Базы знаний

Файл : kursovik.doc (размер : 156,160 байт)

PAGE 1 PAGE 3

Содержание

Введение4

Различные типы знаний и их представления5

Различные типы знаний.5

Различные представления знаний в существующих системах. 7

Способы использования знаний и доступ к ним.9

Преимущества и недостатки продукционных систем10

3.Метазнание12

Метазнание объектов окружающего мира12

Метазнание стратегий13Заключение15Литература18

1. Введение

Задание на курсовую работу по дисциплине "Базы данных"

Студент группы ОИН 10913

Зубко Д.В.

Направление: "Информатика и ВТ", № контракта 19000010602071

Тема: Базы знаний

Задание выдано:

2. 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 посто​янное 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.

2.1 Различные типы знаний

Выделим восемь основных типов знаний по следующим признакам.

Базовые элементы, объекты реального мира. Они связаны с непосредственным восприятием, не требует обсуждения, и добавляются к нашей базе фактов в том виде, в котором они получены.

Утверждения и определения. Они основаны на базовых элементахи заранее рассматриваются как достоверные.

Концепции. Они представляют собой перегруппировки или обобщения базовых объектов. Для построения каждой концепции используются свои приемы. Например, в системах МЕСНО (Bundy, 1979) или AM (Lenat, 1977) они построены на основе примеров, контр​ примеров, частных случаев, более общих или аналогичных концепций.

4)Отношения. Они выражают как элементарные свойства базовых элементов, так и отношения между концепциями. Кроме того, к

свойствам отношений относятся их большее или меньшее правдоподобие, большая или меньшая связь с данной ситуацией. Еще раз отметим, что представление знаний в экспертных системах близко к моделям, используемым в базе данных. Таким путем построена ре​ляционная (обобщенная) модель базы данных в системах OPS, PROLOG, SNARK и TANGO.

Пара понятий "свойство - значение" (relationship - entity) хорошо известна в семантических сетях; фреймы и скрипты являются не чем иным, как наиболее простыми бинарными отношениями. Некоторые экспертные системы (INTERNIST, BAOBAB, SPHINX) в качестве базы факторов используют уже базы существующих данных.

Теоремы и правила перезаписи. Они являются частным случаемпродукционных правил с вполне определенными свойствами. Теоремы не представляют никакой пользы без экспертных правил их использования. Явное присутствие теорем в экспертных системах представляет главное отличие от систем управления классическими базами данных (СУБД), в которых они либо отсутствуют, либо про​граммируются. Модификация или добавление новых теорем явля​ется весьма трудоемкой, хотя и необходимой процедурой, так как нужно обеспечить хорошее структурированное управление базой данных и оптимизировать получение ответов (Gallaire, 1987).