Раздел 5. Интеллектуальные иус.

1. Основные понятия(информация, данные, знания, логический вывод, база знаний, составные части системы представления знаний).

Виды знаний, применяемых в решение задач.

Информация – это совокупность сведений воспринимаемых из окружающей среды, выдаваемых обратно либо сохраняемых внутри системы.

Информация разделяется на:

- процедурная

- декларативная

Процедурная представлена программами, реализованными в процессе решения задач. Декларативная – это данные обрабатываемые этими программами.

Данные - это представленная в формализованном виде информация о конкретных объектах предметной области, их связях и свойствах ,отражающие события и ситуации в этой области.

Знание – это обобщенная и формализованная информация о свойствах, законах предметной области, с помощью которой: реализуются процессы решения задач, преобразования данных и самих знаний, и которая используется в процессе логического вывода.

Логический вывод – это генерирование новых утверждений на основе исходных фактов, аксиом и правил вывода.

База знаний – это совокупность описываемых предметную область правил и фактов, позволяющих с помощью механизма вывода отвечать на вопросы об этой предметной области, ответ на который в явном виде в базе не присутствует. БЗ содержит как факты, так и понятийные знания относящиеся к классам объектов и их отношениям.

Знания с точки зрения решения задач в некоторой предметной области делят на 2 категории: факты и эвристики.

Факты – общеизвестные в данной предметной области истины

Эвристики – эмпирические алгоритмы, основанные на формальных соображениях, которые ограничивают возможные варианты решения и обеспечивают целенаправленность поведения решающей системы, не гарантируя получения наилучшего решения.

Такие знания основываются на опыте специалистов в данной предметной области.

2. Данные и знания. Особенности знаний в отличии от данных.

Особенности знаний которые отличают их от данных:

1. Интерпретируемость.

Данные хранящиеся в памяти системы могут быть интерпретированы только с помощью соответствующей программы, данные без программы не несут информации. В то время как знания имеют интерпретацию, т.к. они содержат данные и соответствующие им описания, отношения. То есть вместе с данными информационные структуры, которые позволяют не только хранить знания но и использовать.

2. Структурированность.

Выполняется декомпозиция сложных объектов на более простые и установление связей между ними. Каждая информационная единица может включаться в другую, т.е. есть связи типа: «часть - целое», «элемент - множество». Это позволяет хранить в единственном экземпляре информацию одинаковую для элементов множества и при необходимости одни единицы знания могут наследовать свойства других.

3. Связность.

Между информационными единицами устанавливаются связи различных типов, характеризующие отношения между объектами предметной области. Совместимость отдельных событий или фактов определяются этими связями, а также отношениями как: одновременность, расположение в одной плоскости пространства, причинно-следственной связи. Связи позволяют строить процедуры анализа знаний по совместимости и противоречивости. Такие процедуры трудно реализовать при хранение больших массивов данных.

4. Семантическая метрика.

На множестве информационных единиц в некоторых случаях требуется задавать отношения характеризующие близость этих единиц. Это отношение релевантности информационных единиц. Оно позволяет выделить в базе данных типовые ситуации, находить близкие к уже имеющемся.

5. Активность.

Разделение информационных единиц на данные и программы (команды) привело к тому, что данные – пассивные, а команды – активные. Для интеллектуальных систем знание инициализирует действие, а установление связей может стать источником активности системы.