-
Трансформация знаний и данных при их обработке на эвм.
Данные – элементар описание предметов, событий, действий и транзакций, которые классифицированы и сохранены, но не организованы для передачи какого-либо специального содержания.
Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства.
При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:
Д1 – данные как результат измерений и наблюдений;
Д2 – данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);
Д3 – модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;
Д4 – данные на языке описания данных;
Д5 – базы данных на машинных носителях.
Знания – это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие решать задачи в этой области.
При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным:
З1 – знания в памяти человека как результат мышления;
З2 – материальные носители знаний (учебники, методические пособия);
З3 – поле знаний (условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих);
З4 – знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы);
З5 – базы знаний.
-
Структура экспертной системы.
Структура экспертной системы
С
СИ-
демонстрируют интеллектуальное
поведение. СОЗ – используют декларативные(
явные) знания, отделенные от основной
части системы. Экспертные системы (ЭС)
— это сложные программные комплексы,
аккумулирующие знания специалистов в
конкретных предметных областях и
тиражирующие этот эмпирический опыт
для консультаций менее квалифицированных
пользователей. Обобщенная структура
экспертной системы представлена на
рис. 16.5. Следует учесть, что реальные
экспертные системы могут иметь более
сложную структуру, однако блоки,
изображенные на рисунке, непременно
присутствуют в любой действительно
экспертной системе, поскольку являют
собой негласный канон на структуру
современной экспертной системы.
Определим основные термины в рамках данного учебника.
Рис. 16.5. Структура экспертной системы
Пользователь — специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС. Инженер по знаниям — специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Интерфейс пользователя — комплекс программ, реализующих диалог юльзователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и получения результатов. Эксперт – высококвалифицированный специалист предметной области. База знаний (БЗ) — ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, записанная на [ашинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором зыке, приближенном к естественному). Параллельно такому "человеческому" представле-ию существует БЗ во внутреннем "машинном" представлении. Интерпритатор — программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании шний, имеющихся в БЗ. Синонимы: дедуктивная машина, блок логического вывода. Подсистема объяснений — программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопрос: "Почему система приняла такое решение?" Интеллектуальный редактор БЗ —программа, представляющая инжеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. КЛАССИФИКАЦИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ Схема классификации Класс "экспертные системы" сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по различным критериям. Полезными могут оказаться следующие классификации