Представление знаний в интеллектуальных информационных системах

СОДЕРЖАНИЕ:

ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………..3

1. ЧТО ТАКОЕ ЗНАНИЯ? КЛАССИФИКАЦИЯ ЗНАНИЙ…………………...4

2. ЗНАНИЯ И ДАННЫЕ………………………………………………………….9

3. ПРЕДСТАВЛЕНИЕ ЗНАНИЙ В ИИС………………………………………11

3.1 Логические модели…………………………………………………………..12

3.2 Продукционные модели……………………………………………………..13

3.3. Сетевые модели……………………………………………………………..14

3.4 Фреймовая модель…………………………………………………………..15

3.5 Объектно-ориентированная модель………………………………………..16

ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………….17

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ………………………………………………………18

ВВЕДЕНИЕ

Специалисты в области искусственного интеллекта считают, что это направление исследований стало самостоятельной наукой в тот момент, когда термин "знания" занял в этих работах центральное место. Его появление характеризовало возникновение таких проблем, как приобретение и формализация знаний, представление знаний, база знаний, манипулирование знаниями, языки для представления и манипулирования знаниями и, наконец, возникновение новой профессии - инженер по знаниям. Интеллектуальные системы, которые строятся на основе результатов, полученных в области искусственного интеллекта, часто называют системами, основанными на знаниях, подчеркивая этим их принципиальное отличие от ранее создававшихся систем.

Такая ситуация требует анализа самого понятия "знания" для уточнения круга проблем, включаемых в область исследований специалистов по искусственному интеллекту, а также наметить перспективы развития этих исследований. Подобный анализ возможен с различных точек зрения: философской, психологической, лингвистической и т.д. Каждая из них по-своему интересна и может дать нетривиальные результаты. Но в этой работе для анализа будет использована "внутренняя точка зрения" на проблему знаний, характерная для специалиста в области искусственного интеллекта и интеллектуальных систем.

1. ЧТО ТАКОЕ ЗНАНИЯ? КЛАССИФИКАЦИЯ ЗНАНИЙ

Существует две группы определений понятия “знание”, даваемого толковыми словарями. Первая – ставит в основу научный подход и характеризует знание как “результат познания”. Вторая – ставит в основу логическую последовательность суждений и рассматривает знание как основанную на объективной закономерности систему суждений с принципиальной и единой организацией.

Как многие фундаментальные понятия в других науках, в искусственном интеллекте понятие "знание" не имеет какого-либо исчерпывающего определения. Интуитивное понимание этого термина специалистами, по-видимому, близко к тем толкованиям, которые приводятся в философских словарях. Вот пример такого толкования: "Знание - обладание опытом и пониманием, которые являются правильными и в субъективном, и в объективном отношении и на основании которых можно построить суждения и выводы, кажущиеся достаточно надежными, для того чтобы рассматриваться как знание".

С точки зрения ИИ и инженерии знаний знания следовало бы определить как представляемую в определенной форме информацию, ссылаясь на которую делают различные заключения на основании имеющихся данных с помощью логических выводов.

Выделяют различные виды знания: научное, обыденное (здравый смысл), интуитивное, религиозное и др. Обыденное знание служит основой ориентации человека в окружающем мире, основой его повседневного поведения и предвидения, но обычно содержит ошибки, противоречия. Научному знанию присущи логическая обоснованность, доказательность, воспроизводимость результатов, проверяемость, стремление к устранению ошибок и преодолению противоречий.

По типу представления знания могут быть:

· декларативные знания содержат в себе лишь представление о структуре неких понятий. Эти знания приближены к данным, фактам. Например: высшее учебное заведение есть совокупность факультетов, а каждый факультет в свою очередь есть совокупность кафедр.

· Процедурные знания имеют активную природу. Они определяют представления о средствах и путях получения новых знаний, проверки знаний. Это алгоритмы разного рода. Например: метод мозгового штурма для поиска новых идей.

По способу приобретения знаний (с точки зрения решения задач в некоторой предметной области) знания следует разделять на факты и эвристику. Посредством фактов описываются хорошо известные в данной предметной области обстоятельства, эвристика основана на собственном опыте человека-эксперта.

По природе знаний:

· Фактуальные – осмысленные и понятные данные

· Операционные – общие зависимости между фактами, которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них информацию

По степени определенности:

· Детерминированные – четко определенные знания

· Неопределенные – знания неполные, недостоверные, двусмысленные, нечеткие

По уровню представления знаний как семиотической (знаковой) системы:

· Синтаксические – характеризуют синтаксическую структуру объекта или явления, которая не зависит от смысла и содержания используемых при этом понятий

· Семантические – содержат информацию, непосредственно связанную со значениями и смыслом описываемых явлений и объектов

· Прагматические – описывают объекты и явления с точки зрения решаемой задачи с учетом действующих в ней специфических критериев.

По степени научности знания могут быть: научными и вненаучными.

Научные знания могут быть

Внимание, отключите Adblock

Вы посетили наш сайт со включенным блокировщиком рекламы!
Ссылка для скачивания станет доступной сразу после отключения Adblock!

Скачать