Метазнания

Cтраница 3

Вряд ли стоит надеяться на то, что со временем появится такая методика извлечения знаний у эксперта, которая будет одинаково эффективна в любой предметной области. Знания, которыми нужно обладать для того, чтобы воспринимать новые знания, можно рассматривать как метазнания. [31]

Для того чтобы экспертная система могла управлять процессом поиска решения, была способна приобретать новые знания и объяснять свои действия, она должна уметь не только использовать свои знания, но и обладать способностью понимать и исследовать их, т.е. экспертная система должна иметь знания о том, как представлены ее знания о проблемной среде. Если знания о проблемной среде назвать знаниями нулевого уровня представления, то первый уровень представления содержит метазнания, т.е. знания о том, как представлены во внутреннем мире системы знания нулевого уровня. Первый уровень содержит знания о том, какие средства используются для представления знаний нулевого уровня. Знания первого уровня играют существенную роль при управлении процессом решения, при приобретении и объяснении действий системы. В связи с тем, что знания первогб уровня не содержат ссылок на знания нулевого уровня, знания первого уровня независимы от проблемной среды. [32]

Следует отметить, что использование данного подхода требует более разнообразных знаний о решении задачи, чем в предыдущих случаях. При использовании разнообразных знаний о процессе решения становится целесообразным объединять принцип наименьших свершений с методами, использующими метазнания. Принцип наименьших свершений может приводить к образованию тупиков в процессе решения задачи, что препятствует использованию этого принципа в чистом виде. Для преодоления тупиков используют предположения или применяют метод нескольких моделей. Для преодоления трудностей, вызванных неполнотой и ( или) неточностью данных ( знаний), используют вероятностные, размытые и точные методы. Все эти методы основываются на идее увеличения надежности путем комбинирования фактов и использования метазнаний о возможностях комбинирования фактов. Неточные подходы ( вероятностные, псевдовероятностные, размытые) используют разнообразные априорные оценки, условные вероятности и размытые множества; точные подходы используют предположения и ревизию мнений при немонотонных рассуждениях. [33]

База знаний ( БЗ) - это основа интеллектуального обеспечения экспертной системы, представляющая собой совокупность программных средств, которые обеспечивают хранение, накопление, удаление, поиск, переработку и запись в память ЭВМ разнообразных компьютерно реализованных моделей представления знаний. Для экспертной системы в химической технологии база знаний содержит модели представлении знаний трех типов знаний: предметные знания, управляющие знания и метазнания. [34]

Метазнание системы должно включать метазнание трех видов: об окружающей среде, о языке общения и участниках общения. Метазнания о языке должны содержать сведения о входном и выходном языке, включающие описание ограничений и структуру данных. Метазнания об окружении должны описывать структуру предметной области, сведения о которой есть в системе. Для упрощения установления взаимопонимания с пользователем метазнания должны включать сведения и из областей, смежных с областью, известной системе. Например, если система хранит информацию о книгах, упорядоченную по темам, то она должна знать, что возможно упорядочение книг по авторам, но оно не присутствует в системе. Тогда на запрос о книге по автору система должна сообщить, что в ней хранится информация по темам ( а не по авторам), и сообщить пользователю о принятой в системе тематической классификации. [35]

Записи о происхождении, эмпирическом поведении, стоимости, степени опасности Представляют собой новый тип метазнаний, не похожих на стратегические метазнания, описанные в разд. Здесь же метазнания носят не действенный, а описательный или объясняющий характер. Однако полезными оказываются и те, и другие метазнания. [36]

Система TEIRESIAS [4] позволяет человеку взаимодействовать с системой MYCIN и управлять улучшением ее базы знаний. Система TEIRESIAS способна просматривать базу правил системы MYCIN, чтобы ответить на вопросы как. Кроме того, система TEIRESIAS создает метазнания, касающиеся этих правил, так что эта система в состоянии непосредственно воздействовать на процесс уточнения знаний. [37]

Бели 2 - й уровень построенной модели есть просто здания о знаниях 1-го уровня, то метазнания 3-го уровня носят специфический характер. Специфика заключается в ориентации на клинику. И в этом смысле - можно говорить, что метазнания 3-го уровня имеют некоторый прагматический характер, они задают структуру психодиагностического заключения и говорят о том, что необходимо знать врачу в клинике - Если бы допустим, речь шла о профессиональном отборе, то метазнания 3-го уровня могли представлять собой те критерии, по которым испытуемого необходимо отбирать для той или иной профессиональной деятельности. [38]

Эта дополнительная информация и есть метазнание. В следующих нескольких разделах будут рассмотрены вопросы, которые возникают при попытке добавить метазнания разнообразных типов в систему борьбы с утечкой. [39]

Для того чтобы экспертная система могла управлять процессом поиска решения, была способна приобретать новые знания и объяснять свои действия, она должна уметь не только использовать свои знания, но и обладать способностью понимать и исследовать их. Говоря другими словами, экспертная система должна иметь знания о том, как представлены ее знания о проблемной области. Если знания о проблемной области назвать знаниями нулевого уровня представления, то первый уровень представления содержит метазнания, т.е. знания о том, как представлены во внутреннем мире системы знания нулевого уровня. Первый уровень содержит знания о том, какие средства используются для представления знаний нулевого уровня. Знания первого уровня играют существенную роль при управлении процессом решения, при приобретении и объяснении действий системы ( см. гл. В связи с тем, что знания первого уровня не содержат отсылок к знаниям нулевого уровня, знания первого уровня независимы от проблемной области. [40]

Архитектура доски объявлений. [42]

Когнитивные агенты как источники знаний не участвуют в их текущей обработке: они имеют декларативные знания и метазнания, используемые в модулях знаний. Специальный класс источников знаний образует схему базы знаний, аналогичную схеме базы данных. Они реализуют механизм хранения метазнаний, описывающих модули знаний. Метазнания - это декларативные знания, описывающие процесс решения задачи и относящиеся к верхнему уровню интеллектуальной системы. Метазнания определяют, как используются модули знаний, как активируются правила, как они соотносятся с контекстом и другими модулями знаний. [43]

Напротив, правила корректировки данных позволяют проводить рассуждения с частичной информацией, не поступаясь точностью, присущей исчислению предикатов. Если возникает необходимость вести рассуждения с данными до их корректировки, то такие правила могут быть использованы в рамках систем с пересмотром. Все эти методы опираются на формализацию дополнительного метазнания, необходимого для корректировки данных, отмены сделанных предположений и комбинирования данных. Наличие такого метазнания является решающим фактором успешности указанных подходов в конкретных приложениях. Позже будет рассмотрен один специальный метод для работы в случае ненадежных знаний и при ограниченности вычислительных ресурсов. [44]

Знания системы о себе можно разделить на активные п пассивные. Под активными знаниями будем понимать знания, которые система использует в своей работе. Под пассивными знаниями подразумеваются сведения, известные системе, сообщаемые ею о себе, но не используемые в работе. Активные знания подразделяются на просто знания и метазнания. Другими словами, система способна не только использовать знание А непосредственно, по она способна исследовать А, рассуждать о нем, абстрагировать его. [45]

Страницы: 1 2 3 4