В информационной базе между ИЕ должна быть предусмотрена возможность установления связей различного типа. Прежде всего эти связи могут характеризовать отношения между ИЕ. Семантика отношений может носить декларативный или процедурный характер. Например, две или более ИЕ могут быть связаны отношением «одновременно», две ИЕ — отношением «причина — следствие» или отношением «аргумент — функция».
Приведенные отношения характеризуют декларативные знания. Различают отношения структуризации, функциональные отношения, каузальные отношения и семантические отношения. С помощью первых задаются иерархии ИЕ, вторые несут процедурную информацию, позволяющую находить (вычислять) одни ИЕ через другие, третьи задают причинно-следственные связи, четвертые соответствуют всем остальным отношениям.
Между ИЕ могут устанавливаться и иные связи, например определяющие порядок выбора ИЕ из памяти или указывающие на то, что две ИЕ несовместимы друг с другом в одном описании.
Активность знаний.
С момента появления ЭВМ и разделения используемых в ней ИЕ на данные и команды создалась ситуация, при которой данные пассивны, а команды активны. Все процессы, протекающие в ЭВМ, инициируются командами, а данные используются этими командами лишь в случае необходимости. Для ИнС эта ситуация неприемлема. Как и у человека, в ИнС актуализации тех или иных действий способствуют знания, имеющиеся в системе. Таким образом, выполнение программ в ИнС должно инициироваться текущим состоянием информационной базы. Появление в базе фактов или описаний событий, установление связей может стать источником активности системы.
Следует упомянуть о функциональной целостности знаний, т.е. возможности выбора желаемого результата, времени и средств получения результата, средств анализа достаточности полученного результата.
Перечисленные пять особенностей ИЕ определяют ту грань, за которой данные превращаются в знания, а базы данных перерастают в базы знаний (БЗ).
Совокупность средств, обеспечивающих работу со знаниями, образует систему управления базой знаний (СУБЗ). Однако к БЗ, в которых в полной мере была бы реализована внутренняя интерпретируемость, структуризация, связность, введена семантическая мера и обеспечена активность знаний, еще необходимо проделать определенный путь.
Таким образом, выполнение программ в ИнС должно инициироваться текущим состоянием информационной базы. Появление в базе фактов или описаний событий, установление связей может стать источником активности системы.
Следует упомянуть о функциональной целостности знаний, т.е. возможности выбора желаемого результата, времени и средств получения результата, средств анализа достаточности полученного результата.
Все приведенные выше качественные свойства знаний касаются в основном уровня Зн1 и связаны со сложной природой знания, изучение которой происходит на междисциплинарном стыке таких наук, как кибернетика, лингвистика, психология и т.д.
Знания иногда называют хорошо структурированными данными метаданными, данными о данных и т.д..
Сравнение данных и знаний можно проиллюстрировать сравнением ИнС и обычных программных систем.
ИнС существенным образом отличаются от традиционных программных систем не только наличием БЗ, в которой знания хранятся и модифицируются в форме, понятной специалистам предметной области (именно поэтому вопросы разработки БЗ являются центральными при создании ИнС).
Дело в том, что стиль программирования ИнС непохож на стиль традиционного программирования с использованием обычных алгоритмических языков. На рис. 1.20 и 1.21 и в табл. 1.3 показаны характерные различия между ИнС и обычными программными системами.
Следует добавить, что кроме общих выделенных особенностей разработки ИнС и традиционных программных систем каждый тип ИнС обладает, как правило, своим собственным стилем программирования, что затрудняет его использование для других
НН.
Тем не менее в качестве основного вывода по сравнительной характеристике ИнС и традиционных программных систем можно отметить, что обычное для классических систем соотношение ДАННЫЕ + АЛГОРИТМЫ = ПРОГРАММА заменяется на новую архитектуру, основу которой составляет БЗ и интерпретатор БЗ (машина логического вывода), т.е. ЗНАНИЯ + ВЫВОДЫ = СИСТЕМА.
База знаний
База знаний, БЗ (англ. Knowledge base, KB) — это особого рода база данных, разработанная для управления знаниями (метаданными), то есть сбором, хранением, поиском и выдачей знаний. Раздел искусственного интеллекта, изучающий базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний.
Под базами знаний понимает совокупность фактов и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информации. В языке Пролог базы знаний описываются в форме конкретных фактов и правил логического вывода над базами данных и процедурами обработки информации, представляющих сведения и знания о людях, предметах, фактах событиях и процессах в логической форме.
Наиболее важным свойством информации, хранящейся в базах знаний, является достоверность конкретных и обобщенных сведений в базе данных и релевантности информации, получаемой с использованием правил вывода, заложенных в базу знаний. В ответах на простейшие запросы к базам знаний системы логического программирования Пролог, выдает значения «истина» и «ложь» в зависимости от наличия соответствующих фактов.
Обобщенные сведения в языке Пролог задаются с помощью правил логического вывода, выполняющих роль определения понятий, а также логических процедур, состоящих из наборов правил логического вывода. Достоверность обобщенных сведений зависит от наличия необходимых фактов и достоверности данных в базах знаний.
Наиболее важный параметр БЗ — качество содержащихся знаний. Лучшие БЗ включают самую релевантную, достоверную и свежую информацию, имеют совершенные системы поиска информации и тщательно продуманную структуру, и формат знаний.
Классификация баз знаний
В зависимости от уровня сложности систем, в которых применяются базы знаний, различают:
· БЗ всемирного масштаба — например, Интернет или Википедия
· БЗ национальные — например, русская Википедия
· БЗ отраслевые— например, Автомобильная энциклопедия
· БЗ организаций
· БЗ экспертных систем
· БЗ специалистов
Применение баз знаний
Простые базы знаний могут использоваться для создания экспертных систем и хранения данных об организации: документации, руководств, статей технического обеспечения. Главная цель создания таких баз — помочь менее опытным людям найти существующее описание способа решения какой-либо проблемы предметной области.
Онтология может служить для представления в базе знаний иерархии понятий и их отношений. Онтология, содержащая еще и экземпляры объектов не что иное, как база знаний.
База знаний — важный компонент интеллектуальной системы. Наиболее известный класс таких программ — экспертные системы. Они предназначены для построения способа решения специализированных проблем, основываясь на записях БЗ и на пользовательском описании ситуации.
Создание и использование систем искусственного интеллекта потребует огромных баз знаний.
