3.6. Базы знаний

В развитии информационного обеспечения автоматизированных информационных технологий управления экономической деятель­ностью наибольший интерес представляют применения в области искусственного интеллекта. Одной из форм реализации достиже­ний в этой области является создание экспертных систем — специ­альных компьютерных систем, базирующихся на системном акку­мулировании, обобщении, анализе и оценке знаний высококвали­фицированных специалистов — экспертов. В экспертной системе используется база знаний, в которой представляются знания о конкретной предметной области.

База знаний - это совокупность моделей, правил и факторов (данных), порождающих анализ и выводы для нахождения решений сложных задач в некоторой предметной области.

Под базой знаний понимается сложная, детально моделируемая структура информационных совокупностей, описы­вающих все особенности предметной области, включая факты (фактические знания), правила (знания условий для принятия ре­шений) и метазнания (знания о знаниях), т. е. знания, касающиеся способов использования знаний и их свойств

База знаний является основой экспертной системы, она нака­пливается в процессе ее построения. Знания выражаются в явном виде, позволяющем сделать явным способ мышления и решения задач, и организованы так, чтобы упростить принятие решений. База знаний, обусловливающая компетентность экспертной систе­мы, воплощает в себе знания специалистов учреждения, отдела, опыт группы специалистов и представляет собой институциональ­ные знания (свод квалифицированных, обновляющихся стратегий, методов, решении).

Содержание базы знаний может быть применено пользовате­лем для получения эффективных управленческих решений.

Эксперт — это специалист, умеющий находить эффективные решения в конкретной предметной области.

Блок приобретения знаний отражает накопление базы знаний, этап модификаций знаний и данных.

Блок логических выводов, осуществляя сопоставление правил с фактами, порождает цепочки выводов. При работе с ненадежными данными формируются нечеткая логика, слабые коэффициенты уверенности, низкая степень меры доверия и т.д.

Блок объяснений отражает в технологии использования базы знаний пользователем последовательность шагов, которые привели к тому или иному выводу с возможностью ответа на вопрос «почему».

К настоящему времени распространение баз знаний в значи­тельной степени определяется темпом накопления профессиональ­ных знаний.

Та область профессиональной человеческой деятельности, ко­торая пока поддается формализации, а значит, и автоматизации на базе ЭВМ, — это небольшая часть накопленных человеком знаний.

Структуризация или формализация знаний основана на раз­личных способах представления знаний. В современных системах самый популярный способ использует факты и правила. Они обес­печивают естественный способ описания процессов в некоторой предметной области.

Правила обеспечивают формальный способ представления ре­комендаций, указаний, стратегий. Они подходят в тех случаях, ко­гда предметные знания возникают из опытных (эмпирических) ас­социаций, накопленных за годы работы по решению задач в дан­ной области. Правила чаще всего выражаются в виде утверждений типа: Если... то....

Развитие концепции баз знаний связано с исследованиями и достижениями в области систем искусственного интеллекта. Области применения баз знаний и систем на их основе расши­ряются. Создается целый спектр баз знаний — от небольших по объему для портативных систем до мощных, предназначенных для профессионалов, эксплуатирующих сложные и дорогие АРМ. Очень большие базы знаний хранятся в централизован­ных хранилищах, доступ к которым осуществляется через сети пользователями различных систем, уровней, масштабов и т.д. Успехи в разработке баз знаний сделают их доступными для массового пользователя, что будет способствовать их появлению как актуального коммерческого продукта.