Знання і моделі подання знань

Існують різні визначення поняття ―знання. Знаннями називають формалізовану інформацію, яку використовують у процесі рішення задачі для отримання нової інформації. Перехід від обробки даних до обробки знань – результат розвитку й ускладнення структур, що є об’єктом ІТ.

Подання знань – домовленість про те, як описувати реальний світ, вимагає їх формалізації і структурування. Знання можуть різнитися за рівнем абстракції (конкретні та абстрактні) та рівнем деталізації (повні або неповні, достовірні або недостовірні).

Властивості знань:

- інтерпретованість – знання мають семантичне наповнення;

- структурованість – знання про складні об'єкти можуть бути подані як декомпозиція знань на простіші об'єкти та зв'язки між ними;

- зв'язність – знання відображають відношення між фактами та явищами (причинно–наслідкові, родо–видові тощо);

- ситуативна сумісність знань – знання відображають ситуації, припустимі при взаємодії об’єктів;

- активність – знання забезпечують генерування нової інформації.

Знання і дані – різні аспекти інформації. Знання – це загальна, відносно постійна і незмінна частина інформації. Дані можна розглядати як доповнення до знань, оскільки вони несуть специфічну інформацію для різних об'єктів. Це більш динамічна частина інформації. Відповідно, знання та дані взаємно доповнюють один одного.

Існують різні типи знань. Фактографічні (декларативні) знання – це кількісні та якісні характеристики конкретних об'єктів і їх елементів. Декларативні знання не містять у явному вигляді опис процедур перетворення і не залежать від того, де і коли використовуються. Процедурні знання – це способи перетворення декларативних знань для розв’язання проблем ПрО.

При процедурному поданні знань не потрібно зберігати інформацію про всі можливі стани ПрО, досить мати лише опис початкового стану та процедури, що генерують необхідні стани на основі початкового.

Основна ідея побудови логічних моделей подання знань полягає в тому, що вся інформація, необхідна для розв’язання прикладних задач, розглядається як сукупність фактів і тверджень – формул логіки. Знання відображаються сукупністю таких формул, а одержання нових знань зводиться до реалізації процедур логічного виведення. Логічна модель – це сукупність фактів і тверджень, що є формулами логіки. Знання описуються сукупністю формул, а отримання нових знань зводиться до реалізації процедур логічного виведення.

Продукційна модель – найпростіший засіб подання знань. Вони складаються з продукційних правил типу "Якщо А, тоді В". А називають посилкою, а В – дією. Це означає, що "якщо всі умови А є істинними, тоді В – також істинне" або "якщо всі умови А виконуються, тоді потрібно виконати дію В.

Мережні моделі є найбільш адекватним способом формалізації подання знань у природномовних текстах. Знання описуються сукупностями трійок (a r b), де а і b – об'єкти або поняття, а r – бінарне відношення між ними. Якщо в мережній моделі допускаються зв'язки різних типів, то її називають семантичною мережею. Вона формалізує знання у вигляді орієнтованого графа з розміченими вершинами (поняттями) і дугами (відношеннями). Це найзагальніша модель подання знань, тому що в ній є засоби реалізації всіх характерних властивостей знань: внутрішньої інтерпретації, структурованості й активності.

Експе́ртна систе́ма — це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп’ютерних технологій це тотожна інтелектуальна комп’ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів щодо деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань без присутності експерта. Також визначається як система, яка використовує базу знань для вирішення завдань (видачі рекомендацій) у деякій предметній галузі. Цей клас програмного забезпечення спочатку розроблявся дослідниками штучного інтелекту в 1960-ті та 1970-ті та здобув комерційне застосування, починаючи з 1980-их.

Інші подібні програми — пошукові або довідкові системи. За запитом користувача вони надають найвідповідніші (релевантні) розділи бази статей, альтернативність вибору котрих визначає суб’єкт формування запиту. Типові експертні системи можуть мати таку структуру:

База даних (не обов'язкова)

База знань

Машина виведення (розв'язувач)

Підсистема пояснень

Інтерфейс користувача

База знань складається з правил аналізу інформації від користувача з конкретної проблеми. ЕС аналізує ситуацію і, залежно від спрямованості ЕС, дає рекомендації з розв'язання проблеми.

ЕС створюється за допомогою двох груп людей:

- інженерів, які розробляють ядро ЕС і, знаючи організацію бази знань, заповнюють її за допомогою:

- експертів (експерта) за фахом.

Шту́чний інтеле́кт — розділ комп'ютерної лінгвістики та інформатики, що займається формалізацією проблем та завдань, які нагадують завдання, виконувані людиною. При цьому, у більшості випадків алгоритм розв'язання завдання невідомий наперед. Точного визначення цієї науки немає, оскільки у філософії не розв'язане питання про природу і статус людського інтелекту. Немає і точного критерію досягнення комп'ютером «розумності», хоча перед штучним інтелектом було запропоновано низку гіпотез, наприклад, тест Тюринга або гіпотеза Ньюела-Саймона. Нині існує багато підходів як до розуміння задач штучного інтелекту, так і до створення інтелектуальних систем.

Одна з класифікацій виділяє два підходи до розробки штучного інтелекту:

- нисхідний, семіотичний — створення символьних систем, що моделюють високорівневі психічні процеси: мислення, судження, мову, емоції…

- висхідний, біологічний — вивчення нейронних мереж і еволюційні обчислення, що моделюють інтелектуальну поведінку на основі менших «не інтелектуальних» елементів.

Штучний інтелект — дуже молода область досліджень, започаткована 1956 року. Її історичний шлях нагадує синусоїду, кожен «зліт» якої ініціювався деякою новою ідеєю. На сьогодні її розвиток перебуває на «спаді», поступаючись застосуванню вже досягнутих результатів в інших областях науки, промисловості, бізнесі та навіть повсякденному житті.

Проло́г — мова логічного програмування загального призначення, пов'язана зі штучним інтелектом та математичною лінгвістикою.

Пролог має корені в логіці першого порядку, математичній логіці, та, на відміну від багатьох інших мов програмування, є декларативною: логіка програми виражається в термінах відношень, представлених як факти та правила. Обчислення ініціюється запуском запиту над цими відношеннями.

Пролог була однією з перших логічних мов програмування, й залишається найпопулярнішою серед таких мов і на сьогодні, маючи багато безкоштовних та комерційних реалізацій. Хоча спочатку цю мову програмування і було націлено на обробку природної мови, вона з тих пір простяглася далеко в інші області, як-то доведення теорем, експертні системи, ігри, системи автоматичних відповідей, онтології та складні системи керування. Сучасні середовища Прологу підтримують як створення графічних інтерфейсів користувача, так і адміністративні або мережеві застосування. Файли можуть оброблятися в мові Prolog двома основними способами, залежно від форми подання в них інформації. Один із способів полягає в тому, що основним елементом файлу є символ. У відповідності з цим один запит на введення і виведення викликає читання або запис єдиного символу, для цього служать вбудовані предикати get, get0 і put.

Ще один спосіб обробки файлів полягає в тому, що в якості основних структурних блоків файлу розглядаються більш великі інформаційні одиниці. Цілком природно, що в якості такої більш великої одиниці, прийнятий терм потоку або в поточний вихідний потік передається, відповідно, цілий терм. Предикатами для передачі термів є read і write. Зрозуміло, в цьому випадку інформація у файлі повинна знаходитися у формі, сумісній з синтаксисом термів.

Предикат read є детермінованим, тому в разі невдачі не виконується перебір з поверненнями для введення іншого терма. За кожним термом у вхідному файлі повинні слідувати точка і пропуск (або символ з позначенням кінця рядка).

Якщо предикат read (X) викликається на виконання після досягнення кінця поточного вхідного файлу, то змінна X стає конкретизованої значенням атома end_of_file.

Вбудований предикат write виводить терм, тому мета write (X) виводить терм X в поточний вихідний файл. Терм X виводиться в такий же стандартної синтаксичної формі, в якій Prolog зазвичай відображає значення змінних. Корисним засобом мови Prolog є те, що процедура write "вміє" відображати будь терми, незалежно від того, наскільки вони можуть бути складними.

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Історія розвитку ЕОМ.	\|	Механізм логічного виведення і керування пошуком.

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.006 сек.