
- •4.1. Знання і деякі підходи до їх подання
- •4.2. Вербально-дедуктивне визначення знань
- •4.3. Експертні системи
- •4.4. Дані та знання
- •4.5. Зв'язки між інформаційними одиницями
- •4.6. Проблема винятків
- •4.7. Властивості знань
- •4.8. Неоднорідність знань. Області і рівні знань
- •4.9. База знань як об'єднання простіших одиниць
- •4.10. Бінарні предикати і тріада
- •4.11. Проблема неточних і неповних знань
- •5Л. Визначення та класифікація семантичних мереж
- •5.2. Семантичні мережі в пам'ті людини
- •5.3. Трирівнева архітектура семантичних мереж
- •5.4. Асиміляція нових знань на основі семантичних мереж
- •5.5. Різні способи задання семантичних мереж
- •5.6. Логічне виведення на семантичних мережах
- •5.7. Процедурні і роздалені семантичні мережі
- •Фрейми та слоти: базові поняття
- •Конкретизація, ієрархія та наслідуваніїя фреймів
- •6.3. Поповнення первинних описів на основі фреймових моделей
- •0.10 * (Кількість_уроків - 1)), (Коли, _ ), (Хто,_),
- •0.10 * (Кількість_уроків - 1)), (Коли, вчора), (Хто, Петро),
- •6.4. Мережі подібностей і відмінностей
- •6.5. Фрейми та об'єктно-орієнтоване програмування
- •6.6. Поняття про мову uml
- •7Л. Логічні побудови та логічні моделі
- •7.2. Короткий вступ до числення предикатів
- •7.3. Фразова форма запису логічних формул
- •7.4. Аналіз і доведення теорем
- •7.5. Побудова теорії певної області знань
- •7.6. Від формальної логіки до логічного програмування
- •Будь-який терм зіставляється сам з собою. Наприклад, дві фрази
- •Різні константи не зіставляються одна з одною, тому фрази
- •Змінна може бути замінена константою або іншим термом. Так, фрази
- •7.7. Мова Пролог і логічне програмування
- •7.8. Основні ідеї Прологу
- •7.9. Як працює Пролог
- •8.1. Характеристика продукіцйиих моделей
- •8.2. Продукції та мережі виведення
- •8.3. Типова схема роботи експертної системи на базі продукцій
- •8.4. Пряме та зворотне виведення
- •8.5. Типові дисципліїш виконання продукцій
- •8.6. Основні стратегії вирішешія конфліктів у продукіцйііих системах
кочастина МОДЕЛІ ПОДАННЯ ЗНАНЬ II І МЕТОДИ
ЛОГІЧНОГО ВИВЕДЕННЯ
Розділ 4
ЗНАННЯ ЯК ІНФОРМАЦІЙНА ОСНОВА ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ
Інтелектуальне казино "Що, де, коли?" є єдиним місцем, де кожен може заробити гроші завдяки власному розуму.
В. Ворошилов, беззмінний голова клубу знавців "Що, де, коли?"
4.1. Знання і деякі підходи до їх подання
У "Філософському словнику" [258] знання визначаються як "відображення об'єктивних властивостей та зв'язків світу".
Знання є інформаційною основою інтелектуальних систем, оскільки
саме вони завжди зіставляють зовнішню ситуацію зі своїми знаннями - і керуються ними при прийнятті рішень. Не менш важливим є те, ' що знання — це систематизована інформація, яка може певним чином " поповнюватися і на основі якої можна отримувати нову інформацію, ' , тобто нові знання.
Існує багато підходів до визначення поняття "знання". На сучасному етапі домінуючою парадигмою, що лежить в основі найвідоміших моделей подання знань у системах штучного інтелекту, можна вважати парадигму (певну сукупність ключових принципів), характерну для символьного підходуЦю парадигму можна охарактеризувати як вербально-дедуктив- ну, або словесно-логічну, через певні чинники:
будь-яка інформаційна одиниця задається вербально, тобто у формі, наближеній до словесної, у вигляді набору явно сформульованих тверджень або фактів;
основним механізмом отримання нової інформації на базі існуючої є дедукція, тобто висновок від загального до часткового. Такий дедуктивний підхід є бездоганним з логічного погляду. В його основі лежать транзитивність імплікації (якщо з а випливає Ь, з b випливає с, то з а випливає с) і дія квантора узагальнення (якщо деяка властивість Р виконується для будь-якого елемента множини М, а х є А/, то Р виконується для х).
Але вербально-дедуктивне задання знань не є повним, оскільки:
дедуктивний висновок не виступає єдино можливим. Мислення людини багато в чому є рефлекторним, інтуїтивним. Воно, як правило, спирається на підсвідомі процеси. Людина часто робить висновки за аналогією, асоціацією. Ці висновки не завжди вірні, але вони істотно доповнюють процеси дедуктивного мислення. Провести дедуктивні логічні побудови з самого початку до кінця на практиці, як правило, неможливо. Без підсвідомого мислення стає неможливим будь-яке відкриття — як правило, підсвідоме породження гіпотези, яка потім перевіряється дедуктивним або експериментальним шляхом;
далеко не вСі знання є вербальними. Так, жодне твердження не зберігається в пам'яті людини явно. Відомо, що в основі діяльності мозку людини лежить передача сигналів між нервовими клітинами. Часто людина не може сформулювати свої знання. Наприклад, будь-хто знає, що таке "стіл". Але якщо попросити людину дати визначення цього поняття, можуть виникнути проблеми. Таким чином, поняттями можна оперувати і не знаючи чіткого визначення. Або типовими є слова: "Я не можу пояснити чому, але мені здається, що...".
Тому необхідно розвивати інші моделі знань, окрім вербально-дедуктивних. Наприклад, у рамках конекціоністського підходу 1 можна розглядати моделі на основі однорідного поля знань. Однорідним полем знань у даному разі називатимемо сукупність простих однорідних елементів, які обмінюються між собою інформацією: нові знання народжуються на основі певних процедур, визначених над полем знань.
Знання про відповідні факти або поняття зберігаються полем знань вербально, якщо реалізація фіксованого набору процедур, заданих над полем знань, дозволяє за розумний час отримати вербальне формулювання того чи іншого факту або вербальний опис поняття. Знання зберігаються полем невербально, якщо застосування фіксованого набору процедур, заданих над полем знань, дає змогу використовувати факт або поняття без отримання їх вербального опису.
Людина у своїй діяльності комбінує дедуктивні висновки з рефлекторними рішеннями. Таке комбінування повинно бути притаманне і розвиненим інтелектуальним системам. Наприклад, можна організувати паралельне функціонування механізмів дедуктивного виведення і конекціоністських механізмів.