Свойства и типы знаний

Обязательным элементом, определяющим эффективность функционирования любой системы искусственного интеллекта (СИИ), являются знания. В СИИ, в частности в области интеллектуальных автоматизированных информационных технологий, нет общепризнанного формального определения понятию „знания“. Определение термина „знания“ включает в себя большей частью философские элементы. Часто знания рассматривают как данные, имеющие развитую и более сложную структуру. Наиболее близко к рассматриваемой проблеме приобретения и представления знаний находится следующее определение: знания - это специальная форма представления информации, позволяющая человеческому мозгу хранить, воспроизводить и понимать ее.

Однако далеко не вся информация выступает в виде знания, которое рассматривается как ее высшая и при том совершенно особая форма. Знания есть особая информация, зафиксированная и выраженная в языке. Поэтому основные типы отношений, определяющие связь знаний с внеязыковым миром, друг с другом и системой человеческих действий, должны подчиняться особым закономерностям (правилам) семантики, синтаксиса и прагматики.

Таким образом, знания это не только особая форма информации, но и особая система отношений.

В качестве рабочего можно принять следующие определение: знания -это особая форма информации, представляющая собой совокупность структурированных теоретических и эмпирических положений предметной области, которые представлены в различной форме, обладают определенными свойствами и связаны синтаксическими, семантическими и прагматическими отношениями и которые позволяют решать прикладные задачи.

Грань, отделяющая информацию от знаний, условна. Общепризнанно, что знания обладают пятью важными свойствами, наличие которых позволяет считать их таковыми: внутренняя интерпретируемость, рекурсивная структурируемость, взаимосвязь единиц, наличие семантического пространства с метрикой и активность.

Сущность свойств знаний состоит в следующем:

1. Внутренняя интерпретируемость. Вместе с информационной единицей, представляющей собственно элемент данных, в памяти ЭВМ стало возможным хранить систему имен, связанную с такой информационной единицей. Наличие системы имен позволяет системе „знать“, что храниться в ее памяти, и, следовательно, уметь отвечать на запросы о содержании памяти, которые могут порождаться в процессе выполнения программ в самой системе или поступать от пользователей либо других систем извне.

2. Рекурсивная структурируемость. Информационные единицы могут при необходимости расчленяться на более мелкие и объединяться в более крупные по принципу матрешки. Для этих операций могут использоваться родо-видовые отношения и принадлежности элементов к классу. В действительности число структурообразующих отношений насчитывает более 200.

3. Взаимосвязь единиц. Между единицами возможно установление самых разнообразных отношений, отражающих семантику и прагматику связей явлений и фактов. Когда между информационными единицами в памяти системы возникает система отношений, фрагментами этой структуры начинают определяться новые информационные единицы.

4. Возникновение семантического пространства с метрикой, характеризующего близость-удаленность информационных единиц. Специалисты в области когнитивной психологии (психологии познания)считают, что знания не могут быть бессистемным „сборищем“ отдельных информационных единиц, а должны быть взаимосвязанными и взаимозависимыми в некотором общем для них когнитивном семантическом пространстве.

5. Активность. В программировании процедурам всегда отводилась роль активизирующего начала. Они отражали способ решения задачи, активизировали необходимые данные, пассивно лежащие в памяти системы. Эта „безгласность“ данных в ЭВМ не находит аналогов у человека. Для когнитивных структур в нашей памяти характерна внутренняя активность. Мы используем те или иные процедуры потому, что в наших знаниях возникла определенная ситуация. То или иное соотношение между информационными единицами побуждает нас к тем или иным действиям, для реализации которых должны быть выполнены определенные процедуры. Активность базы знаний позволяет СИИ формировать мотивы, ставить цели и строить процедуры для их выполнения.

В настоящее время не создано баз знаний СИИ, в которых бы в полной мере были бы реализованы все свойства знаний. Основными причинами этого являются: ограниченные возможности используемых моделей представления знаний, неполнота знаний предметных областей, несовершенство методов приобретения знаний и несоответствие типов используемых знаний и моделей их представления.

Справедливость этого подтверждается практикой создания СИИ, в частности экспертных систем.

Знания существуют в следующих формах: в памяти человека (эксперта); материализованные (канонизированные) знания (учебники, монографии и т.п.); полуформализованная структурированная модель (поле) знаний; формализованное знание на некотором языке представления и в БЗ. Знания в СИИ представлены на уровнях : внешнем, логическом и физическом.

Существуют различные подходы к классификации знаний. Предлагаемые классификации носят открытый характер. Так выделяют декларативные и процедурные знания, глубинные и поверхностные, жесткие и мягкие знания. Рассматривают теоретические и эмпирические знания в зависимости от уровня их осмысления. Содержание знаний является основой для выбора структуры их представления, поскольку не только крайне важно их соответствие, а еще и потому, что сама структура представления информативна.

В практике разработки СИИ обозначилась тенденция перехода от использования поверхностных и жестких знаний к глубинным и мягким. Глубинные знания образуются как результат обобщения первичных понятий в некоторые абстрактные структуры, которые могут и не иметь вербального описания. Мягкие знания допускают множественные, расплывчатые решения и приводят к различным вариантам рекомендаций.

Использование глубинных и мягких знаний позволяет создать БЗ большой мощности. Глубинные знания обладают такими важными особенностями как гибкость и аддитивность.

Поверхностные знания представляют собой совокупность эмпирических ассоциаций и отношений между понятиями предметной области для стандартных рассуждений и ситуаций.

Наибольший интерес для построения баз знаний СИИ представляют концептуальные и экспертные знания. Концептуальные знания выражают свойства объектов, процессов и ситуаций через понятия (базовые элементы) соответствующей области. Описание понятия включает описание его компонентов, указания взаимосвязи с другими понятиями, а также операциональную часть, содержащую зависимости между компонентами понятий. Концептуальные знания - более глубинные и жесткие. Применять их более целесообразно при решении задач анализа.

Экспертные знания - это знания специалистов предметной области. Они аккумулируют накопленный практический опыт, навыки и приемы в соответствующей области. Этот тип знаний играет наиболее важную роль в слабоструктурованных предметных областях, в которых отсутствуют формальные модели. Их роль также велика в тех областях, где применимы формальные методы, но при этом необходимо принимать решения и делать выбор в первую очередь на основе опыта. Экспертные знания более мягкие и поверхностные. Совместное использование концептуальных и экспертных знаний является крайне важным и перспективным, ибо они вместе покрывают значительную часть плоскости знаний СИИ, и позволяют сочетать ассоциативные и логические рассуждения для решения задач при низких вычислительных затратах.

Синтаксические знания характеризуют синтаксическую структуру описываемого объекта или процесса, которая не зависит от смысла и содержания используемых при этом понятий. Семантические знания содержат информацию непосредственно связанную со знанием и смыслом описываемых объектов и процессов. Прагматические знания описывают объекты и процессы с точки зрения целей решаемой задачи.

К понятию „знание“ близко примыкает понятие „предметной области“.

В научной литературе сформировалось обобщенное определение предметной области (ПрО) как совокупности элементов, объектов, явлений, процессов, их количественных и качественных характеристик, а также связей между ними, объединенных общей идеей, определенным смыслом или понятием более высокого уровня.

ПрО может быть описана в виде некоторой совокупности сведений о её структуре; основных характеристиках; процессах протекающих в ней, а также способов решения задач. Значительная роль принадлежит отношениям. Именно они определяют смысловую сторону, окончательно формирует конкретную ПрО, выделяя её из других областей или случайного скопления фактов. Упорядоченная и систематизированная совокупность знаний образует модель знаний ПрО.