Слова в этой модели представлены в виде семантических свойств (Smith et al., 1974), т.е. у каждого слова есть определяющие его свойства. Однородные слова (понятия) объединены в множества.
Казалось бы, чего проще, извлекай необходимое и никаких сомнений, однако бывают случаи, когда определяющие свойства слов не полностью соответствуют нужному слову и приходится отыскивать его в другом множестве. Таким образом, в этой модели предусмотрены различные степени сравнения слов по их характеристическим свойствам.
Гораздо полнее и шире поясняют организацию знаний сетевые модели.
Модели семантической сети
Идея этих моделей взята Коллинзом и Куиллианом на основе организации памяти компьютерной самообучаемой программы распознавания языка. Эта программа должна была понимать текст и сохранять в памяти новые, незнакомые слова. Сеть представлена знаниями в виде узлов в иерархической структуре (от высшего к низшему).
Удобство этой модели в том, что в каждом элементе не хранятся общие атрибуты, они хранятся в узле иерархии. Также эта модель дает возможность осуществлять перекрестный поиск и иерархию наследования, но на деле оказалось, что линейный поиск вверх и вниз не наблюдается, и вообще многие другие теоретические положения этих моделей также не подтвердились. Тогда была предложена новая теория.
Распространения активации
Согласно этой теории, понятия хранятся специальном понятийном пространстве, причем они связаны с родственными понятиями и ассоциациями. Если активируется какой-либо элемент сети, то возбуждаются все прилежащие элементы сети. И чем сильнее связь между соседними элементами, тем сильнее их активация. Эта теория сложна, но как-то объясняет неожиданные связи, которые могут активироваться.
Кроме моделей семантических сетей существуют модели пропозициональных сетей.
Пропозициональные сети
Пропозиции — наименьшие компоненты знания, представляемые в виде одиночных элементов. Андерсоном и Бауэром, на основе этих представлений была разработана теория репрезентации знаний — "ассоциативная память человека".
В этой модели знание представлено в виде пропозиций. Они могут иметь дополнительные элементы времени, места и т.д. Создаются как бы ветви, которые объединяются с помощью понятийных узлов, включающих понятия и ассоциации. Понятийные узлы существуют в памяти до кодирования пропозиции.
В результате развития этой модели появилась модель адаптивного контроля мысли, которая включает в себя такие типы репрезентации: рабочую память, процедурные и декларативные репрезентации (представления).
Рабочая память (как нам уже известно) — активное кратковременное хранилище, с доступной в настоящее время информацией, которая может быть извлечена из долговременной памяти.
Кроме специальных знаний мы располагаем знаниями об окружающем мире. Эти знания, как в памяти человека, так и в памяти компьютера могут храниться в процедурном и декларативном виде. Процедурные представления хранят сведения о процедурах, выполнение которых приносит пользу при решении определенных задач. Они хранятся в виде алгоритмических процедур в закодированном виде, но могут храниться и в виде определенных сценариев.
Декларативные представления — наше фактическое знание, хранит сведения о фактах, явлениях, закономерностях. Эти знания могут быть записаны, например, на реляционном языке.
В начале при создании ЭВМ использовались только процедурные представления при решении задач, при этом программы были хранителями этих знаний, декларативные же представления описывали данные, с которыми работали программы. Однако у человека в модели окружающего мира и в его деятельности оба вида представлений работают весьма активно, к чему стремятся и создатели искусственного интеллекта.
При решении задач человек анализирует не только условия задачи, но и использует все свои накопленные знания и опыт. Причем из всего многообразия знаний он выбирает только те, которые связаны с конкретной задачей, здесь не так важен объем знаний, сколько их системность, точность и гибкость.
Используя наше сравнение с овощной базой, мы и здесь найдем подходящее соответствие. Если нет порядка на овощной базе, и овощи разных сортов были брошены в одно общее хранилище, естественно, они все перемешались. И вот, например, пришла машина за картофелем, а в хранилище он перемешан с морковью и свеклой, да еще и пастернак попадается. Что же делать?
Машина отправится на другую базу, а на этой будет аврал и срочная переборка всех овощей и складирование их в разные хранилища. Так же и наши знания, если они лежат беспорядочной кучей, то воспользоваться ими мы не сможем, значит, наша задача систематизировать их в нужном порядке, чтобы использовать их по назначению.