование именин);фреймы-ситуации (тревога, авария, рабочий режим устройства) и др.

Важнейшим свойством теории фреймов является заимствованное из теории семантических сетей наследование свойств. Основным преимуществом фреймов как модели представления знаний является спо­собность отражать концептуальную основу организации памяти человека, а также ее гибкость и наглядность.

В представлении знаний выделяют формальные логические модели, основан­ные на классическом исчислении предикатов I порядка, когда предметная область или задача описывается в виде набора аксиом. Эта логическая модель применима в основном в иссле­довательских "игрушечных" системах, так как предъявляет очень высокие требования и ограничения к предметной области. В промышленных же экспертных системах используются различные ее модификации и расширения.

Модели знаний – продукционная, фреймовая, семантических сетей – обладают практически равными возможностями представления знаний. Дополнительно каждая модель знаний обладает следующими свойствами:продукционная модель позволяет легко расширять и усложнять множество правил вывода;

фреймовая модель позволяет усилить вычислительные аспекты обработки знаний за счет расширения множества присоединенных процедур;модель семантических сетей позволяет расширять список отношений между вершинами и дугами сети, приближая выразительные возможности сети к уровню естественного языка.