11.4. Поняття знань та відмінності їх від даних

Інформаційним об’єктом для обробки на ЕОМ у системах зі штучним інтелектом є знання.

Знання – набір фактів (класів об’єктів і зв’язків між ними), що характеризують певну предметну область, процедур та правил маніпулювання фактами, а також інформацію про те, коли і як потрібно використовувати ті чи інші процедури.

Специфічними особливостями знань, які дають змогу відрізняти їх від даних, є такі:

1. Внутрішня інтерпретація. Дані, що зберігаються в базі даних, одержують семантичну інтерпретацію лише після обробки їх відповідними програмами. Знання, на відміну від даних, завжди несуть в собі змістовну інформацію.

2. Наявність ситуативних зв’язків. Знання пов’язані не лише структурно. Вони відбивають закономірності щодо фактів, процесів, явищ і причинно-наслідкових відношень між ними. Ситуаційні зв’язки допомагають будувати процедури аналізу знань на сумісність, суперечливість, одночасність і тощо.

3. Активність знань. Це принципова відмінність знань від даних. Знання завжди активні. Наприклад, суперечливість у знаннях є стимулом до появи нових знань. Таким самим стимулом активності є неповнота знань, яка й зумовлює необхідність їх поповнення.

4. Знання відрізняються від даних формою подання. Дані відбивають кількісні характеристики і здебільшого подаються в цифровому вигляді. Знання – це переважно якісні характеристики, які набирають вигляду текстової інформації.

Незважаючи на відмінності знань від даних, не завжди можна їх чітко розмежувати.

Якщо база даних є джерелом фактографічних кількісних характеристик про певну предметну область, то база знань містить знання, які відбивають закономірності розвитку цієї предметної області і дають змогу прогнозувати й виводити з допомогою міркувань нові факти, які не належать до бази даних.

11.5. Моделі подання знань

Знання бувають двох типів: декларативні та процедурні (рис.11.5). Поділ знань на декларативні та процедурні суто умовний.

Декларативні (предметні) знання – це факти, тобто класи об’єктів і зв’язки між ними. Декларативні знання не містять у явному вигляді опису процедур перетворення знань. Декларативні знання – це певна множина тверджень, які не залежать від того, де і коли вони використовуються. Моделювання предметної області в такій формі потребує повного опису всіх можливих її станів. Розв’язування задачі в такій базі знань ґрунтується на пошуку, що відбувається у множині можливих станів предметної області.

Рис.11.5. Моделі подання знань

Процедурні знання чи правила – набір певних процедур перетворення знань як даних. При процедурному поданні знань немає потреби зберігати інформацію про всі можливі стани предметної області, достатньо мати опис початкового стану та процедур, що генерують необхідні стани на базі початкового.

Центральним питанням при створенні бази знань ІІС є вибір моделі подання знань (ПЗ) про властивості сутностей програмного забезпечення і відносини (зв'язки) між ними. Ця модель повинна визначати не тільки структуру інформації різних рівнів, а й забезпечити їх максимальну адекватність (відповідність) структурі внутрішніх операцій комп'ютера і структурі мов програмування, що використовуються для реалізації моделі. При цьому не можна залишати без уваги і таку важливу умову, як максимальну відповідність моделі програмного забезпечення характеру (класу) задач, для розв’язку яких створюється система.

Більшість сучасних засобів (мов) опису абстрактних і конкретних знань і мов маніпулювання такими знаннями орієнтовані на створення вироблюваних конструкцій (процедур), реалізованих на комп'ютерах фон-неймановської архітектури у вигляді послідовностей елементарних операцій арифметики, алгебри числення предикатів та логіки.

Вибір способу побудови таких вироблюваних конструкцій (процедур) визначає тип моделі подання знань. Подання знань у такій моделі повинно бути зрозумілим і однорідним (однаковим для будь-якої категорії відображуваних знань) у конкретному програмному забезпеченні. Однорідність подання знань робить більш технологічним управління логічним виведенням при аналізі і синтезі інформації та управлінні знаннями (придбаннями знань та їх оцінці). Вимоги зрозумілості та однорідності подання знань можуть у певних випадках виявитися суперечливими. І вихід з такої ситуації може виявитися різним при розв’язанні простих або ускладнених задач.

У простих випадках (відносна однорідність об'єктів програмного забезпечення і типів зв'язків між ними або відносно вузький клас розв'язуваних задач) прийнятним може виявитися нестроге (”слабке”) структурування знань.

У складних випадках (різнорідність об'єктів, розмаїття зв'язків між ними, широкий клас розв'язуваних задач) необхідно обрати спосіб подання знань, який забезпечує їх строгу (”сильну”) структуризацію і, якщо вдасться, – модульну організацію моделі подання знань.

В сучасних ІІС застосовуються чотири типи моделей подання знань:

– продукційна модель або модель, що ґрунтується на правилах, дозволяє представити знання у вигляді речень виду ”Якщо (умова) то (дія)”;

– формально-логічна модель – інформація, необхідна для розв’язку прикладних завдань, розглядається як сукупність фактів і тверджень, які подаються формулами у певній логіці. Знання відображаються сукупністю таких формул, а отримання нових знань зводиться до реалізації процедур логічного висновку.

– фреймова модель тобто форма подання знань, в основу яких покладені фрейми, кожен з яких складається зі слотів. Фреймова форма подання знань визначається рекурсивно;

– семантико-мережна модель у вершинах якої містяться інформаційні одиниці, а дуги характеризують відношення і зв’язки між ними.