Типы знаний
Поверхностные знания - это в основном приблизительные знания, эвристики и некоторые закономерности, устанавливаемые опытным путем. Такие знания в силу их приблизительности называют также экспертными.
Глубинные – отражают наиболее общие принципы, в соответствии с которыми развиваются все процессы в предметной области и свойства этих процессов. К глубинным относятся знания, основанные на теориях, абстракциях и аналогиях, в которых отражается понимание структуры предметной области. Для получения глубинных знаний необходимо понять внутренние механизмы, действующие в предметной области, и, прежде всего, основные закономерности, которые обуславливают принятие правильных решений. Глубинные знания используются прежде всего при решении неординарных ситуаций.
Процедурные знания – это знания, которые могут быть представлены процедурой или процессом. В компьютерной программе эти знания хранятся как код, а не как данные. Программные алгоритмы являются формой процедурных знаний, т.к. они содержат информацию о том, как решить конкретную задачу.
Декларативные – это знания, которые хранятся как данные. В декларативном представлении легко добавлять или изменять знания, т.к. они независимы от программы.
Статистические – тип знаний, которые не изменяются в процессе решения задачи.
Динамические – могут приобретаться с течением времени.
Жесткие знания позволяют получать однозначные четкие рекомендации при заданных начальных условиях.
Мягкие знания допускают множественные, расплывчатые решения и различные варианты рекомендаций.
Кроме указанных понятий используется понятие метазнания (знания о знаниях). Оно используется для обозначения знаний о способах использования знаний и свойств знаний.
В общем виде знания в ЭВМ представляются некоторой знаковой (семиотической) системой. С понятием «знак» непосредственно связаны понятия денотат и концент. Денотат – это объект, обозначаемый данным знаком. Концент – свойства денотата.
Экстенсионал знака определяет класс всех его допустимых денотатов. Интенсионал знака определяет содержание связанных с ним понятий.
Интенсиональные знания описывают абстрактные объекты, события, отношения. Например, поставщик, потребитель, транспорт. Экстенсиональные знания представляют собой данные, характеризующие конкретные объекты, их состояние, значения параметров в определенные отрезки времени. Экстенсионалом поставщика может быть завод, потребителя – предприятие, транспорта – автомобиль.
В семиотической (знаковой) системе выделяют три аспекта: синтаксический, семантический и прагматический.
Синтаксис описывает внутреннее устройство знаковой системы, т.е. правила построения и преобразования сложных знаковых выражений. Семантика определяет отношения между знаками и их концентами, т.е. задает смысл или обозначения конкретных знаков. Прагматика определяет знак с точки зрения конкретной сферы применения, либо субъекта, использующего данную знаковую систему.
Для хранения данных и знаний используются базы данных и базы знаний. База данных – это совокупность связанных данных, хранящихся с минимальной избыточностью и используемых различными приложениями посредством системы управления базами данных. База знаний – это совокупность описывающих предметную область правил и фактов, позволяющих с помощью механизма вывода решать вопросы, ответ на которые в явном виде в базе отсутствует. БЗ как программное средство обеспечивает поиск, хранение, преобразование и запись в память ПК сложно структурированных информационных единиц – знаний.
Совокупность модели представления знаний и связанных с ней процедур образуют систему представления знаний. База знаний и база данных рассматриваются как разные уровни информации, хранящейся в интеллектуальном банке информации. Системы управления базами знаний являются развитием систем управления базами данных..
Знания в ИС можно представить следующей схемой преобразования.
СХЕМА ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ЗНАНИЙ
 |
Блок представления знаний БПЗ связан с внешним миром (окружающей средой) двумя блоками преобразователей БП1 и БП2, которые преобразуют знания о предметной области из внешнего представления ВшП во внутреннее ВтП и наоборот.
БП3 имеет информационную модель следующего вида.МОДЕЛЬ БЛОКА ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ
БПЗИБД
Где БИ – блок интерпретаций, ИБД – интелл. банк данных,
БО – блок обучения, БЗ, БД – база знаний, база данных.
БВР – блок вывода решений,
Инженерия знаний
Проблемами проектирования баз знаний занимается инженерия знаний. В задачи инженерии знаний входит получение и структурирование знаний о некоторой предметной области, формирование для нее поля знаний и разработка баз знаний.
Поле знаний – это условное неформальное описание основных понятий и взаимосвязей между понятиями предметной области, выявленных из различных источников, в том числе, полученных от экспертов, в виде графов, диаграмм, таблиц, текстов и т.п.
Если для естественных наук достаточно аппарата классической математики, то в инженерии знаний разработчики имеют дело с «мягкими» предметными областями. Здесь классический математический аппарат не обеспечивает выразительной адекватности, здесь важна эффективность представления, его компактность, ясность интерпретации, наглядность и т.п.
Специалист, способный делать заключения по проблемам определенной области называется экспертом. Он накапливает знания в этой предметной области в результате многолетней практики, что позволяет распознавать и оценивать ситуации.
Средний специалист в конкретной предметной области помнит от 50 до 100 тыс. чанков и использует их для решения задач и проблем. Здесь чанк – (англ. chank – большой кусок) символьные образы, объединенные в человеческом мозге в блоки, запоминаемые и извлекаемые как единое целое.
Всем этим объясняется представление знаний в ИС в виде БЗ как сложных иерархических структур с соответствующими связями между этими структурами.
Требования к специалисту-эксперту:
1. Применять знания и опыт для «оптимального» решения задач, делать достоверные выводы, исходя из неполных и ненадежных данных.
2. Уметь обосновать сделанные выводы.
3. Приобретать новые знания, в т.ч. путем общения с другими экспертами.
4. Периодически систематизировать свои знания.
5. Находить новые правила принятия решений, в т.ч. эвристики (эмпирические правила вплоть до угадывания).
6. Оценивать степень своей компетентности и обращаться за консультацией к другим источникам.
Представление знаний в ИС –это проблема науки «инженерии знаний».
Инженер по знаниям – специалист, проектирующий БЗ на основе модели представления знаний и наполнения их знаниями из предметной области.
Представление знаний – процесс формализованного описания для ввода знаний в БЗ, структуризация знаний для облегчения поиска решений.
Описание проводится с помощью языка представления знаний (ЯПЗ). ЯПЗ – знаковая система, в которой описываются объекты и явления (или обобщения) согласно принятому множеству соглашений по знакам, синтаксису (построение, порядок, способ соединения слов и предложений) и семантике (смысловое значение). ЯПЗ обеспечивает возможность формальной записи знаний + оперирование знаниями.
Программист – специалист, призванный воплотить разрабатываемую ИС в виде программного средства.
Требуемые личные качества:
· Общительность,
· Способность отказаться от традиционных навыков и осваивать новые методы,
· Интерес к разработке.
Профессиональные качества:
· Иметь опыт и навыки самостоятельной разработки программ,
· Знакомство с основными структурами представления знаний и механизмами выводов,
· Знакомство с состоянием рынка программных продуктов для разработки ИС и диалоговых интерфейсов.
Процесс формирования поля знаний экспертом и инженером по знаниям может быть представлен следующим алгоритмом:
1. Восприятие и интерпретация действительности предметной области некоторым экспертом, в результате образуется некоторая модель как семантическое представление действительности и его личного опыта.
2. вербализация опыта некоторого эксперта, когда он объясняет свои рассуждения и передает свои знания инженеру по знаниям. В результате образуется некоторое текстовое или речевое сообщение. Именно в процессе объяснения эксперт на размытые ассоциативные образы в лабиринтах своей памяти «надевает» четкие словесные ярлыки, т.е. вербализирует знания.