Представление знаний

Представление знаний - еще одна функция экспертной системы, в рамках которой решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти интеллектуальной системы (ИС). Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний. Изучаются источники, из которых ИС может черпать знания, и создаются процедуры и приемы, с помощью которых возможно приобретение знаний для ИС. Проблема представления знаний для ИС чрезвычайно актуальна, т.к. интеллектуальная система - это система, функционирование которой опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти.

Под знаниями понимают закономерности предметной области, полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.

Знания – это обобщенная и формализованная информация о свойствах и законах предметной области, с помощью которой реализуются процессы решения задач.

Характеристики знаний и отличия знаний от данных

Данные - это полученные и зафиксированные факты, характеризующие отдельные свойства объектов, процессов или явлений предметной области, а также их свойства.

Т.о. Знания, безусловно, основаны на данных, т.е. дадим новое определение понятию знание

Знания — совокупность данных (включающие в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений о предметной области) и правилах использования этой информации для принятия решений.

Знания характеризуются рядом свойств, отличающих их от данных.

• Внутренняя интерпретируемость. При хранении знаний в памяти искусственного интеллекта, наряду с традиционными элементами данных, хранятся и информационные структуры, позволяющие интерпретировать содержимое соответствующих ячеек памяти. (оценка 4)

• Структурированность. Знания состоят из отдельных информационных единиц, между которыми можно установить классифицирующие отношения: род - вид, класс - элемент, тип - подтип, часть - целое и т.п. (сессия – экзамены - преподаватель - оценки)

• Связность. Между информационными единицами предусматриваются связи различного типа: причина - следствие, одновременно, быть рядом и др. Данные связи определяют семантику и прагматику предметной области. (преподаватель в плохом настр. – поэтому 4.)

• Семантическая метрика. На множестве информационных единиц, хранимых в памяти, вводятся некоторые шкалы, позволяющие оценить их семантическую близость. Это позволяет находить в информационной базе знания, близкие к уже найденным. (провели тест – построили шкалу оценок – узнали кто знает на отлично)

• Главное отличие знаний от данных состоит в их активности, знания в отличии от данных активны - они инициируют правильные действия. Сами данные нейтральны – знания это результат их интерпретации.

Модели представления знаний и их типы

Наиболее распространенными являются следующие модели представления знаний:

логические модели;

сетевые модели;

продукционные модели;

фреймовые модели.