Современная концепция знаний в искусственном интеллекте. Кратко

Это краткий ответ на экзаменационный вопрос по системам искусственного интеллекта (все вопросы).

Существует 2 понятия: данные и знания.

Данные

Изначально под данными понимались двоичные слова различной длины. Далее появились различные способы описания, возникло понятие абстрактных типов данных, структура которых может задаваться. Далее создали БД и средства для манипулирования данными — СУБД.

Таким образом, данные — факты, характерные объекты, предметы, явления предметной области, и их свойства.

Концепция знаний

Существует шесть особенностей, позволяющих отнести информационные единицы к знаниям:

Внутренняя интерпретируемость

При переходе от данным к знаниям вводится в обращение особая информация, которая описывает некоторую используемую в программе протоструктуру информационных единиц. В простейшем случае при представлении отдельной порции декларативной информации машинным словом эту информацию можно представить посредством специального машинного слова, в котором указывается, какой разряд соответствует той или иной информационной единице. Каждой информационной единице задается уникальное имя, которое позволяет вести поиск.

Структурированность

Означает возможность произвольного установления между отдельными информационными единицами отношений типа "часть-целое”, "род-вид”или "элемент-класс”. Иными словами, должна быть обеспечена рекурсивная вложимость одних информационных единиц в другие.

Связность

Предполагает возможность установления связей различного типа между информационными единицами. Прежде всего эти связи могут характеризовать отношения между информационными единицами. Семантика отношений может носить декларативный (задание иерархии информационных единиц, причинно-следственных связей) или процедурный (отношение "аргумент-функция”) характер. Отношения структуризации определяют иерархические связи.

Наиболее полно связность реализуется в семантической сети.

Шкалирование

Отдельные информационные единицы могут соотноситься между собой с помощью различных шкал.

• метрические шкалы устанавливают количественное соотношение и порядок информационных единиц;
  
• абсолютные метрические шкалы (начало отсчета абсолютно);
• относительные метрические шкалы (начало отсчета меняется);
• порядковые шкалы фиксируют лишь порядок информационных единиц;
  
• нечеткие порядковые шкалы (лингвистические);
• оппозиционные шкалы используют бинарную оппозицию в виде противопоставления двух фактов, явлений или свойств. Образуются с помощью пар-антонимов.

Семантическая метрика

На множестве информационных единиц в некоторых случаях полезно задавать отношение, характеризующее ситуационную близость информационных единиц, то есть силу ассоциативной связи между информационными единицами.

Активность знаний

Знания способны сами порождать новые знания.

Рекомендуемая литература: Базы знаний интеллектуальный систем, Гаврилова Т.А.