1. Искусственный интеллект как научное направление

Исследование сложных систем часто основывается на знаковых моделях, оперирующих с информацией о предметной области. Под информацией в этом случае понимают сведения о каких-либо фактах, процессах, отношениях реальной действительности или идеальной (мысленной) сущности, являющиеся объектами преобразования (порождения, сбора, передачи, обработки и т.п.). Необходимость формализации этих сведений с целью их представ­ления и обработки в ЭВМ, привела к выделению двух составляющих: декларативной и процедурной.

Разные научные школы пользуются отличающейся терминологией, что создает определенные трудности в объяснении указанных понятий. Однако, рассматривая историю формирования концепций баз данных и баз знаний, можно достаточно адекватно отразить их суть.

Первое и второе поколение ЭВМ выполняли в основном вычисли­тельные функции. Информация о предметной области (ПрО) для этих целей была чет­ко разделена на данные - декларативную составляющую и программы - процедурную составляющую.

Под данными (лат. datum - факт) в этом контексте понимаются только имена (переменные языка программирования), отображающие множество элементов ПрО в модель и значения, определяемые типом переменных для присваивания этим именам. Отношения между данными выражались через процедурную составляющую, вносившую операционную семантику путем присваивания новых значений переменным в ходе алгоритмической обработки.

Дополнительным ограничением, накладываемым при формализации сведений, являлось требование явного отделения декларативной семантики (смысла, интерпретации) от данных. Например, на естественном языке высказывание "интервал РРЛ равен 25,3 км" фиксирует данные совместно с семантикой. С точки зрения формализованного языка данными здесь являются "25,3" (фактографический материал), а семантика - "протяженность интервала РРЛ в километрах".

Такое ограничение, вызванное малым объемом памяти и возможностями языков программирования ЭВМ этих поколений, вынуждало функцию интерпретации результатов обработки данных возлагать на пользователя. Частично эта функция реализовывалась и ЭВМ за счет процедурной составляющей. Программа "знала" что делать с данными на каждом шаге обработки, хотя смысл действий в целом был доступен только программисту.

Такой подход, когда при составлении программ каждый раз вручную составляли систему управления данными, а готовая программа состояла из операторов и данных, причем каждый раз программисту приходилось указывать на логическом и физическом уровнях, где и в каком виде взять эти данные, выражает сущность концепции монополь­ных файлов данных для каждого приложения. Указанные недостатки выражают проблему системного, непротиво­речивого описания информационных единиц для удовлетворения потреб­ностей многих пользователей одновременно.

ЭВМ третьего и четвертого поколений, например, ЭВМ серии ЕС, для решения этой проблемы имеют развитые средства хранения, ввода-­вывода и обработки данных в виде систем управления базами данных (СУБД). Появились банки данных (БнД) - системы специальным образом организованных данных, программных, технических, языковых, органи­зационно-методических средств, предназначенных для обеспечения централизованного накопления и коллективного использования этих данных.

Концепция баз данных (БД) была сформулирована в 1972 г. фир­мой IBM и тогда же появилась первая СУБД - IMS, предназначенная для автоматизированного управления базами данных в системах орга­низационного управления.

По этой концепции ядром БнД является БД - поименованная структурированная совокупность взаимосвязанных данных, относящихся к конкретной ПО и находящихся под централизованным программным управлением.

Кроме БД, как совокупности описаний элементов ПО, в БнД вхо­дят описания структуры и логических зависимостей между этими элементами (декларативная семантика, отражающая отношения).

Представление данных основывается на инфологическом подходе к описанию ПО, сущностью которого является установление соответствия между состоянием ПО (концептуальная инфологическая модель данных), его восприятием (даталогическая модель данных) и представлением в ЭВМ (физическая модель данных).

Прикладные программы являются активной частью ( управляют данными), а данные пассивной частью (или они есть или их нет) системы обработки информации. Каждая программа предназначена для решения отдельной задачи ПО. Получение решения осуществимо только при наличии в системе полностью определенных и непротиворечивых данных.

Опыт разработки и эксплуатации больших БнД показал, что поддерживать их в работоспособном состоянии невозможно без явного введения в БД процедурной составляющей, отражающей допустимые операции по преобразованию данных (операционная семантика).

Моделирование интеллектуальной деятельности человека с использованием процедурных языков (Фортран, Паскаль и др.) потребовало совмещения данных и программ, так как они составляют единство знаний о ПрО.

Возникла ситуация, когда процедурную составляющую информации о ПО стало необходимым объединить с декларативной в единую систему (без деления на данные и программы), позволяющую обрабатывать неформализованную (недоопределенную, противоречивую, неполную) информацию.

Это положение выражает суть нерешенной на настоящее время проблемы комплексного представления знаний, являющейся одним из объектов исследований научного направления, названного инженерией знаний.

Иными словами, позадачный подход к автоматизации, когда каждый аспект операционной семантики ПО представлен отдельной узкоспециализированной программой, управляющей пассивными данными, исчерпал свои возможности и появилась необходимость в концепции баз знаний (БЗ), в рамках которой активной составляющей являются взаимосвязанные данные, наделенные декларативной семантикой и они управляют процедурами, отражающими операционную семантику ПО с целью получения новых сведений о ПО.

Знания в общеупотребительном смысле, это с одной стороны, какие-либо сведения, осведомленность в какой-либо области, с другой стороны, это проверенный практикой результат познания действительности, ее верное отражение в сознании человека.

Концепция БЗ, в настоящее время активно разрабатываемая, включает положения, касающиеся:

• определения понятия и свойств знаний;

• синтеза моделей представления знаний;

• разработки методов манипулирования знаниями, пополнения и поддержания их в актуальном состоянии;

• состава системы обработки знаний; организации взаимодействия человека и ЭВМ.

Под термином знания в инженерии знаний наиболее часто понима­ют совокупность специализированных (ориентированных на решение многих задач из ограниченной ПО) фактов, правил обработки фактов, условий применения этих правил к конкретным фактам, методов получения новых фактов и способов организации процесса логического вы­вода. Часто такие правила и методы являются эвристическими.

Под фактами подразумеваются знания типа "станция Р-440 - исправна", т.е. это данные, наделенные декларативной семантикой. Опе­рационная семантика ПО может быть представлена процедурами, допус­тимыми для преобразования значений данных рассматриваемого типа. Иными словами, данные в концепции баз знаний описываются перечнем свойств объекта, перечнем допустимых значений свойств, перечнем процедур, применимых к рассматриваемому объекту и целевым предназначением объекта.

Правила могут отражать знания вида "ЕСЛИ-ТО-ИНАЧЕ". Например:

ЕСЛИ станция Р-440 N 1 исправна

И

экипаж укомплектован

И

...................

ТО

допустимо развернуть линию связи

ИНАЧЕ

использовать станцию Р-440 N 2.

Условия применимости правил, знания относительно способов использования фактов и правил относятся к метазнаниям (знания о знаниях), служащим для управления логическим выводом, пополнения знаний и т.п.

В соответствии с концепцией БЗ, знания от данных отличаются рядом существенных свойств, к которым можно отнести:

• внутреннюю интерпретируемость - понимание смысла, семантики информационных единиц внутри модели, а не только в сознании иссле­дователя (декларативная семантика);

• активность - появление новых фактов в системе должно приводить к инициализации процедур, обрабатывающих уже известные системе факты (процедурная семантика). В этом случае говорят, что данные управляют программой;

• связность - между фактами и правилами должна быть предусмотрена возможность установления отношений (функциональных, каузаль­ных, структурных, семантических и др.).

Часто по свойству связности выделяют два дополнительных отношения, отличающих знания от данных:

• структурированность - отношения "IS-A" (элемент-класс или род-­вид), "PART-OF" (часть-целое), реализующие возможность вложения одних понятий в другие;

• семантическая метрика - отношение близости понятий, сила ассоциативной связи между ними, позволяющая выделять информацию, от­носящуюся к типовой ситуации, например, ситуация "прием-сдача де­журства" сближает понятия "проверка документации", "анализ особен­ностей обстановки", "доклад командиру" и т.д.

Реализация концепции БЗ в настоящее время осуществляется по нескольким направлениям. Во-первых, за счет включения в БнД семантической модели ПО, что привело к трансформации БнД в интеллектуальные банки данных (ИБД), где основным обрабатываемым элементом является понятие, отличающееся от данных как иероглиф отличается от буквы алфавита и, во-вторых, за счет разработки информационных систем, основанных на методах искусственного интеллекта.