1.4. Пошук рішень з використанням декількох моделей

Всі методи пошуку,що були попередньо розглянуті, використовували при представленні проблемної області якусь одну модель, тобто розглядали область з якоїсь однієї точки зору. При вирішенні складних завдань в умовах обмежених ресурсів використання декількох моделей може значно підвищити потужність системи. Об'єднання в одній системі декількох моделей дає можливість подолати такі труднощі:

• перехід з однієї моделі на іншу дозволяє обходити глухі кути, що виникають при пошуку в процесі поширення обмежень;

• використання декількох моделей дозволяє в деяких випадках зменшити ймовірність втрати прийнятного рішення (наслідок неповного пошуку, викликаного обмеженістю ресурсів) за рахунок побудови повного вирішення з обмеженого числа часткових кандидатів шляхом їх розширення і комбінації;

• наявність декількох моделей дозволяє системі справлятися з неточністю (помилковістю) даних.

Слід зазначити, що використання декількох моделей вимагає додаткових знань про те, як створювати та об'єднувати різні точки зору.

2. Поняття знання та даних

Останнім часом вчені приходять до висновку, що поряд з речовиною і енергією інформація є об'єктивно існуючої невід'ємною частиною матеріального світу, що характеризує його впорядкованість (неоднорідність) або структуру. Здатність живих істот зберігати свою структуру (впорядкованість) в світі, де, ймовірно, превалює прагнення до збільшення ентропії (однорідності), обумовлена їх здатністю розпізнавати структуру навколишнього світу і використовувати результат розпізнавання (тобто знання про світ) для цілей виживання.

Таким чином, знання - це сприйнята живою істотою (суб'єктом) інформація із зовнішнього світу і на відміну від "інформації" "знання" суб'єктивні. Вони залежать від особливостей життєвого досвіду суб'єкта, його історію взаємини із зовнішнім середовищем, тобто від особливостей процесу його навчання або самонавчання. На цьому рівні абстракції знання унікальні і обмін знаннями між індивідуумами не може відбуватися без втрат на відміну від даних, в яких закодована інформація (неоднорідність), і які можуть передаватися від передавача до приймача без втрат (не враховуючи можливість спотворення внаслідок перешкод). Знання передаються між суб'єктами за допомогою якої-небудь мови представлення знань, найбільш типовим представником якого є природна мова. Створюючи й використовуючи природну мову, людина з одного боку прагнула у ній формалізувати й уніфікувати знання для того, щоб передавати їх однаковим чином найбільшій кількості людей з різним життєвим досвідом, а з іншого боку, намагалась дати можливість передавати все багатство особистих знання.

Перша тенденція привела до появи різних формалізованих спеціальних діалектів мови в різних областях знань (математики, фізики, медицини і т.д.). Друга привела до появи художньої літератури, в основі якої лежить прагнення засобами мови викликати асоціації (переживання) в мозку людини, тобто змусити його думати і переживати на основі знань, почерпнутих з прочитаного, і своїх власних знань. За великим рахунком всі різновиди мистецтва спрямовані на це - передачу знань з використанням асоціацій.

Якщо перейти від такого високого рівня абстракції (філософського) до більш приземленного, який можна використати на практиці, то можна порівнювати знання і дані в їх формалізованому вигляді.

В інженерії знань розрізняють такі основні поняття про знання, запозичені з семіотики - науки про знакові системи:

• екстенсіональні знання - поверхневі або конкретні знання,

• інтенсіональні знання - глибинні або абстрактні знання (знання про закономірності),

• синтаксис - структура знакової системи (даних або знань),

• семантика - сенс знакової системи (знань), тобто еквівалентну її подання до іншої парадигми представлення знань (внутрішньої),

• прагматика - цілі, пов'язані зі знаковою системою (наприклад, цілі або призначення пропозиції на природній мові - команда, питання, пояснення і т.п.).

З точки зору області штучного інтелекту можна сформулювати наступне трактування терміну знання.

Знання - це виявлені закономірності предметної області (принципи, зв'язки, закони), що дозволяють вирішувати завдання в цій галузі. Знання представлені в інтелектуальній системі, утворюють базу знань.

Тоді як дані - це окремі факти, що характеризують об'єкти, процеси та явища в предметній області, а також їх властивості

База знань - важлива компонента експертної системи, вона призначена для зберігання довгострокових даних, що описують розглянуту предметну область (а не поточних даних), і правил, що описують доцільні перетворення даних цієї області. В якості предметної області вибирається вузька (спеціальна) прикладна область. Перед створенням ЕС в обраній області збираються факти і правила, які розміщують в базу знань разом з механізмами виведення та спрощення. На відміну від всіх інших компонент ЕС, база знань - "змінна" частина системи, яка може поповнюватися і модифікуватися інженерами знань і досвіду використання ЕС, між консультаціями (а в деяких системах і в процесі консультації). Існує кілька способів подання знань в ЕС, однак загальним для всіх них є те, що знання представлені в символьній формі (елементарними компонентами представлення знань є тексти, списки та інші символьні структури). Тим самим, в ЕС реалізується принцип символьної природи міркувань, який полягає в тому, що процес міркування представляється як послідовність символьних перетворень. Існують динамічні і статичні бази знань. Динамічна база знань змінюється з часом. Її вміст залежить і від стану навколишнього. Нові факти, що додаються в базу знань, є результатом виводу, який полягає у застосуванні правил до наявних фактів. В системах з монотонним висновком факти, що зберігаються в базі знань, статичні, тобто не змінюються в процесі виконання завдання. В системах з немонотонний висновком допускається зміна або видалення фактів з бази знань. Як приклад системи з немонотонний висновком можна привести ЕС, призначену для складання перспективного плану капіталовкладення компанії. У такій системі за вашим бажанням можуть бути змінені навіть ті дані, які після виведення вже викликали спрацьовування будь-яких правил. Іншими словами є можливість модифікувати значення атрибутів у складі фактів, що знаходяться в робочій пам'яті. Зміна фактів в свою чергу призводить до необхідності видалення з бази знань висновків, отриманих за допомогою згаданих правил. Тим самим висновок виконується повторно для того, щоб переглянути ті рішення, які були отримані на основі попередніх фактів.

Також знання можна розділити на:

• Поверхневі - знання про видимі взаємозв'язки між окремими подіями і фактами предметної області;

• Глибинні - абстракції, аналогії, схеми відображають структуру і процеси в предметної області.

Сучасні експертні системи працюють в основному з поверхневими знаннями. Це пов'язано з тим, що на даний момент немає адекватних моделей, що дозволяють працювати з глибинними знаннями.

Якщо ж говорити про базу даних то її сприймають як робочу пам'ять, що призначена для зберігання вихідних і проміжних даних розв'язуваної в поточний момент задачі.