Состав знаний

В отличие от данных знания обладают следующими свойствами:

1. Внутренняя интерпретируемость.

Каждая информационная единица должна иметь уникальное имя, по которому интеллектуальная система (ИС) находит её, а также отвечает на запросы, в которых это имя упомянуто. Когда данные, хранящиеся в памяти, были лишены имен, то отсутствовала возможность их идентификации системой. Данные могла идентифицировать лишь программа, извлекающая их из памяти по указанию программиста, написавшего программу. Что скрывается за тем или иным двоичным кодом машинного слова, системе было неизвестно.

1. Структурированность.

Информационные единицы должны были обладать гибкой структурой. Для них должен выполняться “принцип матрешки”, т.е. рекурсивная вложенность одних информационных единиц в другие. Каждая информационная единица может быть включена в состав любой другой, и из каждой единицы можно выделить некоторые её составляющие. Другими словами должна существовать возможность произвольного установления между отдельными информационными единицами отношений типа “часть – целое”,” род – вид” или “элемент – класс”.

1. Связность.

В информационной базе между информационными единицами должна быть предусмотрена возможность установления связей различного типа. Прежде всего эти связи могут характеризовать отношения между информационными единицами. Например: две или более информационные единицы могут быть связаны отношением «одновременно», две информационные единицы - отношением «причина – следствие» или отношением «быть рядом». Приведенные отношения характеризуют декларативные знания. Если между двумя информационными единицами установлено отношение «аргумент – функция», то он характеризует процедурное знание, связанное с вычислением определенных функций. Существуют - отношения структуризации, функциональные отношения, каузальные отношения и семантические отношения. С помощью первых задаются иерархии информационных единиц, вторые несут процедурную информацию, позволяющие вычислять (находить) одни информационные единицы через другие, третьи задают причинно следственные связи, четвертые соответствуют всем остальным отношениям.
Перечисленные три особенности знаний позволяют ввести общую модель представления знаний, которую можно назвать семантической сетью, представляющей собой иерархическую сеть в вершинах которой находятся информационные единицы.

1. Семантическая метрика.

На множестве информационных единиц в некоторых случаях полезно задавать отношение, характеризующее информационную близость информационных единиц, т.е. силу ассоциативной связи между информационными единицами. Его можно было бы назвать отношением релевантности для информационных единиц. Такое отношение дает возможность выделять в информационной базе некоторые типовые ситуации (например «покупка», «регулирование движения»). Отношение релевантности при работе с информационными единицами позволяет находить знания близкие к уже найденным.

1. Активность.

С момента появления ЭВМ и разделения используемых в ней информационных единиц на данные и команды создалась ситуация, при которой данные пассивны, а команды активны. Все процессы протекающие в ЭВМ инициируются командами, а данные используются этими командами лишь в случае необходимости. Для ИС эта ситуация неприемлема. Как и у человека, в ИС актуализации тех или иных действий способствуют знания, имеющиеся в системе. Таким образом, выполнение программ в ИС должно инициироваться текущим состоянием информационной базы. Появление в базе фактов или описание событий, установление связей может стать источником активности системы.

Также знания можно разделить на:

• Поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами предметной области;
• Глубинные – абстракции, аналогии, схемы отображающие структуру и процессы в предметной области.

Современные экспертные системы работают в основном с поверхностными знаниями. Это связано с тем, что на данный момент нет адекватных моделей, позволяющих работать с глубинными знаниями.