Особенности знаний и их отличие от данных. Декларативные и процедурные знания. Системы, основанные на знаниях. Этапы трансформации данных и знаний. Базы данных и базы знаний

Данные – отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства.

Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путем. Это результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение опыта, полученного в результате практической деятельности.

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.

Знания – выводы, сделанные на основе данных. Они более компактны, чем данные. Знания можно сформулировать в виде правил, т.е. изложить в форму.

Особенности знаний, которые отличают их от данных.

1.Интерпретируемость. Данные, помещенные в ЭВМ, могут содержательно интерпретироваться лишь соответствующей программой. В отрыве от программы, данные не несут никакой содержательной информации. Знания отличаются тем, что в них возможность содержательной интерпретации всегда присутствует.

2. Наличие классифицирующих отношений. Несмотря на разнообразие форм хранения данных, ни одна из них не обеспечивает возможности компактного описания всех связей между различными типами данных. При переходе к знаниям между отдельными единицами знаний можно установить такие отношения, как “элемент-множество”, “тип-подтип”, “ситуация-подситуация”, отражающие характер их взаимосвязи. Это позволяет записать и хранить отдельно информацию, одинаковую для всех элементов множества. При необходимости эту информацию можно автоматически передать описанию любого элемента множества. Такой процесс передачи называют “наследованием” информации.

3. Наличие ситуативных связей. Эти связи определяют ситуативную совместимость отдельных событий или фактов, хранимых или вводимых в память, а также отношения, как одновременность, расположение в одной области пространства, нахождение в состоянии механического взаимодействия. Ситуативные связи помогают строить процедуры анализа знаний на совместимость, противоречивость, которые трудно реализовать при хранении традиционных массивов данных.

Традиционно знания классифицируются по категориям:

поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области. (Кнопка звонка).

глубинные – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов.

Помимо этой классификации, знания делят на процедурные и декларативные.

Декларативные знания - знания, которые записаны в памяти интеллектуальной системы так, что они непосредственно доступны для использования после обращения к соответствующему полю памяти. Обычно декларативных знаний используются для представления информация о свойствах и фактах предметной области. По форме представления декларативные знания противопоставляются процедурным знаниям.

Процедурные знания - знания, хранящиеся в памяти интеллектуальной системы в виде описаний процедур, с помощью которых их можно получить. Обычно процедурные знания используются для представления информации о способах решения задач в проблемной области, а также различные инструкции, методики и т.п.

Системы, основанные на знаниях. Экспертные системы.

1. Экспертная система – это программа, которая ведет себя подобно эксперту в некоторой проблемной области. Она должна иметь способность к объяснению своих решений и тех рассуждений, на основе которых эти решения были приняты.

Экспертные системы должны решать задачи, требующие определенных знаний, поэтому они должны обладать этими знаниями. Поэтому их также называют системами, основанными на знаниях. Экспертные системы должны также иметь способность работать в условиях неопределенности. При разработке ЭС принято делить ее на три основных модуля:

База знаний содержит знания, относящиеся к конкретной прикладной области, в том числе отдельные факты, правила описывающие отношения и явления, а также методы и идеи по решению задач.

Машина логического вывода умеет активно использовать информацию, содержащуюся в базе знаний.

Интерфейс с пользователем отвечает за обмен информацией между пользователем и системой.

Принято рассматривать машину вывода и интерфейс как один модуль, называемый оболочкой.

Системы ИИ (системы искусственного интеллекта)- демонстрируют интеллектуальное поведение.

Системы основанные на знаниях используют декларативные (явные) знания, отделенные от остальной части системы

Экспертные системы используют экспертные знания для решения сложных задач выбранной предметной области

Экспертные системы- сложные программные комплексы, аккумулирующие знания экспертов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультации менее квалифицированных пользователей.

Трансформация знаний и данных при их обработке на ЭВМ.

Данные – элементар описание предметов, событий, действий и транзакций, которые классифицированы и сохранены, но не организованы для передачи какого-либо специального содержания.

Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства.

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

Д1 – данные как результат измерений и наблюдений;

Д2 – данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);

Д3 – модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

Д4 – данные на языке описания данных;

Д5 – базы данных на машинных носителях.

Знания – это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие решать задачи в этой области.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным:

З1 – знания в памяти человека как результат мышления;

З2 – материальные носители знаний (учебники, методические пособия);

З3 – поле знаний (условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих);

З4 – знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы);

З5 – базы знаний.

Базы данных и базы знаний.

Для хранения данных используются базы данных, характеризуемые большим объемом и относительно небольшой стоимостью хранения информации, а для хранения знаний – базы знаний, характеризуемые небольшим объемом и исключительной дороговизной информационных массивов. База знаний – основа любой интеллектуальной информационной системы.

Традиционно знания классифицируются по категориям:

1. поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области. (Кнопка звонка).

2. глубинные – абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов. (устройство звонка).

Современные интеллектуальные информационные системы в основном работают с поверхностными знаниями, что связано с отсутствием универсальных методик, позволяющих выделять глубинные структуры знаний и работать с ними.

Помимо этой классификации, знания делят на процедурные и декларативные. Исторически первыми были процедурные знания, т.е. знания, представленные алгоритмами, которые управляли данными. Для изменения технологии управления данными требовалось внесение изменений в программу. Однако появление новых структур данных (таблиц, списков, абстрактных типов данных) все больше смещало акцент в сторону декларативности знаний. Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму, т.е. знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному и понятных внешним пользователям.