Ћекции.ќрг


ѕоиск:




 атегории:

јстрономи€
Ѕиологи€
√еографи€
ƒругие €зыки
»нтернет
»нформатика
»стори€
 ультура
Ћитература
Ћогика
ћатематика
ћедицина
ћеханика
ќхрана труда
ѕедагогика
ѕолитика
ѕраво
ѕсихологи€
–елиги€
–иторика
—оциологи€
—порт
—троительство
“ехнологи€
“ранспорт
‘изика
‘илософи€
‘инансы
’ими€
Ёкологи€
Ёкономика
Ёлектроника

 

 

 

 


ƒанные и знани€




 

ѕри изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос Ц что же такое знани€ и чем они отличаютс€ от обычных данных, дес€тилети€ми обрабатываемых Ё¬ћ. ћожно предложить несколько рабочих определений, в рамках которых это становитс€ очевидным.

ƒанные Ц это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и €влени€ в предметной области, а также их свойства.

 

ѕри обработке на Ё¬ћ данные трансформируютс€, условно проход€ следующие этапы:

данные как результат измерений и наблюдений;

данные на материальных носител€х информации (таблицы, протоколы, справочники);

модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

данные в компьютере на €зыке описани€ данных;

базы данных на машинных носител€х.

«нани€ св€заны с данными, основываютс€ на них, но представл€ют результат мыслительной де€тельности человека, обобщают его опыт, полученный в ходе выполнени€ какой-либо практической де€тельности. ќни получаютс€ эмпирическим путем.

«нани€ Ц это вы€вленные закономерности предметной области (принципы, св€зи, законы), позвол€ющие решать задачи в этой области.

 

ѕри обработке на Ё¬ћ знани€ трансформируютс€ аналогично данным:

знани€ в пам€ти человека как результат мышлени€;

материальные носители знаний (учебники, методические пособи€);

поле знаний - условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их св€зывающих;

знани€, описанные на €зыках представлени€ знаний (продукционные €зыки, семантические сети, фреймы Ц см. далее);

базы знаний.

„асто используютс€ такие определени€ знаний:

знани€ Ц это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.

—уществует множество способов определ€ть пон€ти€. ќдин из широко примен€емых способов основан на идее интенсионала. »нтенсионал пон€ти€ Ц это определение через пон€тие более высокого уровн€ абстракции с указанием специфических свойств. Ётот способ определ€ет знани€. ƒругой способ определ€ет пон€тие через перечисление пон€тий более низкого уровн€ иерархии или фактов, относ€щихс€ к определ€емому. Ёто есть определение через данные, или экстенсионал пон€ти€.

ѕример 16.1. ѕон€тие "персональный компьютер". ≈го интенсионал: "ѕерсональный компьютер Ц это дружественна€ Ё¬ћ, которую можно поставить на стол и купить менее чем за $2000 - 3000".

Ёкстенсионал этого пон€ти€: "ѕерсональный компьютер Ц это Mac, IBM PC, Sinkler...".

 

ƒл€ хранени€ данных используютс€ базы данных (дл€ них характерны большой объем и относительно небольша€ удельна€ стоимость информации), дл€ хранени€ знаний Ц базы знаний (небольшого объема, но исключительно дорогие информационные массивы). Ѕаза знаний Ц основа любой интеллектуальной системы.

«нани€ могут быть классифицированы по следующим категори€м:

поверхностные Ц знани€ о видимых взаимосв€з€х между отдельными событи€ми и фактами в предметной области;

глубинные - абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и процессы в предметной области.

—овременные экспертные системы работают в основном с поверхностными знани€ми. Ёто св€зано с тем, что на данный момент нет адекватных моделей, позвол€ющих работать с глубинными знани€ми.

 роме того, знани€ можно разделить на процедурные и декларативные. »сторически первичными были процедурные знани€, т.е. знани€, "растворенные" в алгоритмах. ќни управл€ли данными. ƒл€ их изменени€ требовалось измен€ть программы. ќднако с развитием искусственного интеллекта приоритет данных постепенно измен€лс€, и все больша€ часть знаний сосредоточивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типы данных), т.е. увеличивалась роль декларативных знаний.

—егодн€ знани€ приобрели чисто декларативную форму, т.е. знани€ми считаютс€ предложени€, записанные на €зыках представлени€ знаний, приближенных к естественному и пон€тных неспециалистам.

—уществуют дес€тки моделей (или €зыков) представлени€ знаний дл€ различных предметных областей. Ѕольшинство из них может быть сведено к следующим классам:

продукционные;

семантические сети;

фреймы;

формальные логические модели.





ѕоделитьс€ с друзь€ми:


ƒата добавлени€: 2015-01-29; ћы поможем в написании ваших работ!; просмотров: 1113 | Ќарушение авторских прав


ѕоиск на сайте:

Ћучшие изречени€:

—лабые люди всю жизнь стараютс€ быть не хуже других. —ильным во что бы то ни стало нужно стать лучше всех. © Ѕорис јкунин
==> читать все изречени€...

1136 - | 1100 -


© 2015-2024 lektsii.org -  онтакты - ѕоследнее добавление

√ен: 0.011 с.