Представление знаний

Московский авиационный институт (государственный технический университет)

Факультет прикладной физики и математики

Кафедра вычислительной математики и программирования

Реферат на тему «Представление знаний»

Преподаватель: Д. В. Сошников Студент: Ю. М. Сергукова Группа: 08-406

Москва, 2010

Содержание

1. Введение

В повседневной жизни, порой не замечая этого, человек постоянно обрабатывает ин-формацию: получает ее, запоминает, вспоминает, делает выводы, анализирует, вно-сит поправки в свои суждения, строит на основе полученных знаний и предположе-ний свое поведение. Поэтому логично предположить, что, задавшись целью создать искусственный интеллект равный по мощности (или даже превосходящий) челове-ческому, захочется наделить этот новый разум аналогичными способностями (как минимум) к восприятию окружающей среды, речи, анализу ситуации, построению выводов, предположений, обладанию «характером», памятью. Некоторые из этих пунктов весьма и весьма спорны, однако, все во многом зависит от того, какими именно чертами мы хотим наделить искусственный интеллект. Так, например, ими-тация характера и настроения совсем не обязательна и может даже мешать дости-жению поставленных целей и объективной оценке, в то время как для прохождения теста Тьюринга она может быть необходима.

Но среди перечисленных «способностей» есть несколько, которые качественно от-личали бы искусственный разум от простого суперкомпьютера. Они касаются по-лучения и обработки информации, умения пользоваться полученными знаниями и применять их.

Таким образом мы подходим к одной из основных проблем — как «научить» машину хранить и обрабатывать знания, не пользуясь помощью человека в их подготовке, а получая их на основе собственной деятельности. Эта проблема решается 6 различ-ными направлениями в теории искусственного интеллекта:

1) Представление знаний.

2) Манипулирование знаниями.

3) Общение.

4) Восприятие.

5) Обучение.

6) Поведение.

Рассмотрим первую из них, а именно — представление знаний.

2. Представление знаний. Теоретическая часть

2.1. Данные, информация и знания

Прежде, чем рассуждать о представлении знаний в доступном и «понятном» машине виде, требуется определиться с терминологией. Это в достаточной степени проблема-тично, так как такие термины, как «информация», «данные» и «знания» не имеют четкого определения, а то множество определений, что были созданы человечеством, иногда не просто частично пересекаются, а даже противоречат одно другому. Пере-числим некоторые из них, которые более точно описывают нашу предметную об-

ласть.
Данные	— факты и идеи, представленные в некотором, четко формализован-
	ном виде, в котором их можно использовать для передачи в инфор-
	мационном процессе;
	— сведения, представленные в определенной знаковой системе и
	на определенном материальном носителе для обеспечения возмож-
	ностей хранения, передачи, приема и обработки.
Информация	— данные, определенным образом организованные, имеющие для
	своего получателя смысл, значение и ценность, необходимые ему для
	принятия решений, а также реализации других функций;
	— это данные, сопровождающиеся смысловой нагрузкой, помещен-
	ные в некоторый контекст; данные, как-либо оцениваемые получа-
	телем информации. При этом то, что для одних является данными,
	для других может оказаться информацией.
Знания	— проверенная информация и/или та информация, которой дове-ряют, результаты принятия решений, поведения, обобщенные в виде
	теорем и законов, совокупности взглядов;
	— зафиксированная и проверенная практикой информация, которая
	может многократно использоваться людьми для решения тех или
	иных задач.

Таким образом, мы получаем следующие закономерности:

имеют смысл

проверенная

При этом на данной диаграмме при движении слева направо уменьшается формали-зованность представления. И стоящая перед нами задача — представление знаний, самой неформальной сущности.

2.2. Классификация знаний

Можно найти и другие критерии для классификации знаний, но уже этого достаточ-но, чтобы показать разнородность человеческих знаний. Так, эмпирическое знание может быть одновременно и процедурным и личностным.

Логично предположить, что для описания той или иной категории лучше подходят определенные средства, в то время как другие значительно понижают эффектив-ность хранения и/или использования. Остановимся на общих моментах, абстрагиро-вавшись от вида категории знаний.

2.3. Особенности представления знаний внутри ИС

Представление знаний в памяти ЭВМ или на внешних носителях должно иметь осо-бенности, отличающие знания от данных, например, такие как:

внутренняя интерпретируемость;
структурированность;
связность;
семантическая метрика;
активность;

конвертируемость.

5rik.ru