Лекции / Lektsia_2
.pdf
СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Лекция № 2
Данные и знания. Представление знаний в интеллектуальных системах
2
Вопросы лекции:
1.Основные определения
2.Модели представления знаний
3.Структура систем искусственного интеллекта
© Московский технический университет связи и информатики
Данные и знания. Основные определения |
3 |
|
Информация, с которой имеют дело компьютеры, разделяется на
процедурную и декларативную.
При этом процедурная информация реализуется в форме
программ, которые выполняются в процессе решения задач, а
декларативная информация — в форме данных, с которыми
работают эти программы.
Данные — это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства. В настоящее время в языках программирования высокого
уровня используются абстрактные типы данных, структура
которых задается программистом.
© Московский технический университет связи и информатики
Данные и знания. Основные определения |
4 |
|
Появление баз данных (БД) ознаменовало собой еще один шаг на пути организации работы с декларативной информацией. В базах
данных могут одновременно храниться большие объемы
информации, а специальные средства, образующие систему
управления базами данных (СУБД), позволяют эффективно
манипулировать данными, при необходимости извлекать их из БД или записывать в БД в нужном порядке, вести поиск данных в БД.
По мере развития исследований в области ИС возникла
концепция знаний, которые объединили в себе многие черты
процедурной и декларативной информации.
© Московский технический университет связи и информатики
Данные и знания. Основные определения |
5 |
|
Простое определение. Знания — это особым образом организованные данные.
Определение. Знания — это выявленные закономерности
предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие
решать задачи в этой области.
В CИИ знания являются основным объектом формирования, обработки и исследования. База знаний (БЗ) — это необходимая
составляющая программного комплекса CИИ.
© Московский технический университет связи и информатики
Данные и знания. Основные определения |
6 |
|
Любая база знаний содержит в себе базу данных в качестве составляющей, но вовсе не сводится к ней. Главное отличие базы знаний от базы данных состоит в следующем:
Из базы данных можно извлечь лишь ту фактическую информацию, которая в нее заложена, тогда как благодаря закономерностям и связям из базы знаний можно выводить новые факты, которые непосредственно в нее заложены не были.
Data mining (рус. добыча данных, интеллектуальный анализ данных, глубинный анализ данных) — собирательное название, используемое для обозначения совокупности методов обнаружения в данных ранее неизвестных, нетривиальных, практически полезных и доступных интерпретации знаний, необходимых для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности.
Данные и знания. Основные определения |
7 |
|
База знаний (БЗ) – основа любой интеллектуальной системы, где знания описаны на некотором языке представления знаний,
приближенном к естественному. Сегодня знания приобрели чисто
декларативную форму, то есть знаниями считаются предложения,
записанные на языках представления знаний, приближенных к
естественному языку и понятных неспециалистам.
Существует пять особенностей информационных единиц которые определяют ту грань, за которой данные превращаются в знания,
а базы данных перерастают в базы знаний.
© Московский технический университет связи и информатики
Признаки базы знаний |
8 |
|
1. Внутренняя интерпретируемость. Каждая информационная единица должна иметь уникальное имя, по которому ИС находит
ее, а также отвечает на запросы, в которых это имя упомянуто.
Когда данные, хранящиеся в памяти, были лишены имен, то
отсутствовала возможность их идентификации системой. Данные
могла идентифицировать лишь программа, извлекающая их из памяти по указанию программиста, написавшего программу. Что скрывается за тем или иным двоичным кодом машинного слова, системе было неизвестно.
© Московский технический университет связи и информатики
Признаки базы знаний |
9 |
|
2. Структурированность. Информационные единицы должны обладать гибкой структурой. Для них должен выполняться
"принцип матрешки", т.е. рекурсивная вложимость одних
информационных единиц в другие. Каждая информационная
единица может быть включена в состав любой другой, и из каждой
информационной единицы можно выделить некоторые составляющие ее информационные единицы. Другими словами, должна существовать возможность произвольного установления между отдельными информационными единицами отношений типа
"часть - целое", "род - вид" или "элемент - класс".
© Московский технический университет связи и информатики
Признаки базы знаний |
10 |
|
3. Связность. В информационной базе между информационными единицами должна быть предусмотрена возможность
установления связей различного типа. Прежде всего эти связи
могут характеризовать отношения между информационными
единицами. Семантика отношений может носить декларативный
или процедурный характер. Например, две или более информационные единицы могут быть связаны отношением "одновременно", две информационные единицы - отношением "причина - следствие" или отношением "быть рядом".
© Московский технический университет связи и информатики