Внутренняя интерпретируемость знаний.

Лекция 4. Данные и знания

Всегда вызывает интерес соотношение между данными и зна­ниями, в особенности представления (способы формализации) тех и других, модели представления данных и знаний, поскольку дан­ные и знания — это форма представления информации в ЭВМ (рис. 1.17).
Информация, с которой имеет дело ЭВМ, разделяется на проце­дурную и декларативную.

Процедурная информация овеществлена в программах, которые выполняются в процессе решения задач, дек­ларативная — в данных, с которыми эти программы работают (рис. 1.18).

Стандартной формой представления информации в ЭВМ является машинное слово, состоящее из определенного для данного типа ЭВМ числа двоичных разрядов — битов. В ряде случаев машинные слова разбиваются на группы по восемь двоичных разрядов, которые называются байтами.

Одинаковое число разрядов в машинных словах для команд и данных позволяет рассматривать их в ЭВМ в качестве одинаковых информационных единиц (ИЕ) и выполнять операции над командами, как над дан­ными. Содержимое памяти образует информационную базу (рис. 1.19).

Для удобства сравнения данных и знаний можно выделить ос­новные формы (уровни) существования знаний и данных. Как представлено в табл. 1.2, у данных и знаний много общего. Однако знания имеют более сложную структуру, и переход от данных к знаниям является закономерным следствием развития и усложне­ния информационных структур, обрабатываемых на ЭВМ.

Данные

Параллельно с развитием структуры ЭВМ происходило разви­тие информационных структур для представления данных.

Появи­лись способы описания данных в виде: векторов, матриц, списоч­ных структур, иерархических структур, структур, создаваемых про­граммистом (абстрактных типов данных).

В настоящее время в языках программирования высокого уров­ня используются абстрактные типы данных, структура которых создается программистом. Появление баз данных (БД) знаменова­ло собой еще один шаг по пути организации работы с декларатив­ной информацией.

По мере развития исследований в области ИнС возникла кон­цепция знаний, которая объединила в себе многие черты процедур­ной и декларативной информации.
Сегодня термины «база данных», «информационная интеллек­туальная система», как и многие другие термины информатики, стали широко употребительными. Причина этого — всеобщее осоз­нание (социальная потребность) необходимости интенсивного вне­дрения ЭВМ и других средств автоматизированной обработки ин­формации в самые различные области деятельности современного общества. Начало последней четверти нынешнего столетия по пра­ву можно назвать началом эры новой информационной техноло­гии — технологии, поддерживаемой автоматизированными инфор­мационными ИнС.

Актуальность проблематики ИнС и лежащих в их основе БД определяется не только социальной потребностью, но и научно-технической возможностью решения классов задач, связанных с удовлетворением информационных нужд различных категорий пользователей (включая как человека, так и программ­но-управляемое устройство). Такая возможность возникла (при­мерно на рубеже 70-х годов) благодаря значительным достижениям в области технического и программного обеспечения вычислитель­ных систем.

База данных как естественнонаучное понятие характеризуется двумя основными аспектами: информационным и манипуляцион-ным. Первый аспект отражает такую структуризацию данных, ко­торая является наиболее подходящей для обеспечения информа­ционных потребностей, возникающих в предметной области (ПО). С каждой ПО ассоциируется совокупность «информацион­ных объектов», связей между ними (например, «поставщики», «номенклатура выпускаемых изделий», «потребители» — катего­рии информационных объектов, а «поставки» — тип отношений, имеющих место между этими объектами), а также задач их обра­ботки. Манипуляционный аспект БД касается смысла тех дейст­вий над структурами данных, с помощью которых осуществляют­ся выборка из них различных компонентов, добавление новых, удаление и обновление устаревших компонентов структур данных, а также их преобразования.
Под системой управления базами данных (СУБД) понимается комплекс средств (языковых, программных и, возможно, аппарат­ных), поддерживающих определенный тип БД. Главное назначе­ние СУБД, с точки зрения пользователей, состоит в обеспечении их инструментарием, позволяющим оперировать данными в абст­рактных терминах (именах и/или характеристиках информацион­ных объектов), не связанных со способами хранения данных в па­мяти ЭВМ. Следует заметить, что средств СУБД может, вообще говоря, не хватать для решения всех задач той или иной ПО. По­этому на практике приходится адаптировать (дополнять, настраи­вать) средства СУБД для обеспечения требуемых возможностей. Системы, получаемые путем адаптации СУБД к данной ПО, относятся к ИнС.

Жизнеспособная ИнС, т. е. способная поддерживать модель БД с учетом динамики развития ПО, по необходимости должна в каче­стве своего ядра содержать СУБД. Выработанная на сегодняшний день методология проектирования ИнС (с точки зрения БД) включает четыре основные задачи:

1) системный анализ ПО, спецификацию информационных объектов и связей между ними (в результате вырабатывается так называемая концептуальная, или семантическая, модель ПО);

2) построение модели БД, обеспечивающей адекватное пред­ставление концептуальной модели ПО;

3) разработку СУБД, поддерживающей выбранную модель БД;

4) функциональное расширение (посредством некоторой систе­мы программирования) СУБД с целью обеспечения возможностей решения требуемого класса задач, т.е. задач обработки данных, ха­рактерных для данной ПО.

Знания

 

Знание — в теории искусственного интеллекта, базах знаний и экспертных системах — совокупность данных, фактов и правил вывода (у индивидуума, общества или у системы ИИ) о мире, включающих в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования этой информации для принятия решений.

Рассмотрим общую совокупность качественных свойств для знаний (специфических признаков знаний) и перечислим ряд осо­бенностей, присущих этой форме представления информации в ЭВМ и позволяющих охарактеризовать сам термин «знания».

Прежде всего знания имеют более сложную структуру, чем дан­ные (метаданные). При этом знания задаются как экстенсионально (т.е. через набор конкретных фактов, соответствующих данному понятию и касающихся предметной области), так и интенсиональ­но (т.е. через свойства, соответствующие данному понятию, и схему снязсй между атрибутами).

С учетом сказанного перечислим свойства.

База знаний

База знаний, БЗ (англ. Knowledge base, KB) — это особого рода база данных, разработанная для управления знаниями (метаданными), то есть сбором, хранением, поиском и выдачей знаний. Раздел искусственного интеллекта, изучающий базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний.

Под базами знаний понимает совокупность фактов и правил вывода, допускающих логический вывод и осмысленную обработку информации. В языке Пролог базы знаний описываются в форме конкретных фактов и правил логического вывода над базами данных и процедурами обработки информации, представляющих сведения и знания о людях, предметах, фактах событиях и процессах в логической форме.

Наиболее важным свойством информации, хранящейся в базах знаний, является достоверность конкретных и обобщенных сведений в базе данных и релевантности информации, получаемой с использованием правил вывода, заложенных в базу знаний. В ответах на простейшие запросы к базам знаний системы логического программирования Пролог, выдает значения «истина» и «ложь» в зависимости от наличия соответствующих фактов.

Обобщенные сведения в языке Пролог задаются с помощью правил логического вывода, выполняющих роль определения понятий, а также логических процедур, состоящих из наборов правил логического вывода. Достоверность обобщенных сведений зависит от наличия необходимых фактов и достоверности данных в базах знаний.

Наиболее важный параметр БЗ — качество содержащихся знаний. Лучшие БЗ включают самую релевантную, достоверную и свежую информацию, имеют совершенные системы поиска информации и тщательно продуманную структуру, и формат знаний.

Классификация баз знаний

В зависимости от уровня сложности систем, в которых применяются базы знаний, различают:

· БЗ всемирного масштаба — например, Интернет или Википедия

· БЗ национальные — например, русская Википедия

· БЗ отраслевые— например, Автомобильная энциклопедия

· БЗ организаций

· БЗ экспертных систем

· БЗ специалистов

Применение баз знаний

Простые базы знаний могут использоваться для создания экспертных систем и хранения данных об организации: документации, руководств, статей технического обеспечения. Главная цель создания таких баз — помочь менее опытным людям найти существующее описание способа решения какой-либо проблемы предметной области.

Онтология может служить для представления в базе знаний иерархии понятий и их отношений. Онтология, содержащая еще и экземпляры объектов не что иное, как база знаний.

База знаний — важный компонент интеллектуальной системы. Наиболее известный класс таких программ — экспертные системы. Они предназначены для построения способа решения специализированных проблем, основываясь на записях БЗ и на пользовательском описании ситуации.

Создание и использование систем искусственного интеллекта потребует огромных баз знаний.

Лекция 4. Данные и знания

Всегда вызывает интерес соотношение между данными и зна­ниями, в особенности представления (способы формализации) тех и других, модели представления данных и знаний, поскольку дан­ные и знания — это форма представления информации в ЭВМ (рис. 1.17).
Информация, с которой имеет дело ЭВМ, разделяется на проце­дурную и декларативную.

Процедурная информация овеществлена в программах, которые выполняются в процессе решения задач, дек­ларативная — в данных, с которыми эти программы работают (рис. 1.18).

Стандартной формой представления информации в ЭВМ является машинное слово, состоящее из определенного для данного типа ЭВМ числа двоичных разрядов — битов. В ряде случаев машинные слова разбиваются на группы по восемь двоичных разрядов, которые называются байтами.

Одинаковое число разрядов в машинных словах для команд и данных позволяет рассматривать их в ЭВМ в качестве одинаковых информационных единиц (ИЕ) и выполнять операции над командами, как над дан­ными. Содержимое памяти образует информационную базу (рис. 1.19).

Для удобства сравнения данных и знаний можно выделить ос­новные формы (уровни) существования знаний и данных. Как представлено в табл. 1.2, у данных и знаний много общего. Однако знания имеют более сложную структуру, и переход от данных к знаниям является закономерным следствием развития и усложне­ния информационных структур, обрабатываемых на ЭВМ.

Данные

Параллельно с развитием структуры ЭВМ происходило разви­тие информационных структур для представления данных.

Появи­лись способы описания данных в виде: векторов, матриц, списоч­ных структур, иерархических структур, структур, создаваемых про­граммистом (абстрактных типов данных).

В настоящее время в языках программирования высокого уров­ня используются абстрактные типы данных, структура которых создается программистом. Появление баз данных (БД) знаменова­ло собой еще один шаг по пути организации работы с декларатив­ной информацией.

По мере развития исследований в области ИнС возникла кон­цепция знаний, которая объединила в себе многие черты процедур­ной и декларативной информации.
Сегодня термины «база данных», «информационная интеллек­туальная система», как и многие другие термины информатики, стали широко употребительными. Причина этого — всеобщее осоз­нание (социальная потребность) необходимости интенсивного вне­дрения ЭВМ и других средств автоматизированной обработки ин­формации в самые различные области деятельности современного общества. Начало последней четверти нынешнего столетия по пра­ву можно назвать началом эры новой информационной техноло­гии — технологии, поддерживаемой автоматизированными инфор­мационными ИнС.

Актуальность проблематики ИнС и лежащих в их основе БД определяется не только социальной потребностью, но и научно-технической возможностью решения классов задач, связанных с удовлетворением информационных нужд различных категорий пользователей (включая как человека, так и программ­но-управляемое устройство). Такая возможность возникла (при­мерно на рубеже 70-х годов) благодаря значительным достижениям в области технического и программного обеспечения вычислитель­ных систем.

База данных как естественнонаучное понятие характеризуется двумя основными аспектами: информационным и манипуляцион-ным. Первый аспект отражает такую структуризацию данных, ко­торая является наиболее подходящей для обеспечения информа­ционных потребностей, возникающих в предметной области (ПО). С каждой ПО ассоциируется совокупность «информацион­ных объектов», связей между ними (например, «поставщики», «номенклатура выпускаемых изделий», «потребители» — катего­рии информационных объектов, а «поставки» — тип отношений, имеющих место между этими объектами), а также задач их обра­ботки. Манипуляционный аспект БД касается смысла тех дейст­вий над структурами данных, с помощью которых осуществляют­ся выборка из них различных компонентов, добавление новых, удаление и обновление устаревших компонентов структур данных, а также их преобразования.
Под системой управления базами данных (СУБД) понимается комплекс средств (языковых, программных и, возможно, аппарат­ных), поддерживающих определенный тип БД. Главное назначе­ние СУБД, с точки зрения пользователей, состоит в обеспечении их инструментарием, позволяющим оперировать данными в абст­рактных терминах (именах и/или характеристиках информацион­ных объектов), не связанных со способами хранения данных в па­мяти ЭВМ. Следует заметить, что средств СУБД может, вообще говоря, не хватать для решения всех задач той или иной ПО. По­этому на практике приходится адаптировать (дополнять, настраи­вать) средства СУБД для обеспечения требуемых возможностей. Системы, получаемые путем адаптации СУБД к данной ПО, относятся к ИнС.

Жизнеспособная ИнС, т. е. способная поддерживать модель БД с учетом динамики развития ПО, по необходимости должна в каче­стве своего ядра содержать СУБД. Выработанная на сегодняшний день методология проектирования ИнС (с точки зрения БД) включает четыре основные задачи:

1) системный анализ ПО, спецификацию информационных объектов и связей между ними (в результате вырабатывается так называемая концептуальная, или семантическая, модель ПО);

2) построение модели БД, обеспечивающей адекватное пред­ставление концептуальной модели ПО;

3) разработку СУБД, поддерживающей выбранную модель БД;

4) функциональное расширение (посредством некоторой систе­мы программирования) СУБД с целью обеспечения возможностей решения требуемого класса задач, т.е. задач обработки данных, ха­рактерных для данной ПО.

Знания

 

Знание — в теории искусственного интеллекта, базах знаний и экспертных системах — совокупность данных, фактов и правил вывода (у индивидуума, общества или у системы ИИ) о мире, включающих в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования этой информации для принятия решений.

Рассмотрим общую совокупность качественных свойств для знаний (специфических признаков знаний) и перечислим ряд осо­бенностей, присущих этой форме представления информации в ЭВМ и позволяющих охарактеризовать сам термин «знания».

Прежде всего знания имеют более сложную структуру, чем дан­ные (метаданные). При этом знания задаются как экстенсионально (т.е. через набор конкретных фактов, соответствующих данному понятию и касающихся предметной области), так и интенсиональ­но (т.е. через свойства, соответствующие данному понятию, и схему снязсй между атрибутами).

С учетом сказанного перечислим свойства.

Внутренняя интерпретируемость знаний.

Внутренняя интерпретируемость предусматривает возможность установки для элемента данных связанной с ним системы имен. Система имен включает в себя индивидуальное имя, которое присвоено данной информационной единице, а последовательности имен для тех множеств или классов, в которые это имя входит. Наличие системы «избыточных» имен позволяет экспертной системе знать, что хранится в ее базе знаний, и, следовательно, уметь отвечать на нечеткие вопросы о содержимом базы знаний.