7. Интенсионал и экстенсионал понятия

Понятие экстенсионала был введено австрийским логиком и философом Р. Карнапом для анализа значения языковых выражений. Т. н. метод интенсионалов и экстенсионалов представляет собой модификацию и дальнейшую разработку семантической концепции немецкого математика и логика Г. Фреге. Интенсионал (от лат. intensio - внутреннее натяжение, усиление) - в средневековой логике означал содержание слова-понятия как совокупность мыслимых признаков соответствующего ему предмета. Противопоставлялся объему, т. е. совокупности обозначаемых (называемых) данным словом-понятием предметов, который назывался экстенсионалом (от лат. extensio - протяжение, расширение).

Существует множество способов определять понятия. Способ, основанный на идее интенсионала, один из широко применяемых. Интенсионал понятия - это определение его через соотнесение с понятием более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств. Интенсионалы формулируют знания об объектах. Другой способ определяет понятие через соотнесение с понятиями более низкого уровня абстракции или перечисление фактов, относящихся к определяемому объекту. Это есть определение через данные, или экстенсионал понятия.

Пример 1.1 Понятие "персональный компьютер". Его интенсионал: "Персональный компьютер - это дружественная ЭВМ, которую можно поставить на стол и купить менее чем за $2000-3000". Экстенсионал этого понятия: "Персональный компьютер - это Мас, IBM PC, Sinkler..."

Парадигмы представления знаний. Классификация моделей

Представления знаний

Выделают три парадигмы представления знаний: логическая, структурная, процедурная.

Логическая парадигма отождествляет знание с теорией, то есть теорией первого порядка.

Структурная парадигма уделяет особое внимание организации фактов, составляющих базу знаний. С вычислительной точки зрения, факты получаются из семантических элементов использованием заранее заданных правил. Примеры: семантические сети, фреймы, базы данных.

Согласно процедурной парадигме, база знаний составлена из активных агентов с определенными образами действия. С вычислительной точки зрения, использование знаний сводится к реакции этих агентов на данную ситуацию согласно процедурным правилам в базе знаний.

Модели представления знаний.

Модели представления знаний в интеллектуальных системах традиционно делятся на логические (формальные) и эвристические (формализованные).

К логическим моделям относятся:

• логика высказываний;

• логика предикатов первого порядка;

• логика Хорна в языке Prolog и ему подобных системах;

• логика предикатов высших порядков;

• трехзначная логика;

• логика возможных миров;

• модальные логики;

• теория нечетких множеств;

• нечеткая логика;

• лингвинистические переменные.

К эвристическим моделям представления знаний можно отнести:

• деревья решений;

• семантические сети;

• фреймы и сети фреймов;

• онтологии;

• объектно-ориентированное программирование;

• реляционную алгебру;

• правила-продукции;

• матрицу весов связей обученной нейронной сети.

Наиболее распространенными моделями представления знаний в информационных системах являются:

• логические модели;

• продукционные модели;

• сетевые модели;

• фреймовые модели.