Пополнение знаний.

Опыт показывает, что в процессе приобретения знаний может возникнуть ситуация, при которой представленные знания оказываются воспринятыми, но не до конца понятыми или понятыми неоднозначно. Подобная ситуация обуславливается тем, что, нередко, возникают трудности в передачи смыслового компонента информации, как в рамках естественного языка, так и в формализованном виде. По этой причине, например, сложно реализовать адекватную процедуру «понимания» текстовых файлов; с подобной проблематикой приходится сталкиваться в учебном процессе, при анализе ситуаций и др.

Стандартный путь разрешения подобных проблем осуществляется посредством процедуры, которая сводится к пополнению имеющихся знаний дополнительной информацией до уровня адекватного понимания интересующей ситуации. В связи с этим необходимы механизмы восстановления недостающей информации по представленным и приобретенным знаниям. Такие механизмы хорошо известны в и, например, в рамках учебного процесса один из таких механизмов реализуется с помощью вопросов, которые учащиеся задают учителю после (или в процессе) объяснения им нового материала в целях устранения возникшего недопонимания представленных знаний. Для пополнения знаний в ИИ-системах требуются определенные формализованные процедуры, среди которых наиболее известны: модель «здравого смысла» (Р. Шенк, 1980), сценарии (Литвинцева Л.В., 1986) и описание закономерностей внешнего мира в рамках псевдофизических логик с соответствующими правилами вывода (Поспелов Д.А., 1986) [1]. Следует отметить, что путем пополнения базы знаний можно создать мощные стимулы для установления новых фактов из тех, которые имеются в этой базе, и, следовательно, таким образом, может формироваться определенная стратегия обучения.