8. Определения данных и знаний. Этапы представления данных и знаний.

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

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

1. данные как результат измерений и наблюдений;

2. данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);

3. модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

4. данные в компьютере на языке описания данных;

5. базы данных на машинных носителях информации.

Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путем. Они представля­ют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обоб­щение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

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.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным.

1. знания в памяти человека как результат мышления;

2. материальные носители знаний (учебники, методические пособия);

3. поле знаний —условное описание основных объектов предметной облас­ти, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;

4. знания, описанные на языках представления знаний (продукционные язы­ки, семантические сети, фреймы — см. далее);

5. база знаний на машинных носителях информации. Часто используется такое определение знаний.

Знания —это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.

Существует множество способов определять понятия. Один из широко приме­няемых способов основан на идее интенсионала. Интенсионол понятия — это определение его через соотнесение с понятием более высокого уровня абстрак­ции с указанием специфических свойств. Интенсионалы формулируют знания об объектах. Другой способ определяет понятие через соотнесение с понятиями более низкого уровня абстракции или перечисление фактов, относящихся к оп­ределяемому объекту. Это есть определение через данные, или экстенсионал по­нятия.

Пример 1

Понятие «персональный компьютер». Его интенсионал: «Персональный компьютер — это дружественная ЭВМ, которую можно поставить на стол и купить менее чем за

$2000-3000».

Экстенсионал этого понятия: «Персональный компьютер — это Mac, IBM PC, Sinkler...»

Для хранения данных используются базы данных (для них характерны большой объем и относительно небольшая удельная стоимость информации), для хра­нения знаний — базы знаний (небольшого объема, но исключительно дорогие информационные массивы). База знаний —основа любой интеллектуальной си­стемы. Знания могут быть классифицированы по следующим категориям:

• Поверхностные —знания о видимых Взаимосвязях между отдельными собы­тиями и фактами в предметной области.

• Глубинные —абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и приро­ду процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют яв­ления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов.

Пример 2

Поверхностные знания: «Если нажать на кнопку звонка, раздастся звук. Если болит голова, то следует принять аспирина.

Глубинные знания: «Принципиальная электрическая схема зевота и проводки. Знания физиологов и врачей высокой квалификации о причинах, видах головных болей и методах их лечения».

Современные экспертные системы работают в основном с поверхностными знаниями. Это связано с тем, что на данный момент нет универсальных методик, позволяющих выявлять глубинные структуры знаний и работать с ними.

Кроме того, знания традиционно делят на процедурныеидекларативные.Исторически первичными были процедурные знания, то есть знания, «растворенные» в алгоритмах. Они управляли данными. Для их изменения требовалось изменять программы. Однако с развитием искусственного интеллекта приоритет данных постепенно изменялся, и все большая часть знаний сосредоточивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типы данных), то есть увеличивалась роль декларативных знаний. Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму, то есть знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, приближен к естественному и понятных неспециалистам.