4. Проблемы представления знаний

Человек понимает речь и изображения и для решения всевозможных задач использует знания в конкретной предметной области. Для выполнения аналогичной работы компьютером эти знания необходимо представить в какой-нибудь форме и составить нужную программу. С помощью используемых в прошлом методов процедурного программирования на языках типа Фортран, Паскаль и других эти знания помещались в прикладную программу, с которой и составляли единое целое. Однако подобные методы затрудняли понимание, каким образом используются знания и какую роль они выполняют. Кроме того, разработка и сопровождение таких программ также были не легким делом. Иначе говоря, специальные знания приобретаются из каталогов по данной предметной области и от соответствующих специалистов, однако чем выше степень сложности задачи, тем крупнее и сложнее для понимания становятся программы, поэтому затрудняется их разработка и модификация.

В системах, основанных на концепциях искусственного интеллекта и инженерии знаний, которые иначе называются системами, основанными на знаниях, такая проблема отсутствует. Знания в них представлены в конкретной форме, а имеющаяся база знаний позволяет их легко определять, модифицировать и пополнять. Функция решения задач с помощью логических выводов, делаемых на основании знаний, хранящихся в базе знаний, реализуется автономным механизмом логических выводов (аналогично функционально независимому от СУБД механизму управления файлами, которые используются в прикладных программах). Однако, несмотря на то что оба этих компонента системы с точки зрения ее структуры являются независимыми, они тем не менее находятся в тесной связи и, как будет пояснено ниже, определение модели представления знаний накладывает ограничения на выбор соответствующего механизма логических выводов. Другими словами, при проектировании подобных систем необходимо параллельно анализировать оба указанных компонента.

Знания обычно имеют классификационную иерархическую структуру вида «живое существо - животное - человек - мужчина - Тара». Каждый элемент такой структуры имеет различные связи с элементами других иерархических структур, поэтому возникает необходимость в представлении всех знаний в виде сети. Этот подход характерен не только для фактов, но и для правил принятия решения.

Одной из наиболее важных проблем, характерных для систем, основанных на знаниях, является проблема представления знаний. Это объясняется тем, что форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики и свойства системы. Для того чтобы манипулировать всевозможными знаниями из реального мира с помощью компьютера, необходимо осуществлять их моделирование. В таких случаях необходимо отличать знания, предназначенные для обработки компьютером, от знаний, используемых человеком. Кроме того, при большом объеме знаний желательно упростить последовательное управление отдельными элементами знаний.

При проектировании модели представления знаний следует учитывать такие факторы, как однородность представления и простота понимания. Однородное представление приводит к упрощению механизма управления логическим выводом и упрощению управления знаниями. Представление знаний должно быть понятным экспертам и пользователям системы. В противном случае затрудняются приобретение знаний и их оценка. Однако выполнить это требование в равной степени как для простых, так и для сложных за- дач довольно трудно. Обычно для несложных задач останавливаются на некотором среднем (компромисс- ном) представлении, но для решения сложных и больших задач необходимы структурирование и модульное представление. Поэтому для начала ознакомимся с типичными моделями представления знаний и рассмотрим особенности каждой из них. (Подробное описание начинается со второй главы, поэтому здесь приводится лишь сравнение их особенностей.) Типичные модели представления знаний:

- логическая модель;

- модель, основанная на использовании правил (продукционная модель);

- модель, основанная на использовании фреймов;

- модель семантической сети и др.

Однако во всех разработанных в прошлом системах с базами знаний помимо этих моделей, взятых за основу, использовались специальные для конкретного случая дополнительные средства, поэтому представление знаний получалось сложным. Тем не менее, классификация моделей оставалась неизменной.

Первый и основной вопрос, который надо решить при представлении знаний, это вопрос определения состава знаний, т.е. определение того "ЧТО представлять" [Попов] в системе ИИ. Важность вопроса "ЧТО представлять'' определяется тем, что решение именно этой проблемы обеспечивает адекватное отображение моделируемой сущности в системе. Второй вопрос касается того "КАК представлять'' знания. Необходимо отметить, что проблемы "ЧТО представлять" и "КАК представлять" не независимы. Действительно, выбранный способ представления может оказаться непригодным в принципе либо неэффективным для выражения некоторых знаний, т.е. может оказаться метафизически, эпистемологически и (или) эвристически неадекватным [Маккарти и Хэйес].

Вопрос "КАК представлять" можно разделить на две в значительной степени независимые задачи: 1) как организовать (структурировать) знания и 2) как представить знания в выбранном формализме. Стремление выделить организацию знаний в самостоятельную задачу вызвано, в частности, тем, что эта задача возникает для любого языка представления и способы решения этой задачи являются одинаковыми (либо сходными) вне зависимости от используемого формализма.

Итак, в круг вопросов, решаемых при представлении знаний, будем включать следующие: 1) определение состава представляемых знаний; 2) организация знаний; 3) представление знаний, т.е. определение модели представления; 4) использование выбранного представления.

Перед тем как перейти к изложению основного содержания данной главы, поясним следующие используемые ниже понятия: предметная область, проблемная область, данные, знания. Под предметной областью будем иметь в виду область экспертизы или знания об этой области. Понятие проблемная область включает предметную область и задачи, решаемые в этой области. Термин проблемная область будет использоваться в тех случаях, когда необходимо подчеркнуть, что речь идет не только об описании фактов области экспертизы, но и о задачах, решаемые в этой области. Под данными будем понимать исходные, промежуточные или окончательные данные о решаемой в текущий момент задаче, т.е. данные это та информация, которая существует в ходе консультации. Под знаниями будем понимать любую информацию (в том числе и конкретные факты), которая хранится в системе вне зависимости от того, решает система задачу или нет.