Различные типы знаний и их представления

В настоящее время целью исследований в области ИИ является создание таких систем, которые, с одной стороны, могут использовать большое количество знаний, передаваемых им специалистами, а с другой — способны вступать в диалог и объяснять свой собственные выводы. Это предполагает наличие эффективного управления большой по объему и хорошо структурированной базой знаний, строгое разграничение между различными уровнями знаний, наличие множества удобных представлений для правил, схем предикатов или прототипов и четко определенный процесс обмена информацией между различными источниками.

Необходимо, чтобы система знала, что она знает. Если попытаться провести аналогию с людьми, то подобное метазнание означает постоянное использование в течение жизни информации о каждом прожитом дне. Если, например, вы забыли имя приятеля, встреченного на улице, то ваше метазнание состоит в том, что-либо вы его имя знали, но забыли, либо этого имени никогда не знали. Впрочем, мы постоянно используем важные эвристические правила, основанные на подобном метазнаний, такие, как «если бы это была правда, то я бы это знал». Они зависят от двух важных параметров: значимости имеющего к ним отношения факта и степени нашей собственной компетентности в данной области. В действительности каждое человеческое знание сразу же требует метазнания, связанного с тем местом, которое мы отводим данному знанию в ряду другой информации, как мы к нему относимся, для каких целей оно нам полезно, к какому семейству принадлежит. Все эти моменты рассматриваются в следующих разделах, посвященных описанию реальных информационных систем.