Знания. 
Информатика

Знания — это вид информации, отражающий опыт специалиста (эксперта) в определенной предметной области, его понимание множества текущих ситуаций и способы перехода от одного описания объекта к другому. Для знаний характерны: внутренняя интерпретируемость, структурируемость, связанность и взаимная активность.

Знания подразделяются на декларативные, процедурные, эвристические, экспертные.

Декларативные знания записаны в памяти интеллектуальной системы так, что они непосредственно доступны для использования после обращения к соответствующему полю памяти. Обычно декларативные знания используются для представления информация о свойствах и фактах предметной области. По форме представления декларативные знания противопоставляются процедурным знаниям.

Процедурные знания хранятся в памяти интеллектуальной системы в виде описаний процедур, с помощью которых их можно получить. Обычно процедурные знания используются для представления информации о способах решения задач в проблемной области, а также формирования различных инструкций, методик и т. п. По форме представления процедурные знания противопоставляются декларативным.

Эвристические знания накапливаются интеллектуальной системой в процессе ее функционирования, а также закладываются в ней априорно, но не имеют статуса абсолютной истинности в данной проблемной области. Обычно эвристические знания связаны с отражением в базе знаний неформального опыта решения задач.

Экспертными знаниями располагает специалист в некоторой предметной области.

Знания о предметной области — совокупность сведений о предметной области, хранящихся в базе знаний интеллектуальной системы. Знания о предметной области подразделяются на следующие виды:

¦ факты, относящиеся к предметной области;

¦ закономерности, характерные для предметной области;

¦ гипотезы о возможных связях между явлениями, процессами и фактами;

¦ процедуры для решения типовых задач в данной предметной области.

Знания, как правило, хранятся в базе знаний (БЗ).

База знаний (knowledge base) — семантическая модель, описывающая предметную область и позволяющая отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе.

Модель представления знаний — формализм, предназначенный для отображения статических и динамических свойств предметной области. Различают универсальные и специализированные модели представления знаний. В искусственном интеллекте основными универсальными моделями представления знаний являются: семантические сети, фреймы, продукционные системы и логические модели.

Система управления базами знаний — комплекс программных, языковых и интеллектуальных средств, посредством которого реализуется создание и использование базы знаний.

База знаний является основным компонентом экспертных и интеллектуальных систем.

Экспертная система (ЭС) (expert system) — система искусственного интеллекта, включающая в себя знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения. Экспертная система состоит из базы знаний, механизма логического вывода, интеллектуального интерфейса и подсистемы объяснений.

База знаний ЭС содержит формальное описание знаний экспертов, представленное в виде набора фактов и правил.

Механизм вывода ЭС, или решатель, — это блок, представляющий собой программу, реализующую прямую или обратную цепочку рассуждений в качестве общей стратегии построения вывода. С помощью интеллектуального интерфейса экспертная система задает вопросы пользователю и отображает сделанные выводы, представляя (объясняя) их обычно в символьном виде.

Под интеллектуальной системой понимают адаптивную систему, позволяющую строить программы целесообразной деятельности по решению поставленных перед ними задач на основании конкретной ситуации, складывающейся на данный момент в окружающей их среде.

Адаптивная система — это система, которая сохраняет работоспособность при непредвиденных изменениях свойств управляемого объекта, целей управления или окружающей среды путем смены алгоритма функционирования, программы поведения или поиска оптимальных, в некоторых случаях просто эффективных, решений и состояний.

Под алгоритмом функционирования понимается последовательность заданных действий, которые однозначно определены и выполнимы на современных ЭВМ за приемлемое время для решаемой задачи.

Традиционно по способу адаптации различают самонастраивающиеся, самообучающиеся и самоорганизующиеся системы.

К сфере решаемых интеллектуальной системой задач относятся задачи, обладающие, как правило, следующими особенностями:

¦ в них неизвестен алгоритм решения задач (такие задачи называют интеллектуальными);

¦ используется помимо традиционных данных в числовом формате информация в виде изображений, рисунков, знаков, букв, слов, звуков;

¦ предполагается наличие выбора (нужно делать выбор между многими вариантами в условиях неопределенности).

Свобода действий является существенной составляющей интеллектуальных задач. Выделяют следующие признаки интеллекта применительно к интеллектуальным системам:

¦ система должна уметь в наборе фактов распознать существенные;

¦ способна из имеющихся фактов и знаний сделать выводы не только с использованием дедукции, но и с помощью аналогии, индукции и т. д.;

¦ должна быть способна к самооценке — обладать рефлексией, т. е. средствами для оценки результатов собственной работы;

¦ с помощью подсистем объяснения система может ответить на вопрос, почему получен тот или иной результат;

¦ система должна уметь обобщать, улавливая сходство между имеющимися фактами.