Введение
Знания – это основные закономерности предметной области, позволяющие человеку решать конкретные производственные, научные и другие задачи, то есть факты, понятия, взаимосвязи, оценки, правила, эвристики (иначе фактические знания), а также стратегии принятия решений в этой области (иначе стратегические знания).
Под «знаниями» понимают формализованную информацию, на которую ссылаются или которую используют в процессе решения задачи. Знание о предметной области включает описание объектов, их окружения, необходимых явлений, фактов, а также отношений между ними. Сложность понятия «знание» заключена в множественности его носителя и неразрывности с понятием «данные».
База знаний – совокупность программных средств, обеспечивающих поиск, хранение, преобразование и запись в память ЭВМ, сложных структур информационных единиц – знаний.
Искусственный интеллект (ИИ) – совокупность научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.
Искусственный интеллект - одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю-непрограммисту ставить и решать свои, традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ на ограниченном подмножестве естественного языка.
Знания
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.
При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным.
1. знания в памяти человека как результат мышления;
2. материальные носители знаний (учебники, методические пособия);
3. поле знаний - условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;
4. знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы);
5. база знаний на машинных носителях информации.
Представления знаний – это соглашение о том, как описывать реальный мир. В естественных и технических науках принят следующий традиционный способ представления знаний. На естественном языке вводятся основные понятия и отношения между ними. Но при этом используются ранее определенные понятия и отношения, смысл которых уже известен. Далее устанавливается соответствие между характеристиками (чаще всего количественными) понятий знания и подходящей математической моделью. Основная цель представления знаний – строить математические модели реального мира и его частей, для которых соответствие между системой понятий проблемного знания может быть установлено на основе совпадения имен переменных модели и имен понятий без предварительных пояснений и установления дополнительных неформальных соответствий. Представление знаний обычно выполняется в рамках той или иной системы представления знаний.
Знания обычно разделяют на 2 большие категории: факты и эвристики. Первая категория (факты) указывает на хорошо известные в той или иной предметной области обстоятельства. Такие знания еще называют текстовыми, имея в виду достаточную их освещенность в специальной литературе и учебниках. Вторая категория (эвристики) основывается на индивидуальном опыте специалиста (эксперта) в предметной области, накопленном в результате многолетней практики. Эта категория нередко играет решающую роль при построении интеллектуальных программ.
База знаний
База знаний, БЗ (англ. Knowledgebase, 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.
Отличия баз знаний от баз данных:
Базы данных:
- могут работать с однородными данными
- представляет собой жестко структурированную модель
- данные представлены в виде набора записей
Базы знаний:
- могут содержать разнородные и разнотипные данные
- представляют собой открытую модель
- знания представлены в виде семантической сети.
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.
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, Википедия
· БЗ отраслевые— например, Автомобильная энциклопедия
· БЗ организаций
· БЗ экспертных систем
· БЗ специалистов
Экспертная система – компьютерная программа, способная частично заменить специалиста – эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.
В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний – как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.
Характерными чертами экспертной системы являются:
· Четкая ограниченность предметной области
· Способность принимать решения в условиях неопределенности
· Способность объяснять ход и результат решения понятным для пользователя способом
· Четкое разделение декларативных и процедурных знаний
· Способность пополнять базу знаний, способность наращивания системы
· Результат выдается в виде конкретных рекомендаций для действий в сложнейшей ситуации, не уступающие решениям лучших специалистов
· Ориентация на решение неформализованных (способ формализации пока неизвестен) задач
· Алгоритм решения не описывается заранее, а строится самой системой
· Отсутствие гарантии нахождения оптимального решения с возможностью учиться на ошибках.
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.
Системы, основанные на знаниях, реализуются на базе следующих интеллектуальных алгоритмов:
· Экспертные системы;
· Нейронные сети;
· Нечеткая логика;
· Генетические алгоритмы.
Искусственный интеллект
Искусственный интеллект — один из разделов информатики, в рамках которого ставятся и решаются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными (творческими).
Термин «искусственный интеллект» (artificial intelligence) предложен в 1956 году на семинаре с аналогичным названием, который состоялся в США и был посвящен решению логических задач.
Современные интеллектуальные информационные технологии — технологии обработки информации и решения задач с помощью вычислительных машин, опирающиеся на достижения в области искусственного интеллекта. Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллектуальных системах (ИС) — технических или программных системах, способных решать задачи, считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предмет ной области, знания о которой хранятся в памяти интеллектуальной системы. Системы искусственного интеллекта состоят из трех основных блоков: базы знаний, решателя и интеллектуального интерфейса. Типичным представителем систем искусственного интеллекта являются экспертные системы.
В целом системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого и очень важного класса задач, называемых неформализуемыми (трудно формализуемыми), к которым относят задачи, обладающие одной или несколькими из следующих особенностей (свойств): алгоритмическое решение задачи неизвестно (хотя, возможно, и существует) или не может быть использовано из-за ограниченности ресурсов ЭВМ; задача не может быть определена (задана) в числовой форме (требуется символьное представление); цели решения задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции; большая размерность пространства решения; динамически изменяющиеся данные и знания. Как правило, трудно формализуемые задачи обладают неполнотой, неоднозначностью и/или противоречивостью исходных данных и знаний о предметной области.
Заключение
В распоряжении инженеров по знаниям будет более совершенное аппаратное и программное обеспечение. Быстрое действие и большая емкость запоминающих устройств позволит использовать знания, основанные на здравом смысле, и предоставит возможность одновременно обрабатывать правила, фреймы и другие структуры знаний. Станет необходимой обработка данных с массовым параллелизмом и применение суперкомпьютеров. Программное обеспечение позволит обучение на базе опыта и обновление его базы данных. Также оно будет обладать возможностями динамического отклика на изменяющиеся входные условия или функцию. Системы с базой знаний будут полагаться на автоматизированное программное обеспечение по получению знаний. В качестве пользовательских интерфейсов будут использоваться распознавание речи и ввод рукописной информации. Коммуникации будут многоязычными, появятся возможности машинного перевода.
Приобретение знаний — это то, что ограничивает развитие систем с базой знаний. Мы сможем разработать более эффективные системы с базой знаний только в том случае, если мы лучше поймем способы обработки знаний, их хранения и поиска, свойственные человеческому разуму, а также принципы накопления человеком опыта.
У компьютера большие возможности искусственного интеллекта. Он превратится из устройства для обработки данных в устройство для обработки знаний. Обладая сенсорными связями и роботами, система с базой знаний сможет собирать и анализировать информацию, а также действовать бел вмешательства человека. Языковое программное обеспечение будет имитировать интуицию. Дополнительные технологии, такие как нейросети или «широкомасштабная» параллельная обработка, подготовят почву для появления интеллектуальных машин более высокого уровня.