Тема 3 Знания. Организация базы знаний. Преподаватель –Юлия Александровна Грачёва

Характерным признаком ИИС является наличие знаний, необходимых для решения задач конкретной предметной области. В теории ИИС данными принято считать отдельные факты, характеризующие свойства сущностей некой конкретной предметной области. Если известных фактов оказывается недостаточно, процедурная компонента должна автоматически обеспечить синтез новых фактов и решить конкретную задачу данного класса.

В процессах компьютерной обработки данные проходят следующие этапы преобразований: исходная форма существования данных (результаты наблюдений и измерений, таблицы, справочники, диаграммы, графики и т.д.); представление на специальных языках описания данных, предназначенных для ввода и обработки исходных данных в ЭВМ; базы данных на машинных носителях информации. Наряду с собственными свойствами каждая сущность предметной области может характеризоваться связями (отношениями) с другими объектами, процессами или ситуациями, отображенными в информационной модели предметной области.

Знания являются более сложной категорией информации по сравнению с данными. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними, поэтому знания иногда называют структурированными данными. В большинстве изданий знания определяются как хорошо структурированные, рассмотренные в многообразии взаимосвязей данные о свойствах сущностей предметной области и об отношениях между ними. Часто знания трактуются как «данные о данных», которые могут порождать новые понятия, абстракции и даже приводить к открытию новых сущностей.

Знания отражают множество возможных ситуаций, связанных с состоянием и конкретной реализацией объектов определенного типа, способы перехода от одного описания объекта к другому. знания = факты + убеждения + правила Для того чтобы наделить ИИС знаниями, их необходимо представить в определенной форме.

Первый подход Знания помещаются в программу, написанную на обычном языке программирования. Такая система будет представлять собой единый программный код, в котором знания не вынесены в отдельную категорию. Минусы такого подхода заключаются в трудности модификаций и сопровождения этих программ, проблеме с пополнением знаний и оценкой их роли в процессе решения задач.

Второй подход Создание баз данных и вынесение знаний в отдельную категорию в определенном формате, в котором они и помещаются в БЗ. База знаний легко пополняется и модифицируется, являясь автономной частью ИИС. На структуру БЗ и операции с нею накладывают определенные ограничения механизм логического вывода, реализованный в логическом блоке и также средства ведения диалога. Этот подход является оптимальным.

исходные знания; описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний; представление знаний структурами данных, которые предназначены для хранения и обработки в ЭВМ; базы знаний на машинных носителях информации.

Структурированность Доступность восприятия и усвоения Непротиворечивость Достоверность Обрабатываемость

составление словаря используемых в предметной области терминов; идентификация понятий и свойственных им атрибутов; выявление отношений между понятиями и определение типов этих отношений; уточнение (детализация) понятий и их обобщение в концепты по признакам общности.

Информация не является знаниями до тех пор, пока она не востребована и не решает никаких задач. Наглядный пример информации, не превратившейся в знание - чтение человеком текста, написанного на языке, которого он совершенно не знает. Перевод такого текста с помощью компьютерной системы автоматического перевода - типичный пример более эффективной, хотя и не совершенной процедуры извлечения знаний.

База знаний - это центральный компонент любой ИИС и ЭС, определяющий их ценность, с которым связаны основные затраты на разработку. Это хранилище единиц знаний, описывающих атрибуты и действия, связанные с объектами проблемной области, а также возможные при этом неопределенности. Единица знаний - это элементарная структурная единица, (описание одного объекта, одного действия), которая имеет законченный смысл. В качестве единиц знаний обычно используются правила и/или объекты.

Рабочая память (РП) экспертных систем предназначена для хранения данных. Данные в рабочей памяти делятся на уровни по типам данных. В рабочей памяти современных ЭС рассматриваются два типа данных: изолированные данные, когда РП состоит из множества простых элементов; связанные, когда рабочая память состоит из одного или нескольких (при нескольких уровнях в РП) сложных элементов (например, объектов).

Если в РП требуется анализировать одновременно несколько различных объектов, описывающих проблемную ситуацию, нужно указать, к каким объектам относятся рассматриваемые характеристики. Одним из способов решения этой задачи является явное указание, к какому объекту относится характеристика. Если РП состоит из сложных элементов, то связь между отдельными объектами указывается явно. При этом каждый объект может иметь свою внутреннюю структуру. Для ускорения поиска и сопоставления данных в РП используются не только логические, но и ассоциативные связи.

Показателем интеллектуальности системы с точки зрения представления знаний считается способность системы использовать в нужный момент необходимые (релевантные) знания. В проблеме доступа к знаниям можно выделить три аспекта: связность знаний и данных, механизм доступа к знаниям и способ сопоставления.

Связность знаний является основным способом, обеспечивающим ускорение поиска релевантных знаний. Для этого знания следует организовывать вокруг наиболее важных объектов (сущностей) предметной области. При подобной организации знаний, если системе потребовалась информация о некоторой сущности, то она ищет объект, описывающий эту сущность, а затем уже внутри объекта отыскивает информацию о данной сущности.

Внутренние связки объединяют элементы в единый объект и предназначены для выражения структуры объекта. Внешние связки отражают взаимозависимости, существующие между объектами в области экспертизы. Внешние связки бывают логические и ассоциативные. Логические связки выражают семантические отношения между элементами знаний. Ассоциативные связки предназначены для обеспечения взаимосвязей, способствующих ускорению процесса поиска релевантных знаний.

Основной проблемой при работе с большой базой знаний является проблема поиска знаний, релевантных решаемой задаче. Нахождение желаемых объектов в общем случае уместно рассматривать как двухэтапный процесс. Операция сопоставления может использоваться не только как средство выбора нужного объекта из множества кандидатов, но и для классификации, подтверждения, декомпозиции и коррекции.

Для идентификации неизвестного объекта он может быть сопоставлен с некоторыми известными образцами. Это позволит классифицировать неизвестный объект как такой известный образец, при сопоставлении с которым были получены лучшие результаты. Если осуществлять сопоставление некоторого известного объекта с неизвестным описанием, то в случае успешного сопоставления будет осуществлена частичная декомпозиция описания. Существуют синтаксическое, параметрическое, семантическое и принуждаемое сопоставления.

В случае синтаксического сопоставления соотносят формы (образцы), а не содержание объектов. В параметрическом сопоставлении вводится параметр, определяющий степень сопоставления. В случае семантического сопоставления соотносятся не образцы объектов, а их функции. В случае принуждаемого сопоставления один сопоставляемый образец рассматривается с точки зрения другого.