Смекни!
smekni.com

Представление знаний в интеллектуальных информационных системах (стр. 1 из 3)

СОДЕРЖАНИЕ:

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………..3

1. ЧТО ТАКОЕ ЗНАНИЯ? КЛАССИФИКАЦИЯ ЗНАНИЙ…………………...4

2. ЗНАНИЯ И ДАННЫЕ………………………………………………………….9

3. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ В ИИС………………………………………11

3.1 Логические модели…………………………………………………………..12

3.2 Продукционные модели……………………………………………………..13

3.3. Сетевые модели……………………………………………………………..14

3.4 Фреймовая модель…………………………………………………………..15

3.5 Объектно-ориентированная модель………………………………………..16

ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………….17

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ………………………………………………………18


ВВЕДЕНИЕ

Специалисты в области искусственного интеллекта считают, что это направление исследований стало самостоятельной наукой в тот момент, когда термин "знания" занял в этих работах центральное место. Его появление характеризовало возникновение таких проблем, как приобретение и формализация знаний, представление знаний, база знаний, манипулирование знаниями, языки для представления и манипулирования знаниями и, наконец, возникновение новой профессии - инженер по знаниям. Интеллектуальные системы, которые строятся на основе результатов, полученных в области искусственного интеллекта, часто называют системами, основанными на знаниях, подчеркивая этим их принципиальное отличие от ранее создававшихся систем.

Такая ситуация требует анализа самого понятия "знания" для уточнения круга проблем, включаемых в область исследований специалистов по искусственному интеллекту, а также наметить перспективы развития этих исследований. Подобный анализ возможен с различных точек зрения: философской, психологической, лингвистической и т.д. Каждая из них по-своему интересна и может дать нетривиальные результаты. Но в этой работе для анализа будет использована "внутренняя точка зрения" на проблему знаний, характерная для специалиста в области искусственного интеллекта и интеллектуальных систем.


1. ЧТО ТАКОЕ ЗНАНИЯ? КЛАССИФИКАЦИЯ ЗНАНИЙ

Существует две группы определений понятия “знание”, даваемого толковыми словарями. Первая – ставит в основу научный подход и характеризует знание как “результат познания”. Вторая – ставит в основу логическую последовательность суждений и рассматривает знание как основанную на объективной закономерности систему суждений с принципиальной и единой организацией.

Как многие фундаментальные понятия в других науках, в искусственном интеллекте понятие "знание" не имеет какого-либо исчерпывающего определения. Интуитивное понимание этого термина специалистами, по-видимому, близко к тем толкованиям, которые приводятся в философских словарях. Вот пример такого толкования: "Знание - обладание опытом и пониманием, которые являются правильными и в субъективном, и в объективном отношении и на основании которых можно построить суждения и выводы, кажущиеся достаточно надежными, для того чтобы рассматриваться как знание".

С точки зрения ИИ и инженерии знаний знания следовало бы определить как представляемую в определенной форме информацию, ссылаясь на которую делают различные заключения на основании имеющихся данных с помощью логических выводов.

Выделяют различные виды знания: научное, обыденное (здравый смысл), интуитивное, религиозное и др. Обыденное знание служит основой ориентации человека в окружающем мире, основой его повседневного поведения и предвидения, но обычно содержит ошибки, противоречия. Научному знанию присущи логическая обоснованность, доказательность, воспроизводимость результатов, проверяемость, стремление к устранению ошибок и преодолению противоречий.


По типу представления знания могут быть:

· декларативные знания содержат в себе лишь представление о структуре неких понятий. Эти знания приближены к данным, фактам. Например: высшее учебное заведение есть совокупность факультетов, а каждый факультет в свою очередь есть совокупность кафедр.

· Процедурные знания имеют активную природу. Они определяют представления о средствах и путях получения новых знаний, проверки знаний. Это алгоритмы разного рода. Например: метод мозгового штурма для поиска новых идей.

По способу приобретения знаний (с точки зрения решения задач в некоторой предметной области) знания следует разделять на факты и эвристику. Посредством фактов описываются хорошо известные в данной предметной области обстоятельства, эвристика основана на собственном опыте человека-эксперта.

По природе знаний:

· Фактуальные – осмысленные и понятные данные

· Операционные – общие зависимости между фактами, которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них информацию

По степени определенности:

· Детерминированные – четко определенные знания

· Неопределенные – знания неполные, недостоверные, двусмысленные, нечеткие

По уровню представления знаний как семиотической (знаковой) системы:

· Синтаксические – характеризуют синтаксическую структуру объекта или явления, которая не зависит от смысла и содержания используемых при этом понятий

· Семантические – содержат информацию, непосредственно связанную со значениями и смыслом описываемых явлений и объектов

· Прагматические – описывают объекты и явления с точки зрения решаемой задачи с учетом действующих в ней специфических критериев.

По степени научности знания могут быть: научными и вненаучными.

Научные знания могут быть

· эмпирическими (на основе опыта или наблюдения)

· теоретическими (на основе анализа абстрактных моделей).

Научные знания в любом случае должны быть обоснованными на эмпирической или теоретической доказательной основе. Теоретические знания — абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозированияповеденияобъектов.

Вненаучные знания могут быть:

· паранаучными — знания несовместимые с имеющимся гносеологическим стандартом. Широкий класс паранаучного (пара от греч. — около, при) знания включает в себя учения или размышления о феноменах, объяснение которых не является убедительным с точки зрения критериев научности;

· лженаучными — сознательно эксплуатирующие домыслы и предрассудки. Лженаучное знание часто представляет науку как дело аутсайдеров. В качестве симптомов лженауки выделяют малограмотный пафос, принципиальную нетерпимость к опровергающим доводам, а также претенциозность. Лженаучное знание очень чувствительно к злобе дня, сенсации. Его особенностью является то, что оно не может быть объединено парадигмой, не может обладать систематичностью, универсальностью. Лженаучные знания сосуществуют с научными знаниями. Считается, что лженаучное знание обнаруживает себя и развивается через квазинаучное;

· квазинаучными — они ищут себе сторонников и приверженцев, опираясь на методы насилия и принуждения. Квазинаучное знание, как правило, расцветает в условиях строго иерархированной науки, где невозможна критика власть предержащих, где жестко проявлен идеологический режим. В истории России периоды «триумфа квазинауки» хорошо известны: лысенковщина, фиксизм как квазинаука в советской геологии 50-х гг., шельмование кибернетики и т.д;

· антинаучными — как утопичные и сознательно искажающие представления о действительности. Приставка «анти» обращает внимание на то, что предмет и способы исследования противоположны науке. С ним связывают извечную потребность в обнаружении общего легко доступного «лекарства от всех болезней». Особый интерес и тяга к антинауке возникает в периоды социальной нестабильности. Но хотя данный феномен достаточно опасен, принципиального избавления от антинауки произойти не может;

· псевдонаучными — представляют собой интеллектуальную активность, спекулирующую на совокупности популярных теорий, например, истории о древних астронавтах, о снежном человеке, о чудовище из озера Лох-Несс;

· обыденно-практическими — доставлявшими элементарные сведения о природе и окружающей действительности. Люди, как правило, располагают большим объемом обыденного знания, которое производится повседневно и является исходным пластом всякого познания. Иногда аксиомы здравомыслия противоречат научным положениям, препятствуют развитию науки. Иногда, напротив, наука длинным и трудным путем доказательств и опровержений приходит к формулировке тех положений, которые давно утвердили себя в среде обыденного знания. Обыденное знание включает в себя и здравый смысл, и приметы, и назидания, и рецепты, и личный опыт, и традиции. Оно хотя и фиксирует истину, но делает это не систематично и бездоказательно. Его особенностью является то, что оно используется человеком практически неосознанно и в своем применении не требует предварительных систем доказательств. Другая его особенность — принципиально бесписьменный характер.

· личностными — зависящими от способностей того или иного субъекта и от особенностей его интеллектуальной познавательной деятельности.

По местонахождению выделяют:

· личностные (неявные, скрытые) знания – знания людей

· формализованные (явные) знания: знания в документах, знания на компакт дисках, знания в персональных компьютерах, знания в Интернете, знания в базах знаний, знания в экспертных системах.


2. ЗНАНИЯ И ДАННЫЕ

По мере развития исследований в области ИС возникла концепция знаний, которые объединили в себе многие черты процедурной и декларативной информации. Чем же знания отличаются от данных? Можно выделить еще пять свойств, отличающих знания:

· внутренняя интерпретируемость. При переходе от данным к знаниям вводится в обращение особая информация, которая описывает некоторую используемую в программе протоструктуру информационных единиц. В простейшем случае при представлении отдельной порции декларативной информации машинным словом эту информацию можно представить посредством специального машинного слова, в котором указывается, какой разряд соответствует той или иной информационной единице. Каждой информационной единице задается уникальное имя, которое позволяет вести поиск;