БАЗЫ ЗНАНИЙ

Знания – это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.

Проиллюстрируем (1)resimlemek2)(örnek vererek) açıklamak; göstermek; örneklemek) особенности баз знаний, показав их отличие от баз данных. В общем случае базу данных можно рассматривать как частный случай базы знаний.

Рассмотрим пример. Пусть имеем базу данных учебного заведения. Поступил запрос: назвать всех студентов, получивших на экзамене «отлично». Из списков студентов выбираем необходимые данные – это громоздко (hantal). Для ускорения решения можно использовать инвертированный файл, организовав поиск по вторичному ключу – получим искомый список студентов. Если все студенты по некоторой дисциплине получили оцени «отлично», то имея базу знаний на этот запрос получим сообщение: все студенты по данной дисциплине получили «отлично».

Таким образом, база знаний, кроме хранения отдельных фактов, может формировать и хранить обобщения.

Сложным для базы данных является вопрос: «какие меры поощрения целесообразно применить к студентам, похожим на Петрова?». Ответ на такой запрос может быть дан только базой знаний.

В отличие от базы данных информация, хранящаяся в базе знаний, связывается между собой, т.е. структурируется, но не за счет форм документов. Эта связь в базе знаний осуществляется за счет тех отношений между факторами, которые наблюдаются в объекте управления или в окружающей среде.

Отметим, что в моделях знаний отношения определяются семантикой, которая определена вне системы. Такие отношения сами по себе являются данными, как и факторы окружающей среды предметной области.

В современных системах управления остро ставится вопрос о придании им свойств принятия решений или интеллектуальности.

Искусственный интеллект представляет собой кибернетическую систему или модель по обработке информации. В таких системах широко используются аппарат нечеткой математики и лингвистические модели.

Под системой искусственного интеллекта понимается система, содержащая базу знаний и логический вывод.

Представим укрупненную схему системы искусственного интеллекта.

ВшП – внешнее представление запроса или ответа

ВтП – внутреннее представление

ИБД – интеллектуальный банк данных

запрос

Преобразователь ВшП1→ВтП

Блок представления знаний

Преобразователь ВтП→ВшП2

ответ

Блок интерпри-тации сообщения

Блок усвое-ния зна-ний

База целей

Блок выво-да реше-ний

База знаний

ИБД

База дан-ных

База целей содержит информацию о целевом поведении предмета или объекта. Она обеспечивает выбор нужной цели на каждом этапе функционирования системы искусственного интеллекта. В реально существующих системах базу целей иногда не выделяют из базы знаний. Это объясняется тем, что в базе знаний имеется система генерации целей и соответствующих подцелей. При этом используется информация базы данных, базы знаний и текущее состояние системы.

База знаний содержит:

1) сведения, отражающие общие закономерности, существующие в данной предметной области. Она позволяет выдавать новые факты, которве имеют место в данном состоянии предметной области, но которые не были зафиксированы в базе данных. Она должна прогнозировать потенциально возможное состояние системы.

2) сведения о структуре и содержании базы данных.

3) сведения, которые обеспечивают понимание входного языка.

База данных содержитфактографические, количественные данные, которые связаны определенной структурой. Информация об этой структуре должна храниться в базе знаний.

Отметим, что общение двух систем искусственного интеллекта возможно только через базы знаний, которые должны иметь общие области.

Блок интерпритации сообщения на понятийном уровне, т.е. без такой интерпритации невозможно правильно понять сообщение.

Блок вывода решений предназначен для формирования, конструирования вывода решений, т.е. ответа.

Блок усвоения знаний предназначен для обучения, пополнения знаний. Часто этот блок также как и блок «база целей» не выделяют в автономные блоки, а обеспечивают их работу в структуре блока представления знаний.