4. Представление знаний в экспертных системах и вывод на знаниях

Вопросы, подлежащие изучению

4.1. Знания и данные. Специфика знаний как особой формы представления информации. Классификация знаний ЭС по их содержимому. Две формы представления знаний - процедурная и декларативная. Проблема представления знаний. Основные модели представления знаний [ 4, 7-9, 18 ].

4.2. Продукционная модель представления знаний: понятие продукции (правила продукции), различные виды ядер продукции; процесс логического вывода на основе продукционных правил: прямая и обратная процедуры вывода.; управление выводом в системе продукций: основные стратегии разрешения конфликтов [5 - 9].

4.3. Представление неопределенности знаний в продукционных ЭС на основе нечеткой логики: понятия нечеткого множества и функции принадлежности. Факторы уверенности и их использование для представления неопределенности знаний в продукционных системах [6, 9].

4.4. Фреймовая модель представления знаний: понятие фрейма, общий вид фрейма, понятия протофрейма и фрейма-экземпляра; представление объектов и ситуаций с помощью системы фреймов. Принцип организации логического вывода в ЭС на основе фреймового представления знаний; поиск по образцу - одна из характерных процедур вывода [4-9].

4.1. Понятие знаний

- специфическое понятие, сформировавшееся в процессе развития теории и практики ИИ на основе интеграции результатов, полученных как в этой области, так и в области представления и обработки ДАННЫХ в вычислительных и информационных системах. Оно неразрывно связано с понятием ДАННЫХ, но имеет свою специфику. Наиболее важное различие этих понятий состоит в следующем [4]:

ДАННЫЕ – это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы, явления предметной области, а также их свойства.

ЗНАНИЯ – это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта человека и позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.

Знания могут рассматриваться как структурированные данные или метаданные, т.е. данные о данных [4]. Специфические черты знаний (внутренняя интерпретируемость, структурированность, связность, семантическая метрика, активность) четко сформулированы Д.А. Поспеловым [18, кн. 2].

Для экспертной системы знания - это вся информация, необходимая для решения того круга задач, для которого предназначена данная система. Точнее, знания ЭС - это совокупность сведений, образующих целостное описание предметной или проблемной области и включающих в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений этой области и о правилах использования этой информации для принятия решений.

Эти знания определенным образом представлены в базе знаний ЭС. Их состав зависит от проблемной области ЭС, от структуры ЭС, от требований и целей пользователей, от принятого языка общения.

В соответствии с содержимым знаний эс выделяют следующие их виды.

1. Понятийные знания - набор понятий данной проблемной области, вместе с описанием их свойств и взаимосвязей.

2. Абстрактные знания - сведения об общих закономерностях, действующих как во внешнем мире, так и во внутреннем мире ЭС.

3. Эвристические знания - знания, накапливающиеся в ЭС в процессе ее функционирования, а также заложенные в нее априорно, но не являющиеся абсолютно истинными в данной проблемной области (например, знания "о деятельности", характеризующие "умение" человека выполнять какие-либо действия).

4. Знания о глобальных целях ЭС и способах их декомпозиции, о методах решения задач, о текущем состоянии предметной области, о среде, в которой функционирует ЭС (модель внешнего мира).

5. Метазнания - знания о знаниях, т.е. знания ЭС о себе (о своей работе, структуре, БЗ и механизме вывода).

По форме представления различают декларативные и процедурные знания.

ДЕКЛАРАТИВНЫЕ ЗНАНИЯ (типа "Что надо знать") - это информация о свойствах предметной области и фактах, имеющих в ней место, т.е. о качественных и количественных характеристиках конкретных объектов, явлений и их элементов, представленных в виде фактов и правил. Декларативные знания не содержат в явном виде описания процедур обработки данных. Их называют также фактографическими, фактуальными, предметными знаниями или базой фактов.

Эти знания поступают в ЭС от эксперта в данной проблемной области (ПРО) в процессе диалога с пользователем (ПРО характеризуется предметной областью и задачами, решаемыми в ней). Эти знания накапливаются в виде таблиц, справочников, информационных массивов (файлов) и баз данных.

ПРОЦЕДУРНЫЕ ЗНАНИЯ (типа "Как делать") - образуются в результате осуществления определенных процедур над фактами, как исходными данными, и представлены в БЗ в виде описаний этих процедур. К таким процедурам относятся методы, алгоритмы и программы решения различных задач, аналитические преобразования, инструкции, методики, процедуры организации и выполнения производственных процессов и другие последовательности действий в данной ПРО. Эти знания составляют ядро базы знаний и поступают в ЭС от экспертов.

Проблема представления знаний - это проблема разработки формализованных методов (моделей) представления знаний в ЭС, позволяющих удобно и эффективно осуществлять решение задач в ЭС методами логического вывода и эвристического поиска на основе знаний (создавая соответствующие программные средства - оболочки ЭС). Это одна из основных проблем в теории и практике создания ЭС.

Основные применяемые на практике модели представления знаний относятся к следующим классам [6-9]: логические модели, семантические сети, продукционные модели, фреймовые модели.

Логические модели основаны на применении аппарата формальных логических систем (ФЛС), в основном, исчисления предикатов. Знания представляются совокупностью формул выбранной ФЛС. Семантическая сеть, как модель представления знаний, это - ориентированный граф, вершинам и дугам которого приписан определенный смысл в соответствии с представляемыми знаниями. Вершины соответствуют фактам (объектам, событиям, явлениям, процессам и т.п.), а дуги описывают отношения между этими фактами.

Основные практически применяемые модели - продукционные и фреймовые.