2. Знания в системах искусственного интеллекта.

2.1. Понятие и виды знаний.

Знания – система суждений с принципиальной и единой организацией, основанная на объективной закономерности.

Знания – это формализованная информация, на которую ссылаются или которую используют в процессе логического вывода.

Знания являются результатом познания окружающего мира и его объектов.

Статические знания – знания, введенные в СИИ на этапе проектирования.

Динамические знания – знания, полученные СИИ в процессе функционирования (опыт).

Знания делятся на факты и правила.

Факты – элементарные единицы знания (простые утверждения о характеристиках объекта), например, знания типа «A это A». Они характерны для баз данных.

Правила (продукции) служат для выражения связей, зависимостей между фактами и их комбинациями, например, знания вида «ЕСЛИ-ТО».

Знания также делятся на алгоритмические и неалгоритмические.

Алгоритмические (процедурные) знания – это алгоритмы (программы, процедуры), которые вычисляют функции, выполняют преобразования, решают точно определенные конкретные задачи. Пример: любая библиотека программ.

Неалгоритмические знания – состоят из мысленных объектов, называемых понятиями. Понятие обычно имеет имя, определение, структуру (составные элементы), оно связано с другими понятиями и входит в какую-то систему понятий. Другие неалгоритмические знания – это связи между понятиями или утверждения о свойствах понятий и связях между ними.

2.2. Системы баз знаний.

База знаний – структурированный набор известных знаний.

Система базы знаний (СБЗ) – система, дающая возможность использовать представленные знания с помощью ЭВМ.

СБЗ осуществляют шаблонное использование знания, а не интеллекта, которое предполагает творческий подход, нешаблонность.

Компоненты СБЗ: база знаний; механизм получения решений; интерфейс.

Механизм получения решений (машина вывода) – процедура поиска, планирования и получения решения задач путем прямого использования знаний из базы знаний. Механизм решения дает возможность извлекать из базы знаний ответы на вопросы, получать решения, формулируемые в терминах понятий, хранящихся в базе.

Интерфейс – обеспечивает работу с базой знаний и механизмом получения решений на языке высокого уровня, приближенном к профессиональному языку специалистов в той прикладной области, к которой относится СБЗ.

Для создания СБЗ могут использоваться следующие средства:

• традиционные языки программирования – C, Delphi, Pascal и др.;

• языки представления знаний – Lisp, Prolog;

• пустые оболочки экспертных систем, содержащие реализации некоторого языка представления знаний и средства организации интерфейса пользователя. Позволяют практически полностью исключить обычное программирование при создании прикладной экспертной системы.

2.3. Онтологии.

Онтология – спецификация концептуализации, формализованное представление основных понятий и связей между ними. Это структурная спецификация некоторой предметной области, которая включает словарь (или имена) указателей на термины предметной области и логические выражения, которые описывают, как они соотносятся друг с другом. Таким образом, онтологии обеспечивают словарь для представления и обмена знаниями о некоторой предметной области и множество связей, установленных между терминами в этом словаре (часть-целое, класс-подкласс, родитель-потомок и др.).

Наиболее наглядным способом описания онтологий является визуальный подход, позволяющий специалистам «рисовать» онтологии, что помогает сформулировать и объяснить природу и структуру явлений. Пример – графы.

Процесс проектирования и разработки онтологий называется онтологическим инжинирингом.

Алгоритм онтологического инжиниринга:

1) Выделение концептов – базовых понятий данной предметной области;

2) Определение «высоты дерева онтологий» – числа уровней абстракции;

3) Распределение концептов по уровням;

4) Построение связей между концептами – определение отношений и взаимодействий базовых понятий;

5) Консультации с специалистами в данной предметной области для исключения противоречий и неточностей.