5.39 Знания, их виды. Бз. Экспертные системы.

Зна́ние — форма существования и систематизации рез-тов познавательн деят-ти человека. Знание помог людям рационально организовывать свою деят-ть и решать различн проблемы, возникающ в ее процессе.

По природе: 1) Декларативные знания содержат в себе представление о стр-ре неких понятий. Эти знания приближен к данным, фактам. 2) Процедурные знания имеют активн природу. Они определ представле-ния о средствах и путях получ-я нов знаний, их проверки.

По степени научности: 1) Научн знания – эмпирич (на основе опыта или наблюдения), теоретич (на основе анализа абстрактных моделей). 2) Вненаучные знания

База знаний — организован сов-ть знаний, относя-щихся к какой-нибудь предметн области. Поэтому в отличие от БД, в БЗ располаг познаваемые сведения, содержащиеся в документах, книгах, статьях, отчетах.

Наибол важным свойством И, хранящейся в базах знаний, явл достоверность конкретн и обобщен сведений в БД.

База знаний — важн компонент интеллектуал системы. Наиболее известн класс таких программ — экспертные системы. Они предназнач для построения способа решения специализиров проблем, основываясь на записях БЗ и на пользовательском описании ситуации.

Экспе́ртная систе́ма — компьют программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разреш-и проблемн ситуации. ЭС может функцион в 2 режимах.

Режим ввода знаний — в эт режиме эксперт с помощ инженера по знаниям посредством редактора БЗ вводит известн ему свед-я о предмет области в БЗ ЭС.

Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщ ей сведения о текущ задаче и получ реком-ции ЭС. Например, на основе сведений о физ состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятн при дан симптомах.

5.40 Продукционные модели. База фактов. База правил. Работа машины вывода.

Продукционная модель знания — модель основанная на правилах, позволяет представить знание в виде предложений типа «Если (условие), то (действие)». Недос-к: при накоплении достаточ больш числа (нескольк сотен) продукций они начин противоречить друг другу.

Продукционные модели. В моделях эт типа использ некоторые элементы логич и сетев моделей. Из логич моделей заимствована идея правил вывода, котор здесь назыв продукциями, из сетев моделей – описание знаний в виде семантич сети. Вместо логич вывода, хар-го для логич М, в продукц моделях появл вывод на знаниях.

Машина вывода — программа, котор выполняет логич вывод из предварительно построенной базы фактов и правил в соответствии с законами формальной логики.

Факт в дан случае — утверждение, являющееся постоян истинным, например: «Адам является человеком».

Правило в дан случае — параметризован утверждение, состоящее из 2 частей: условия и результата, например: «Если X явл потомком человека, то X явл человеком». В дан примере правило определ условие «X явл потомком человека». Если для значения параметра X это условие истинно, то правило превращ в факт «X явл человеком».

Для построения базы фактов и правил примен формальн языки, обычно напоминающие естествен язык, но гораздо более строгие и ограниченные. Машина вывода обычно может выполнять одну или обе из след операций: 1)Проверка истинности некотор факта — факт истинный, если он м б выведен по законам формальн логики из имеющейся базы фактов и правил. 2)Нахожд-е множ-ва значений параметра некот правила, при котор дан правило превращается в истин факт. Механизм вывода — это обобщен процедура поиска реш-я задачи, котор на основе БЗ и в соотв-ии с информац потребностью пользователя строит цепочку рассуждений (логически связан единиц знаний), приводящую к конкретн рез-ту.