Інформація та знання

Як уже зазначалося, міжнародна спільнота вступила в стадію інформатизації, що ґрунтується на двох принципово відмінних складових — інформації та знаннях, які є базисними підвалинами ЕС. За умов істинності, вірогідності відображення фактів інформація вважається первинним знанням (рис. 1.1). У свою чергу, утворене завдяки законам логіки вторинне знання (в подальшому називається виведенням, або висновком) також є інформацією.

Проте інформація як відображення дійсності в принципі не може бути утвореною (можуть лише змінюватися спосіб і форма її відображення), тоді як знання завдяки законам логіки та застосовуваним засобам (зокрема природному та/або штучному інтелекту) саме утворюється. Інформація підвладна старінню, може бути суб’єктивною, недостатньою (або дезінформацією). Знання ж як істинне відображення дійсності в мисленні людини завжди об’єктивне й вірогідне. Ці взаємозв’язки інформації та знання й лежать в основі підходу до створення ЕС.

Рис 1.1. Уявлення про взаємозв’язки інформації та знань

У [122] знання визначається як «особлива форма духовного засвоєння результатів пізнання, процесу відображення дійсності, яка характеризується усвідомленням їх істинності». З точки зору ШІ в інженерії знань це означення необхідно пов’язати з виведенням, і тоді прийнятнішим є таке означення:

Означення 1.1.Знання — це формалізована перевірена інформація, на яку посилаються чи використовують в процесі виведення.

Якщо ця процедура виконується програмним шляхом, то знання — це обов’язково інформація, подана в певній формі. Якщо ж розглядати знання з точки зору розв’язування задач у деякій предметній галузі, то їх зручно поділити на дві великі категорії — факти та евристику.

Перша категорія — факти — вказує зазвичай на добре відомі в цій предметній галузі обставини, тому знання цієї категорії іноді називають тестовими, маючи на увазі їх достатню висвітленість у спеціальній літературі чи підручниках. Друга категорія знань — евристика — ґрунтується на власному досвіді фахівця цієї предметної галузі — експерта, нагромадженому завдяки багаторічній практиці. В ЕС саме ця категорія знань відіграє вирішальну роль у підвищенні ефективності системи, оскільки до цієї категорії входять такі знання, що потребують високого інтелекту для здійснення аналізу інформації, яка надходить від об’єкта досліджень, а саме: способи зосередження, способи вилучення некорисних ідей, способи використання нечіткої інформації та ін.

Крім цих двох категорій знань, вирізняють ще метазнання (знання про знання) та правила (знання про прийняття рішень).

Отже, під фактами розуміють знання типу «А це А», і вони є характерними для БД і сіткових моделей. Метазнання вказують на знання стосовно способів використання знань, а також знання стосовно властивостей знань (що необхідно для управління БЗ) і виведення, ототожнення, навчання тощо. Зрештою, під правилами розуміють знання типу «ЯКЩО — ТО».

Таким чином, знання, якими заповнюється ЕС, містять знання першого роду — декларативні (загальновідомі факти, явища, закономірності-істини, визнані в певній предметній галузі й зафіксовані в книгах, статтях, довідниках тощо чи утворені іншими інтелектуальними системами знань завдяки виведенням після обробки інформації) та знання другого роду — процедурні (емпіричні правила, інтуїтивні міркування й факти, що, як правило, не публікуються, але дають змогу досвідченому експерту навіть в умовах неповноти їх і суперечливості ефективно приймати рішення).

Успіх реалізації ЕС тим більший, чим вища питома вага знань першого роду. Якщо переважають знання другого роду, то деяким розв’язанням труднощів у ситуаціях, коли експерт не може чітко сформулювати правила прийняття рішень або не хоче передавати комусь свої знання, є використання підсистеми накопичення знань. При цьому в автоматичному чи напівавтоматичному режимі формуються емпіричні залежності з неповних даних, і підсистема накопичення знань повинна зі знань другого роду побудувати знання першого роду, створивши теорію, а потім вивести вірогідні дані. Знання зазвичай мають класифікаційну ієрархічну структуру вигляду «джерело інформації — книга — навчальна література — підручник — інформатика». Кожен з елементів такої структури має різні зв’язки з елементами інших ієрархічних структур, тому існує потреба подати всі знання у вигляді сіток. Цей підхід характерний і для декларативних, і для процедурних знань.

Зазначимо, що знання можуть бути неповними (коли для доведення або спростування певного твердження не вистачає інформації), недостовірними (наприклад, через випадковість впливу чинників, через об’єктивну невизначеність), нечіткими (через неточну визначеність понять, якими подаються знання: наприклад, “поруч”, “далеко”, “важкий”, “великий” тощо).

Для створення можливості використання знань необхідно вирішити проблему здобуття знань, або в ширшому розумінні — проблему навчання. Саме з цим пов’язане здобування інформації з навколишнього середовища та її накопичення в пам’яті з метою дальшого використання.

Зазначена проблема має три взаємопов’язані аспекти: функції того, хто навчається; властивості середовища — джерела інформації; взаємодія того, хто навчається, із середовищем. Як наслідок, при навчанні ставляться принаймні дві мети: здобування інформації із середовища та підвищення її рівня й структурування. Доки не вивчена вся інформація, вона не може стати знанням і дані нижчого рівня, наприклад, початкові дані, можна використати на цьому рівні. З підвищенням рівня даних універсальність їх у плані застосування збільшується. Друга мета забезпечується різними засобами.

Виходячи з розглянутих вище тлумачень інформації та знання можна сформулювати концепцію інформатизації.

Означення 1.2.Інформатизація — це процес максимізації використання та відтворення знань як невичерпного ресурсу розвитку при мінімізації непоповнюваного ресурсу — часу для відтворення й комунікації знань.

Це означення інформатизації, з одного боку, підтверджує еволюційність процесу суспільного розвитку, оскільки відтворення, зберігання та комунікація знань за мінімальними ресурсами часу забезпечуються саме стадією комп’ютеризації, а з іншого — дає змогу визначити рівень науково-технічного прогресу суспільства за ступенем його інформатизації.

Сучасний етап розвитку інформатики характеризується еволюцією моделей даних у напрямі переходу від традиційних знань (реляційна, ієрархічна, мережна) до моделей знань.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
ДОДАТКИ	\|	Означення баз даних і баз знань інтелектуальної системи

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.004 сек.