ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 02.06.2024
Просмотров: 19
Скачиваний: 0
Лекція 3. Класифікація та особливості знань.
Лекція 3
Тема: Класифікація та особливості знань.
Мета: зрозуміти відмінність знань і даних, вміти класифікувати знання, знати напрямки у дослідженнях штучного інтелекту.
Тип: теоретичне
Вид: формування умінь і навичок.
Форма навч. роботи: фронтальна.
Методи навчання: словесний.
Структура заняття:
І. Організаційний момент: привітання, перевірка відсутніх. (2 хв.)
ІІ. Актуалізація опорних знань: (10 хв.)
-
Що таке штучний інтелект?
-
Назвіть системні аспекти, що розглядаються у галузі ШІ.
-
Що вивчає наука когнітивістика?
-
З яких зон складається смисловий простір?
-
Що таке дедукція та індукція?
-
Які ви знаєте типи зв’язків у повідомленні?
-
Що таке навчання?
-
Яка інформація зберігається у предметній галузі?
ІІІ. Пояснення нового матеріалу (60-65 хв.)
Використана література:
-
М.М.Глибовець, О.В.Олецький «Штучний інтелект» - К.: Вид.дім «КМ Академія», 2002. – 366 с.
План
-
Класифікація та особливості знань.
-
Галузь та види знань.
-
Класифікація та особливості знань.
Проблема подання знань, зобов'язана своїм виникненням процесам, що відбуваються у розвитку комп’ютерної техніки і дослідженнях по штучному інтелекту (ШІ) протягом останніх десятиліть, а саме появі і досить широкому поширенню систем, які називають системами, заснованими на знаннях. Це насамперед інтелектуальні інформаційно-пошукові і експертні системи. Термін "знання" набуває в ШІ специфічного змісту, пов'язаного з певною формою подання інформації в ЕОМ, однак об'єктом уваги дослідників ШІ є і знання у звичайному сенсі. Формування бази знань інтелектуальної системи (ІС) передбачає розробку знакових структур, що дозволяють фіксувати знання з області, для роботи в якій призначається система, і забезпечити виконання необхідних операцій з ними. Побудова ІС припускає також ті або інші способи одержання знань, які повинні бути представлені в даній системі. Це можуть бути способи одержання знань із книг і інших текстів, що використовуються у даній області, а також у ході певним чином організованої комунікації із професіоналами (експертами) у сфері, де буде застосовуватися система. Розв’язання такого роду завдань (які називаються завданнями подання і придбання знань) виявилося пов'язаним з питаннями про те, як взагалі влаштоване знання, із чого воно складається і які механізми його функціонування, які існують види знання, яку роль грає неявне знання в комунікації і мисленні, що являють собою когнітивні структури індивіда і логічні механізми міркувань, - а також з безліччю інших питань щодо знання.
-
Знання – основа інтелектуальної системи
Багато видів розумової діяльності людини, такі, як написання програм для обчислювальної машини, заняття математикою, ведення міркувань на рівні здорового глузду й навіть водіння автомобіля – вимагають "інтелекту". Протягом останніх десятиліть було побудовано кілька типів комп'ютерних систем, здатних виконувати подібні завдання.
Є системи, здатні діагностувати захворювання, планувати синтез складних синтетичних з'єднань, вирішувати диференціальні рівняння в символьному виді , аналізувати електронні схеми, розуміти обмежений обсяг людської мови і природного мовного тексту. Можна сказати, що такі системи володіють в, деякій мірі, штучним інтелектом.
Робота з побудови таких систем проводиться в області, що одержала назву штучний інтелект (ШІ). При реалізації інтелектуальних функцій неодмінно присутня інформація, яку називають знаннями. Інакше кажучи, інтелектуальні системи є в той же час системами обробки знань.
У цей час у дослідженнях штучного інтелекту виділилися кілька основних напрямків.
1. Подання знань. У рамках цього напрямку вирішуються завдання, пов'язані з формалізацією та поданням знань у пам'яті системи ШІ. Для цього розробляються спеціальні моделі подання знань і мови опису знань, впроваджуються різні типи знань. Проблема подання знань є однією з основних проблем для системи ШІ, тому що функціонування такої системи спирається на знання про проблемну область, які зберігаються в її пам'яті.
2. Маніпулювання знаннями. Щоб знаннями можна було користуватися при вирішенні завдань, варто навчити систему ШІ оперувати ними. У рамках даного напрямку розробляються способи поповнення знань на основі їхніх неповних описів, створюються методи достовірного й правдоподібного висновку на основі наявних знань, пропонуються моделі міркувань, що опираються на знання та особливості, що імітують людські міркування. Маніпулювання знаннями дуже тісно пов'язане з поданням знань, і розділити ці два напрямки можна лише умовно.
3. Спілкування. У коло завдань цього напрямку входять: проблема розуміння і синтезу зв'язних текстів природною мовою, розуміння і синтез мови, теорія моделей комунікацій між людиною та системою ШІ. На основі досліджень у цьому напрямку формуються методи побудови лінгвістичних процесів, діалогових систем і інших систем ШІ, метою яких є забезпечення комфортних умов для спілкування людини із системою ШІ.
4. Сприйняття. Цей напрямок включає розробку методів подання інформації про зорові образи в базі знань, створення методів переходу від зорових сцен до їхнього текстового опису й методів зворотного переходу, створення засобів, що породжують зорові сцени на основі внутрішніх подань у системах ШІ.
5. Навчання. Для розвитку здатності систем ШІ до навчання, тобто до рішення завдань, з якими вони раніше не зустрічалися, розробляються методи формування умов завдань по описі проблемної ситуації або за спостереженням за нею, методи переходу від відомого рішення окремих завдань (прикладів) до рішення загального завдання, створення прийомів розбивки вихідного завдання на більш дрібні та уже відомі для систем ШІ. У цьому напрямку ШІ зроблено ще досить мало.
6. Поведінка. Оскільки системи ШІ повинні діяти в деякому навколишньому середовищі, то необхідно розробляти деякі поведінкові процедури, які дозволили б їм адекватно взаємодіяти з навколишнім середовищем, іншими системами ШІ та людьми. Цей напрямок в ШІ також розроблено ще дуже слабо.
-
Відмінність знань від даних.
Поданню даних властивий пасивний аспект: книга, таблиця, заповнена інформацією пам'ять. У теорії штучного інтелекту особливо підкреслюється активний аспект подання знань: придбання знання повинне стати активною операцією, що дозволяє не тільки запам'ятовувати, але й застосовувати сприйняті (придбані, засвоєні) знання для міркувань на їхній основі.
Використання символічної мови, такої, як мови математичної логіки, дозволяє формулювати опис у формі, одночасно близькій і до звичайної мови, і до мови програмування. Втім, математична логіка дозволяє міркувати, базуючись на придбаних знаннях: логічні висновки дійсно є активними операціями одержання нових знань із уже засвоєних.
Складність поняття знання полягає в множинності його матеріальних носіїв. За цією ознакою можна виділити п’ять основних форм знань:
z1 - знання в пам’яті людини;
z2 - матеріальні знання (підручники, довідники, статті і т. і.);
z3 - поле знань
z4 - знання на мові представлення знань (формалізація z3);
z5 - база знань в комп’ютері (на машинних носіях інформації).
При створенні ЕС принциповим є етап розробки поля знань Z3, яке представляє собою деякий полуформалізований опис понять предметної області і зв’язків, що існують між ними.
Наприклад у вигляді малюнка, таблиці, схеми, діаграми, сітки... В подальшому поле знань переписується на деякій мові представлення знань, при цьому створюється модель знань Z4. Реалізація моделі за допомогою програмних засобів веде до виникнення п’ятої форми представлення знань Z5 - бази знань. Таким чином, приймемо в якості робочого таке визначення знань - знання, це основні закономірності предметної області, які дозволяють людині розв’язувати конкретні виробничі, наукові та інші задачі, тобто - факти, поняття, взаємозв’язки, оцінки, правила, евристики), а також стратегії прийняття рішень в цієї області.
Спробуємо виділити за аналогією п’ять форм даних:
Д1 - результат спостереження об’єкту, або дані в пам’яті;
Д2 - фіксація даних на матеріальному носії - таблиці, графіки, і т.д.;
Д3 - модель даних, деяка схема опису, яка пов’язує декілька об’єктів;
Д4 - дані на мові опису даних;
Д5 - база даних на машинному носії інформації.
Визначено п’ять властивостей, які відрізняють знання від даних:
-
Внутрішня інтерпретованість. Кожна інформаційна одиниця повинна мати унікальне ім’я, згідно якого ІС знаходить її, а також відповідає на запитання, які посилаються на це ім’я. Коли дані в пам’яті ЕОМ були позбавлені імен, то була відсутня і можливість їх ідентифікації системою. При цьому система не мала інформації про те, що криється за тими або іншими двійковими кодами машинного слова і не мала змоги без участі програміста відповісти на запитання типу «Що ти знаєш про механіка Іванова?». При використанні таких інформаційних одиниць як знання в пам’ять ЕОМ заноситься спеціальне машинне слово, в якому указано в яких комірках зберігаються відомості про прізвища, роки народження, спеціальності тощо. В пам’ять заносяться переліки всіх відповідних об’єктів, які можуть відігравати роль імен для тих машинних слів, які відповідають строкам таблиці.
Таблиця 2.1
-
Прізвище
Рік народження
Спеціальність
Стаж, число років
Сидоров
1965
Слюсар
5
Іванов
1925
Токар
30
Петров
1937
Сантехнік
25
Якщо, наприклад, в пам'ять ЕОМ потрібно було записати відомості про співробітників установи, представлені в табл. 1.1, то без внутрішньої інтерпретації в пам'ять ЕОМ була б занесена сукупність з чотирьох машинних слів, відповідних рядкам цієї таблиці. При цьому інформація про те, якими групами двійкових розрядів в цих машинних словах закодовані відомості про фахівців, у системи відсутні. Вони відомі лише програмісту, який використовує дані табл. 1.1 для вирішення виникаючих у нього задач. Система не в змозі відповісти на питання типу "Що тобі відомо про Петрова?" або чи "Є серед фахівців сантехнік?".
При переході до знань в пам'ять ЕОМ вводиться інформація про деяку протоструктуру інформаційних одиниць. В даному прикладі вона є спеціальним машинним словом, в якому вказано, в яких розрядах зберігаються відомості про прізвища, роках народження, спеціальностях і стажах. При цьому повинні бути задані спеціальні словники, в яких перераховані системи прізвища, року народження, спеціальності і тривалості стажу, що є в пам'яті. Всі ці атрибути можуть грати роль імен для тих машинних слів, які відповідають рядкам таблиці. По них можна здійснювати пошук потрібної інформації. Кожний рядок таблиці буде екземпляром протоструктури. В даний час СУБД забезпечують реалізацію внутрішньої інтерпретації всіх інформаційних одиниць, що зберігаються в базі даних.
