Особенности знаний, отличающие их от данных

Основные понятия в области искусственного интеллекта

Область науки, получившая название «искусственный интеллект», имеет целью выявить принципиальные механизмы, лежащие в основе человеческой деятельности, чтобы применить их при решении конкретных научно-технических задач. «Разумные» системы создаются для работы в средах, где присутствие человека невозможно или опасно для жизни. Этим устройствам придется действовать в условиях большого разнообразия возможных ситуаций. Невозможно заранее описать эти ситуации с той степенью подробности и однозначности, которые позволили бы заложить в создаваемую систему жестко запрограммированные алгоритмы поведения. Поэтому системы, вооруженные искусственным интеллектом, должны располагать механизмами адаптации, которые позволили бы им строить программы целесообразной деятельности по решению поставленных перед ними задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данный момент в окружающей их среде.

Такая постановка проблемы выдвигает перед исследователями особые задачи, не возникавшие ранее при проектировании технических систем. К числу таких задач относятся: описание богатой внешней среды и ее отражение внутри системы (эту задачу называют задачей представления знаний); управление банком знаний, его пополнение, обнаружение противоречий и недостатка в знаниях; восприятие внешней среды с помощью различного рода рецепторов (зрительных, тактильных, слуховых и т.д.); понимание естественного языка, который служит для человека универсальным средством коммуникации; восприятие печатного текста и устной речи и преобразование содержащейся в сообщениях информации в форму представления знаний; планирование деятельности – задача, решение которой позволит системе формировать планы достижения цели с помощью имеющихся в ее распоряжении средств; адаптация и обучение на основе накопленного опыта.

Таково поле деятельности специалистов в области систем искусственного интеллекта. Оно лежит на стыке самых разнообразных дисциплин: программирования и психологии, техники и лингвистики, математики и физиологии.

Итак, теория искусственного интеллекта – это наука о знаниях, о том, как их извлекать, представлять в искусственных системах, перерабатывать внутри системы и использовать для решения практических задач. Другими словами, системы, изучаемые в рамках искусственного интеллекта и создаваемые в русле этой науки, - это системы, работа которых опирается на знания, отражающие семантику и прагматику того внешнего мира, в котором действуют интеллектуальные системы.

Таким образом, основными проблемами искусственного интеллекта являются представление и обработка знаний. Решение этих проблем состоит как в разработке эффективных моделей представления знаний, методов получения новых знаний, так и в создании программ и устройств, реализующих эти модели и методы.

Элементы искусственного интеллекта находят широкое применение для создания интеллектуальных программных средств ЭВМ, автоматизированных систем управления (АСУ), систем автоматизации проектирования (САПР), информационно-поисковых систем (ИПС), систем управления базами данных (СУБД), экспертных систем (ЭС), систем поддержки принятия решений (СППР), т.е. позволяют повысить уровень интеллектуальности создаваемых информационных систем.

Достижения в области искусственного интеллекта применяются в промышленности (открытие и разработка месторождений, космонавтика, автомобилестроение, химия, и т.д.), в экономике (финансы, страхование, и т.д.), в непромышленной сфере (транспорт, медицина, связь и т.д.), в сельском хозяйстве.

Средства искусственного интеллекта позволяют разрабатывать модели и программы решения задач, для которых неизвестны прямые и надежные методы решения. Такие задачи относятся к области творческой деятельности человека. Специалисты по искусственному интеллекту ставят такие научные проблемы, как доказательство математических теорем, диагностика заболеваний или неисправностей в оборудовании, финансовый анализ субъектов хозяйствования, синтез программ на основе спецификаций, понимание текста на естественном языке, анализ изображения и идентификация его содержимого, управление роботом и др.

Данные и знания

Приведем определения основных понятий изучаемой дисциплины и рассмотрим различия между понятиями «данные» и «знания».

Информация – совокупность сведений, воспринимаемых из окружающей среды, выдаваемых в окружающую среду либо сохраняемых внутри информационной системы (ИС).

Данные – представленная в формализованном виде конкретная информация об объектах предметной области, их свойствах и взаимосвязях, отражающая события и ситуации в этой области.

Данные представляются в виде, позволяющем автоматизировать их сбор, хранение и дальнейшую обработку. Данные – это запись информации в соответствующем виде, пригодном для хранения, передачи, обработки и получения новой информации.

Информация, с которой имеет дело ЭВМ, разделяется на процедурную и декларативную.

Процедурная информация представляется программами, которые выполняются в процессе решения задач, а декларативная – данными, которые обрабатывают эти программы.

Любая интеллектуальная деятельность опирается на знания о предметной области, в которой ставятся и решаются задачи.

Предметной областью называют совокупность взаимосвязанных сведений, необходимых и достаточных для решения определенного множества задач. Знания о предметной области включают описания объектов, явлений, фактов, а также отношений между ними.

Знания– это обобщенная и формализованная информация о свойствах и законах предметной области, с помощью которой реализуются процессы решения задач, преобразования данных и самих знаний, и которая используется в процессе логического вывода.

Логический вывод – это генерирование новых утверждений (суждений) на основе исходных фактов, аксиом и правил вывода.

Знания с точки зрения решаемых задач в некоторой предметной области делят на 2 большие категории - факты и эвристики. Под фактами обычно понимают общеизвестные в данной предметной области истины, обстоятельства. Эвристики – это эмпирические алгоритмы, основанные на неформальных соображениях, которые ограничивают число вариантов решения и обеспечивают целенаправленность поведения решающей системы, не гарантируя, однако, получения наилучшего решения. Такие знания основаны на опыте специалиста (эксперта) в данной предметной области.

Со знаниями тесто связано понятие процедуры получения решений задач (стратегии обработки знаний). В ИИС такую процедуру называют механизмом вывода, логическим выводом или машиной вывода.

Знания, с которыми работает система, хранятся в базе знаний (БЗ).

Для организации взаимодействия с ИИС в ней должны быть средства общения с пользователем, т.е. интерфейс. Интерфейс обеспечивает работу с БЗ и механизмом вывода на языке достаточно высокого уровня, приближенном к профессиональному языку специалистов в той предметной области, к которой относится ИИС. Кроме того, в функции интерфейса входит поддержка диалога пользователя с системой, позволяющего пользователю получать объяснения действий системы, участвовать в поиске решения задачи, пополнять и корректировать базу знаний. Таким образом, основными частями ИИС являются:

- база знаний,

- механизм вывода,

- интерфейс с пользователем.

Особенности знаний, отличающие их от данных

Пример. Пусть в качестве предметной области выступают родственные связи. Объектами этой предметной области являются такие понятия, как мать,

отец, дочь, мужчина, женщина и т.п.

Пусть известны факты:

Виктор является отцом Тани.

Владимир является отцом Виктора.

На языке Пролог эти факты описываются следующим образом:

отец (виктор, таня).

отец (владимир, виктор).

Здесь «отец» является именем отношения или предикатом, а «виктор», «таня» и «владимир» - константами.

Пусть X, Y, Z – переменные. Используя переменные X и Z, можно в общем случае записать отношение «X является отцом Z» на языке Пролог:

отец (X, Z).

Используя предикат «отец» и переменные X, Y, Z, сформулируем новое отношение «дед», а именно:

Если X является отцом Z и

Z является отцом Y

то X является дедом Y.

Такая форма записи отношения «Если.…То» называется продукционным правилом, продукцией или просто правилом.

На языке Пролог отношения «дед» записывается следующим образом:

дед (X, Y): – отец (X, Z), отец (Z, Y).

Символ « : – » интерпретируется как «Если».

На примере отношения «дед» сформулирована общая закономерность определения понятия «дед» через понятие «отец». Имя «владимир», взятое вне зависимости от отношения, ни о чем не свидетельствует. Возможно это имя человека или наименование города. Точно так же рассматриваются числовые или другие данные, например, в файле данных. Данное, взятое вместе с отношением, определяет некоторый смысл и таким образом представляет собой знание.

Рассмотрим особенности знаний, в которых заключается их отличие от данных.

1. Интерпретируемость. Данные, хранимые в памяти ЭВМ, могут интерпретироваться только соответствующей программой. Данные без программы не несут никакой информации, в то время как знания имеют интерпретацию, так как они содержат одновременно и данные, и соответствующие им имена, описания, отношения, т.е. вместе с данными представлены информационные структуры, которые позволяют не только хранить знания, но и использовать их.

2. Структурированность. Выполняется декомпозиция сложных объектов на более простые и установление связей между ними. Одни информационные единицы вкладываются в другие. Другими словами, должна существовать возможность установления между отдельными информационными единицами отношений типа «часть – целое», «элемент – множество». Это позволяет в одном экземпляре хранить информацию, одинаковую для элементов целого множества. При необходимости одни единицы знаний могут наследовать свойства других единиц.

3. Связность. В информационной базе между информационными единицами устанавливаются связи различного типа, характеризующие отношения между объектами, явлениями предметной области. Совместимость отдельных событий или фактов в некоторой ситуации определяется этими связями, а также такими отношениями, как одновременность, расположение в одной области пространства, причинно-следственными связями и т.д. Связи позволяют строить процедуры анализа знаний на совместимость и противоречивость, которые трудно реализовать при хранении традиционных массивов данных.

4. Семантическая метрика. На множестве информационных единиц в некоторых случаях задают отношения, характеризующие ситуационную близость этих единиц. Это отношение релевантности информационных единиц. Такое отношение дает возможность выделять в базе данных некоторые типовые ситуации, позволяет находить знания, близкие к уже имеющимся.

5. Активность. Разделение информационных единиц на данные и программы (команды) привело к тому, что данные пассивны, а команды активны. Для ИИС

знания инициируют действия. Появление в информационной базе новых фак-

тов, установление связей может стать источником активности системы.

Перечисленные 5 особенностей определяют ту грань, за которой данные превращаются в знания, а база данных – в базу знаний.

Указанные свойства знаний должны обеспечивать интеллектуальной системе возможность моделировать рассуждения человека при решении прикладных задач.

Базу данных можно рассматривать как набор данных для представления фактов. Факты представляют совокупность сведений о качественных и количественных характеристиках конкретных объектов.

База знаний – это совокупность описывающих предметную область правил и фактов, позволяющих с помощью механизма вывода отвечать на вопросы об этой предметной области, ответ на которые в явном виде в базе не присутствует. База знаний содержит как простые факты, так и понятийные знания, выраженные на естественном языке в терминах предметной области, то есть знания относительно стоящих за этими терминами классов объектов и их отношений.

Лекция. Основные понятия представления знаний

Центральным вопросом при создании интеллектуальных информационных систем является выбор способа представления знаний.

Представление знаний– это формализация знаний для их ввода в базу знаний. Представление знаний предназначено для структуризации предметных знаний с целью облегчить поиск решений задач. Представление знаний выполняется в рамках той или иной системы представления знаний (СПЗ).

Системой представления знаний (СПЗ) называют средства, позволяющие описывать знания о предметной области с помощью языка представления знаний, организовывать хранение знаний в системе (накопление, анализ, обобщение), выводить новые знания из имеющихся, находить требуемые знания, проверять непротиворечивость накопленных знаний, осуществлять интерфейс между пользователем и знаниями.

Центральное место в СПЗ занимает язык представления знаний (ЯПЗ) – множество соглашений по синтаксису и семантике, в соответствии с которыми описываются объекты предметной области. Выразительные возможности ЯПЗ определяются лежащей в его основе моделью представления знаний (иногда эти понятия отождествляют).

Модель представления знаний является формализмом, призванным отобразить статистические и динамические свойства предметной области, т.е. отобразить объекты и отношения предметной области, иерархию понятий предметной области и изменение отношений между объектами. Модель представления знаний определяет способ описания знаний в базе знаний.