Базы знаний

Одним из его важнейших элементов искусственного интеллекта является база знаний.

Выделенные и организованные в виде отдельных, целостных структур информационного обеспечения знания о предметной области становятся явными и отделяются от других типов знаний, например, общих знаний.

Базы знаний позволяют выполнять рассуждения не только и не столько на основе формальной (математической) логики, но и на основе опыта, фактов, эвристик, т.е. они приближены к человеческой логике

Под базой знаний понимают компонент системы, представленный на специальном языке, хранящий знания о предметной области и формирующий соображения и выводы. [4]

Представление знаний.

Знания, описанные в явном виде, дают представление человека о какой-либо части реального мира, при этом позволяют делать на основе такого описания выводы, решать конкретные задачи. Так, после обработки статистики покупок возможно получение правила, согласно которому с подарочными изданиями в 80% случаев приобретают также и открытки, в том случае если покупка была совершена в течение месяца перед Рождеством. Такое правило будет полезным для работников маркетинговой службы магазина, поскольку поможет с помощью автоматизированных средств предлагать приобретение открыток всем покупателям подарочных изданий в указанный период времени.

Можно получить и более подробные знания в виде множества правил такого вида:

ЕСЛИ покупатель интересуется философией

И он интересуется точными науками

И он старше 30-ти лет

И (имеет ученую степень ИЛИ работает в ВУЗе)

ТО ему, вероятно, будут интересны книги по синергетике, вышедшие за последний год.

Тот факт, что покупатель интересуется точными науками, может быть получен из другого правила:

ЕСЛИ покупатель купил более 3-х книг по математике ИЛИ физике,

ТО он, вероятно, интересуется точными науками.

Знания имеют существенно более сложную природу, чем данные. Представлению данных присущ пассивный аспект: книга, таблица, заполненная информацией память.

В теории искусственного интеллекта особо подчеркивается активный аспект представления знаний: приобретение знания должно стать активной операцией, позволяющей не только запоминать, но и применять воспринятые (приобретенные, усвоенные) знания для рассуждений на их основе.

Использование символического языка, такого, как язык математической логики, позволяет формулировать описания в форме, одновременно близкой и к обычному языку, и к языку программирования. Впрочем, математическая логика позволяет рассуждать, базируясь на приобретенных знаниях: логические выводы действительно являются активными операциями получения новых знаний из уже усвоенных. Принципиальная мировоззренческая установка состоит в рассмотрении ЭВМ как предмета-посредника в познавательной человеческой деятельности. Компьютерная система, подобно другим предметам-посредникам (орудиям труда и предметам быта, инструментам, приборам, знаково-символическим системам, научным текстам и т. д.), играя инструментальную роль в познании, является средством объективизации накопленного знания, воплощением определенного социально-исторического опыта практической и познавательной деятельности.

Четкую грань между данными и знаниями провести можно не всегда, но, тем не менее, эти отличия существуют, и они привели к появлению специальных моделей представления знаний в памяти ЭВМ. Например, можно назвать четыре вида моделей (языков) представления знаний:

• модели (языки) семантических сетей;

• системы фреймов;

• логические языки (модели);

• продукционные модели.