Всего на сайте:
183 тыс. 477 статей

Главная | Информатика

Проблемы представления и моделирования знаний.  Просмотрен 46

Важное место в теории искусственного интеллекта занимает проблема представления знаний, являющаяся, по мнению многих исследователей, ключевой. Что же представляют собой знания и в чем их отличие от данных?

Знания представляют собой совокупность сведений (у индивидуума, общества или у системы ИИ) о мире (конкретной предметной области, совокупности объектов или объекта), включающих в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, правилах использования этой информации для принятия решений.

Первоначально вычислительная техника была ориентирована на обработку данных. Это было связано как с уровнем развития техники и программного обеспечения, так и со спецификой решае­мых задач. Дальнейшее усложнение решаемых задач, их интеллектуализация, развитие вычислительнойтехники ставят задачу создания машин обработки знаний. Существенным отличием зна­ний от данных, несомненно, является их интерпретируемость [51]. Если для интерпретации данных необходимы соответствующие программы и сами по себе они не несут содержательной инфор­мации, то знания всегда содержательны. Другой отличительной чертой знаний является наличие отношений, например, вида «тип — подтип», «элемент—множество» и т. д. Знания характери­зуются наличием ситуативных связей, определяющих ситуативную совместимость отдельных событий и фактов, позволяющих устанавливать причинно-следственные связи.

Некоторые исследователи предпринимали попытки определить типы знаний, которые должны быть представлены в системах ИИ. Так, согласно [107] этот перечень охватывает:

· структуру, форму, свойства, функции и возможные состояния объекта;

· возможные отношения между объектами, возможные события, в которых эти объекты могут участвовать;

· физические законы;

· возможные эффекты действий и состояний, причины и условия возникновения событий и состояний;

· возможные намерения, цели, планы, соглашения и т. д.

Э. Фейгенбаум, в свою очередь, выделяют следую­щие типы знаний:

· об объектах и категориях окружающего мира; о событиях, определяющих временные последовательности и причинно-следственные связи;

· о деятельности, т. е.

о способности выполнять какие-либо дей­ствия;

· метазнания, т. е. «знания о размере наших знаний или о гра­ницах наших способностей».

Можно выделить ряд общих для всех систем пред­ставлений знаний (СПЗ) черт. Следую­щих аспекты, присущи всем СПЗ, а именно

1. Все СПЗ имеют дело с двумя мирами – представляемым и представляющим.

2. Вместе они образуют основу для представления, если решены следующие вопросы:

Чем является представляемый мир?

Чем является представляющий мир?

Какие аспекты представляемого мира смоделированы?

Какие аспекты представляющего мира смоделированы?

Каково соответствие между этими мирами?

Существует также ряд общих для всех СПЗ проблем. К ним можно отнести, в частности, проблемы:

· приобретения новых знаний и их взаимодействие с уже суще­ствующими;

· организации ассоциативных связей;

· выбора диапазона в размере элементов представления, связан­ной с тем, насколько «детально могут быть описаны объекты и события, и какая часть внешнего мира может быть представлена в конкретной системе»;

· неоднозначности и выбора семантических примитивов;

· модульности и понимания;

· явности знаний и доступности;

· выбора соотношения декларативной и процедурной состав­ляющих представления, что влияет на экономичность системы, полноту, легкость кодировки и понимания.

В общем виде модели представления знаний могут быть ус­ловно разделены на концептуальные и эмпирические.

Концептуальная модель дает эвристический метод для решения некоторой проблемы. Метод эвристичен, поскольку концептуаль­ное описание не дает гарантии того, что он может быть применен во всех соответствующих практических ситуациях. Концептуаль­ная модель делает возможным распознавание проблемы, позволя­ет уменьшать время для ее предварительного анализа.

Практическое использование концептуальной модели влечет за собой необходимость преобразования ее в эмпирическую. Знания могут быть накоплены в виде эмпирических моделей, как правило, описательного характера. Эти модели могут варьировать от прос­того набора правил до полного описания того, как ЛПР решает задачу.

Модели представления знаний можно условно разделить на декларативные и процедурные.

Декларативная модель представления знаний основывается на предположении, что проблема представления некоей предметной области решается независимо от того, как эти знания потом бу­дут использоваться. Поэтому модель как бы состоит из двух частей: статических описательных структур знаний и механизма вывода, оперирующего этими структурами и практически неза­висимого от их содержательного наполнения. При этом в какой-то степени оказываются раздельными синтаксические и семантичес­кие аспекты знания, что является определенным достоинством указанных форм представления из-за возможности достижения их определенной универсальности.

В декларативных моделях не содержатся в явном виде описа­ния выполняемых процедур.

Эти модели представляют собой обычно множество утверждений. Предметная область представ­ляется в виде синтаксического описания ее состояния (по возмож­ности полного). Вывод решений основывается в основном на про­цедурах поиска в пространстве состояний.

В процедурном представлении знания содержатся в про­цедурах- небольших программах, которые определяют, как вы­полнять специфичные действия (как поступать в специфичных ситуациях). При этом можно не описывать все возможные состояния среды или объекта для реализации вывода. Достаточно хранить некоторые начальные состояния и процедуры, генерирующие необходимые описания ситуаций и действий.

При процедурном представлении знаний семантика непос­редственно заложена в описание элементов базы знаний, за счет чего повышается эффективность поиска решений. По сравнению с процедурной частью статическая база знаний у них мала. Она содержит не «неизменные аксиомы», а лишь так называемые «ут­верждения», которые приемлемы в данный момент, но могут быть изменены или удалены в любое время. Общие знания и пра­вила вывода представлены в виде специальных целенаправленных процедур, активизирующихся по мере надобности.

Процедуры могут активизировать друг друга, их выполнение может прерываться, а затем возобновляться. Возможно использо­вание процедур — «демонов», активизирующихся при выполнении операций введения, изменения или удаления данных.

Средством повышения эффективности генерации вывода в про­цедурных моделях является добавление в систему знаний о применении, т. е. знаний о том, каким образом использовать на­копленные знания для решения конкретной задачи. Эти знания, как правило, тоже представляются в процедурной форме.

Главное преимущество процедурных моделей представле­ния знаний заключается в большей эффективности механизмов вывода за счет введения дополнительных знаний о применении, что однако снижает их общность. Другое важное преимущество заключено в выразительной силе. Процедурные системы спо­собны смоделировать практически любую модель представления знаний. Выразительная сила процедурных систем проявляется в расширенной системе выводов, реализуемых в них.

В заключение необходимо отметить, что деление моделей пред­ставления знаний на декларативные и процедурные весьма ус­ловно, так как в реальных системах представления знаний исполь­зуются в равной мере элементы и сочетания всех указанных вы­ше форм моделей представления знаний.

 

Предыдущая статья:Стратегические и динамические ЭС. Следующая статья:Фреймы.
page speed (0.0152 sec, direct)