35. Понятие метаданных и способы их представления в структурах данных. Основные сведения о представлении знаний. Сравнительное определение терминов “Знание” и “Информация”.

Метаданные, в общем случае

Метаданные — это информация об используемых данных[1].

Информация о содержащийся на веб-странице информации (создателе и т.п.). Пример: Имя автора правки в тексте. Этот термин в широком смысле слова используется для любой информации о данных: именах таблиц, колонок в таблице в реляционных базах данных, номер версии в файле программы (то есть как информативная часть в бинарном файле) и т. п.

Структурированные данные, представляющие собой характеристики описываемых сущностей для целей их идентификации, поиска, оценки, управления ими[2].

набор допустимых структурированных описаний, которые доступны в явном виде и предназначение которых может помочь найти объект[3]. Термин используется в контексте поиска объектов, сущностей, ресурсов.

Данные из более общей формальной системы, описывающей заданную систему данных. Знания определяют как данные, обладающие свойством интерпретируемости посредством метаданных – данных, выражающих информацию об остальных данных. Здесь также необходимо сделать несколько замечаний:

• информация о данных может выражаться не только явно в форме данных, но также относительным положением элементов данных относительно других элементов;

• если информация о данных представлена явно в форме метаданных, то возникает вопрос о метаданных для метаданных и т.д.;

• информация о данных может содержаться у потребителя этих данных, внутри структуры рассматриваемого фрагмента данных, а также может быть представлена самостоятельной структурой данных в том же контексте.

Структура данных — программная единица, позволяющая хранить и обрабатывать множество однотипных и/или логически связанных данных в вычислительной технике. Для добавления, поиска, изменения и удаления данных структура данных предоставляет некоторый набор функций, составляющих её интерфейс. Структура данных часто является реализацией какого-либо абстрактного типа данных.

Например, рассмотрим сведения о диаметре некоторой цилиндрической поверхности, виде посадки и класса точности – 20С₃. Такие сведения можно представить различными структурами данных:

20С3 – в виде простого символьного данного с предопределённым порядком расположения групп символов, представляющих каждое сведение. В данном случае интерпретация (семантика) данного полностью вынесена за рамки контекста;

D(20,C,3) – символьного данного, представляющего собой синтаксическую конструкцию из трёх категорий данных: имени группы данных – D; поименованной группы данных – 20,С,3; разделителей – ( , ) . Заметим, что порядок следования данных в поименованной группе является семантически нагруженным. В этом случае одна часть интерпретации присутствует в контексте, а другая – за его рамками;

D(НОМ(20) П(С) КТ(3)) – символьного данного, также представляющего собой синтаксическую конструкцию из трёх категорий данных: имен группы и элементов данных – D, НОМ, П, КТ; поименованных элементов данных – 20, С, 3; разделителей – ( , ) . Порядок следования данных в поименованной группе уже не является семантически нагруженным. В этом случае большая часть интерпретации находится в контексте, а другая часть – правила распознавания имён, значений и разделителей находится за рамками контекста;

Если эта структура данных будет находиться в таблице, например D.DBF с полями НОМ, П, КТ, то здесь

НОМ	П	КТ
...	...	...
20	С	3
…	…	…

интерпретация (имена элементов данных НОМ, П, КТ) отделена от данных и представлена в форме имён полей, которые содержаться в заголовке файла D.DBF, т.е. интерпретация представлена самостоятельной структурой данных, но расположенной в том же контексте.

Основные сведения о представлении знаний.

В практике проектирования требуются не только данные в виде характеристик искомых объектов, но и знания, о чём было сказано только что выше. Значительная часть знаний в инженерной практике представлена в различных справочниках, методических и нормативных материалах в форме, так называемых, информационно-логических таблиц, называемых также справочными таблицами, таблицами применяемости и таблицами решений. Каждая такая таблица содержит определенный набор решений и один или два набора условий, определяющих выбор того или иного решения. В случае представления таких знаний на языке искусственного интеллекта, например Prolog, каждой таблице , будет соответствовать группа продукций. Заметим, что текстовые представления знаний легко преобразуются к табличному виду и наоборот. Естественно, что ни дескрипторная, ни классификационная модель ИПС недостаточны для хранения и использования знаний в вышеописанной форме, поэтому мы приходим к четвертому выводу - информационные системы в САПР должны иметь возможность хранения и манипулирования знаниями так, как это делается в экспертных системах.

Структуру традиционной экспертной системы образуют следующие компоненты:

• база знаний и данных;

• машина вывода;

• интерфейс с пользователем;

• модуль извлечения знаний и обучения;

• компонента приобретения знаний.

Сравнительное определение терминов “Знание” и “Информация”.

• термин ‘знание’ был введён, когда системы управления базами данных находились на начальной ступени своего развития и термин ‘данные’ больше ассоциировался с чисто программной обработкой.

• одни авторы определяют термин “знания” через понятие “данные”, другие - через понятие “информация”, однако это не эквивалентные понятия, поскольку у данных отсутствуют свойства интерпретируемости и адресности;

• знания определяют как специальные структуры (типы) данных. Сделаем два замечания:

Первое – под структурой данных понимают совокупность данных, между элементами которых существуют определённые отношения, причём последние могут быть выражены как явно, так и не явно. В первом случае отношения представлены также в форме данных, а во втором – относительным расположением одних элементов данных относительно других элементов.

Второе – состав и способ установления отношений между определёнными категориями элементов данных в структуре данных представляет собой логическую модель структуры данных;

Информация - это совокупность сведений о процессах, явлениях или предметах, подлежащая обработке и представляющая интерес.

Физический смысл (цель) информации - это результат взаимодействия материальных систем, который передается по материальному каналу.

Знание - есть проверенный на практике результат познания реальности (действительности), верное отображение ее в мышлении человека. Это определение знания из энциклопедий и справочников. В реальности знания мы представляем в записях на бумажных носителях или в книгах, значит, их можно ввести в память ЭВМ, подвергнуть обработке и образно представить. Знание - это фиксированная информация в памяти технического устройства, человека или общества.