Тема 12 Интеллектуальные информационные системы
1. Основные определения
Данные – это информация, полученная в результате наблюдения или измерения отдельных свойств или атрибутов, характеризующих объекты, процессы и явления в предметной области.
Знания - это связи и закономерности предметной области (принципы, модели, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в данной области.
Знания – это хорошо структурированные данные, данные о данных (метаданные).
Знания делятся на глубинные и поверхностные.
Поверхностные знания – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями или фактами предметной области.
Глубинные знания – это абстракции, аналогии, схемы, которые отражают структуру и природу процессов, протекающих в предметной области.
Такие знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов (например, понимание принципов работы ОС).
Современные интеллектуальные системы в основном работают с поверхностными знаниями. Это связано с тем что пока не существует универсальных методик, которые позволяли бы выявлять глубинные структуры знаний и работать с ними.
Знания подразделяются на процедурные и декларативные.
Сначала появились процедурные знания – знания в алгоритмах, они управляли данными. Для их изменения требовалось изменять текст программы. Однако с развитием информатики и программирования все большая часть знаний сосредотачивалась на структурах данных (таблицы, списки).
Т.е. увеличилась роль декларативного знания.
Знания в настоящее время приобрели чисто декларативную форму. Т.е. знанием считается предложения, записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному языку и понятных не специалистам.
Рисунок 1 – Таблица Ньюэлла
Существуют следующие модели представления знаний:
Продукционная модель;
Семантические сети;
Фреймы;
Формальные логические модели.
Существует 2 группы языков: модульные и сетевые.
Модульные языки оперируют отдельными несвязными элементами знаний (правила
или аксиомы).
Сетевые языки дают возможность связать эти фрагменты через отношения в семантические сети (или сети фреймов).
Рисунок 2 – Классификация моделей
Рисунок 3 – Модель восприятия человека
Рисунок 4 – Понятия предметной области
Фрагмент, выделенный из окружающего мира, называется областью экспертизы или предметной областью. Существует также множество задач и проблем, которые необходимо решать, используя сущности и отношения из этой предметной области, поэтому используется более широкое понятие - проблемная область (проблемная среда – это предметная область + решаемые задачи).
Рисунок 5 – Процесс формирования понятийной структуры
Понятийная структура проблемной области использует 3 источника знаний:
1 источник (первого рода) – человек, 2 источник (второго рода) – книги, справочники, инструкции и т.д., 3 источник (третьего рода) – базы данных и другие носители.
Инженерия знаний – занимается проблемами хранения и обработки знаний. Разрабатывается широкий класс систем, основанных на знании.
В основе деятельности специалиста (инженера по знаниям) находится процессы концептуализации – способы отображения понятийной структуры в компьютер.
Основная задача инженера по знаниям является связанной с построением модели проблемной области. Любая система, обладающая базой знаний о некоторой предметной области, может рассматриваться как интеллектуальная система.
Онтология – система, состоящая из набора понятий, на основе которых можно строить отношения, функции, классы, объекты и теории предметной области.
O = <A, B, C>
А – конечное множество понятий, терминов (концепций) предметной области, которые представляют данную онтологию.
В – конечное множество отношений между концепциями (понятиями) данной предметной области.
С – конечное множество функций интерпретации, заданной на A и B.
Онтологии – это базы знаний специального типа, которые могут читаться, пониматься, отчуждаться или физически разделяться от разработчиков. Существует отдельная ветвь - онтологический инжиниринг.