Если у вас возникли сложности с курсовой, контрольной, дипломной, рефератом, отчетом по практике, научно-исследовательской и любой другой работой - мы готовы помочь.
Предоплата всего
Подписываем
Билет 4
ОСНОВНЫЕ ОПРЕДЕЛЕНИЯ Данные и знания
При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос – что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых ЭВМ. Можно предложить несколько рабочих операций, в рамках которых это становится очевидным.
Данные – это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства.
При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:
Знания связаны с данными, основываются на них, но представляют результат мыслительной деятельности человека, обобщают его опыт, полученный в ходе выполнения какой-либо практической деятельности. Они получаются эмпирическим путем.
Знания – это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области. При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным:
Часто используются такие определения знаний:
знания – это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.
Существует множество способов определять понятия. Один из широко применяемых способов, основан на идее интенсионала.
Интенсионал понятия – это определение через понятие более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств. Этот способ определяет знания. Другой способ определяет понятие через перечисление понятий более низкого уровня иерархии или фактов, относящихся к определяемому. Это есть определение через данные, или экстенсионал понятия.
Знания могут быть классифицированы по следующим категориям:
поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области;
глубинные – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и процессы в предметной области.
Современные экспертные системы работают в основном с поверхностными знаниями. Это связано с тем, что на данный момент нет адекватных моделей, позволяющих работать с глубинными знаниями.
Кроме того, знания можно разделить на:
- процедурные и
- декларативные.
Исторически первичными были процедурные знания, т.е. знания, "растворенные" в алгоритмах. Они управляли данными. Для их изменения требовалось изменять программы. Однако с развитием искусственного интеллекта приоритет данных постепенно изменялся, и все большая часть знаний сосредоточивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типы данных), т.е. увеличивалась роль декларативных знаний.
Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму, т.е. знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному и понятных неспециалистам.
Существуют десятки моделей (или языков) представления знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:
- продукционные;
- семантические сети;
- фреймы;
- формальные логические модели и многие другие.
Эти и другие модели мы рассмотрим в следующих разделах курса