Знания как особая форма информации. Отличие знаний от данных. Разница между знанием и информацией

Часто данные и информация отождествляются, однако между двумя терминами есть существенное различие:

● Информация - знания, касающиеся понятий и объектов (факты, события, вещи, процессы, идеи) в человеческом мозге;

● Данные - представление переработанной информации, пригодной для передачи, толкования, или обработки (компьютерные файлы, бумажные документы, записи в информационной системе).

Отличие информации от данных состоит в том, что:

1) данные - это фиксированные сведения о событиях и явлениях, которые хранятся на определенных носителях, а информация появляется в результате обработки данных при решении конкретных задач.

Например, в базах данных хранятся различные данные, а по определенному запросу система управления базой данных выдает требуемую информацию.

2)данные - это носители информации, а не сама информация.

3)Данные превращаются в информацию только тогда, когда ими заинтересуется человек. Человек извлекает информацию из данных, оценивает, анализирует ее и по результатам анализа принимает то или иное решение.

Данные превращаются в информацию несколькими путями:

Контекстуализация: мы знаем, для чего эти данные нужны;

Подсчет: мы обрабатываем данные математически;

Коррекция: мы исправляем ошибки и ликвидируем пропуски;

Сжатие: мы сжимаем, концентрируем, агрегируем данные.

Таким образом, если существует возможность использовать данные для уменьшения неопределенности знаний о каком-либо предмете, то данные превращаются в информацию. Поэтому можно утверждать, что информацией являются используемые данные.

4)Информацию можно измерять. Мера измерения содержательности информации связана с изменением степени неосведомленности получателя и основана на методах теории информации.

2. Предметная область - это часть реального мира, данные о которой мы хотим отразить в базе данных. Предметная область бесконечна и содержит как существенно важные понятия и данные, так и малозначащие или вообще не значащие данные. Таким образом, важность данных зависит от выбора предметной области.

Модель предметной области . Модель предметной области - это наши знания о предметной области. Знания могут быть как в виде неформальных знаний в мозгу эксперта, так и выражены формально при помощи каких-либо средств. Опыт показывает, что текстовый способ представления модели предметной области крайне неэффективен. Гораздо более информативными и полезными при разработке баз данных являются описания предметной области, выполненные при помощи специализированных графических нотаций. Имеется большое количество методик описания предметной области. Из наиболее известных можно назвать методику структурного анализа SADT и основанную на нем IDEF0, диаграммы потоков данных Гейна-Сарсона, методику объектно-ориентированного анализа UML, и др. Модель предметной области описывает скорее процессы, происходящие в предметной области и данные, используемые этими процессами. От того, насколько правильно смоделирована предметная область, зависит успех дальнейшей разработки приложений.

3. Ба́за да́нных - представленная в объективной форме совокупность самостоятельных материалов (статей, расчётов, нормативных актов, судебных решений и иных подобных материалов), систематизированных таким образом, чтобы эти материалы могли быть найдены и обработаны с помощью электронной вычислительной машины (ЭВМ).

Многие специалисты указывают на распространённую ошибку, состоящую в некорректном использовании термина «база данных» вместо термина «система управления базами данных», и указывают на необходимость различения этих понятий.

Данные и знания. Основные определения.

Информация, с которой имеют дело ЭВМ, разделяется на процедурную и декларативную. Процедурная информация овеществлена в программах, которые выполняются в процессе решения задач, декларативная информация - в данных, с которыми эти программы работают.

Стандартной формой представления информации в ЭВМ является машинное слово, состоящее из определенного для данного типа ЭВМ числа двоичных разрядов - битов. Машинное слово для представления данных и машинное слово для представления команд, образующих программу, могут иметь одинаковое или разное число разрядов. Одинаковое число разрядов в машинных словах для команд и данных позволяет рассматривать их в ЭВМ в качестве одинаковых информационных единиц и выполнять операции над командами, как над данными. Содержимое памяти образует информационную базу. Машинное слово является основной характеристикой информационной базы, т.к. его длина такова, что каждое машинное слово хранится в одной стандартной ячейке памяти, снабженной индивидуальным именем - адресом ячейки. По этому имени происходит извлечение информационных единиц из памяти ЭВМ и записи их в нее. В языках программирования высокого уровня используются абстрактные типы данных, структура которых задается программистом.

Появление баз данных (БД) знаменовало собой еще один шаг на пути организации работы с декларативной информацией. В базах данных могут одновременно храниться большие объемы информации, а специальные средства, образующие систему управления базами данных (СУБД), позволяют эффективно манипулировать с данными, при необходимости извлекать их из базы данных и записывать их в нужном порядке в базу.

По мере развития исследований в области ИС возникла концепция знаний, которые объединили в себе многие черты процедурной и декларативной информации. В ЭВМ знания так же, как и данные, отображаются в знаковой форме - в виде формул, текста, файлов, информационных массивов и т.п. Поэтому можно сказать, что знания - это особым образом организованные данные. В системах ИИ знания являются основным объектом формирования, обработки и исследования. База знаний, наравне с базой данных, - необходимая составляющая программного комплекса ИИ. Машины, реализующие алгоритмы ИИ, называются машинами, основанными на знаниях, а подраздел теории ИИ, связанный с построением экспертных систем, - инженерией знаний.

Отличия между данными и знаниями:

1. внутренняя интерпретируемость знаний (например: данные – 243849..., знания – предложения естественного языка).

2. активность знаний. Если есть знания, то появления новых знаний может привести к изменению старых знаний и появлению новых.

3. связность знаний. Знания не интересны сами по себе, они интересны в совокупности (система знаний).

4. знания динамичны, а данные как правило статичны.

Интенсиональные знания определяются через понятие более высокого уровня с указанием специфических свойств. Экстенсиональные знания определяются через понятия более низкого уровня, обычно путем их простого перечисления. Как правило экстенсионалы хранятся в базах данных, а интенсионалы в базах знаний. Знания по способу представления различают на декларативные (описывается информация) и процедуральные (записаны в алгоритме). Основное направление движения в области представления знаний – большее использование декларативных знаний.

Классификации знаний и их моделей

Существует много способов классифицировать знания. Остановимся на классификации по носителю знаний. Знания делятся на:

1. Формализованные

· справочные руководства,

· энциклопедии,

· знания в корпоративных информационных системах

2. Персональные

· навыки, связанные с ремеслом,

· спортивные навыки,

· способы мышления, анализа,

· способы выполнения работ

Формализованные знания обычно уже размещены на материальных носителях - книги, брошюры, сайты интернет/интранет, файлы данных, КИС (ERP). Эти способы организации знаний очень хороши и проверены временем. Мы вряд ли сможем их существенно улучшить, чтобы это отразилось на производительности или других экономических показателях вашей организации.

Персональные знания, напротив, обычно содержатся только в умах их носителей. Для того, чтобы сделать их достоянием организации, необходимо, чтобы знания активно передавались между сотрудниками. Для этого издавна существует наставничество, системы внутреннего корпоративного обучения.

Очень многие из персональных знаний могут быть формализованы. Это касается прежде всего методов и способов выполнения работ, принятых и оптимальных в вашей организации. В зависимости от этапа развития организации, методы выполнения работ развиваются от творческих, созданных на рабочих местах методом проб и ошибок до лучших практик в индустрии, закрепленных в документации о бизнес-процессе, ERP-системе и в политике организации.

Определения фрейма. Фрейм как список свойств и как сеть. Иерархия и наследование свойств

Фрейм – это некоторая структура представления знаний, которая при ее заполнении соответствующими значениями превращается в описание конкретного фактора, события или ситуации. Фрейм - это минимальное возможное описание сущности какого-либо явления, события, ситуации, процесса или объекта. Минимальность означает, что при дальнейшем упрощении описания теряется его полнота, она перестает определять ту единицу знаний, для которой предназначено. Фрейм имеет определенную структуру, состоящую из множества элементов – слотов. Каждый слот в свою очередь, представляется определенной структурой данных, процедурой, или может быть связан с другим фреймом. Структуру фрейма можно представить так:

ИМЯ ФРЕЙМА: (имя 1-го слота: значение 1-го слота), (имя 2-го слота: значение 2-го слота), … (имя N-го слота: значение N-гo слота).

Ту же запись представим в виде таблицы, дополнив двумя столбцами.

В качестве значения слота может выступать имя другого фрейма; так образуют сети фреймов, состоящие из выделенных вершин и связей. Верхний уровень фрейма представляет соответствующие понятия, а последующие уровни терминальные слоты, которые содержат конкретные значения. Иерархия объектов реализуется через аппарат исследования свойств, когда классы объектов определенного уровня наследуют строения классов фреймов более высокого уровня. Если объект, кот. описывается некоторой группой фреймов находится в концептуальной связи с верхним и нижним уровнями фреймов, то соотв. ему фреймы конструируются с учетом и иерархических отношений и при этом наследование свойств осущ. через слоты или фреймы с одинаковым именем.

5.1. Отличия знаний от данных

Характерным признаком интеллектуальных систем является наличие знаний, необходимых для решения задач конкретной предметной области. При этом возникает естественный вопрос, что такое знания и чем они отличаются от обычных данных, об­рабатываемых ЭВМ.

Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления предметной облас­ти, а также их свойства. В процессах компьютерной обработки данные проходят следующие этапы преобразований:

Исходная форма существования данных (результаты наблю­дений и измерений, таблицы, справочники, диаграммы, графики и т.д.);

Представление на специальных языках описания данных, предназначенных для ввода и обработки исходных данных в ЭВМ;

Базы данных на машинных носителях информации.

Знания являются более сложной категорией информации по сравнению с данными. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними, поэтому знания иногда на­зывают структурированными данными. Знания могут быть полу­чены на основе обработки эмпирических данных. Они представ­ляют собой результат мыслительной деятельности человека, на­правленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Для того чтобы наделить ИИС знаниями, их необходимо представить в определенной форме. Существуют два основных способа наделения знаниями программных систем. Первый - по­местить знания в программу, написанную на обычном языке про­граммирования. Такая система будет представлять собой единый программный код, в котором знания не вынесены в отдельную категорию. Несмотря на то что основная задача будет решена, в этом случае трудно оценить роль знаний и понять, каким образом они используются в процессе решения задач. Нелегким делом яв­ляются модификация и сопровождение подобных программ, а проблема пополнения знаний может стать неразрешимой.

Второй способ базируется на концепции баз данных и заклю­чается в вынесении знаний в отдельную категорию, т.е. знания представляются в определенном формате и помещаются в БЗ. Ба­за знаний легко пополняется и модифицируется. Она является автономной частью интеллектуальной системы, хотя механизм логического вывода, реализованный в логическом блоке, а также средства ведения диалога накладывают определенные ограниче­ния на структуру БЗ и операции с нею. В современных ИИС при­нят этот способ.

Следует заметить, что для того, чтобы поместить знания в компьютер, их необходимо представить определенными структурами данных, соответствующих выбранной среде разработки ин­теллектуальной системы. Следовательно, при разработке ИИС сначала осуществляются накопление и представление знаний, причем на этом этапе обязательно участие человека, а затем зна­ния представляются определенными структурами данных, удоб­ными для хранения и обработки в ЭВМ. Знания в ИИС сущест­вуют в следующих формах:

Исходные знания (правила, выведенные на основе практи­ческого опыта, математические и эмпирические зависимости, отражающие взаимные связи между фактами; закономерности и тенденции, описывающие изменение фактов с течением време­ни; функции, диаграммы, графы и т. д.);

Описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний (множество логических формул или про­дукционных правил, семантическая сеть, фреймы и т. п.);

Представление знаний структурами данных, которые пред­назначены для хранения и обработки в ЭВМ;

Базы знаний на машинных носителях информации.

Что же такое знания? Приведем несколько определений.

Из толкового словаря С. И. Ожегова: 1) «Знание - постиже­ние действительности сознанием, наука»; 2) «Знание - это сово­купность сведений, познаний в какой-либо области».

Определение термина «знания» включает в себя большей частью философские элементы. Например, знание - это проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отображение в сознании человека.

Знание есть результат, полученный познанием окружающего мира и его объектов. В простейших ситуациях знания рассматривают как констатацию фактов и их описание.

Исследователями в области ИИ даются более конкретные оп­ределения знаний.

«Знания - это закономерности предметной области (принци­пы, связи, законы), полученные в результате практической дея­тельности и профессионального опыта, позволяющие специали­стам ставить и решать задачи в этой области» .

«Знания - это хорошо структурированные данные или дан­ные о данных, или метаданные» .

«Знания - формализованная информация, на которую ссы­лаются или используют в процессе логического вывода» .

В области систем ИИ и инженерии знаний определение знаний увязывается с логическим выводом: знания - это информация, на основании которой реализуется процесс логического вывода, т.е. на основании этой информации можно делать различные заключения по имеющимся в системе данным с помощью логического вывода. Механизм логического вывода позволяет связывать воедино отдельные фрагменты, а затем на этой последовательности связанных фрагментов делать заключение.

Знания - это формализованная информация, на которую ссылаются или которую используют в процессе логического вывода (рис. 5.1.).

Рис. 5.1. Процесс логического вывода в ИС

Под знанием будем понимать совокупность фактов и правил. Понятие правила, представляющего фрагмент знаний, имеет вид:

Если <условие> то <действие>.

Это определение есть частный случай предыдущего определения.

Однако признается, что отличительные качественные особенности знаний обусловлены наличием у них больших возможностей в направлении структурирования и взаимосвязанности составных единиц, их интерпретируемости, наличие метрики, функциональной целостности, активности.

Существует множество классификаций знаний. Как правило, с помощью классификаций систематизируют знания конкретных предметных областей. На абстрактном уровне рассмотрения можно говорить о признаках, по которым подразделяются зна­ния, а не о классификациях. По своей природе знания можно разделить на декларативные и процедурные.

Декларативные знания представляют собой описания фактов и явлений, фиксируют наличие или отсутствие таких фактов, а также включают описания основных связей и закономерностей, в которые эти факты и явления входят.

Процедурные знания - это описания действий, которые воз­можны при манипулировании фактами и явлениями для дости­жения намеченных целей.

Для описания знаний на абстрактном уровне разработаны специальные языки - языки описания знаний. Эти языки также делятся на языки процедурного типа и декларативного. Все языки описания знаний, ориентированные на использование тради­ционных компьютеров фон-неймановской архитектуры, являют­ся языками процедурного типа. Разработка языков декларатив­ного типа, удобных для представления знаний, является актуаль­ной проблемой сегодняшнего дня.

По способу приобретения знания можно разделить на факты и эвристику (правила, которые позволяют сделать выбор при отсут­ствии точных теоретических обоснований). Первая категория знаний обычно указывает на хорошо известные в данной пред­метной области обстоятельства. Вторая категория знаний осно­вана на собственном опыте эксперта, работающего в конкретной предметной области, накопленном в результате многолетней практики.

По типу представления знания делятся на факты и правила, Факты - это знания типа «А - это А», такие знания характерны для баз данных и сетевых моделей. Правила, или продукции, - это знания типа «ЕСЛИ А, ТО В».

Кроме фактов и правил существуют еще метазнания - знания о знаниях. Они необходимы для управления БЗ и для эффектив­ной организации процедур логического вывода.

Форма представления знаний оказывает существенное влия­ние на характеристики ИИС. Базы знаний являются моделями человеческих знаний. Однако все знания, которые привлекает человек в процессе решения сложных задач, смоделировать не­возможно. Поэтому в интеллектуальных системах требуется чет­ко разделить знания на те, которые предназначены для обработ­ки компьютером, и знания, используемые человеком. Очевидно, что для решения сложных задач 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.

Решение задач инженерии знаний выдвигает проблему преобразования информации, полученной от экспертов в виде фактов и правил их использования, в форму, которая может быть эффективно реализована при машинной обработке этой информации. С этой целью созданы и используются в действующих системах различные модели представления знаний.

К классическим моделям представления знаний относятся логи­ческая, продукционная, фреймовая и модель семантической сети.

Каждой модели отвечает свой язык представления знаний. Однако на практике редко удается обойтись рамками одной мо­дели при разработке ИИС за исключением самых простых случа­ев, поэтому представление знаний получается сложным. Кроме комбинированного представления с помощью различных моде­лей, обычно используются специальные средства, позволяющие отразить особенности конкретных знаний о предметной области, а также различные способы устранения и учета нечеткости и не­полноты знаний.

Данные и знания

Информация

Данные

Процедурная декларативная

Предметной областью

Знания

Логический вывод

фактами Эвристики

механизмом вывода , логическим выводом или машиной вывода .

интерфейс

База знаний,

Механизм вывода,

Интерфейс с пользователем.

Понятие формальной системы

Основой логических моделей является понятие формальной системы, задаваемой четверкой M = (T , P , A , F ).

Множество T есть множество базовых элементов различной природы, например слов из некоторого ограниченного словаря. Предполагается, что существует процедура П(Т ) проверки принадлежности произвольного элемента множеству Т .

Множество P есть множество синтаксических правил. С их помощью из элементов T образуют синтаксически правильные выражения, например, из слов ограниченного словаря строятся синтаксически правильные выражения. Должна существовать процедура П(Р ), позволяющая определить, является ли

некоторое выражение синтаксически правильным.

В множестве Р выделяется подмножество А априорно истинных выражений (аксиом). Должна существовать процедура П(А ) проверки принадлежности любого синтаксически правильного выражения множеству А .

Множество F есть множество семантических правил вывода. Применяя их к элементам А , можно получать новые синтаксически правильные выражения, к которым снова можно применять правила из F . Так формируется множество выводимых в данной формальной системе выражений. Если имеется процедура П(F ), позволяющая определить для любого синтаксически правильного выражения является ли оно выводимым, то соответствующая формальная система называется разрешимой .

Для знаний, входящих в базу знаний, можно считать, что множество А образуют все информационные единицы, введенные в базу знаний, а с помощью правил вывода из них выводятся новые производные знания . Другими словами, формальная система представляет собой генератор новых знаний, образующих множество выводимых в данной системе знаний .

Данная модель лежит в основе построения многих дедуктивных ИИС . В таких системах база знаний описывается в виде предложений и аксиом теории, а механизм вывода реализует правила построения новых предложений из имеющихся в базе знаний. На вход системы поступает описание задачи на языке этой теории в виде запроса (предложения, теоремы), явно не представленного в БЗ. Процесс работы механизма вывода называют доказательством запроса (теоремы).

Использование логик различного типа при построении синтаксических и семантических правил порождает логические модели различных типов.

Исчисление высказываний

Исчисление высказываний изучает предложения, которые могут быть либо истинными, либо ложными. Не всякое предложение является высказыванием. Например, бессмысленно говорить об истинности вопросительных предложений. Не являются высказываниями предложения, для которых нет единого мнения о том, истинны эти предложения или ложны. По-видимому, далеко не все согласятся с утверждением «математическая логика – увлекательный предмет».

Предложение «Шел снег» также не является высказыванием, так как, чтобы судить о его истинности, нужны дополнительные сведения о том, когда и где шел снег.

Объединяя предложения с помощью связок типа «и» , «или» ,«если… то…» , можно образовывать новые предложения.

В исчислении высказываний используется пять логических связок: отрицание, конъюнкция, дизъюнкция, импликация и эквивалентность.

Конъюнкция (логическое И ) истинна только тогда, когда оба составляющих ее высказывания истинны.

Дизъюнкция (логическое ИЛИ ) ложна только тогда, когда ложны оба составляющих ее высказывания.

У импликации (соответствует связке «Если…, то… ») первый операнд называется посылкой, а второй – заключением. Импликация ложна только тогда, когда ее посылка истинна, а заключение – ложно.

Логическая операция эквивалентность соответствует связке «тогда и только тогда ». Ее результатом является истина , если оба высказывания или одновременно истинны, или одновременно ложны.

Логическое отрицание выполняется над одним высказыванием. Высказывание и его отрицание всегда имеют противоположные истинностные значения.

Символы, используемые для обозначений высказываний, называют атомами .

Правильно построенные формулы в логике высказываний рекурсивно определяются следующим образом:

1) атом есть формула;

2) если A и B – формулы, то формулами являются

и ØA , A Ù B , A Ú B , A ® B , A « B .

Здесь связки обозначены символами:

Ú - логическое ИЛИ (дизъюнкция);

Ù - логическое И (конъюнкция);

® - логическое СЛЕДУЕТ (импликация);

« - логическое ЭКВИВАЛЕНТНО (эквиваленция);

Ø - логическое отрицание.

Интерпретацией формулы называется приписывание каждому атому, входящему в формулу, истинностного значения (истина или ложь ).

Формула, состоящая из n различных атомов, имеет 2 n различных интерпретаций.

Формула, истинная при всех интерпретациях, называется общезначимой (например, A Ú ØA ).

Формула, ложная при всех интерпретациях, называется противоречивой (например, A ÙØA ).

Формула, для которой существует хотя бы одна интерпретация, при которой она истинна, называется выполнимой.

Эквивалентными называются формулы, истинностные значения которых совпадают при всех интерпретациях. С помощью эквивалентных замен формулы можно преобразовывать из одной формы в другую.

Для преобразований формул исчисления высказываний применяют следующие эквивалентности:

1) A Ú ØA = true (истина);

A Ù ØA = false (ложь);

2) правило двойного отрицания

Ø (ØA ) = A ;

3) A ® B = ØA Ú B ;

4) A « B = (A ® B ) Ù (B ® A );

5) законы коммутативности

A Ú B = B Ú A , A Ù B = B Ù A ;

6) законы ассоциативности

(A Ú B ) Ú C =A Ú (B Ú C ), (A Ù B ) ÙC = A Ù (B Ù C );

7) законы дистрибутивности

A Ú (B Ù C ) = (A Ú B ) Ù (A Ú C ), A Ù (B Ú C ) = (A Ù B ) Ú (A Ù C );

8) законы де Моргана

Ø(A Ú B ) = ØA Ù ØB , Ø(A Ù B ) = ØA Ú ØB ;

9) A ® B = ØB ® ØA .

Исчисление предикатов

Аппарат исчисления высказываний во многих случаях не позволяет удовлетворительно описать предметную область. Значительная часть предметных областей может быть описана средствами исчисления предикатов первого порядка. Для этого в рассмотрение вводятся:

а) константы, обозначающие индивидуальный объект или понятие;

б) переменные, которые в разное время могут обозначать разные объекты;

в) термы, простейшими из которых являются константы и переменные, а в более общем случае представляемые выражениями типа , где - функциональный символ, а - термы;

г) предикаты, используемые для представления отношений между объектами в некоторой предметной области;

д) кванторы – средство задания количественных характеристик предметной области.

Предикат – это логическая функция, принимающая только истинностные значения «истина » или «ложь ».

Предикат состоит из предикатного символа и соответствующего ему упорядоченного множества термов, являющихся его аргументами. Предикатный символ P используется для именования отношений между объектами. Если он имеет n аргументов, то называется n-местным предикатным символом.

Запись , являющаяся простейшей (атомарной) формулой, означает, что истинно высказывание: объекты связаны отношением P.

С помощью тех же логических связок, что и в исчислении высказываний (И, ИЛИ, НЕ, СЛЕДУЕТ, ЭКВИВАЛЕНТНО ), можно строить более сложные формулы.

Для определения областей действия переменных в формулах используются кванторы (всеобщности) и (существования). Кванторы позволяют строить высказывания о множестве объектов и формулировать утверждения, истинные для этого множества.

Формулы исчисления предикатов (ППФ – правильно построенные формулы) определяются рекурсивно следующим образом:

1. атом есть формула;

2. если A и B – формулы, то формулами являются и

ØA , A Ù B , A Ú B , A ® B , A « B ;

3. если - есть формула, то формулами являются и и .

Интерпретация формул в исчислении предикатов – это задание областей значений всем константам, функциональным и предикатным символам. Формула, интерпретируемая на области D , принимает значения истина или ложь по следующим правилам:

а) если заданы значения формул A и B , то истинностные значения формул ØA , A Ù B , A Ú B , A ® B , A « B получаются по таблицам истинности, справедливым для исчисления высказываний;

б) формула получает значение истина , если для каждого из D имеет значение истина , в противном случае ее значение – ложь .

в) формула получает значение истина , если хотя бы для одного из D имеет значение истина , в противном случае ее значение – ложь.

Формула A есть логическое следствие формул , тогда и только тогда, когда для любой интерпретации, в которой формула истинна, формула A также истинна.

Кроме формул эквивалентных преобразований, приведенных для исчисления высказываний, в исчислении предикатов справедливы следующие:

Ø($ ) = () (Ø );

Ø() = () (Ø ).

Виды фреймов

По познавательному назначению различают два типа фреймов: фрейм – прототип и фрейм – пример. Фрейм – прототип отражает знания об абстрактных стереотипных понятиях, которые являются классами каких-то конкретных объектов. Фреймы-прототипы отражают интенсиональные знания, т.е. обобщенные знания о закономерностях, присущих рассматриваемому классу объектов. Фреймы – примеры отражают знания о конкретных фактах предметной области, или так называемые экстенсиональные знания. Переход от фрейма-прототипа к фрейму-экземпляру выполняется при проведении процедуры означивания фрейма-прототипа в процессе работы механизма логического вывода.

В качестве примера рассмотрим упрощенную схему фрейма – прототипа понятия ДАТА:

<ДАТА> (<МЕСЯЦ><имя>)(<ДЕНЬ><целые числа {1,2,…, 31}>)

(<ГОД><функция>)(<ДЕНЬ НЕДЕЛИ><перечень {ПНД,ВТР,…,ВСК}>

<функция>)

Имя фрейма – прототипа – ДАТА. В слоте МЕСЯЦ на месте значения записано ИМЯ, т.е. значением слота может быть любое буквенное выражение. Значением слота ДЕНЬ являются целые числа, причем перечень их приведен в слоте. В слоте ГОД указана функция, которая может реализовать следующие действия. Если во входном предложении указан год, то он вносится в поле значения слота во фрейме – примере; если год не указан, то отсутствующее значение заполняется текущим годом. Такого рода функции называются функциями, выполняемыми по умолчанию.

В слоте ДЕНЬ НЕДЕЛИ также определена функция, которая при обработке входного сообщения будет вызываться автоматически для проверки на непро-

тиворечивость значения дня недели, указанного пользователем, либо вычисле-

ния этого значения, если пользователь его не указал.

Конкретный фрейм – пример фрейма ДАТА может выглядеть следующим образом:

<ISA ДАТА>(<МЕСЯЦ><ИЮНЬ>)(<ДЕНЬ><5>)

Метка ISA обозначает, что данный фрейм является фреймом – примером. Здесь заполнены только 2 слота. Значения остальных могут быть вычислены с помощью соответствующих процедур.

Процедуры, включаемые в слот, делят на два типа: процедуры – демоны и

процедуры – слуги.

Процедуры – демоны активизируются автоматически каждый раз, когда данные попадают в соответствующий фрейм – пример или удаляются из него. Так, процедура, встроенная в слот ДЕНЬ НЕДЕЛИ в описанном выше примере, является представителем процедуры – демона. С помощью процедур этого типа выполняются все рутинные операции, связанные с ведением баз данных и знаний.

Процедуры – слуги активизируются только по запросу. Примером такой процедуры является функция, встроенная в слот ГОД в фрейме – прототипе ДАТА, которая вызывается только в том случае, если пользователь не указал год.

Рис. 4.6 Сеть фреймов

на фрейм Ребенок. Наследование слота «любит» из фрейма Ребенок.

Запрос 2. Каков возраст учеников?

Ответ: 6-17 – значение слота «возраст» берется из фрейма Ученик. Значение из фрейма Ребенок не берется, т.к. значение указано явно в самом фрейме «ученик», относительно которого задается вопрос.

По функциональному назначению различают следующие виды фреймов:

Фреймы – объекты (пример выше);

Фреймы – операции (например, фрейм «процесс синтеза корректирующих устройств», слоты: модель, алгоритм расчета, параметры и т.д.);

Фреймы – ситуации (например, фрейм «Аварийный режим работы аналогового датчика», слоты: напряжение, сила тока и т.д.);

Фреймы – сценарии (например, фрейм «Тушение пожара», слоты: место пожара, средства тушения и т.д.).

Фреймовая модель представления знаний используется в языках FRL (Frame Representation Language ) ,KRL (Knowledge Representation Language ) и др.

Особенности логического вывода

Во фреймовых языках основной операцией является поиск по образцу . Образец представляет собой фрейм, в котором заполнены не все структурные единицы, а только те, по которым среди фреймов, хранящихся в памяти системы, будут отыскиваться нужные фреймы. Образец может, например, содержать имя фрейма, а также имя некоторого слота во фрейме с указанием значения слота. Такой образец проверяет наличие в памяти системы фрейма с данным именем и данным значением слота, указанного в образце. В образце может быть указано имя некоторого слота и его значение. Тогда процедура поиска по образцу должна обеспечить выборку всех фреймов, в которых содержится слот с таким именем и таким значением слота, как у образца. Наконец, может быть задана некоторая логическая функция от имени фрейма, каких-то имен слотов и значений слотов. Таким образом, логический вывод в сети фреймов основан на операции сопоставления.

Другими процедурами, характерными для фреймовых языков, являются процедуры наполнения слотов данными, а также процедуры введения в систему новых фреймов-прототипов (т.е. новых знаний) и введения новых связей между ними.

Рассмотрим фрагмент описания из "мира блоков" (рис. 4.7) в виде фреймов на языке FRL.

Рис. 4.7 «Мир блоков»

(frame (name (Cube )) (length (NULL )) (width (IF-DEFAULT (use length ))) (height (IF-DEFAULT (use length )))) (frame (name (B 1)) (AKO (Cube )) (color (red )) (length (80))) (frame (name (B 2)) (AKO (Cube )) (color (green )) (length (65))))

Слот AKO указывает на то, что объекты B 1 и B 2 являются подтипом объекта Cube и наследуют его свойства, а именно, length = width = height. Процедура - демон IF-DEFAULT заполняет значения слотов по умолчанию.

Допустим, роботу дается приказ «Возьми желтый предмет, который поддерживает пирамиду». На языке представления знаний вопрос записывается так:

(object X (color (yellow )) (hold Y (type (pyramid ))))

Программа сопоставления с образцом находит в базе знаний описание объектов:

(frame (name (B 3)) (type (block )) (color (yellow )) (size (20 20 20)) (coordinate (20 50 0)) (hold (P 2)))

(frame (name (P 2)) (type (pyramid )) ...)

Ответ получен: X = B 3, Y = P 2, и роботу выдается команда take (object B 3).

Достоинства фреймов как модели представления знаний – возможность структуризации базы знаний благодаря свойствам иерархичности и наследования. Недостатком является сложность организации логического вывода.

Лекция. Основы построения продукционной системы

Применение метаправил

Иногда, для того чтобы решить, какое правило следует активизировать, желательно использовать конкретные знания, а не следовать общей стратегии разрешения конфликтов. С этой целью в некоторые интерпретаторы правил включены средства, позволяющие программисту сформулировать и ввести в программу метаправила. Метаправила определяют правила, по которым выполняется отбор из списка заявок тех правил, которые следует рассматривать в первую очередь или, более того, выполнять обязательно.

Метаправила позволяют значительно сузить круг правил - кандидатов на основании какого-либо критерия или изменить порядок приоритетов правил. Метаправила часто используют знания из конкретной предметной области. Примером может служить приведенное ниже метаправило, относящееся к сис-

теме медицинской диагностики MYCIN .

МЕТАПРАВИЛО 001

ЕСЛИ (1) инфекция относится к классу pelvic-abscess , и

(2) существуют правила, в предпосылках которых упоминается

enterobacteria , и

(3) существуют правила, в предпосылках которых упоминается

грамположительная окраска,

ТО с уверенность 0.4 приоритет следует отдать первым из перечисленных правил.

Лекция. 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.

Модуль 1 (1,5 кредит): Введение в экономическую информатику

Тема 1.1: Теоретические основы экономической информатики

Тема 1.2: Технические средства обработки информации

Тема 1.3: Системное программное обеспечение

Тема 1.4: Сервисное программное обеспечение и основы алгоритмизации

Экономическая информатика и информация

1.1. Теоретические основы экономической информатики

1.1.2. Данные, информация и знания

Основные понятия данных, информации, знаний.

К базовым понятиям, которые используются в экономической информатике, относятся: данные, информация и знания. Эти понятия часто используются как синонимы, однако между этими понятиями существуют принципиальные различия.

Термин данные происходит от слова data - факт, а информация (informatio) означает разъяснение, изложение, т.е. сведения или сообщение.

Данные - это совокупность сведений, зафиксированных на определенном носителе в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и обработки. Преобразование и обработка данных позволяет получить информацию.

Информация - это результат преобразования и анализа данных. Отличие информации от данных состоит в том, что данные - это фиксированные сведения о событиях и явлениях, которые хранятся на определенных носителях, а информация появляется в результате обработки данных при решении конкретных задач. Например, в базах данных хранятся различные данные, а по определенному запросу система управления базой данных выдает требуемую информацию.

Существуют и другие определения информации, например, информация – это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности, неполноты знаний.

Знания – это зафиксированная и проверенная практикой обработанная информация, которая использовалась и может многократно использоваться для принятия решений.

Знания – это вид информации, которая хранится в базе знаний и отображает знания специалиста в конкретной предметной области. Знания – это интеллектуальный капитал.

Формальные знания могут быть в виде документов (стандартов, нормативов), регламентирующих принятие решений или учебников, инструкций с описанием решения задач.

Неформальные знания – это знания и опыт специалистов в определенной предметной области.

Необходимо отметить, что универсальных определений этих понятий (данных, информации, знаний) нет, они трактуются по-разному.

Принятия решений осуществляются на основе полученной информации и имеющихся знаний.

Принятие решений – это выбор наилучшего в некотором смысле варианта решения из множества допустимых на основании имеющейся информации.

Взаимосвязь данных, информации и знаний в процессе принятия решений представлена на рисунке.

Рис. 1.

Для решения поставленной задачи фиксированные данные обрабатываются на основании имеющихся знаний, далее полученная информация анализируется с помощью имеющихся знаний. На основании анализа, предлагаются все допустимые решения, а в результате выбора принимается одно наилучшее в некотором смысле решение. Результаты решения пополняют знания.

В зависимости от сферы использования информация может быть различной: научной, технической, управляющей, экономической и т.д. Для экономической информатики интерес представляет экономическая информация.