Для построения базы знаний применяются методы искусственного интеллекта, языки представления знаний и интеллектуальный интерфейс. По мнению английского математика А. Тьюринга искусственный интеллект можно определить как научную дисциплину, которая имитирует интеллектуальные способности человека с помощью ЭВМ.
Искусственный интеллект (аrtificial intelligence) — раздел информатики, изучающий возможность обеспечения разумных рассуждений и действий с помощью вычислительных систем и иных искусственных устройств. При этом в большинстве случаев заранее неизвестен алгоритм решения задачи.
К реализации искусственного интеллекта подходят с точки зрения моделирования человеческой интеллектуальности. В рамках искусственного интеллекта различают два основных направления:
· символьное (семиотическое, нисходящее) основано на моделировании высокоуровневых процессов мышления человека, на представлении и использовании знаний;
· нейрокибернетическое (нейросетевое, восходящее) основано на моделировании отдельных низкоуровневых структур мозга (нейронов).
Сверхзадачей искусственного интеллекта является построение компьютерной интеллектуальной системы, которая обладала бы уровнем эффективности решений неформализованных задач, сравнимым с человеческим или превосходящим его. На данный момент не существует систем искусственного интеллекта, однозначно отвечающих основным задачам, обозначенным выше.
База знаний является основным компонентом интеллектуальных систем: информационных, обучающих, систем программирования, а также экспертных систем.
Экспертная система (expert system) — компьютерная программа, способная заменить специалиста-эксперта в решении проблемной ситуации.
Экспертная система анализирует ситуацию и, в зависимости от ее направленности, дает рекомендации по разрешению проблемы.
Как правило, мастера применяются для интерактивного общения с пользователем. Главное отличие мастеров от экспертных систем — отсутствие базы знаний. В них все действия жестко запрограммированы. Это просто набор форм для заполнения пользователем.
Другие подобные программы — поисковые или справочные системы. По запросу пользователя они предоставляют наиболее подходящие разделы базы статей.
Экспертные системы начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.
База знаний создается и используется с помощью системы управления знаниями – комплекса программных, языковых и интеллектуальных средств.
Методы представления знаний, развитые в базах данных и в искусственном интеллекте, не вполне удовлетворительны для использования при разработке промышленных систем управления базами знаний СУБЗ, которые призваны обеспечивать создание, сопровождение и применение баз знаний в интеллектуальных системах.
Для построения СУБЗ как одного из важнейших инструментальных средств новой технологии необходима интеграция методов представления знаний в БД и ИИ.
Опыт работ в области ИИ и в технологии баз данных позволяет сформулировать основные требования к такой интегрированной системе.
Поскольку СУБЗ представляет собой инструментальное средство, с ней работают в первую очередь программисты – разработчики интеллектуальных систем и администраторы баз знаний (инженеры знаний) – специалисты, отвечающие за проектирование и сопровождение баз знаний в актуальном состоянии, т.е. в таком состоянии, которое правильно отражает внешнюю среду.
Основная задача программистов – разработчиков – создание процедурной части интеллектуальной системы, работающей на основе БЗ. Для решения этой задачи имеются развитые инструментальные средства, не обеспечивающие, однако, необходимого уровня эффективности при работе с большими базами знаний. Интеграция должна преодолеть этот недостаток.
Цель интеграции для разработчиков интеллектуальных систем – обеспечить создание единых инструментальных (языковых) средств, успешно и эффективно реализующих методы доступа к информации и обработки ее, типичные и для искусственного интеллекта и для технологии баз данных, и не зависящие от того, где эта информация размещается. Иначе говоря, применяемые методы физической организации базы знаний (размещение ее в многоуровневой памяти компьютера) должны быть прозрачны для программиста – разработчика. В этом случае примитивы доступа к информации (типичные для той или иной области) выбираются программистом только из соображений удобства.
Цель интеграции для администраторов БЗ – обеспечить ряд средств, представленных в основном в технологии баз данных, но приспособленных к требованиям СУБЗ.
Это прежде всего:
- Средства автоматизации логического и физического проектирования БЗ, обеспечивающие, в частности, помощь в выборе способов хранения отдельных фрагментов БЗ в соответствии с критерием максимальной эффективности функционирования СУБЗ;
- Средства поддержания логической и физической целостности СУБЗ в процессе ее эксплуатации, т.е. обеспечение надежной работы системы в условиях возможных сбоев технических и программных средств компьютера, ошибок пользователей;
- Средства реорганизации БЗ для повышения эффективности работы СУБЗ и в связи с глобальными изменениями системы знаний. Все эти средства имеют прототипы в технологии баз данных.
- Опыт, накопленный в технологии баз данных, свидетельствует о необходимости таких средств и в технологии баз знаний.
Инженерия знаний.
Инженерия знаний представляет собой совокупность моделей, методов и технических приемов, нацеленных на создание систем, которые предназначены для решения проблем с использованием знаний. Знания – это информация с ограниченной семантикой, однако с позиции прикладных аспектов необходимо, чтобы знания имели такую форму, которой была бы в определенной степени свойственна свобода достижения поставленной цели. В какой именно степени допустима эта свобода, или каким условиям должны отвечать знания, включая и их описательные возможности, зависит от области их приложения. В сфере технического применения и в экономике используется самая разнообразная среда представления, и помимо языкового описания она включает рисунки, математические формулы и т.п.
Хотя языковое представление и ограничено сравнительно простыми формализмами, оно не всегда удобно для технической и экономической областей. Это связано с их специфическим характером, т.к. в них все определяется фактами и объективной реальностью.
В дальнейшем изложении языковое описание, требуемое в прикладных областях информации (включая язык в широком его понимании и графику), будет называться языком представления знаний. Для использования подобной информации в виде знаний требуются интеллектуальные функции, превосходящие пока возможности современных компьютеров. Представление знаний, их обработка и использование, рассматриваемое применительно к конкретной прикладной области, является предметом инженерии знаний.
Инженерия знаний заняла свое место как технология применения знаний, когда вышла из недр ИИ и продолжала интенсивно развиваться все последние года.
Существом ИИ можно считать научный анализ и автоматизацию интеллектуальных функций человека. Однако для большинства проблем общей реальностью является трудность их машинного воплощения.
Исследования по ИИ позволили утвердиться во мнении, что подлинно необходимыми для решения проблем являются знания экспертов. То есть, если создать систему, способную запоминать и использовать знания экспертов, то она найдет применение в практической деятельности.
И когда исследователи по ИИ действительно создали подобного ряда системы в конце 60-х и начале 70-х годов прошлого века, все эти воззрения были подтверждены.
Фактически инженерия знаний – это методология ЭС, которая охватывает методы добычи, анализа и выражения в правилах знаний экспертов. Развитие ЭС создало инженерию знаний – процесс построения интеллектуальных систем.
Инженерия знаний тесно связана со всем процессом разработки интеллектуальных информационных систем в целом и ЭС в частности – от возникновения замысла до его реализации и совершенствования.
Главными элементами инженерии знаний являются использование операций типа обобщение, генерация гипотез для индуктивных выводов, подготовка новых программ самими компьютерными программами и т.д.
Слово engineering в английском означает искусная обработка предметов, изобретение или создание чего-либо. Следовательно, работу по оснащению программ специальными экспертными знаниями из проблемной области, выполняемую человеком, либо компьютером (программой), также можно назвать инженерией знаний.
Заключение.
Итак, системы, использующие декларативные базы данных, а также продукционные правила, отношения, прототипы, схемы и семантические сети для представления и использования содержащихся в них знаний, открывают действительно новый подход к программированию, который заключается в возможности передачи от человека к программе наиболее простым образом знаний неупорядоченной структуры в произвольных областях. Взаимодействие с экспертными системами происходит на декларативном языке, который, по сути - предназначен для выражения знаний. Подобный подход представляется совершенно необходимым в области искусственного интеллекта, и на этой основе уже созданы эффективные системы.