Система знаний
Обучение и самообучение
Специальное программное обеспечение
Разработка специальных языков для решения задач невычислительного плана (LISP, PROLOG, SMALLTALK, РЕФАЛ и др.). Создание пакетов прикладных программ, ориентированных на промышленную разработку интеллектуальных систем, экспертных оболочек.
Модели, методы и алгоритмы, ориентированные на автоматическое накопление знаний на основе анализа и обобщения данных. Включает обучение по примерам (или индуктивное), а также традиционные подходы распознавания образов.
Данные – отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области.
Знанием является информация, которая отражает объективные свойства и связи некоторых объектов, явлений, процессов, сущностей и отношениями между ними как в субъективном, так и научном (объективном) выражении.
Под системой знаний понимается совокупность знаний, образующих целостное описание некоторой проблемы с доступной и достаточной степенью точности. Целостность означает, что между отдельными сведениями, входящими в знание, существуют связи и, следовательно, одни сведения могут быть выводимы из других.
В системах искусственного интеллекта знания являются основным объектом формирования, обработки и исследования. База знаний, наравне с базой данных, - необходимая составляющая программного комплекса ИИ. Машины, реализующие алгоритмы ИИ, называют машинами, основанными на знаниях, а подраздел теории ИИ, связанный с построением экспертных систем, - инженерией знаний.
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.
Для решения задач некоторой предметной области, необходимо создание её концептуальной модели. Для представления знаний в ЭВМ они должны быть формализованы.
Представление знаний - это соглашение о том, как описывается реальный мир. Основная цель представления знаний: получить математические модели реального мира, с целью получения на их основе, необходимых решений.
В системах искусственного интеллекта используются следующие универсальные модели представления знаний:
1. Семантические сети
2. Фреймы
3. Логическая модель
4. Продукционная модель.