Имя материала: Базы знаний интеллектуальных систем

Кроме того, это направление охватывает сочинение компьютером музыки [Зарипов, 1983], стихов, сказок [Справочник по ИИ, 1986] и даже афоризмов [Любич, 1998]. Основным методом подобного «творчества» является метод пермутаций (перестановок) плюс использование некоторых баз знаний и данных, содержащих результаты исследований по структурам текстов, рифм, сценариям и т. п.

 

1.2.9. Другие направления

 

ИИ — междисциплинарная наука, которая, как мощная река по дороге к морю, вбирает в себя ручейки и речки смежных наук. Выше перечислены лишь те направления, которые прямо или косвенно связаны с основной тематикой учебника — инженерией знаний. Стоит лишь взглянуть на основные рубрикаторы конференций по ИИ, чтобы понять, насколько широко простирается область исследований по ИИ:

• генетические алгоритмы;

• когнитивное моделирование;

• интеллектуальные интерфейсы;

• распознавание и синтез речи;

• дедуктивные модели;

• многоагентные системы;

• онтологии;

• менеджмент знаний;

• логический вывод;

• формальные модели;

• мягкие вычисления и многое другое.

Конечно, невозможно в рамках одного учебника рассмотреть все многообразие подходов и идей в области ИИ. Однако некоторые новые направления будут подробнее описаны в главах 5, 8, 9.

 

1.3. Представление знаний и вывод на

         знаниях

 

1.3.1. Данные и знания

 

Подпись: Данные — это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства.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.

 

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.

Подпись: Знания — это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практиче-ской деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой об-ласти.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным.

1. Z1 — знания в памяти человека как результат мышления;

2. Z2 — материальные носители знаний (учебники, методические пособия);

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.

Подпись: Знания — это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метадан-ные.

 

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 Mac, 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.

Страница: | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 | 61 | 62 | 63 | 64 | 65 | 66 | 67 | 68 | 69 | 70 | 71 | 72 | 73 | 74 | 75 | 76 | 77 | 78 | 79 | 80 | 81 | 82 | 83 | 84 | 85 | 86 | 87 | 88 | 89 | 90 | 91 | 92 | 93 | 94 | 95 | 96 | 97 | 98 | 99 | 100 | 101 | 102 | 103 | 104 | 105 | 106 | 107 | 108 | 109 | 110 | 111 | 112 | 113 | 114 | 115 | 116 | 117 | 118 | 119 | 120 | 121 | 122 | 123 | 124 | 125 | 126 | 127 | 128 | 129 | 130 | 131 | 132 | 133 | 134 | 135 | 136 | 137 | 138 | 139 | 140 | 141 | 142 | 143 | 144 | 145 | 146 | 147 | 148 | 149 | 150 | 151 | 152 | 153 | 154 | 155 | 156 | 157 |