Данные и знания

Представление знаний в системах искусственного интеллекта

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;
ð – 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.

Дата добавления: 2014-12-29