Функции знаний

Многозначность в определении понятия "знание" обусловлена тем множеством функций, которое реализуется знанием.. Знание не только формирует новый взгляд на мир, но и меняет отношение к нему. Отсюда вытекает и воспитательное значение всякого знания.

Знания и правильно избранный путь их усвоения - предпосылка умственного развития учащихся. Являясь составной частью мировоззрения человека, знания в большой мере определяют его отношение к действительности, моральные взгляды и убеждения, волевые черты личности и служат одним из источников склонностей и интересов человека, необходимым условием развития его способностей .

Свойства знаний

Основные свойства знаний:

1.знания могут быть представлены в форме данных (в частности, в виде текста на некотором формальном языке, в виде сети, задающей связи разного рода между элементами знаний). Из этого свойства следует, что знание есть некоторая более высокая степень организации данных, которая допускает специальную интерпретацию ;

2.знания обладают способностью управлять информационными процессами, т.е. в системе, в которой применяются знания, протекание процессов определяется знаниями и почти не зависит от устройства системы;

3.знания могут содержать процедурную часть - программы, применение которых управляется знаниями (например, связывание параметров и запуск программ могут происходить автоматически внутри системы, использующей знания, без ведома того, кто запустил процесс, использующий знания);

4.знания делятся на отдельные фрагменты - описания объектов, процессов, ситуаций, явлений. Такие фрагменты (модули знаний) называются фреймами. Фреймы могут быть связаны друг с другом родо-видовыми отношениями, могут быть и узлами семантических сетей;

5.при работе со знаниями важна прагматическая сторона - знания всегда используются для чего-то.

Различают три вида знаний:

-предметное, или фактографическое знание, складывающееся из наборов количественных и качественных характеристик различных конкретных объектов;

-алгоритмическое знание - знание методов, способов, процедур некоторых действий, приводящих к конкретному результату;

-понятийное, или концептуальное знание, складывающееся из совокупности основных терминов, применяемых в той или иной сфере деятельности (предметной области), понятий, кроющихся за этими терминами, их свойств, взаимосвязей и зависимостей.

1.2 Модели представления знаний

Знания представ­ляют собой категории более высокого уровня по сравнению с ин­формацией или данными На рисунке 1.3 пред­ставлен процесс изменения данных и превращения их в знания.

Рисунок 1.3 - Динамика преобразования данных в знания

1.3 Методы фильтрации знаний

Возрастание сложности задач управления экономическими системами приводит к необходимости увеличения организационного знания, т.е. системы распределенных знаний организации путем выявления, запоминания и использования новых знаний. Проблему организованной сложности можно преодолеть за счет повышения уровня использования знаний. Однако сейчас существуют некоторые трудности. Увеличение сложности решаемых задач приводит к тому, что знания становятся сложнее для понимания, и поэтому затрудняется их использование.

Необходимым условием возможности решения какой-либо задачи в рамках процедурного подхода является наличие четкого алгоритма. Поэтому автоматизация коснулась, прежде всего, так называемых формализованных задач, алгоритм решения которых хорошо известен (например, задача управления запасами).

Однако существует класс задач, называемых неформализованными, характеризующихся одной или несколькими из следующих особенностей:

1. алгоритм решения задачи неизвестен или не может быть использован из-за ограниченности ресурсов компьютера;

2. задача не может быть представлена в числовой форме;

3. цели задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции.

По объему этот класс задач телеологического характера значительно превосходит класс формализованных задач. Это задачи, требующие «мягких» вычислений, в противоположность четко определенным задачам с «жесткими» вычислениями. Попытки решения неформализованных задач, а также попытки устранить перечисленные выше недостатки процедурного подхода привели к формированию в области искусственного интеллекта (ИИ) - инженерии знаний. Суть подхода, применяемого в инженерии знаний, состоит в выделении знаний из программного обеспечения вычислительной системы и превращении их в одну из компонент ее информационного обеспечения, называемую базой знаний. Знания, хранящиеся в базе знаний, представляются в конкретной единообразной форме, что дает возможность их легкого определения, модификации и пополнения. Решение же задач реализуется с помощью логических выводов, делаемых на основании знаний, хранящихся в базе знаний. Для этого предусмотрен автономный механизм логического вывода, который, собственно, и составляет основную часть программного обеспечения системы. Системы, построенные по такому принципу, называются системами, основанными на знаниях.

Процесс решения задач с помощью простейшей модели показан на рисунке 1.4. В данном случае знания - это информация, на которую ссылаются, когда делают различные заключения на основании имеющихся данных с помощью логических выводов.

Знания Знания

Рисунок 1.4 - Связь между знаниями и выводом при решении интеллектуальной проблемы

В операциях со знаниями используются приемы фильтрации, усвоения и использования знаний. Фильтр - это устройство, отбирающее по определенным правилам необходимые сведения. Процедуру фильтрации можно представить простой схемой (рисунок 1.5).

Рисунок 1.5 - Схема фильтрации знаний из потока данных

Фильтр выполняет обработку и выделяет знания по набору критериев.

Усвоение знаний является процессом запоминания необходимых знаний, чтобы в дальнейшем их использовать для решения практических задач (рисунок 1.6).

Рисунок 1.6 - Усвоение знаний

Использование знаний является процессом поиска необходимых для решения конкретной проблемы знаний, отбора конструктивных правил и решения проблемы.

Процесс использования знаний начинается с возникновения проблемы. Для её решения можно либо найти готовые знания, либо провести исследование для получения недостающих знаний. Знания могут быть декларативными и процедурными. Декларативные знания определяют, как устроен мир, процедурные показывают, как можно изменить мир, это правила преобразования реального мира (рисунок 1.7).

		Декларативные		Основы
Знания						Применение		Результат
		Процедурные		Правила

Рисунок 1.7 - Использование знаний

Потребность в новых знаниях возникает, когда между потребностями практики и существующим уровнем знаний возникает противоречие (рисунок 1.8).

		Имеющиеся знания				Вывод из существующих знаний
Проблема				Недостаток знаний
		Требуемые знания				Проведение исследований

Рисунок 1.8 - Схема пополнения знаний

Таким образом, знания можно получить разными способами:

• традиционные известные закономерности

• методы получения знаний (обучение)

• методы извлечения знаний из фактов (научные методы)

• методы вывода знаний (искусственный интеллект)

• выделение знаний и создание базы знаний (инженерия знаний)

и они могут быть:

-научными

-организационными

-формализованными (заданные правила обработки данных)

-экспертными

-выводимыми (искусственный интеллект.

Качество и актуальность знаний зависит от многих факторов. Например, от того, кто поставляет знания в систему. Поскольку качество знаний изменяется от источника к источнику, системы часто пересортировывают знания, чтобы они были полными и достоверными.