Что такое моделирование знаний?
Представление знаний в информационных системах
Вопросы и ответы
Теоретическая часть
1.1 Три этапа исследований в области искусственного интеллекта [3]
Ответ: Возникновение проблемы интеллектуализации вычислительных машин обусловлено, с одной стороны, развитием исследований по направлению «искусственный интеллект» (ИИ), с другой — быстрым развитием вычислительной техники и постоянно возрастающими потребностями се разнообразных применений.
Начало исследований в области искусственного интеллекта (конец 50-х годов) связывают с работами Ньюэлла, Саймона и Шоу, исследовавших процессы решения различных задач. Результатами их работ явились такие программы, как ЛОГИК-ТЕОРЕТИК, предназначенная для доказательства теорем в исчислении высказываний, и ОБШИЙ РЕШАТЕЛЬ ЗАДАЧ.
· Эти работы положили начало первому этапу исследований в области искусственного интеллекта, связанному с разработкой программ, решающих задачи на основе применения разнообразных эвристических методов.
Эвристический метод решения задачи при этом рассматривался как свойственный человеческому мышлению «вообще», для которого характерно возникновение «догадок» о пути решения задачи с последующей проверкой их. Ему противопоставлялся используемый в ЭВМ алгоритмический метод, который интерпретировался как механическое осуществление заданной последовательности шагов, детерминированно приводящей к правильному ответу. Трактовка эвристических методов решения задач как сугубо человеческой деятельности, и обусловила появление и дальнейшее распространение термина искусственный интеллект.
Примерно в то время, когда работы Ньюэлла и Саймона стали привлекать к себе внимание, и Массачусетсском технологическом институте, Стэнфордском университете и Стэнфордском исследовательском институте также сформировались исследовательские группы в области ИИ. В противоположность ранним работам Ньюэлла и Саймона эти исследования больше относились к формальным математическим представлениям. Способы решения задач в этих исследованиях развивались на основе расширения математической и символической логики. Моделированию же человеческого мышления придавалось второстепенное значение.
В результате определение термина «искусственный интеллект» претерпело существенное изменение. Целью исследований, проводимых в направлении ИИ, стало не моделирование способов мышления человека, а разработка программ, способных решать «человеческие задачи».
Необходимость исследования систем искусственного интеллекта при их функционировании в реальном мире привела к постановке задачи создания интегральных роботов. При разработке проектов таких роботов использование термина «искусственный интеллект»стало звучать болееобоснованно, так как в них решались не отдельные задачи ИИ, а исследовался и реализовывался необходимый спектр «интеллектуальных» функций,таких, как организация целенаправленного поведения, восприятие информации о внешней среде, формирование действий, обучение, общение с человеком и другими роботами.
· Проведение работ, связанных с созданием интегральных роботов, можно считать вторым этапом исследований по искусственному интеллекту.
В Стэнфордском университете, Стэнфордском исследовательском институте и некоторых других местах были разработаны экспериментальные роботы, функционирующие в лабораторных условиях. Проведение этих экспериментов показало необходимость решения кардинальных вопросов, связанных с проблемой представления знаний о среде функционирования, и одновременно недостаточную исследованность таких проблем, как зрительное восприятие, построение сложных планов поведения в динамических средах, общение с роботами на естественном языке.
· Эти проблемы были более или менее ясно сформулированы и поставлены перед исследователями в середине 70-х годов, связанных с началом третьего этапа исследований систем ИИ.
Его характерной чертой явилось смещение центра внимания исследователей с создания автономно функционирующих систем, самостоятельно (или в условиях ограниченного общения с человеком) решающих в реальной среде поставленные перед ними задачи, к созданию человеко-машинных систем, интегрирующих в единое целое интеллект человека и способности вычислительных машин для достижения общей цели — решения задачи, поставленной перед интегральной человеко-машинной решающей системой.
1.2 Шесть направлений исследований по ИИ [3]
Ответ: В настоящее время в исследованиях по искусственному интеллекту (ИИ) выделились шесть направлений:
· Представление знаний.
· Манипулирование знаниями.
· Общение.
· Восприятие.
· Обучение.
· Поведение.
В рамках направления "Представление знаний" решаются задачи, связанные с формализацией и представлением знаний в памяти интеллектуальной системы (ИС). Для этого разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний. Изучаются источники, из которых ИС может черпать знания, и создаются процедуры и приемы, с помощью которых возможно приобретение знаний для ИС. Проблема представления знаний для ИС чрезвычайно актуальна, т.к. ИС - это система, функционирование которой опирается на знания о проблемной области, которые хранятся в ее памяти.
Что такое моделирование знаний?
Ответ: Проблема моделирования знаний решается в разделе информатики, который носит название «Искусственный интеллект (ИИ)». Предметом исследования этой науки является человеческое мышление. Цель этих исследований – создание компьютерных моделей интеллектуальной деятельности человека. [1, стр. 202]. Такие модели называются системами искусственного интеллекта. Основой любой системы искусственного интеллекта является модель знанийи созданная на ее основе база знаний.
1.4 Что такое знания? Чем они отличаются от данных [3]
Ответ: При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос — что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых ЭВМ. Можно предложить несколько рабочих определений, в рамках которых это становится очевидным.
Данные — это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства.
Приобработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:
1. данные как результат измерений и наблюдений;
2. данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);
3. модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;
4. данные в компьютере на языке описания данных;
5. базы данных на машинных носителях информации.
Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путем. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.
Знания - это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученые в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.
При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным.
-знания в памяти человека как результат мышления;
- материальные носители знаний (учебники, методические пособия);
- поле знаний— условное описание основных объектов предметной области их атрибутов и закономерностей, их связывающих;
- знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языкиб, семантические сети, фреймы;
- база знаний на машинных носителях информации.
Знания — это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.
Знания[ могут быть классифицированы по следующим категориям:
Поверхностные — знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области.
Глубинные — абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов.
Пример 1
Поверхностные знания:«Если нажать на кнопку звонка,раздастся звук».
Глубинные знания: «Принципиальная электрическая схема звонка и проводки. Знания физиологов и врачей высокой квалификации о причинах, видах головных болей и методах их лечения.
Современные экспертные системы работают в основном с поверхностными знаниями. Это связано с тем, что на данный момент нет универсальных методик, позволяющих выявлять глубинные структуры знаний и работать с ними.
Кроме того, в учебниках по ИИ знания традиционно делят на процедурные и декларативные. Исторически первичными были процедурные знания, то есть знания, «растворенные» в алгоритмах. Они управляли данными. Для их изменения требовалось изменять программы. Однако с развитием искусственного интеллекта приоритет данных постепенно изменялся, и все большая часть знаний сосредоточивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типы данных), то есть увеличивалась роль декларативных знаний.
Сегодня знания приобрели чисто декларативную форму, то есть знаниями считаются предложения, записанные на языках представления знаний, приближенных к естественному и понятных неспециалистам.