Поняття знань та відмінності їх від даних
Інформаційним об'єктом для обробки на ЕОМ у системах зі штучним інтелектом є знання. Знання найчастіше подають як набір фактів (тобто класів об'єктів і зв'язків між ними), що характеризують певну предметну область, процедур та правил маніпулювання фактами, а також інформацію про те, коли і як потрібно використовувати ті чи інші процедури.
Специфічними особливостями знань, які дають змогу відрізняти їх від даних, є такі:
1. Внутрішня інтерпретація. Дані, що зберігаються в базі даних, дістають семантичну інтерпретацію лише після обробки їх відповідними програмами. Знання, на відміну від даних, завжди несуть в собі змістовну інформацію.
2. Наявність ситуативних зв'язків. Знання пов'язані не лише структурно. Вони відбивають закономірності щодо фактів, процесів, явищ і причинно-наслідкових відношень між ними. Ситуаційні зв'язки допомагають будувати процедури аналізу знань на сумісність, суперечливість, одночасність і т.ін.
3. Активність знань. Це принципова відмінність знань від даних. Знання завжди активні. Наприклад, суперечливість у знаннях є стимулом до появи нових знань. Таким самим стимулом активності є неповнота знань, яка й зумовлює необхідність їх поповнення.
4. Знання відрізняються від даних формою подання. Дані відбивають кількісні характеристики і здебільшого подаються в цифровому вигляді. Знання – це переважно якісні характеристики, які набирають вигляду текстової інформації.
Незважаючи на відмінності знань від даних, не завжди можна їх чітко розмежувати.
Якщо база даних є джерелом фактографічних кількісних характеристик про певну предметну область, то база знань містить знання, які відбивають закономірності розвитку цієї предметної області і дають змогу прогнозувати й виводити з допомогою міркувань нові факти, які не належать до бази даних. Знання бувають двох типів: декларативні та процедурні.
Декларативні (предметні) знання – це факти, тобто класи об'єктів і зв'язки між ними. Декларативні знання не містять у явному вигляді опису процедур перетворення знань. Декларативні знання — це певна множина тверджень, які не залежать від того, де і коли вони використовуються. Моделювання предметної області в такій формі потребує повного опису всіх можливих її станів. Розв'язування задачі в такій базі знань грунтується на пошуку, що відбувається у множині можливих станів предметної області.
Процедурні знання чи правила являють собою набір певних процедур перетворення знань як даних. При процедурному поданні знань немає потреби зберігати інформацію про всі можливі стани предметної області, достатньо мати опис початкового стану та процедур, що генерують необхідні стани на базі початкового.
Поділ знань на декларативні та процедурні суто умовний, і межа між цими знаннями рухома. Крім того, відомі нині моделі подання знань різною мірою використовують ті чи інші знання. Існує чотири типи моделей знань: логічні моделі, семантичні мережі, фреймові моделі та моделі продукції.