ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ

 

При изучении знаний часто возникает вопрос, что же такое знания и чем они отличаются от данных [1, 2, 4, 5].

Знания основаны на данных, которые получены в результате опыта. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека. Таким образом, знания — это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессиональ­ного опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.

По своей природе знания можно разделить на декларативные и процедурные.

Декларативные знания представляют собой описания фактов и явле­ний, фиксируют наличие или отсутствие таких фактов, а также включают описания основных связей и закономерностей, в которые эти факты и явления входят [2].

Процедурные знания — это описание действий, которые возможны при манипулировании фактами и явлениями для достижения намеченных целей.

Для описания знаний на абстрактном уровне существуют специальные языки. Эти языки также делятся на языки процедурного и декларативного типов.

По способу приобретения знания можно разделить на факты и эвристику (правила, которые позволяют сделать выбор при отсутствии точных теоретических обоснований). Факты — это хорошо известные в данной предметной области обстоятельства. Эвристика (правила) — это категория знаний, основанная на собственном опыте эксперта, работающего в конкретной предметной области, накопленном в результате многолетней практики.

По типу представления знания делятся на факты и правила. Факты — это знания типа «А — это А», такие знания характерны для баз данных и сетевых моделей. Правила, или продукции — это знания типа «ЕСЛИ А, ТО Б».

Представление знаний (ПЗ) определяет характеристики системы ИИ. Представление знаний — это выражение на некотором формальном языке свойств различных объектов и закономерностей, важных для решения прикладных задач и организации взаимодействия пользователя с ЭВМ. Совокупность знаний, хранящихся в вычислительной системе и необходимых для решения комплекса прикладных задач, называется системой знаний.

Необходимые условия ПЗ: однородность представления и простота понимания, структурирование и модульность. Цель метода представления знаний — эффективное выполнение функций наименования, описания и ограничения знаний, обеспечение качества основных структур знания в части словаря и легкости понимания, механизмов запоминания и извлечения [1, 2, 3, 5].

Для хранения данных используются базы данных с большим объемом. Для хранения знаний используются базы знаний (БЗ), как правило, небольшого объема, но представляющие собой исключительно дорогие информационные массивы. База знаний — основа любой интеллектуальной системы.

В системах искусственного интеллекта обычное классическое соотношение

ДАННЫЕ + АЛГОРИТМЫ = ПРОГРАММА

заменяется на новую архитектуру, основу которой составляет БЗ и интерпретатор БЗ (машина логического вывода), т. е.

ЗНАНИЯ + ВЫВОДЫ = СИСТЕМА.

Для размещения базы знаний в компьютере с целью ее использования для решения прикладных задач, необходимо ее формальное описание с помощью моделей. Представление знаний возможно с помощью декларативных и процедурных моделей.

В декларативных моделях знания — это структурированные данные. Интерпретация структур и выполнение операций над ними — функция программных средств, обеспечивающих метод. Эти средства не зависят от конкретной системы знаний и полностью определяются синтаксисом и семантикой языка представления знаний (ЯПЗ). К типовым деклара-тивным моделям можно отнести сетевую и фреймовую модели, в которых декларативная составляющая преобладает.

В процедурных моделях знания также представляются в ЭВМ структу­рами данных, но при этом с элементами структур ассоциируются неко­торые специализированные выполняемые процедуры. При процедурных методах представления знаний трудно бывает работать с большими систе­мами знаний, но элементы процедурного подхода успешно используются в декларативных методах. К процедурным моделям относятся продукци­онная и логическая модели представления знаний.

Существует достаточно много моделей представления знаний, но большинство из них может быть сведено к следующим классам:

- формальные логические модели;

- продукционные модели;

- семантические сети;

- фреймы.