поле знань переписується на деякій мові представлення знань, при цьому створюється модель знань Z4. Реалізація моделі за допомогою програмних засобів веде до виникнення п’ятої форми представлення знань Z5 - бази знань. Таким чином, приймемо в якості робочого таке визначення знань - знання, це основні закономірності предметної області, які дозволяють людині розв’язувати конкретні виробничі, наукові та інші задачі, тобто - факти, поняття, взаємозв’язки, оцінки, правила, евристики), а також стратегії прийняття рішень в цієї області. Спробуємо виділити за аналогією п’ять форм даних:
Д1 - результат спостереження об’єкту, або дані в пам’яті;
Д2 - фіксація даних на матеріальному носії - таблиці, графіки, і т.д.;
Д3 - модель даних, деяка схема опису, яка пов’язує декілька об’єктів;
Д4 - дані на мові опису даних;
Д5 - база даних на машинному носії інформації.
Поспєлов визначив п’ять властивостей, які відрізняють знання від даних:
Внутрішня інтерпретованість. Кожна інформаційна одиниця повинна мати унікальне ім’я, згідно якого ІС знаходить її, а також відповідає на запитання, які посилаються на це ім’я. В пам’ять заносяться переліки всіх відповідних об’єктів, які можуть відігравати роль імен для тих машинних слів, які відповідають строкам таблиці.
Структурованість. Знання мають гнучку структуру типу «матрьошки», забезпечуючи рекурсивну вкладеність одних інформаційних одиниць в інші.
Зв’язність. Можливість встановлення між інформаційними одиницями зв’язків різного типу, які можуть мати як декларативний так і процедурний характер.
Семантична метрика. Це відношення, яке характеризує ситуаційну відстань, або силу асоціативного зв’язку між інформаційними одиницями. Його називають також відношенням релевантності для інформаційних одиниць.
Активність. Виконання будь-якої програми в ІС викликається поточним станом інформаційної бази. При цьому джерелом активності може стати з’явлення в базі нових фактів, описів подій або встановлення нових зв’язків.
Існує багато видів класифікації знань. Розглянемо лише дві з них. За глибиною знання розділяють на глибинні знання та поверхневі. Глибинні знання вміщують абстракції, образи, в яких відображується розуміння структури предметної області. Поверхневі знання торкаються сукупності емпіричних асоціацій і причинно-наслідкових відношень між поняттями предметної області. По жорсткості знання розподіляють на жорсткі та м’які. Жорсткі знання дозволяють отримувати однозначні рішення при заданих початкових умовах. М’які - дозволяють множинні, розпливчаті рішення і різні варіанти рекомендацій.
4. Поняття екстенсіоналу і інтенсіоналу. Де використовуються ці поняття. Наведіть приклад деякого поняття екстенсіоналу і інтенсіоналу деякого поняття.
Існує ще один аспект, який відображує відмінність даних і знань. Будь яке поняття, яке використовує людина, має два боки - екстенсіонал та інтенсіонал. Екстенсіонал - це набір конкретних фактів, що відповідають даному поняттю. Інтенсіонал - це визначення, або опис поняття через його властивості. Наприклад, для поняття «поліклініка» інтенсіоналом буде набір типу: «поліклініка №2», «дитяча поліклініка», «обласна поліклініка» і т. і. Інтенсіонал же в цьому випадку можна визначити так: «медична установа для надання амбулаторної допомоги за місцем проживання і роботи». Наприклад, для реляційної бази даних екстенсіональними представленнями є конкретні факти про предметну область (рядок таблиці, або його стовпець).
Основні властивості інформаційних одиниць
представлення знань. Приклади
Поспєлов визначив п’ять властивостей, які відрізняють знання від даних:
Внутрішня інтерпретованість. Кожна інформаційна одиниця повинна мати унікальне ім’я, згідно якого ІС знаходить її, а також відповідає на запитання, які посилаються на це ім’я. Коли дані в пам’яті ЕОМ були позбавлені імен, то була відсутня і можливість їх ідентифікації системою. При цьому система не мала інформації про те, що криється за тими або іншими двійковими кодами машинного слова і не мала змоги без участі програміста відповісти на запитання типу «Що ти знаєш про механіка Іванова?». При використанні таких інформаційних одиниць як знання в пам’ять ЕОМ заноситься спеціальне машинне слово, в якому указано в яких комірках зберігаються відомості про прізвища, роки народження, спеціальності тощо. В пам’ять заносяться переліки всіх відповідних об’єктів, які можуть відігравати роль імен для тих машинних слів, які відповідають строкам таблиці.
Структурованість. Знання мають гнучку структуру типу «матрьошки», забезпечуючи рекурсивну вкладеність одних інформаційних одиниць в інші. Тобто для знань характерна можливість встановлення відношень типу «частина - ціле», «рід - вид», «елемент - клас».
Зв’язність. Можливість встановлення між інформаційними одиницями зв’язків різного типу, які можуть мати як декларативний («одночасно», «причина - наслідок»), так і процедурний характер («аргумент - функція»). Перераховані три особливості знань дозволили створити найбільш загальну модель представлення знань, яку називають семантичною сіткою.
Семантична метрика. Це відношення, яке характеризує ситуаційну відстань, або силу асоціативного зв’язку між інформаційними одиницями. Його називають також відношенням релевантності для інформаційних одиниць. Таке відношення дозволяє виділяти в інформаційній базі деякі типові ситуації (наприклад, «покупка»). Відношення релевантності дозволяє знаходити знання близькі до тих, які вже знайдені.
Активність. В традиційних системах всі інформаційні одиниці, які використовує комп’ютер підрозділяють на команди і дані. При цьому всі процеси ініціалізуються командами, дані ж є пасивними і використовуються командами тільки в разі необхідності. Інтелектуальні системи як і людина потребують для актуалізації своїх дій знання, яки вміщені в них. Виконання будь-якої програми в ІС викликається поточним станом інформаційної бази. При цьому джерелом активності може стати з’явлення в базі нових фактів, описів подій або встановлення нових зв’язків.
Склад знань ЕС. Класифікація знань відповідно
до їх використання
За глибиною знання розділяють на глибинні знання та поверхневі. Глибинні знання вміщують абстракції, образи, аналогії, в яких відображується розуміння структури предметної області, а також призначення та взаємозв’язок окремих понять. Поверхневі знання торкаються сукупності емпіричних асоціацій і причинно-наслідкових відношень між поняттями предметної області. В більшості