При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос - что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых ЭВМ. Можно предложить несколько рабочих определений, в рамках которых это становится очевидным.
________________________________________
Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства.
________________________________________
При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:
1. D1 - данные как результат измерений и наблюдений;
2. D2 - данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);
3. D3 - модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;
4. D4 - данные в компьютере на языке описания данных;
5. D5 - базы данных на машинных носителях информации.
Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путем. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.
________________________________________
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.
________________________________________
При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным.
1. Z1 - знания в памяти человека как результат мышления;
3. Z3 - поле знаний - условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;
4. Z4 - знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы - см. далее);
5. Z5 - база знаний на машинных носителях информации.
Часто используется такое определение знаний.
________________________________________
Знания - это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.
________________________________________
Существует множество способов определять понятия. Один из широко применяемых способов основан на идее интенсионала. Интенсионал понятия - это определение его через соотнесение с понятием более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств. Интенсионалы формулируют знания об объектах. Другой способ определяет понятие через соотнесение с понятиями более низкого уровня абстракции или перечисление фактов, относящихся к определяемому объекту. Это есть определение через данные, или экстенсионал понятия.
________________________________________
Пример 1.1
Понятие "персональный компьютер". Его интенсионал: "Персональный компьютер - это дружественная ЭВМ, которую можно поставить на стол и купить менее чем за $2000-3000".
Экстенсионал этого понятия: "Персональный компьютер - это Мас, IBM PC, Sinkler..."
________________________________________
Для хранения данных используются базы данных (для них характерны большой объем и относительно небольшая удельная стоимость информации), для хранения знаний - базы знаний (небольшого объема, но исключительно дорогие информационные массивы). База знаний - основа любой интеллектуальной системы.
Знания могут быть классифицированы по следующим категориям:
• Поверхностные - знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области.
• Глубинные - абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов.
________________________________________
Пример 1.2
Поверхностные знания: "Если нажать на кнопку звонка, раздастся звук. Если болит голова, то следует принять аспирин".
Глубинные знания: "Принципиальная электрическая схема зввонка и проводки. Знания физиологов и врачей высокой квалификации о причинах, видах головных болей и методах их лечения".
________________________________________
Современные экспертные системы работают в основном с поверхностными знаниями. Это связано с тем, что на данный момент нет универсальных методик, позволяющих выявлять глубинные структуры знаний и работать с ними.
Кроме того, в учебниках по ИИ знания традиционно делят на процедурные и декларативные. Исторически первичными были процедурные знания, то есть знания, "растворенные" в алгоритмах. Они управляли данными. Для их изменения требовалось изменять программы. Однако с развитием искусственного интеллекта приоритет данных постепенно изменялся, и все большая часть знаний сосредоточивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типы данных), то есть увеличивалась роль декларативных знаний.
Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму, то есть знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному и понятных неспециалистам.
