Формализация предметной задачи. Уровни формализации задач
Типы моделей
Синтаксические меры информации
Прагматические меры информации
Системы классификации информации, основные идеи
Система кодирования информации, классификация методов
Информационное общество. Информационные революции
Поколение, после 1946 года
Техническое обеспечение
ИТ. Виды ИТ
Классификация ИТ по типу обрабатываемой информации
Характеристики и назначение ИТ автоматизации офиса. Основные компоненты
Данные и знания
Основные компоненты экспертной системы, специалисты-разработчики
Централизованная и распределенная обработка данных
Основные характеристики коммуникационной сети
Информационные продукты и услуги. Информационный бизнес
Интернет-аукцион - торговая витрина, где продавцы выставляют на продажу принадлежащие им товары, а покупатели подают заявки на покупку этих товаров
Навигация
Данные и знания
Введение в информатику
161967
знаков
0
таблиц
2
изображения
33. Данные и знания
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.
Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления в предметной области, а также их свойства.
Параллельно с развитием структуры ЭВМ происходило развитие информационных структур для представления данных. Появились способы описания данных в виде векторов и матриц, возникли списочные структуры, иерархические структуры. В настоящее время 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 интеллектуальных систем возникла концепция знаний, которые объединили в себе многие черты процедурной и декларативной информации.
Знания - совокупность сведений, образующих целостное описание, соответствующее некоторому уровню осведомленности об описываемом вопросе, предмете, проблеме и т.д. Знания - это выявленные закономерности в предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области.
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. Но это было бы слишком узкое понимание. А между тем, 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.
Знания могут быть классифицированы по следующим категориям:
· поверхностные - знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области;
· глубинные - абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и процессы в предметной области.
Кроме того, знания можно разделить на следующие виды:
· процедурные: знания, отвечающие на вопрос «Как решать поставленную задачу?»; эти знания хранятся в памяти интеллектуальной системы в виде описаний процедур, с помощью которых их можно получить. В таком виде обычно описывается информация о предметной области, характеризующая способы решения задач в этой области, а также различные инструкции, методики и т.п.
декларативные: знания, не содержащие в явном виде процедуры решения задач; которые записаны в памяти так, что они непосредственно доступны для использования после обращения к соответствующему полю памяти. В таком виде обычно записывается информация о свойствах предметной области фактах, имеющих в ней место и т.п. информация.
54. Модели представления знаний в современных интеллектуальных системах.
Модель знаний - описание знаний в базе знаний. Известны четыре типа моделей знаний:
1. логические, в основе которых лежит формальная логическая модель;
2. сетевые, в основе которых лежат семантические сети;
3. фреймовые, основанные на фреймах;
4. продукционные, основанные на продукциях.
Каждая такая М.З. определяет форму представления знаний.
Формальные логические модели
Система ИИ в определенном смысле моделирует интеллектуальную деятельность человека и, в частности, - логику его рассуждений. В грубо упрощенной форме наши логические построения при этом сводятся к следующей схеме: из одной или нескольких посылок (которые считаются истинными) следует сделать «логически верное» заключение (вывод, следствие).
Логические выражения, построенные в данном языке, могут быть истинными или ложными. Некоторые из этих выражений, являющиеся всегда истинными, объявляются аксиомами (или постулатами). Они составляют ту базовую систему посылок, исходя из которой и пользуясь определенными правилами вывода, можно получить заключения в виде новых выражений, также являющихся истинными.
Если перечисленные условия выполняются, то говорят, что система удовлетворяет требованиям формальной теории. Ее так и называют формальной системой (ФС). Система, построенная на основе формальной теории, называется также аксиоматической системой.
Классическими примерами аксиоматических систем являются исчисление высказываний и исчисление предикатов. Эти ФС хорошо исследованы и имеют прекрасно разработанные модели логического вывода.
ФС имеют и недостатки, которые заставляют искать иные формы представления. Главный недостаток - это «закрытость» ФС, их негибкость.
Логические модели
В основе моделей такого типа лежит формальная система, задаваемая четверкой вида: M = <T, P, A, B>. Множество T есть множество базовых элементов различной природы, например слов из некоторого ограниченного словаря, деталей детского конструктора, входящих в состав некоторого набора и т.п.
Множество P есть множество синтаксических правил. С их помощью из элементов T образуют синтаксически правильные совокупности.
В множестве синтаксически правильных совокупностей выделяется некоторое подмножество A. Элементы A называются аксиомами.
Множество B есть множество правил вывода. Применяя их к элементам A, можно получать новые синтаксически правильные совокупности, к которым снова можно применять правила из B. Так формируется множество выводимых в данной формальной системе совокупностей.
Для знаний, входящих в базу знаний, можно считать, что множество A образуют все информационные единицы, которые введены в базу знаний извне, а с помощью правил вывода из них выводятся новые производные знания. Другими словами формальная система представляет собой генератор порождения новых знаний, образующих множество выводимых в данной системе знаний. Это свойство логических моделей делает их притягательными для использования в базах знаний. Оно позволяет хранить в базе лишь те знания, которые образуют множество A, а все остальные знания получать из них по правилам вывода.
Семантические (смысловые) сети
В основе моделей этого типа лежит конструкция, названная ранее семантической сетью. Сеть, в вершинах которой находятся информационные единицы, а дуги характеризуют отношения и связи между ними. Семантическая сеть является наиболее общей моделью представления знаний.
В зависимости от типов связей, используемых в модели, различают классифицирующие сети, функциональные сети и сценарии. В классифицирующих сетях используются отношения структуризации. Такие сети позволяют в базах знаний вводить разные иерархические отношения между информационными единицами. Функциональные сети характеризуются наличием функциональных отношений. Их часто называют вычислительными моделями
Под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация.
В отличие от моделей других типов во фреймовых моделях (под фреймом понимается абстрактный образ или ситуация).
фиксируется жесткая структура информационных единиц, которая называется протофреймом. В общем виде она выглядит следующим образом:
(Имя фрейма:
Имя слота 1(значение слота 1)
Имя слота 2(значение слота 2)
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Имя слота К (значение слота К)).
Значением слота может быть практически что угодно (числа или математические соотношения, тексты на естественном языке или программы, правила вывода или ссылки на другие слоты данного фрейма или других фреймов). В качестве значения слота может выступать набор слотов более низкого уровня, что позволяет во фреймовых представлениях реализовать «принцип матрешки».
При конкретизации фрейма ему и слотам присваиваются конкретные имена и происходит заполнение слотов. Таким образом, из протофреймов получаются фреймы - экземпляры. Переход от исходного протофрейма к фрейму - экземпляру может быть многошаговым, за счет постепенного уточнения значений слотов.
Связи между фреймами задаются значениями специального слота с именем «Связь». Часть специалистов по ИС считает, что нет необходимости специально выделять фреймовые модели в представлении знаний, т.к. в них объединены все основные особенности моделей остальных типов.
Продукционная модель
Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).
В моделях этого типа используются некоторые элементы логических и сетевых моделей. Из логических моделей заимствована идея правил вывода, которые здесь называются продукциями, а из сетевых моделей - описание знаний в виде семантической сети. В результате применения правил вывода к фрагментам сетевого описания происходит трансформация семантической сети за счет смены ее фрагментов, наращивания сети и исключения из нее ненужных фрагментов. Таким образом, в продукционных моделях процедурная информация явно выделена и описывается иными средствами, чем декларативная информация. Вместо логического вывода, характерного для логических моделей, в продукционных моделях появляется вывод на знаниях.
Похожие работы
... мотивы указываются респондентами достаточно часто (более 60% респондентов указывают этот мотив). Ряд мотивов упоминается в анкетах не очень часто (от 20% до 45%). Есть мотивы, которыми при выборе дополнительного образования в области информатики школьники руководствуются редко (до 10%). В соответствии с этим условно все мотивы были разделены на три группы. Неожиданным для нас явился тот факт, что ...
... -педагогическая или научно-техническая проблема, являющаяся новым научным вкладом в теорию определенной области знаний (педагогику, технику и другие). 4. ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ ДЛЯ ВЫПОЛНЕНИЯ ВЫПУСКНОЙ КВАЛИФИКАЦИОННОЙ РАБОТЫ БАКАЛАВРА ФИЗИКО-МАТЕМАТИЧЕСКОГО ОБРАЗОВАНИЯ ПРОФИЛЬ ИНФОРМАТИКА 4.1. Положение о выпускной квалификационной работе бакалавра физико-математического образования: ...
... , нейрокибернетика и гомеостатика теснейшим образом связаны с развитием искусственного интеллекта. И конечно, работы в этой области немыслимы без развития систем программирования (рис. 1). Рис. 1 - Структура информатики Основная цель работ в области искусственного интеллекта - стремление проникнуть в тайны творческой деятельности людей, их способности к овладению знаниями, навыками и ...
... обучения информатике. Опыт таких разработок уже имеется как в нашей стране, так и за рубежом, описаны их положительные и отрицательные стороны. 1.3 Отечественный и зарубежный опыт непрерывного обучения информатике с 1 по 11 класс средней общеобразовательной школы Возраст, с которого дети начинают изучать информатику, неуклонно снижается. Об этом свидетельствует, как зарубежный, так и ...
0 комментариев