Знання і їхнє представлення в СШІ

Що ж являють собою знання? Чітка відповідь на це питання дана в енциклопедичному словнику, Знання - це "перевірений практикою результат пізнання дійсності, вірне її відображення в мисленні людини". Відображення існуючого світу в мисленні людини зв'язано з процесом абстрагування, що полягає у вигляділенні найбільш істотних властивостей і ознак чи явищ об'єктів, що спостерігаються в навколишній дійсності, і представлень так у такій спрощеній формі, що необхідна для логічних висновків і прийняття ефективних рішень у всіляких ситуаціях. Зазначене спрощене представлення дійсності називають моделлю. Людина, пізнаючи навколишній світ, будує моделі явищ, процесів, предметів і т.п. - об'єктів реального світу. Модель є інформаційним еквівалентом частини реального світу (предметної області) і лежить в основі процесу пізнання. В інженерній практиці саме моделі асоціюються зі знанням. Це знання, на основі, яких можна ефективно використовувати об'єкти реального світу для досягнення визначених цілей. Але звідси не випливає, що ці терміни еквівалентні. Поняття ''знання" ширше поняття "модель". Хоча, безумовно, знання в основному складаються з моделей. Знання містять у собі не тільки ті чи інші зведення про об’єкти реального світу, але й інформацію про механізми вивід в нових звань на підставі наявних. В даний час у штучному інтелекті немає формального єдиного визначення поняття "знання". Однак багатьма дослідниками визнається, що знання - складноорганізовані дані, збережені в пам'яті СШІ і відомості про об'єкти і відносини предметної області, процесах взаємодій об'єктів у часі й у просторі, правилах здійснення логічного вивід в [2,16,38].

Важливим елементом цього визначення є вказівка на те, що знання - це інформація, в основі якої виконується логічний вивід.

Знання характеризуються послідовністю властивостей, що відрізняють їх від традиційних моделей даних. Перелічимо ці властивості [21].

Внутрішня інтерпритованість. При збереженні знань у пам'яті СШІ, поряд із традиційними елементами даних, зберігаються й інформаційні структури; що дозволяють інтерпретувати вміст відповідних комірок пам'яті.

Структурованість. Знання складаються з окремих інформаційних одиниць, між якими можна встановити класифікаційні стосунки: рід - вид, клас - елемент, тип - підтип, частина - ціле і т.п.

Зв’язність. Між інформаційними одиницями передбачаються зв'язки різного типу: причина - наслідок, одночасно, бути поруч і ін. Дані зв'язки визначають семантику і прагматику предметної області.

Семантична метрика. На множини інформаційних одиниць, збережених у пам'яті, вводяться деякі шкали, що дозволяють оцінити їхню семантичну близькість. Це дозволяє знаходити в інформаційній базі знання, близькі до вже знайденого.

Активність. За допомогою даної властивості підкреслюється принципова відмінність знань від даних. Виконання тих чи інших дій у СШІ ініціюється станом бази знань; При цьому передбачається, що поява нових фактів і зв'язків може активізувати систему.

Центральним питанням побудови систем, заснованих на знаннях, є вибір форми представлення знань. Представлення знань - це спосіб формального вираження знань про предметну область у комп’ютерно-інтепритованій формі. Відповідні формалізми, що забезпечують зазначене представлення, називають моделями представлення знань.

Моделі представлення знань можна умовно розділити на декларативні і процедурні. У декларативних моделях знання представляються у вигляді описів об'єктів і відносин між об'єктами без вказівки в явному вигляді, як ці знання обробляти. Такі моделі припускають відділення описів (декларацій) інформаційних структур від механізму вивід в, що оперує цими структурами. У процедурних моделях значення представляються алгоритмами (процедурами), що містять необхідний опис інформаційних елементів і одночасно визначають способи їх обробки.

Конкретні моделі, застосовувані на практиці, являють собою комбінацію декларативних і процедурних представлень. Найбільш розповсюдженими є наступні моделі представлення знань:

§ логічні моделі;

§ продукційні моделі;

§ мережні моделі;

§ фреймові моделі.

Логічні моделі реалізуються засобами логіки предикатів. У цьому випадку знання про предметну область представляються у вигляді сукупності логічних формул. Тотожні перетворення формул дозволяють одержувати нові знання. Перевагами логічних моделей представлення знань є наявність чіткого синтаксису і широко прийнятої формальної семантики, а також теоретично обґрунтованих процедур автоматичного вивід в. Основним недоліком даних моделей є неможливість одержання висновків в областях, де вимагаються правдоподібні висновки, коли результат виходить з визначеною оцінкою впевненості в його істинності. Крім цього, такі моделі характеризуються монотонним характером вивід в, тобто в базу знань додаються тільки істинні твердження, що виключає можливість протиріч. На практиці часто зустрічаються немонотонні міркування, що важко реалізувати в рамках логічної моделі.

Проте, логічні моделі виступають у якості теоретичної основи опису самої системи представлення знань і поступово розширюють свої можливості. Тому надалі цим моделям приділяється значна увага.

У продукційних моделях знання представляються набором правил виду "Якщо А, то В", де умова правила А є твердженням про вміст бази фактів, а наслідок В говорить про те, що треба робити, коли дане продукційне правило активізоване.

Продукційні моделі представлення знань завдяки природній модульності правил, наочності і простоті їхнього створення широко застосовуються в інтелектуальних системах.

Семантичні мережі є винятковим випадком мережних моделей представлення знань. Формально мережні моделі задаються у вигляді [21]

H = <I, C₁, C₂, …, C_n, Q>,

де I-множину інформаційних елементів, що зберігаються у вузлах мережі; C₁, C₂, …, C_n - типи зв'язків між інформаційними елементами; Q -відображення, що встановлює відповідність між множиною типів зв'язків і множиною інформаційних елементів мережі.

Мережні моделі представлення знань розрізняються між собою типами зв'язків (відносин), що використовуються. Якщо в мережі використовуються ієрархічні зв'язки (клас-підклас, рід-вид і т.п.), то мережа називається класифікованою. Якщо зв'язки між інформаційними елементами представляються функціональними відносинами, що дозволяють обчислювати значення одних інформаційних елементів за значеннями інших, то мережі називають функціональними (обчислювальними). Якщо в мережі допускаються зв'язки різного типу, то її називають семантичною мережею.

Семантична мережа являє собою спрямований граф, в якому вершинам відповідають об'єкти (сутності) предметної області, а дугам - відносини, у яких знаходяться ці об'єкти. Вивід в семантичних мережах може виконуватися на основі алгоритмів співставлення, шляхом вигляділення підграфів з визначеними властивостями.

До переваг семантичних мереж відносять: велику виразну здатність, наочність графічного представлення, схожість структури мережі до семантичної структури фраз природної мови. Недоліком представлення знань у вигляді семантичних мереж є відсутність єдиної термінології. Дана модель представлення знань знаходить різне втілення в різних дослідників.

Фреймові моделі представлення знань використовують теорію організації пам'яті, розуміння і навчання, запропоновану М.Мінським. Фрейм (від англ. frame - рамка, каркас, кістяк) - структура даних, призначена для представлення стереотипних ситуацій. Фрейм складається зі слотів (slot - гніздо, щілинка, паз). Значенням слота можуть бути числа, вираження, тексти, програми, посилання на інші фрейми. Сукупності фреймів утворюють ієрархічні структури, побудовані на родовидових ознаках, що дозволяє успадковувати значення слотів. Така властивість фреймів забезпечує ощадливе розміщення бази знань у пам'яті. Крім цього, значення слотів можуть обчислюватися за допомогою різних процедур, тобто фрейми комбінують у собі декларативні і процедурні представлення знань. Фреймові моделі можна розуміти як мережні моделі уявлення знань, коли фрагмент мережі представляється фреймом з відповідними слотами і значеннями. З фреймовими моделями зв'язані моделі представлення знань на основі сценаріїв і об'єктів.

Знання, якими оперує людина, часто мають якісну природу, характеризуються неповнотою, неточністю, нечіткістю.

Читайте також:

<== попередня сторінка	\|	наступна сторінка ==>
Дані і знання	\|	Семіотична модель поля знань

Не знайшли потрібну інформацію? Скористайтесь пошуком google:

Генерація сторінки за: 0.096 сек.