Модели представления знаний Данные и знания. Логическая модель

При изучении систем искусственного интеллекта следует определить различия между понятиями «данные» и «знания».

Данными называют отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления, а также их свойства

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, проходя следующие этапы: D1 – данные как результат измерений и наблюдений; D2 – данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники); D3 – модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций; D4 – данные в компьютере, представленные на языке описания данных; D5 – базы данных на машинных носителях информации.

В свою очередь, знания основываются на данных, но представляют собой результат мыслительной деятельности человека, обобщают его опыт, полученный в результате выполнения конкретной практической деятельности.

Знания – это выявленные в результате практической деятельности и получения профессионального опыта закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.

Согласно другому определению, знания – это хорошо структурированные данные, или данные о данных (метаданные).

При обработке знаний на ЭВМ они трансформируются аналогично данным: Z1 – знания в памяти человека как результат мышления; Z2 – материальные носители знаний (учебники, методические пособия); Z3 – поле знаний – условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих; Z4 – знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы – см. далее); Z5 – база знаний на машинных носителях информации.

Таким образом, если для хранения данных используются базы данных (БД), то в основе любой интеллектуальной системы лежит массив для хранения знаний – база знаний (БЗ). В отличие от БД, БЗ обладают сравнительно небольшим объемом, но их создание – чрезвычайно трудоемкий и дорогостоящий процесс.

На сегодняшний день разработаны десятки моделей (языков) представления знаний для различных предметных областей. Знания, записанные в виде предложений на этих языках, понятны неспециалистам, так как их форма приближена к естественному языку.

Большинство из существующих моделей представления знаний относятся к следующим классам: §          формальные логические модели. §          продукционные модели, §          семантические сети, §          фреймы,

Логической моделью называется формальная система вида:

М = < T, P, A, B >, (3.1)

где T – множество базовых элементов различной природы, входящих в состав некоторого набора. Существует способ определения, принадлежит или не принадлежит произвольный элемент к этому множеству.

P – множество синтаксических правил: с их помощью из элементов Т образуют синтаксически правильные совокупности.

A – это подмножество множества Р, элементы которого называются аксиомами. В БЗ элементы А вводятся извне.

B – множество правил вывода. Применяя их к элементам А, можно получать синтаксически правильные совокупности. Правила вывода – это самая сложная составляющая формальной системы.

Для описания предметной области с помощью логических моделей используется исчисление предикатов.

Предикат – это функция, принимающая только два значения: «истина» (И) и «ложь» (Л), и предназначенная для выражения свойств объектов и связей между ними.