6.4. Модели представления знаний

Знания из определенной предметной области составляют основу интеллектуальных систем. В рамках этой проблемной области системы решают поставленные задачи путем обработки (процессирования) знаний. Знания – это система представлений о предметной области в виде сущностей, т.е. вещей, явлений, процессов, и их проявлений в форме фактов и их отношений или объектов и их связей.

Задача из предметной области может быть представлена конкретными сущностями и их проявлениями в форме, определяемой выбранной моделью знаний. Система способна решать такую задачу, если она имеет средства процессирования знаний в выбранной форме. Знания отличаются от обычных данных наличием специфической структуры и дополнительными свойствами, среди которых можно выделить следующие:

1. Интерпретируемость. В знаниях всегда есть возможность содержательной интерпретации, а данные интерпретируются лишь соответствующей программой.

2. Наличие классифицирующих отношений. Отдельные единицы знаний связываются отношениями типа «элемент-множество», «тип-подтип», «ситуация-подситуация» и пр., которые являются классифицирующими, поскольку позволяют описывать структуру знаний общими связями «класс-подкласс». При этом «класс» объединяет информацию одинаковую для всех «подклассов» и при необходимости может ее передавать «подклассу».

3. Наличие ситуативных связей. Совместимость отдельных событий или фактов, их одновременность, расположение в одной области пространства и т.д. определяют ситуативные связи. Они позволяют строить процедуры анализа знаний, которые трудно организовать при использовании обычных данных.

Знания в определенной предметной области при использовании их в системе объединяются в базы знаний подобно тому, как данные объединяются в базы данных. Знания не отвергаю данных, и БЗ и БД рассматриваются, как разные уровни представления информации. Определение и классификация знаний представлены на рис. 6.2.

Рис. 6.2. Определение и классификация знаний

Источниками знаний являются сжатые и полные описания сущностей. Все они могут пользоваться при формализации знаний, т.е. представления их с использованием определённой формальной модели знаний, приемлемой для аппаратно-программных реализаций.

Знания по виду можно разделить на декларативные и процедурные.

Декларативные знания состоят из множества описаний состояний и условий переходов между ними, которые носят синтаксический (символьный) характер и не содержат в явном виде описания исполняющих процедур.

Вывод и принятие решений осуществляется процедурами поиска в пространстве состояний, которые учитывают семантику (смысл) конкретной предметной области. Универсальность и общность декларативных знаний обеспечивается разделением синтаксических и семантических знаний.

Процедурные знания включают исходные состояния и явные описания процедур, обрабатывающих исходные знания при необходимости получения состояния полного множества производных знаний. Это позволяет отказаться от хранения всех состояний БЗ, требуемых при выводе и принятии решений. Здесь семантика вводится в описания процедур, генерирующих синтаксические знания. Так экономится память при хранении знаний, но возможности выполнения процедур ухудшаются.

По характеру представления знания могут быть структурными или параметрическими.

Структурное представление знаний характеризует отношения фактов или объектов.

Структура знаний может изменяться, за счет чего производится их конкретизация при описании заданной проблемной области. В динамических Б3 структура знаний может изменяться эволюционно или адаптивно.

Параметрическое представление знаний характеризуется фиксированной структурой и изменяемыми параметрами в фактах или объектах. Конкретизация знаний под задачу производится только настройкой параметров. Часть параметров обычно используется для настройки силы связей или отношений вплоть до их отключения.

Модель знаний является представлением системы знаний с помощью определенного формализма, т.е. универсального математического аппарата для корректного формального описания и построения процедуры решения задачи.

Основные модели представления знаний (МПЗ): продукционные модели; семантические сети; фреймы; формальные логические модели; МПЗ на основе нечетких и лингвистических переменных. Схема МПЗ представлена на рис. 6.3.