45339

Знания как часть любой интеллектуальной системы

Доклад

Информатика, кибернетика и программирование

При этом возникает естественный вопрос что такое знания и чем они отличаются от обычных данных обрабатываемых компьютером. Знания являются более сложной категорией информации по сравнению с данными. Они описывают не только отдельные факты но и взаимосвязи между ними поэтому знания иногда называют структурированными данными.

Русский

2013-11-16

38 KB

1 чел.

02  Знания

Необходимой частью любой интеллектуальной системы являются знания. Теоретическими и практическими вопросами представления и обработки знаний в компьютерных системах активно занимаются исследователи, работающие в области инженерии знаний. Это понятие в 1977 году ввёл Э. Фейгенбаум, который писал: "По опыту нам известно, что большая часть знаний в конкретной предметной области остаётся личной собственностью эксперта. И это происходит не потому, что он не хочет разглашать своих секретов, а потому, что он не в состоянии сделать этого – ведь эксперт знает гораздо больше, чем сам осознаёт". Данное направление искусственного интеллекта связано с развитием теоретических и прикладных аспектов приобретения и формализации знаний специалистов, с проектированием и разработкой баз знаний.

При этом возникает естественный вопрос, что такое знания и чем они отличаются от обычных данных, обрабатываемых компьютером.

Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства.

Знания являются более сложной категорией информации по сравнению с данными. Они описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними, поэтому знания иногда называют структурированными данными.

Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путём. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Существует множество определений понятия знания, приведём несколько из них:

Знания – постижение действительности сознанием, наука. Знания – это совокупность сведений, познаний в какой-либо области.Знания – это система суждений с принципиальной и единой организацией, основанная на объективной закономерности.

Исследователями в области искусственного интеллекта даются более конкретные определения знаний.

Знания – это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.Знания – это хорошо структурированные данные или данные о данных, или метаданные.Знания – это формализованная информация, на которую ссылаются или которую используют в процессе логического вывода.

Знания можно классифицировать по разным признакам. Как правило, с помощью классификаций систематизируют знания конкретных предметных областей. По своей природе знания можно разделить на декларативные и процедурные.

Декларативные знания представляют собой описания фактов и явлений, фиксируют наличие или отсутствие таких фактов, а также включают описания основных связей и закономерностей, в которые эти факты и явления входят.

Процедурные знания – это описания действий, которые возможны при манипулировании фактами и явлениями для достижения намеченных целей.

По способу приобретения знания можно разделить на факты и эвристику (правила, которые позволяют сделать выбор при отсутствии точных теоретических обоснований). Первая категория знаний обычно указывает на хорошо известные в данной предметной области обстоятельства. Вторая категория знаний основана на собственном опыте эксперта, работающего в конкретной предметной области, накопленном в результате многолетней практики.

По типу представления знания делятся на факты и правила. Под фактами подразумеваются знания типа "A это A", они характерны для баз данных и сетевых моделей. Под правилами, или продукциями, понимаются знания вида "ЕСЛИ-ТО".

Кроме этих знаний существуют так называемые метазнания, т.е. знания о знаниях. Они необходимы для управления базами знаний и для эффективной организации процедур логического вывода.

Для того чтобы наделить систему знаниями, их необходимо представить в определенной форме. Существуют два основных способа наделения знаниями программных систем. Первый – поместить знания в программу, написанную на обычном языке программирования. Такая система будет представлять собой единый программный код, в котором знания не вынесены в отдельную категорию. Несмотря на то, что основная задача будет решена, в этом случае трудно оценить роль знаний и понять, каким образом они используются в процессе решения задач. Нелегким делом являются модификация и сопровождение подобных программ, а проблема пополнения знаний может стать неразрешимой.

Второй способ базируется на концепции баз данных и заключается в вынесении знаний в отдельную категорию, т.е. знания представляются в определенном формате и помещаются в базу знаний. База знаний легко пополняется и модифицируется. Она является автономной частью интеллектуальной системы. В современных системах искусственного интеллекта принят этот способ.

Форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики интеллектуальной системы. Базы знаний являются моделями человеческих знаний. Однако все знания, которые привлекает человек в процессе решения сложных задач, смоделировать невозможно. Поэтому в интеллектуальных системах требуется чётко разделить знания на те, которые предназначены для обработки компьютером, и знания, используемые человеком.

Информация (от лат. informatio, разъяснение, изложение, осведомленность) — сведения о чем-либо, независимо от формы их представления.

Правовое определение понятия «информация» дано в федеральном законе от 27 июля 2006 года № 149-ФЗ «Об информации, информационных технологиях и о защите информации» (Статья 2): «информация — сведения (сообщения, данные) независимо от формы их представления».

В современной науке рассматриваются два вида информации:

Объективная (первичная) информация — свойство материальных объектов и явлений (процессов) порождать многообразие состояний, которые посредством взаимодействий (фундаментальные взаимодействия) передаются другим объектам и запечатлеваются в их структуре.[1]

Субъективная (семантическая,смысловая, вторичная) информация – смысловое содержание объективной информации об объектах и процессах материального мира, сформированное сознанием человека с помощью смысловых образов (слов, образов и ощущений) и зафиксированное на каком-либо материальном носителе.

В бытовом смысле информация — сведения об окружающем мире и протекающих в нем процессах, воспринимаемые человеком или специальным устройством.[2]

В настоящее время не существует единого определения информации как научного термина. С точки зрения различных областей знания, данное понятие описывается своим специфическим набором признаков. Согласно концепции К.Шеннона, информация — это снятая неопределенность, т.е. сведения, которые должны снять в той или иной степени существующую у потребителя до их получения неопределенность, расширить его понимание объекта полезными сведениями.

С точки зрения информатики, информация обладает рядом фундаментальных свойств: новизна, актуальность, достоверность, объективность, полнота, ценность и др.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

13327. Визначення коефіцієнта поверхневого натягу методом Ребіндера 223 KB
  Лабораторна робота №7 Визначення коефіцієнта поверхневого натягу методом Ребіндера. Мета роботи: аВизначення властивостей рідини: бВивчення методів та експериментальне визначення коефіцієнта поверхневого натягу. Прилади та матеріали: аспіратор установка
13328. Комп’ютерний вибір оптимальних однорідних термоелектричних матеріалів для термоелектрики 29.5 KB
  Звіт до лабораторної роботи № 1 Комп’ютерний вибір оптимальних однорідних термоелектричних матеріалів для термоелектрики Мета роботи Використовуючи експериментальні дані кінетичних коефіцієнтів навчитись проводити раціональний вибір термоелектричного мат
13329. Моделювання матеріалу n – типу провідності на основі Bi - Sb в оптимальному магнітному полі для низькотемпературного охолодження 27 KB
  Звіт до лабораторної роботи № 2 Моделювання матеріалу n – типу провідності на основі Bi Sb в оптимальному магнітному полі для низькотемпературного охолодження Мета роботи Використовуючи експериментальні залежності коефіцієнтів Зеебека α електропровідності σ ...
13330. Проектування термоелектричного матеріалу для віток термоелемента на основі мікроскопічної теорії явищ перенесення 38 KB
  Звіт до лабораторної роботи № 3 Проектування термоелектричного матеріалу для віток термоелемента на основі мікроскопічної теорії явищ перенесення Мета роботи На основі макроскопічної теорії явищ перенесення навчитись моделювати напівпровідниковий матеріа
13331. Оптимізація однорідних термоелектричних матеріалів на основі мікроскопічної теорії явищ переносу 79 KB
  Звіт до лабораторної роботи № 4 Оптимізація однорідних термоелектричних матеріалів на основі мікроскопічної теорії явищ переносу Мета роботи Набути навички визначення оптимальних властивостей матеріалу віток при яких досягається максимальне значення параме
13332. Теоретичне дослідження параметрів термоелектричних речовин при наявності виродження електронного газу 88 KB
  Звіт до лабораторної роботи № 5 Теоретичне дослідження параметрів термоелектричних речовин при наявності виродження електронного газу Мета роботи Розрахувати основні параметри термоелектричних матеріалів при наявності виродження електронною газу. Методика...
13333. Комп’ютерне моделювання дискретно - неоднорідного термоелектричного матеріалу для секційних термоелементів 26.5 KB
  Звіт до лабораторної роботи № 6 Комп’ютерне моделювання дискретно неоднорідного термоелектричного матеріалу для секційних термоелементів Мета роботи Використовуючи експериментальні температурні залежності коефіцієнтів Зеебека α електропровідності σ те
13334. Проектування ФГМ для термопарних генераторних елементів 27.5 KB
  Звіт до лабораторної роботи № 7 Проектування ФГМ для термопарних генераторних елементів Мета роботи Навчитись проводити комп'ютерне проектування оптимально неоднорідних матеріалів для генераторних термопарних елементів в режимі максимальної енергетичної еф
13335. Використання директив резервування та ініціалізації пам’яті 35.25 KB
  Лабораторна робота №1. Тема:Використання директив резервування та ініціалізації пам’яті. Мета:Набути навиків опису простих типів даних;вивчити принцип розміщення даних програми в пам’яті комп’ютера. Короткі теоретичні відомості: Порядок створення програми на...