Контрольные вопросы по теме

1. Сформулируйте понятие интеллектуальной информационной системы.

2. Приведите подходы к построению ИИС и сформулируйте их различия.

3. Опишите основные направления работ в области ИИС.

4. Перечислите основные классификационные признаки ИИС,

5. Приведите классификацию ИИС.

6. Опишите отличия ИИС от обычных ИС.

7. Приведите области применения ИИС и опишите место и роль ИИС,

Тема 1.2. Знания и методы представления знаний

1.2.1. Знания, свойства и классификация знаний

Свойства знаний и отличие знаний от данных

Человек для решения возникающих задач использует знания о предметной области. Для выполнения той же задачи в информационной системе необходимо знания представить в некоторой стандартной форме и разработать процедуры их обработки.

Существуют различные определения понятия «знания». В одном из наиболее емких определений под знаниями понимают формализованную информацию, на которую ссылаются или которую используют в процессе решения задачи. Знание о предметной области включает описание объектов, их окружения, необ­ходимых явлений, фактов, а также отношений между ними. Общение с ЭВМ на уровне знания предопределяет возможность ввода в машину и использование машиной некоторой совокупности взаимосвязанной информации. Сложность понятия «знание» заключена в множественности его носителя и неразрывности с поня­тием «данные». Выделяют несколько уровней формализации знания о предмет­ной области: знания в памяти человека; знания в форме языковой модели пред­метной области, используемые человеком и зафиксированные на физических носителях с использованием контекстно-зависимых языков, графических обра­зов и т. п.; знания, формализованные для их представления при использовании в ЭВМ; фактографические сведения или данные [5,c.12].

При использовании традиционных подходов к созданию ИС знания о предметной области программируются непосредственно в алгоритмах обработки и составляют единое целое с кодом. Этот подход затрудняет понимание, каким образом используются знания и какую роль выполняют. Знания и программа их обработки оказываются жестко связанными между собой и представляют возможность получать только те выводы из имеющихся знаний, которые предусмотрены алгоритмом.

СОЗ

Знания

База знаний

Механизм вывода

Функции решения задач

определяет

модитфицирует

пополняет

модифицирует

Рис. 1.1. Интеллектуальная информационная система

В интеллектуальных информационных системах функции хранения знаний и функции решения задач разделены подобно делению на алгоритмы обработки и данные в базах данных где СУБД обеспечивает автономное хранение данных от программ их обработки. По аналогии с базами данных средства для хранения знаний и хранимые в них знания часто называют базами знаний. Таким образом, в ИИС:

• знания представляются в конкретной форме в базе знаний, которая позволяет их легко определять, модифицировать и пополнять;

• функции решения задач реализуются автономным механизмом логических выводов, выполняемых на основе знаний, хранящихся в базе.

Таким образом, мы можем сформулировать необходимые нам определения знаний и данных следующим образом [1,c.19].

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

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

Иногда возможно использовать следующее определение: знания – это хорошо структурированные данные, иди данные о данных, или метаданные.

Виды знаний

Знания можно классифицировать по достаточно большому числу критериев, приведем здесь основные классификации, используемые в практике построения ИИС [5,c.308].

• Фактические и стратегические знания

Часто знания определяются как «...основные закономерности предметной облас­ти, позволяющие человеку решать конкретные производственные, научные и другие задачи, то есть факты, понятия, взаимосвязи, оценки, правила, эвристики (иначе фактические знания), а также стратегии принятия решения в этой обла­сти (иначе стратегические знания).

• Факты и эвристики

Некоторые авторы разделяют знания на две большие категории: факты и эврис­тики. Первая категория (факты) указывает на хорошо известные в той или иной предметной области обстоятельства. Такие знания еще называют текстовыми, имея в виду достаточную их освещенность в специальной литературе и учебниках. Вторая категория знаний (эвристики) основывается на индивидуальном опыте специалиста (эксперта) в предметной области, накопленном в результате много­летней практики. Эта категория нередко играет решающую роль при построе­нии интеллектуальных программ. Сюда относятся такие знания, как «способы удаления бесполезных гипотез», «способы использования нечеткой информации», «способы разрешения противоречий» и т. п. .

• Декларативные и процедурные знания

Под декларативными знаниями подразумевают знания типа «А это В», и они характер-ны для баз данных. Это, например, такие факты, как «в час пик на ули­це много машин», «зажженная плита - горячая», «скарлатина – инфекционное заболевание».

К процедурным знаниям относятся сведения о способах оперирования или пре­образования декларативных знаний.

• Интенсиональные и экстенсиональные знания

Интенсиональные знания — это знания о связях между атрибутами (признака­ми) объектов данной предметной области. Они оперируют абстрактными объек­тами, событиями и отношениями.

Экстенсиональные знания представляют собой данные, характеризующие конк­ретные объекты, их состояния, значения параметров в пространстве и времени.

• Глубинные и поверхностные знания

В глубинных знаниях отражается понимание структуры предметной области, на­значение и взаимосвязь отдельных понятий (глубинные знания в фундаменталь­ных науках — это законы и теоретические основания). Поверхностные знания обычно касаются внешних эмпирических ассоциаций с каким-либо феноменом предметной области.

Например, для разговора по телефону требуется лишь поверхностное знание того, что, сняв трубку и правильно набрав номер, мы соединимся с нужным абонен­том. Большинство людей не испытывает необходимости в глубинных представ­лениях о структуре телефонной связи, конструкции телефонного аппарата, ко­торыми, безусловно, пользуются специалисты по телефонии. Опора на глубинные представления помогает создавать более мощные, гибкие и интеллектуальные адаптивные сис­темы.

Глубинные знания являются результатом обобщения первичных понятий пред­метной области в некоторые более абстрактные структуры. Степень глубины и уровень обобщенности знаний непосредственно связаны с опытом экспертов и могут служить показателем их профессионального мастерства.

• Жесткие и мягкие знания

Жесткие знания позволяют .получать однозначные четкие рекомендации при заданных начальных условиях. Мягкие знания допускают множественные, «раз­мытые» решения и различные варианты рекомендаций.

Характеристика различных предметных областей по глубине и жесткости дает возможность проследить тенденцию развития интеллектуальных систем.

Рис. 1.2. Тенденция развития интеллектуальных систем

Как видно из рисунка, область практического применения интеллектуальных систем все более смещается в сферу задач с преобладанием глубинных и мягких знаний. Такие задачи еще называют трудно формализуемыми. Для них харак­терна одна или несколько следующих особенностей:

• задача не может быть определена в числовой форме (требуется символьное представление);

• алгоритмическое решение задачи не известно (хотя, возможно, и существует) или не может быть использовано из-за ограниченных ресурсов (памяти ком­пьютера, быстродействия);

• цели задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целе­вой функции или не существует точной математической модели задачи.