Информационный процесс представления знаний.

Представлению данных присущ пассивный аспект: книга, таблица, заполненная информацией память.

В теории искусственного интеллекта особо подчеркивается активный аспект представления знаний: приобретение знания должно стать активной операцией, позволяющей не только запоминать, но и применять воспринятые (приобретенные, усвоенные) знания для рассуждений на их основе.

Использование символического языка, такого, как язык математической логики, позволяет формулировать описания в форме, одновременно близкой и к обычному языку, и к языку программирования. Впрочем, математическая логика позволяет рассуждать, базируясь на приобретенных знаниях: логические выводы действительно являются активными операциями получения новых знаний из уже усвоенных. Принципиальная мировоззренческая установка состоит в рассмотрении ЭВМ как предмета-посредника в познавательной человеческой деятельности. Компьютерная система, подобно другим предметам-посредникам (орудиям труда и предметам быта, инструментам, приборам, знаково-символическим системам, научным текстам и т. д.), играя инструментальную роль в познании, является средством объективизации накопленного знания, воплощением определенного социально-исторического опыта практической и познавательной деятельности.

Четкую грань между данными и знаниями провести можно не всегда, но, тем не менее, эти отличия существуют, и они привели к появлению специальных моделей представления знаний в памяти ЭВМ. Например, можно назвать четыре вида моделей (языков) представления знаний:

• модели (языки) семантических сетей;

• системы фреймов;

• логические языки (модели);

• продукционные модели.

Семантические сети.

В семантической сети вершинам сопоставлены понятия ( объекты, события, процессы), а дугам - отношения на множестве понятий. В общем случае это означает, что в виде семантической сети можно отобразить знания, заключенные в текстах на естественном языке. Как показали исследования, в языках индоевропейской группы имеется не более 200 различных, не сводимых друг к другу отношений. Комбинации этих базовых отношений позволяют выразить остальные отношения, фиксируемые в текстах. Конечное число базовых отношений позволяет надеяться, что в базах знаний можно представить любую предметную область.

На примере семантической сети общего вида можно установить различие между базой данных и базой знаний. Предметная область есть множество допустимых состояний своих компонентов. Представленное через общие понятия и отношения между ними, это множество образует базу знаний - в виде абстрактной семантической сети. С другой стороны, в зависимости от ситуации компоненты предметной области будут иметь конкретные значения, свойства, характеристики. Все эти конкретные данные о предметной области будут отображаться в так называемой конкретной семантической сети или базе данных сетевой структуры.

Семантические сети, несмотря на большие возможности средств, используемых для отражения отношений между понятиями и объектами, обладают некоторыми недостатками. Произвольная структура и различные типы вершин и связей требуют большого разнообразия процедур обработки информации, что усложняет программное обеспечение ЭВМ.

Понятиями обычно выступают абстрактные или конкретные объекты, а отношения – это связи типа: это (is); имеет частью (Has part); принадлежит; любит и т.д. (см. Рис. 2).

Наиболее часто в семантических сетях используются следующие отношения:

• связи типа «часть-целое» («класс-подкласс», «элемент-множество» и т.п.);

• функциональные связи (определяемые обычно глаголами «производит», «влияет» и т.д.);

• количественные (больше, меньше, равно и т.д.);

• пространственные (далеко от, близко от, за, под и т.д.);

• временные (раньше, позже, в течение …);

• атрибутивные связи (иметь свойство, иметь значение…);

• логические связи (и, или, не…).