Типы знаний

Поверхностные знания - это в основном приблизительные знания, эвристики и некоторые закономерности, устанавливаемые опытным путем. Такие знания в силу их приблизительности называют также экспертными.

Глубинные – отражают наиболее общие принципы, в соответствии с которыми развиваются все процессы в предметной области и свойства этих процессов. К глубинным относятся знания, основанные на теориях, абстракциях и аналогиях, в которых отражается понимание структуры предметной области. Для получения глубинных знаний необходимо понять внутренние механизмы, действующие в предметной области, и, прежде всего, основные закономерности, которые обуславливают принятие правильных решений. Глубинные знания используются прежде всего при решении неординарных ситуаций.

Процедурные знания – это знания, которые могут быть представлены процедурой или процессом. В компьютерной программе эти знания хранятся как код, а не как данные. Программные алгоритмы являются формой процедурных знаний, т.к. они содержат информацию о том, как решить конкретную задачу.

Декларативные – это знания, которые хранятся как данные. В декларативном представлении легко добавлять или изменять знания, т.к. они независимы от программы.

Статистические – тип знаний, которые не изменяются в процессе решения задачи.

Динамические – могут приобретаться с течением времени.

Жесткие знания позволяют получать однозначные четкие рекомендации при заданных начальных условиях.

Мягкие знания допускают множественные, расплывчатые решения и различные варианты рекомендаций.

Кроме указанных понятий используется понятие метазнания (знания о знаниях). Оно используется для обозначения знаний о способах использования знаний и свойств знаний.

В общем виде знания в ЭВМ представляются некоторой знаковой (семиотической) системой. С понятием «знак» непосредственно связаны понятия денотат и концент. Денотат – это объект, обозначаемый данным знаком. Концент – свойства денотата.

Экстенсионал знака определяет класс всех его допустимых денотатов. Интенсионал знака определяет содержание связанных с ним понятий.

Интенсиональные знания описывают абстрактные объекты, события, отношения. Например, поставщик, потребитель, транспорт. Экстенсиональные знания представляют собой данные, характеризующие конкретные объекты, их состояние, значения параметров в определенные отрезки времени. Экстенсионалом поставщика может быть завод, потребителя – предприятие, транспорта – автомобиль.

В семиотической (знаковой) системе выделяют три аспекта: синтаксический, семантический и прагматический.

Синтаксис описывает внутреннее устройство знаковой системы, т.е. правила построения и преобразования сложных знаковых выражений. Семантика определяет отношения между знаками и их концентами, т.е. задает смысл или обозначения конкретных знаков. Прагматика определяет знак с точки зрения конкретной сферы применения, либо субъекта, использующего данную знаковую систему.

Для хранения данных и знаний используются базы данных и базы знаний. База данных – это совокупность связанных данных, хранящихся с минимальной избыточностью и используемых различными приложениями посредством системы управления базами данных. База знаний – это совокупность описывающих предметную область правил и фактов, позволяющих с помощью механизма вывода решать вопросы, ответ на которые в явном виде в базе отсутствует. БЗ как программное средство обеспечивает поиск, хранение, преобразование и запись в память ПК сложно структурированных информационных единиц – знаний.

Совокупность модели представления знаний и связанных с ней процедур образуют систему представления знаний. База знаний и база данных рассматриваются как разные уровни информации, хранящейся в интеллектуальном банке информации. Системы управления базами знаний являются развитием систем управления базами данных..

Знания в ИС можно представить следующей схемой преобразования (рис.4).

Рис.4 Схема преобразования знаний.

Блок представления знаний БПЗ связан с внешним миром (окружающей средой) двумя блоками преобразователей БП1 и БП2, которые преобразуют знания о предметной области из внешнего представления ВшП во внутреннее ВтП и наоборот.

БВР

БД

БЗ

БП3 имеет информационную модель следующего вида (рис.5)

БПЗ

БИ

ИБД

Рис.5. Модель блока представления знаний

Где БИ – блок интерпретаций, ИБД – интелл. банк данных,

БО – блок обучения, БЗ, БД – база знаний, база данных.

БВР – блок вывода решений,

С учетом архитектуры ИС знания целесообразно делить на интерпретируемы и неинтерпретируемые. К первому типу относятся те знания, которые способен интерпретировать решатель. Все остальные знания относятся ко второму типу. Неинтерпретируемые знания подразделяются на вспомогательные, хранящие информацию о лексике и грамматике языка общения, информацию о структуре диалога, и поддерживающие знания. Вспомогательные знания обрабатываются естественно-языковой компонентой. Поддерживающие знания используются при создании системы и при выполнении объяснений. Поддерживающие знания выполняют роль описаний (обоснований) как интерпретируемых знаний, так и действий системы. Поддерживающие знания подразделяются на технологические и семантические. Технологические содержат сведения о времени создания описываемых ими знаний, об авторе знаний и т. п. Семантические содержат смысловое описание этих знаний. Они содержат информацию о причинах ввода знаний, о назначении знаний, описывают способ использования знаний и получаемый эффект.

Интерпретируемые знания можно разделить на предметные, управляющие и знания о представлении. Предметные знания содержат данные о предметной области и способах преобразования этих данных при решении поставленных задач. В предметных знаниях выделяют описатели и собственно предметные знания. Предметные знания разбиваются на факты и исполняемые утверждения. Факты определяют возможные значения сущностей и характеристик предметной области. Исполняемые утверждения содержат информацию о том, как можно изменять описание предметной области в ходе решения задачи, т. е. это знания, задающие процедуры обработки. Описатели содержат определенную информацию о предметных знаниях, такую, как коэффициент определенности правил и данных, меры важности и сложности.

Управляющие знания можно разделить на фокусирующие и решающие. Фокусирующие описывают, какие знания следует использовать в той или иной ситуации. Решающие знания содержат информацию, используемую для выбора способа интерпретации знаний, подходящего к текущей ситуации. Эти знания используются для выбора стратегий или эвристик.

Качественные и количественные показатели ИС могут быть значительно улучшены за счет использования метазнаний, т. е. знаний о знаниях. Метазнания не представляют некоторую единую сущность, они могут применяться для достижения различных целей. Возможные назначения метазнаний:

- в виде стратегических метаправил они используются для выбора необходимых правил;

- используются для обоснования целесообразности применения правил;

- используются для обнаружения синтаксических и семантических ошибок в предметных правилах;

- позволяют системе адаптироваться к окружению путем перестройки предметных правил и функций;

- позволяют явно указать возможности и ограничения системы, т. е. Определить, что система знает, а чего не знает.

Дата добавления: 2014-01-11