Тема: Базы знаний и модели представления знаний
Базы знаний.
Продукционные модели.
Семантические сети.
Фреймы.
Формальные логические модели.
1. Базы знаний
Знания – это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.
Знания по степени научности подразделяются на:
житейские (обыденные знания);
научные.
Научные знания классифицируются на:
поверхностные (эмпирические) – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области;
глубинные (теоретические) – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области.
Знания по местонахождению делят на:
личностные (неявные, скрытые) – знания людей;
формализованные (явные) – н-р, знания в документах, на компакт-дисках, в Интернете.
Знания по природе делят на:
процедурные;
декларативные.
Декларативные знания содержат в себе лишь представление о структуре неких понятий.
Процедурные знания имеют активную природу. Они определяют представления о средствах и путях получения новых знаний, проверки знаний. Это алгоритмы разного рода.
Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму, то есть, знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний. Это языки для описания предметных областей. Универсальным является естественный язык. Но в нем отсутствует формальная семантика. Семантика – это смысловое значение единиц языка.
База знаний (knowledge base) – семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе.
База знаний включает один или несколько специальным образом организованных файлов, хранящих систематизированную совокупность понятий, правил и фактов, относящихся к некоторой предметной области.
Содержимое баз знаний оформляется, связывается между собой и представляется таким образом, чтобы на его основе можно было с помощью специальных программ осуществлять рассуждения и делать выводы, получая сведения, которые в явном виде могут не присутствовать в базе знаний.
Для построения базы знаний применяются методы искусственного интеллекта, языки представления знаний и интеллектуальный интерфейс.
Искусственный интеллект — раздел информатики, изучающий возможность обеспечения разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. При этом в большинстве случаев заранее неизвестен алгоритм решения задачи.
В рамках искусственного интеллекта различают два основных направления:
символьное (семиотическое, нисходящее) – основано на моделировании высокоуровневых процессов мышления человека, на представлении и использовании знаний;
нейрокибернетическое (нейросетевое, восходящее) – основано на моделировании отдельных низкоуровневых структур мозга (нейронов).
Сверхзадачей искусственного интеллекта является построение компьютерной интеллектуальной системы, которая обладала бы уровнем эффективности решений неформализованных задач, сравнимым с человеческим или превосходящим его.
Экспертная система — компьютерная программа, способная заменить специалиста-эксперта в решении проблемной ситуации.
База знаний создается и используется с помощью системы управления базами знаний – комплекса программных, языковых и интеллектуальных средств.
Основные модели представления знаний:
продукционные модели;
семантические сети;
фреймы;
формальные логические модели.