Форма - представление - знание
Cтраница 2
Иногда такое соглашение называют нотацией. Каждая модель знаний определяет форму представления знаний и является формализмом, призванным отобразить объекты, связи между ними и отношения, иерархию понятий ПрО и изменение отношений между объектами. [16]
Одной из наиболее важных проблем, характерных для систем, основанных на знаниях, является проблема представления знаний. Это объясняется тем, что форма представления знаний оказывает существенное влияние на характеристики и свойства системы. [17]
Одним из шагов в этом направлении является разработка формы представления знаний для ЭВМ, которые легко представляются в эквивалентном виде на английском языке. Другой системой, предназначенной для общения на английском языке, является KLAUS [91], которая пытается приобретать знания об английском словаре, используемом экспертом, одновременно пытаясь приобрести знания и о решении задач. [18]
 |
Уровни детализации описания объекта Основное технологическое оборудование. [19] |
Приведенный способ описания фрагментов базы данных с использованием фреймов-прототипов является интенсиональной формой представления знаний о предметной области. Пример графической нотации представления фрейма Основное технологическое оборудование в этой форме приведен на рис. VII. При переходе к экстенсиональному описанию предметной области имена фреймов и слотов будут образованы ключевыми атрибутами реальных объектов предметной области, а значения в терминальных слотах будут заменены на экземпляры значений неключевых атрибутов этих объектов. [20]
Предметное ( фактуальное) и проблемное ( операционное) знания. Экстенсиональное и интенсиональное описанле знаний. Декларативная и процедурная формы представления знаний. [21]
Вывод нового знания - это эквивалент решения задачи, которую не удается представить в формальном виде, Таким образом, процесс представления знаний состоит из процедур получения формализованных знаний и процедур генерации ( вывода) новых знаний из полученных. Это связано как с продолжающимися поисками форм представления знаний в теории искусственного интеллекта, так и практическими трудностями при создании баз знаний. Тем не менее развитие теории искусственного интеллекта продолжается, и в новом веке процесс представления знаний займет ключевое место в информационных технологиях. [22]
Наличие нечетких значений связано с тем фактом, что мы обладаем способностью подразумевать существование определенных качеств той или иной конкретной ситуации даже в том случае, когда о них явным образом не сообщается. Мы также можем предположить ( хотя и не с такой уверенностью), что видж-машина сделана из металла, окрашена в серый или бежевый цвет и имеет источник питания. Мы сделали этот вывод, предположив, что машина работает на электроэнергии, опять же несмотря на то что явных сведений об этом нет. Очевидным достоинством такой сложной и хорошо организованной формы представления знаний является то, что она позволяет дать в сокращенной записи сложный набор характеристик. Недостаток же состоит в том, что часто мы ошибаемся, поскольку принимаем такие допущения относительно разных единиц и событий, которые на самом деле не подтверждаются. [23]
Семантические сети являются весьма мощным средством представления знаний. Однако для них характерны неоднозначность представлений знаний и неоднородность связей. И при автоматизации процесса использования и представления знаний такая неоднозначность и неоднородность заметно усложняют процессы, протекающие в интеллектуальных системах. Поэтому вполне естественно желание как-то унифицировать форму представления знаний, сделать ее максимально однородной. [24]
Можно расширить понимание экспертных систем, рассмотрев некоторые наиболее характерные их применения. ЭС и области, в которых они решают проблемы. Взятые в совокупности, эти аспекты позволяют увидеть широту диапазона применения, многообразие информации и разнообразие форм представления знаний, присущие существующим ЭС. [25]
БЗ должна иметь достаточно большой объем, в связи с чем неизбежно возникают проблемы управления такой базой. Поэтому при выборе модели представления знаний следует учитывать такие факторы, как однородность представления и простота понимания. Однородность представления приводит к упрощению механизма управления знаниями. Простота понимания важна для пользователей интеллектуальных систем и экспертов, чьи знания закладываются в ИИС. Если форма представления знаний будет трудна для понимания, то усложняются процессы приобретения и интерпретации знаний. Следует заметить, что одновременно выполнить эти требования довольно сложно, особенно в больших системах, где неизбежным становится структурирование и модульное представление знаний. [26]
Для разработчиков системы очень важно иметь совершенно четкое представление о мотивах, побудивших их построить экспертную систему. Стратегические цели также должны быть сформулированы в явном виде. Таким образом, стадия 1 разработки системы, начальное проектирование, должна завершаться четкой констатацией, что будет мерилом успеха программы и как будет оцениваться неудача или успех. Не так уж редко разработчики системы игнорируют этот вопрос при развертывании работ, поскольку первоначальные трудности кажутся очень серьезными при рассмотрении тех задач по принятию решений, которые их экспертные системы должны взять на себя в будущем. Если стадии оценивания и стратеги ческие цели явно сформулированы, то они обязательно скажутся на первоначальном проектировании экспертной системы. К примеру, если предполагается, что формальные возможности по объяснению имеют важнейшее значение для потенциальных пользователей, то это обстоятельство будет иметь важные последствия для выбираемой формы представления знаний, которую экспертная система должна использовать. В идеале процесс оценивания должен начинаться с выработки концепции экспертной системы, так как это может помочь сделать общий набросок проекта и вскрыть ряд вопросов, которые в противном случае могли бы быть упущены или недооценены на этой ранней стадии. [27]
Страницы: 1 2