1.5. Представление знаний в системах искусственного интеллекта
1.5.1. Данные и знания
Данные представляют собой описания и значения свойств объектов, представленных в заданной форме, например в виде значений констант и переменных.
Знания – это представленная на естественном языке в соответствии предметной областью совокупность данных, фактов и правил вывода, включающая информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования этой информации с целью констатации фактов или принятия решений, и реализующая свойства означивания, активности, интерпретируемости.
Правила, соединенные в тексте программы союзами & (и), or (или), not (не) образуют предложения.
Совокупность предложений, не связанных союзами &, or, not, называется утверждением и характеризуется пространством утверждения (рис. 1.2).
Утверждения задают процедуры обработки. Имя утверждения является идентификатором процедура обработки. Следует различать декларативные («знать, что») и процедурные («знать, как») знания. Декларативное знание – это констатация факта, комментирование события, а процедурное – порядок выполнения процедуры, определяемый располагаемыми данными.
Рис. 1.2. Структура пространства утверждения: а, с – имена отношений; D – действие; – внешние ссылки пространства, переменные, константы
Декларативные знания – это факты, правила, отношения.
Процедурные знания – это правила, отношения и процедуры.
База знаний – это вместилище знаний, используемых для получения решений и представленных на основе одной или нескольких моделей представления знаний, которые используются в цепочках логического вывода прикладных систем искусственного интеллекта.
Означивание – это свойство знаний, характеризующее задержанный процесс, инициирующий организацию логического вывода.
Отношение – это наличие семантической зависимости между конкретными значениями данных с параметрами процедуры.
Интерпретация – это свойство знаний, характеризующее соответствие фактов предметной области правилам логического вывода. Кроме того, интерпретация – это наиболее общий анализ данных с целью определения их смысла.
Факты – это значения данных или описание понятий предметной области, предназначенные для интерпретации в правилах логического вывода.
Правила – это отношения каузальной (причинно-следственной) зависимости между фактами предметной области и получаемыми решениями в прямой или обратной цепочках логического вывода.
Таксономическая схема – это иерархическая классификационная схема понятий проблемной области, предназначенная для описания состава информационных единиц разрабатываемого приложения.
Онтология – это совокупность формальных описаний, включающая:
классы – понятия и отношения между ними в рассматриваемой предметной области;
слоты – свойства каждого понятия, описывающие различные атрибуты понятия (роли или свойства);
фацеты – ограничения, накладываемые на слоты (ограничения ролей).
Онтология вместе с набором индивидуальных экземпляров классов образует базу знаний. В действительности провести четкую границу между онтологией и базой знаний представляется затруднительным.
Последовательность разработки информационного приложения с базой знаний можно представить следующим образом:
определение назначения системы и цель разработки;
определение функций ИИ, которые необходимо реализовать;
формирование решения о способе представления необходимой проблемной информации (словесно или графически);
определение фактов, данных, свойств, отношений и процессов в структуре таксономической схемы;
выбор модели представления знаний;
организация логического вывода;
представление и выявление неопределенностей;
выбор инструментальных средств разработки приложения.