Модели представления знаний

Лекция№ 1. Знания и модели их представления

Основные понятия искусственного интеллекта

Искусственный интеллектв научном мире рассматривается с двух точек зрения:

• Научное направление, в рамках которого ставятся и решаются задачи программного или аппаратного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые традиционно считаются интеллектуальными.

• Свойство интеллектуальных систем выполнять творческие функции, которые традиционно считаются прерогативой человека.

Системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого класса задач, называемых неформализуемыми (трудно фор­мализуемыми). Такие задачи обладают следующими свойствами:

· алгоритмическое решение задачи неизвестно или нереализуемо
из-за ограниченности ресурсов ЭВМ;

· задача не может быть представлена в числовой форме;

· цели решения задачи не могут быть выражены в терминах точно
определенной целевой функции;

· большая размерность пространства решения;

· динамически изменяющиеся данные и знания.

Знанияв системах искусственного интеллекта – совокупность сведений, которые образуют целостное описание, соответствующее некоторому уровню осведомленности об описываемом объекте, предмете, задаче, проблеме и т.д.

В исследованиях по искусственному интеллекту можно выделить два основных направления:

1. Программно-прагматическое — занимается созданием программ,
с помощью которых можно решать те задачи, решение которых до этого считалось исключительно прерогативой человека (программы рас­познавания, решения логических задач, поиска, классификации). Это
направление ориентировано на поиски алгоритмов решения интеллек­туальных задач на существующих моделях компьютеров.

2. Бионическое — занимается проблемами искусственного воспро­изведения тех структур и процессов, которые характерны для челове­ческого мозга и которые лежат в основе процесса решения задач чело­
веком. В рамках бионического подхода сформировалась новая наука —нейроинформатика, одним из результатов которой стала разработка нейрокомпьютеров.

Классическим принято считать программно-прагматическое на­правление. В рамках этого направления сначала велись поиски моде­лей и алгоритма человеческого мышления.

Существенный прорыв в практических приложениях систем искус­ственного интеллекта произошел в середине 70-х годов, когда на смену поискам универсального алгоритма мышления пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. Так появились системы, основанные на знаниях, — экспертные системы. Сформировался новый подход к решению интеллектуальных задач — представление и использование знаний. Интересно, что понятие «знание» не имеет на сегодняшний день какого-либо исчерпывающего определения.

Знания — это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области. С точки зрения искусственного интеллекта знания можно определить как формализованную информацию, на которую ссылаются в процессе логического вывода.

Приведем ряд определений.

База знаний — это совокупность знаний, описанных с использова­нием выбранной формы их представления. База знаний является ос­новой любой интеллектуальной системы. База знаний содержит опи­сание абстрактных сущностей: объектов, отношений, процессов.

Знания можно разделить на процедурные и декларативные. Исто­рически первыми использовались процедурные знания, то есть зна­ния, представленные в алгоритмах. Алгоритмы, в свою очередь, были реализованы в программах. Однако развитие систем искусственного интеллекта повысило приоритет декларативных знаний, то есть зна­ний, сосредоточенных в структурах данных.

Процедурные знания хранятся в памяти ИС в виде описаний проце­дур, с помощью которых можно получить знания. Так обычно описываются способы решения задач предметной области, различные инструкции, методики и т. д. Процедурные знания составляют ядро базы знаний.

Декларативные знания — это совокупность сведений о качественных и количественных характеристиках объектов, явлений, представлен­ных в виде фактов и эвристик. Традиционно такие знания накапливались в виде разнообразных таблиц и справочников, а с появлением ЭВМ приобрели форму информационных массивов и баз данных. Декларативные знания часто называют просто данными.

Одной из наиболее важных проблем разработки систем искусствен­ного интеллекта является представление знаний.

Представление знаний — это их формализация и структурирование, с помощью которых отражаются характерные признаки знаний: вну­тренняя интерпретируемость, структурированность, связность, семан­тическая метрика и активность.

При работе со знаниями используются два основных подхода:

· логический (формальный) подход, при котором основное внимание уделяется изучению и применению теоретических методов пред­ставления знаний, формализации, а также логической полноте;

· эвристический (когнитивный) подход, который ориентируется на обеспечение возможностей решения задач. При этом опора делается на принцип организации человеческой памяти и эври­стическое моделирование. В отличие от формальных, эвристические модели имеют разнообразный набор средств, передающих
специфические особенности той или иной области.

Модели представления знаний

Существуют следующие основные модели представления знаний:

* логические модели;

* продукционные модели;

* семантические сети;

* фреймовые модели;

* модели, основанные на нечетких множествах.