Prima di continuare a considerare i problemi della gestione della conoscenza, è importante definire i concetti chiave di quest'area: "dati", "informazione", "conoscenza".
Nella letteratura sulla gestione della conoscenza vengono presentati vari approcci alla loro interpretazione. Senza pretendere di essere un'analisi su larga scala, proviamo a identificare alcuni punti importanti.
Sotto dati si comprendono osservazioni disordinate, numeri, parole, suoni, immagini. È un insieme di fattori discreti e oggettivi sugli eventi. Allo stesso tempo, in un contesto organizzativo, i dati sono trattati come registrazioni strutturate di atti di attività. Le organizzazioni in genere archiviano i dati in sistemi informativi che ricevono dati da vari dipartimenti e servizi.
Quando i dati sono organizzati, ordinati, raggruppati, classificati, lo diventano informazione. Viene interpretato come una raccolta di dati, ordinata con uno scopo specifico, che dà loro un significato.
Messaggio- si tratta di testo, dati digitali, immagini, suoni, grafici, tabelle, ecc.
Intelligenza- praticamente sinonimo del concetto di "Messaggi". Sono il più delle volte di natura domestica.
Conoscenza viene interpretata come informazione pronta per un uso produttivo, efficace, dotata di significato. È un insieme di esperienze formalizzate, valori, informazioni contestuali, comprensione di esperti, che costituiscono la base per la valutazione e l'integrazione di nuove esperienze e informazioni. Si forma e si applica nella mente delle persone e nelle organizzazioni è spesso radicato non solo nei documenti e negli archivi, ma anche nelle procedure organizzative, nei processi, nei modi di fare le cose e nelle norme.
Sulla base di una revisione della letteratura, la tabella fornisce varie definizioni di conoscenza.
Nella maggior parte delle definizioni considerate, viene sottolineato che la conoscenza è un concetto più ampio, più profondo e più ricco dell'informazione. Loro rappresentano connessione mobile di diversi elementi: esperienza, valori, informazioni e comprensione di esperti- e sono in continua evoluzione; sono intuitivi; caratteristiche delle persone e sono parte integrante della natura umana con la sua imprevedibilità.
Dati e conoscenza
Informazione
Dati
procedurale dichiarativo
Argomento
Conoscenza
inferenza
fatti Euristico
meccanismo di ritiro, inferenza o macchina di uscita.
interfaccia
Base di conoscenza,
meccanismo di ritiro,
Interfaccia utente.
Il concetto di sistema formale
La base dei modelli logici è il concetto di sistema formale definito da una quadrupla m = (T, P, UN, F).
Molti T ci sono molti elementi di base di natura diversa, ad esempio parole di un vocabolario limitato. Si assume che esista una procedura P( T) controllando se un elemento arbitrario appartiene a un insieme T.
Molti P ci sono molte regole di sintassi. Con il loro aiuto dagli elementi T formare espressioni sintatticamente corrette, ad esempio, le espressioni sintatticamente corrette sono costruite dalle parole di un dizionario limitato. Ci deve essere una procedura P( R) per determinare se
qualche espressione è sintatticamente corretta.
in moltitudine R viene allocato un sottoinsieme MA a priori espressioni vere (assiomi). Ci deve essere una procedura P( MA) verificando se un'espressione sintatticamente corretta appartiene all'insieme MA.
Molti F ci sono molte regole di inferenza semantica. Applicandoli agli elementi MA, puoi ottenere nuove espressioni sintatticamente corrette, a cui puoi applicare nuovamente le regole da F. Ecco come si forma insieme di dedotti in questo sistema formale di espressioni. Se esiste una procedura P( F), che permette di determinare per ogni espressione sintatticamente corretta se è derivabile, allora viene chiamato il sistema formale corrispondente risolvibile.
Per la conoscenza inclusa nella base di conoscenza, possiamo supporre che l'insieme MA formano tutte le unità informative inserite nella base di conoscenza e, con l'aiuto di regole di inferenza, ne derivano di nuove conoscenza derivata. In altre parole, il sistema formale è un generatore di nuova conoscenza che forma un insieme ritirato in questo sistema conoscenza.
Questo modello è alla base della costruzione di molti IIS deduttivo. In tali sistemi, la base di conoscenza è descritta sotto forma di frasi e assiomi della teoria e il meccanismo di inferenza implementa le regole per costruire nuove frasi dalla base di conoscenza. L'input del sistema è una descrizione del problema nel linguaggio di questa teoria sotto forma di una richiesta (suggerimento, teorema), che non è esplicitamente presentata nella KB. Il processo di funzionamento del meccanismo di inferenza è chiamato la dimostrazione della query (teorema).
L'uso di logiche di vario tipo nella costruzione di regole sintattiche e semantiche genera modelli logici di vario tipo.
calcolo proposizionale
Il calcolo proposizionale studia le frasi che possono essere vere o false. Non tutte le frasi sono un'affermazione. Ad esempio, non ha senso parlare della verità delle frasi interrogative. Le frasi non sono affermazioni per le quali non c'è consenso sul fatto che queste frasi siano vere o false. Apparentemente, non tutti saranno d'accordo con l'affermazione "la logica matematica è un argomento affascinante".
Anche la frase "Nevicava" non è un'affermazione, poiché per giudicarne la verità sono necessarie ulteriori informazioni su quando e dove ha nevicato.
Combinando frasi usando connettivi come "E", "o","se poi…", puoi formare nuove frasi.
Il calcolo proposizionale utilizza cinque connettivi logici: negazione, congiunzione, disgiunzione, implicazione ed equivalenza.
congiunzione (logico E) è vera solo se entrambe le sue affermazioni costitutive sono vere.
Disgiunzione (logica O) è falso solo se entrambi i suoi componenti sono falsi.
L'implicazione (corrisponde al link " Se poi...”), il primo operando è chiamato premessa e il secondo operando è chiamato conclusione. Un'implicazione è falsa solo se la sua premessa è vera e la sua conclusione è falsa.
Operazione booleana equivalenza corrisponde al link " allora e solo allora". Il suo risultato è vero se entrambe le affermazioni sono entrambe vere o entrambe false.
booleano negazione eseguita su una singola affermazione. Una proposizione e la sua negazione hanno sempre valori di verità opposti.
Vengono chiamati i simboli usati per denotare le affermazioni atomi.
Le formule ben formate nella logica proposizionale sono definite ricorsivamente come segue:
1) un atomo è una formula;
2) se UN e B sono formule, allora lo sono le formule
e Ø UN, UN Ù B, UN Ú B, UN ® B, UN « B.
Qui i link sono simbolizzati:
Ú - logico O(disgiunzione);
u - booleano E(congiunzione);
® - booleano DOVREBBE(coinvolgimento);
"- logico EQUIVALENTEMENTE(equivalenza);
Ø - negazione logica.
interpretazione si chiama formula assegnando ad ogni atomo compreso nella formula un valore di verità ( vero o Falso).
Formula composta da n atomi diversi, ha 2 n varie interpretazioni.
Viene chiamata una formula che è vera sotto tutte le interpretazioni generalmente valido(Per esempio, UN Ú Ø UN).
Viene chiamata una formula che è falsa sotto tutte le interpretazioni controverso(Per esempio, UN ÙØ UN).
Viene chiamata una formula per la quale esiste almeno un'interpretazione in base alla quale è vero fattibile.
equivalente sono chiamate formule i cui valori di verità sono gli stessi sotto tutte le interpretazioni. Le formule possono essere convertite da un modulo all'altro utilizzando sostituzioni equivalenti.
Per le trasformazioni delle formule del calcolo proposizionale, vengono utilizzate le seguenti equivalenze:
1) UN Ú Ø UN = vero(vero);
UN Ù Ø UN = falso(Falso);
2) la regola della doppia negazione
Ø (Ø UN) = UN;
3) UN ® B = Ø UN Ú B;
4) UN « B = (UN ® B) Ù ( B ® UN);
5) leggi di commutatività
UN Ú B = B Ú UN, UN Ù B = B Ù UN;
6) leggi di associatività
(UN Ú B) Ú C =UN Ú ( B Ú C), (UN Ù B) Ù C = UN Ù ( B Ù C);
7) leggi di distribuzione
UN Ú ( B Ù C) = (UN Ú B) Ù ( UN Ú C), UN Ù ( B Ú C) = (UN Ù B) Ú ( UN Ù C);
8) Le leggi di de Morgan
Ø( UN Ú B) = Ø UN Ù Ø B, Ø( UN Ù B) = Ø UN Ú Ø B;
9) UN ® B = Ø B ® Ø UN.
Calcolo predicato
L'apparato del calcolo proposizionale in molti casi non consente una descrizione soddisfacente dell'area disciplinare. Una parte significativa delle aree disciplinari può essere descritta mediante il calcolo dei predicati del primo ordine. Per fare ciò, considera:
a) costanti che denotano un singolo oggetto o concetto;
b) variabili che in tempi diversi possono denotare oggetti diversi;
c) termini, i più semplici dei quali sono costanti e variabili, e in un caso più generale, rappresentati da espressioni del tipo , dove è un simbolo funzionale, e sono termini;
d) predicati utilizzati per rappresentare relazioni tra oggetti in alcune aree disciplinari;
e) quantificatori - un mezzo per fissare le caratteristiche quantitative dell'area disciplinare.
Predicatoè una funzione logica che accetta solo valori di verità vero" o " Falso».
Un predicato è costituito da un simbolo predicato e dal corrispondente insieme ordinato di termini che sono i suoi argomenti. simbolo del predicato P usato per denominare le relazioni tra oggetti. Se lo ha n argomenti, si chiama n-locale simbolo del predicato.
Il record, che è la formula (atomica) più semplice, significa che l'affermazione è vera: gli oggetti sono legati dalla relazione P.
Usando gli stessi connettivi logici del calcolo proposizionale ( E, OPPURE, NON DOVREBBE, EQUIVALENTEMENTE), puoi costruire formule più complesse.
Per determinare l'ambito delle variabili nelle formule, vengono utilizzati i quantificatori (universalità) e (esistenza). I quantificatori ci consentono di costruire affermazioni su un insieme di oggetti e formulare affermazioni che sono vere per questo insieme.
Le formule di calcolo predicato (PPF - formule ben formate) sono definite ricorsivamente come segue:
1. un atomo è una formula;
2. se UN e B sono formule, quindi le formule sono e
Ø UN, UN Ù B, UN Ú B, UN ® B, UN « B;
3. se - è una formula, le formule sono e e .
L'interpretazione delle formule nel calcolo dei predicati è l'assegnazione di intervalli di valori a tutte le costanti, funzioni e simboli del predicato. Formula interpretata sul territorio D, prende i valori vero o Falso secondo le seguenti regole:
a) se sono indicati i valori delle formule UN e B, quindi i valori di verità delle formule Ø UN, UN Ù B, UN Ú B, UN ® B, UN « B si ottengono da tavole di verità valide per il calcolo proposizionale;
b) la formula ottiene un valore vero se per ciascuno di D ha il significato vero, altrimenti il suo valore è Falso.
c) la formula ottiene un valore vero, se per almeno uno dei D ha il significato vero, altrimenti il suo valore è falso.
Formula UN mangiare conseguenza logica formule se e solo se per qualsiasi interpretazione in cui la formula 
vera formula UNè anche vero.
Oltre alle formule per le trasformazioni equivalenti fornite per il calcolo proposizionale, nel calcolo dei predicati vale quanto segue:
Ø($ ) = () (Ø );
Ø() = () (Ø ).
Tipi di telaio
Per scopi didattici Esistono due tipi di frame: un frame prototipo e un frame di esempio. Telaio - prototipo riflette la conoscenza di concetti stereotipati astratti, che sono classi di alcuni oggetti specifici. I telai del prototipo riflettono intensionale conoscenza, cioè conoscenza generalizzata dei modelli inerenti alla classe di oggetti considerata. Cornici - Esempi riflettere la conoscenza su fatti specifici dell'area disciplinare, o il cosiddetto estensionale conoscenza. Il passaggio dal frame-prototype alla frame-istanza viene effettuato durante la procedura di valutazione del frame-prototype durante il funzionamento del meccanismo di inferenza.
Ad esempio, considera un diagramma frame semplificato, un prototipo del concetto DATE:
<ДАТА> (<МЕСЯЦ><имя>)(<ДЕНЬ><целые числа {1,2,…, 31}>)
(<ГОД><функция>)(<ДЕНЬ НЕДЕЛИ><перечень {ПНД,ВТР,…,ВСК}>
<функция>)
Il nome del prototipo di frame è DATE. Nello slot MESE, al posto del valore viene scritto NAME, ovvero il valore dello slot può essere qualsiasi espressione letterale. Il valore dello slot DAY è intero e nello slot viene fornito un elenco di essi. Lo slot ANNO contiene una funzione che può implementare le seguenti azioni. Se l'anno è specificato nella frase di input, viene inserito nel campo del valore dello slot nel frame - esempio; se non viene specificato alcun anno, il valore mancante viene compilato con l'anno corrente. Questi tipi di funzioni sono detti funzioni predefinite.
Lo slot GIORNO SETTIMANA definisce anche una funzione che, durante l'elaborazione di un messaggio di input, verrà chiamata automaticamente per la verifica
incoerenza nel valore del giorno della settimana specificato dall'utente o calcolato
questo valore se l'utente non lo ha specificato.
Frame specifico - Un esempio di frame DATE potrebbe essere simile al seguente:
<È UN DATA>(<МЕСЯЦ><ИЮНЬ>)(<ДЕНЬ><5>)
Etichetta È UN significa che questo frame è un frame di esempio. Qui vengono riempiti solo 2 slot. I valori del resto possono essere calcolati utilizzando le apposite procedure.
Le procedure incluse nello slot sono divise in due tipi: procedure - demoni e
le procedure sono servi.
Le procedure sono demoni si attivano automaticamente ogni volta che i dati entrano nel frame corrispondente - esempio, o ne vengono rimossi. Pertanto, la procedura incorporata nello slot WEEKDAY nell'esempio sopra è rappresentativa della procedura daemon. Con l'ausilio di procedure di questo tipo, vengono eseguite tutte le operazioni di routine relative alla manutenzione dei database e delle conoscenze.
Le procedure sono servi attivato solo su richiesta. Un esempio di tale procedura è la funzione incorporata nello slot YEAR nel frame del prototipo DATE, che viene chiamata solo se l'utente non ha specificato un anno.
Riso. 4.6 Rete a telaio
sulla cornice Bambino. Ereditarietà dello slot "ama" dal frame Child.
Domanda 2. Qual è l'età degli studenti?
Risposta: 6-17 - il valore dello slot "età" è preso dal riquadro Studente. Il valore dal frame Child non viene preso, perché il significato è esplicitamente affermato nella cornice stessa "studente" su cui viene posta la domanda.
Per funzione Esistono i seguenti tipi di frame:
I frame sono oggetti (esempio sopra);
Frame - operazioni (ad esempio il frame "processo di sintesi di dispositivi correttivi", slot: modello, algoritmo di calcolo, parametri, ecc.);
Frame - situazioni (ad esempio, il frame "Funzionamento di emergenza del sensore analogico", slot: tensione, corrente, ecc.);
Frame - scenari (ad esempio, il frame "Estinzione di un incendio", slot: un luogo di incendio, agenti estinguenti, ecc.).
Il modello frame di rappresentazione della conoscenza è utilizzato nelle lingue FRL(Linguaggio di rappresentazione del telaio) ,KRL(Linguaggio di rappresentazione della conoscenza) e così via.
Caratteristiche dell'inferenza
Nelle lingue dei frame, l'operazione principale è ricerca del modello. Un campione è un frame in cui non tutte le unità strutturali sono riempite, ma solo quelle per cui si troveranno i frame necessari tra i frame memorizzati nella memoria di sistema. Il pattern potrebbe, ad esempio, contenere il nome del frame, nonché il nome di uno slot nel frame, seguito dal valore dello slot. Tale pattern verifica la presenza nella memoria di sistema di un frame con il nome dato e il valore dato dello slot specificato nel pattern. Il pattern può contenere il nome di qualche slot e il suo valore. Quindi la procedura di ricerca del pattern deve fornire una selezione di tutti i frame che contengono uno slot con lo stesso nome e valore di slot del pattern. Infine, alcune funzioni booleane possono essere fornite per conto del frame, alcuni nomi di slot e alcuni valori di slot. Pertanto, l'inferenza in una rete di frame si basa su un'operazione di corrispondenza.
Altre procedure tipiche dei linguaggi di frame sono le procedure per riempire gli slot con i dati, nonché le procedure per l'introduzione di nuovi frame prototipo (cioè, nuove conoscenze) nel sistema e l'introduzione di nuove relazioni tra di loro.
Considera un frammento della descrizione del "mondo dei blocchi" (Fig. 4.7) sotto forma di frame nel linguaggio FRL.
Riso. 4.7 "Il mondo dei blocchi"
(telaio (nome (cubo)) (lunghezza (NULLO)) (larghezza (SE-DEFAULT (utilizzare la lunghezza))) (altezza (SE-DEFAULT (utilizzare la lunghezza)))) (F telaio (nome (B 1)) (AKO (cubo)) (colore (rosso)) (lunghezza(80))) (f telaio (nome (B 2)) (AKO (cubo)) (colore (verde)) (lunghezza (65))))
Fessura AKO indica che gli oggetti B 1 e B 2 sono un sottotipo dell'oggetto cubo ed eredita le sue proprietà, vale a dire, lunghezza = larghezza = altezza. Procedura - demone SE-DEFAULT riempie i valori degli slot predefiniti.
Diciamo che al robot viene dato l'ordine "Prendi l'oggetto giallo che sostiene la piramide". Nel linguaggio di rappresentazione della conoscenza, la domanda è scritta come segue:
(oggetto X (colore (giallo)) (tieni Y (genere (piramide))))
Il programma di pattern matching trova la descrizione degli oggetti nella knowledge base:
(telaio (nome (B 3)) (genere (bloccare)) (colore (giallo)) (taglia (20 20 20)) (coordinata (20 50 0)) (presa (P 2)))
(telaio (nome(P 2)) (genere (piramide)) ...)
Risposta ricevuta: X = B 3, Y = P 2, e al robot viene dato un comando prendere(oggetto B 3).
I vantaggi dei frame come modello di rappresentazione della conoscenza sono la capacità di strutturare la base di conoscenza grazie alle proprietà della gerarchia e dell'ereditarietà. Lo svantaggio è la complessità dell'organizzazione dell'inferenza logica.
Conferenza. Fondamenti di costruzione di un sistema produttivo
Applicazione di metaregole
A volte, per decidere quale regola attivare, è desiderabile utilizzare conoscenze specifiche piuttosto che seguire una strategia generale di risoluzione dei conflitti. A tal fine, alcuni interpreti di regole includono strumenti che consentono al programmatore di formulare e introdurre meta-regole nel programma. Le meta-regole definiscono le regole mediante le quali viene effettuata la selezione dall'elenco delle applicazioni di quelle regole che dovrebbero essere considerate in primo luogo o, inoltre, essere obbligatorie.
Le metaregole ti consentono di restringere in modo significativo la gamma di regole candidate in base ad alcuni criteri o di modificare l'ordine delle priorità delle regole. Le meta-regole spesso utilizzano la conoscenza di una particolare area tematica. Un esempio è la seguente meta-regola relativa al sistema
tema della diagnostica medica MICINA.
METAROLA 001
SE (1) l'infezione appartiene alla classe ascesso pelvico, E
(2) ci sono regole la cui premessa cita
enterobatteri, E
(3) ci sono regole la cui premessa cita
colorazione gram-positiva
TO con fiducia 0,4 priorità dovrebbe essere data alla prima delle regole elencate.
Conferenza. Concetti di base nel campo dell'intelligenza artificiale
Il campo della scienza, chiamato "intelligenza artificiale", mira a identificare i meccanismi fondamentali alla base dell'attività umana al fine di applicarli nella risoluzione di specifici problemi scientifici e tecnici. I sistemi "ragionevoli" sono creati per funzionare in ambienti in cui la presenza di una persona è impossibile o pericolosa per la vita. Questi dispositivi dovranno funzionare in un'ampia varietà di situazioni possibili. È impossibile descrivere queste situazioni in anticipo con il grado di dettaglio e non ambiguità che consentirebbe di incorporare algoritmi di comportamento codificati nel sistema in fase di creazione. Pertanto, i sistemi dotati di intelligenza artificiale dovrebbero disporre di meccanismi di adattamento che consentano loro di costruire programmi di attività utili per risolvere i compiti loro assegnati in base alla situazione specifica che si sta attualmente sviluppando nel loro ambiente.
Una tale formulazione del problema propone compiti speciali per i ricercatori che non sono emersi in precedenza nella progettazione di sistemi tecnici. Questi compiti includono: descrizione di un ricco ambiente esterno e la sua riflessione all'interno del sistema (questo compito è chiamato compito di rappresentazione della conoscenza); gestione della banca della conoscenza, sua ricostituzione, individuazione di contraddizioni e mancanza di conoscenza; percezione dell'ambiente esterno con l'aiuto di vari tipi di recettori (visivi, tattili, uditivi, ecc.); comprensione del linguaggio naturale, che funge da mezzo di comunicazione universale per una persona; la percezione del testo stampato e del parlato orale e la trasformazione delle informazioni contenute nei messaggi in una forma di rappresentazione della conoscenza; la pianificazione delle attività è un compito, la cui soluzione consentirà al sistema di formulare piani per raggiungere l'obiettivo con l'aiuto dei mezzi a sua disposizione; adattamento e apprendimento basato sull'esperienza.
Questo è il campo di attività degli specialisti nel campo dei sistemi di intelligenza artificiale. Si trova all'intersezione di un'ampia varietà di discipline: programmazione e psicologia, tecnologia e linguistica, matematica e fisiologia.
Quindi, la teoria dell'intelligenza artificiale è la scienza della conoscenza, come estrarla, rappresentarla nei sistemi artificiali, elaborarla all'interno del sistema e usarla per risolvere problemi pratici. In altre parole, i sistemi studiati nell'ambito dell'intelligenza artificiale e creati in linea con questa scienza sono sistemi il cui lavoro si basa su una conoscenza che riflette la semantica e la pragmatica del mondo esterno in cui operano i sistemi intelligenti.
Pertanto, i principali problemi dell'intelligenza artificiale sono la rappresentazione e l'elaborazione della conoscenza. La soluzione a questi problemi risiede sia nello sviluppo di modelli efficaci di rappresentazione della conoscenza, metodi per acquisire nuove conoscenze, sia nella creazione di programmi e dispositivi che implementano questi modelli e metodi.
Gli elementi dell'intelligenza artificiale sono ampiamente utilizzati per creare software per computer intelligenti, sistemi di controllo automatizzati (ACS), sistemi di automazione della progettazione (CAD), sistemi di recupero delle informazioni (IPS), sistemi di gestione di database (DBMS), sistemi esperti (ES), supporto decisionale dei sistemi (DSS), es consentono di aumentare il livello di intelligenza dei sistemi informativi creati.
I risultati nel campo dell'intelligenza artificiale sono utilizzati nell'industria (scoperta e sviluppo di depositi, astronautica, automobilistica, chimica, ecc.), nell'economia (finanza, assicurazioni, ecc.), nel settore non industriale (trasporti, medicina , comunicazioni ecc.), in agricoltura.
Gli strumenti di intelligenza artificiale consentono di sviluppare modelli e programmi per la risoluzione di problemi per i quali non si conoscono metodi di soluzione diretti e affidabili. Tali compiti appartengono al campo dell'attività creativa umana. Gli specialisti dell'intelligenza artificiale pongono problemi scientifici come la dimostrazione di teoremi matematici, la diagnosi di malattie o malfunzionamenti nelle apparecchiature, l'analisi finanziaria di entità aziendali, la sintesi di programmi basati su specifiche, la comprensione del testo in linguaggio naturale, l'analisi delle immagini e l'identificazione del suo contenuto, il controllo dei robot, ecc. .
Dati e conoscenza
Diamo definizioni dei concetti principali della disciplina studiata e consideriamo le differenze tra i concetti di "dati" e "conoscenza".
Informazione- un insieme di informazioni percepite dall'ambiente, emesse nell'ambiente o memorizzate all'interno del sistema informativo (SI).
Dati- informazioni specifiche presentate in forma formalizzata sugli oggetti dell'area disciplinare, le loro proprietà e relazioni, riflettendo eventi e situazioni in tale area.
I dati sono presentati in una forma che consente di automatizzarne la raccolta, l'archiviazione e l'ulteriore elaborazione. I dati sono una registrazione di informazioni in una forma adeguata idonea a memorizzare, trasmettere, elaborare e ottenere nuove informazioni.
Le informazioni di cui si occupa il computer si suddividono in procedurali e dichiarative.
procedurale le informazioni sono rappresentate da programmi che vengono eseguiti nel processo di risoluzione dei problemi e dichiarativo- i dati elaborati da questi programmi.
Qualsiasi attività intellettuale si basa sulla conoscenza dell'area disciplinare in cui vengono impostati e risolti i compiti.
Argomento chiamato insieme di informazioni correlate necessarie e sufficienti per risolvere un certo insieme di problemi. La conoscenza dell'area disciplinare include descrizioni di oggetti, fenomeni, fatti, nonché relazioni tra di loro.
Conoscenza- si tratta di informazioni generalizzate e formalizzate sulle proprietà e le leggi dell'area disciplinare, con l'aiuto delle quali vengono implementati i processi di risoluzione dei problemi, trasformazione dei dati e delle conoscenze stesse e che vengono utilizzati nel processo di inferenza.
inferenzaè la generazione di nuove affermazioni (giudizi) basate sui fatti iniziali, assiomi e regole di inferenza.
La conoscenza in termini di compiti da risolvere in una determinata area tematica è suddivisa in 2 grandi categorie: fatti ed euristica. Sotto fatti di solito comprendono verità e circostanze ben note in una determinata area disciplinare. Euristico sono algoritmi empirici basati su considerazioni informali che limitano il numero di soluzioni e garantiscono la finalità del comportamento del sistema decisionale, senza però garantire che si ottenga la soluzione migliore. Tale conoscenza si basa sull'esperienza di uno specialista (esperto) in questa area disciplinare.
Il concetto della procedura per ottenere soluzioni ai problemi (strategie di elaborazione della conoscenza) è associato alla conoscenza dell'impasto. In IIS, questa procedura viene chiamata meccanismo di ritiro, inferenza o macchina di uscita.
La conoscenza con cui funziona il sistema è memorizzata nella knowledge base (KB).
Per organizzare l'interazione con l'IIS, deve disporre di mezzi di comunicazione con l'utente, ad es. interfaccia. L'interfaccia consente di lavorare con la base di conoscenza e il meccanismo di output in un linguaggio di livello sufficientemente elevato, vicino al linguaggio professionale degli specialisti dell'area disciplinare di appartenenza di IIS. Inoltre, le funzioni dell'interfaccia includono il supporto per il dialogo dell'utente con il sistema, che consente all'utente di ricevere spiegazioni sulle azioni del sistema, partecipare alla ricerca di una soluzione al problema, ricostituire e correggere la base di conoscenza. Pertanto, le parti principali dell'IIS sono:
Base di conoscenza,
meccanismo di ritiro,
Interfaccia utente.
Caratteristiche della conoscenza che li distinguono dai dati
Esempio. Lascia che i legami familiari agiscano come area tematica. Gli oggetti di questa area disciplinare sono concetti come madre,
padre, figlia, uomo, donna, ecc.
Fai sapere i fatti:
Victor è il padre di Tanya.
Vladimir è il padre di Victor.
In Prolog, questi fatti sono descritti come segue:
padre (Victor, Tanya).
padre (Vladimir, Victor).
Qui "padre" è un nome di relazione o un predicato, e "vittore", "tanya" e "vladimir" sono costanti.
Lascia stare X, Y, Z– variabili. Utilizzo di variabili X e Z, possiamo generalmente scrivere la relazione Xè il padre Z» nel Prologo:
padre ( X, Z).
Utilizzo del predicato e delle variabili "padre". X, Y, Z, formuliamo una nuova relazione "nonno", ovvero:
Se Xè il padre Z e
Zè il padre Y
poi Xè un nonno Y.
Questa forma di scrittura viene chiamata la relazione "Se ... Allora". regola di produzione, prodotti o semplicemente regola.
In Prolog, la relazione "nonno" è scritta come segue:
nonno ( X, Y): - padre ( X, Z), padre ( Z, Y).
Il carattere ":-" viene interpretato come "Se".
Sull'esempio della relazione "nonno" si formula la regolarità generale della definizione del concetto di "nonno" attraverso il concetto di "padre". Il nome "Vladimir", preso indipendentemente dalla relazione, non indica nulla. Forse questo è il nome di una persona o il nome di una città. I dati numerici o di altro tipo vengono trattati allo stesso modo, ad esempio in un file di dati. Il dato, preso insieme alla relazione, determina un senso e costituisce così la conoscenza.
Consideriamo le caratteristiche della conoscenza, in cui differiscono dai dati.
1. Interpretabilità. I dati archiviati nella memoria del computer possono essere interpretati solo dal programma appropriato. I dati senza un programma non portano alcuna informazione, mentre la conoscenza ha un'interpretazione, poiché contiene sia i dati che i loro nomi, descrizioni, relazioni corrispondenti, ad es. insieme ai dati vengono presentate strutture informative che consentono non solo di archiviare la conoscenza, ma anche di utilizzarla.
Dati e conoscenza. Definizioni di base.
Le informazioni che trattano i computer sono divise in procedurali e dichiarative. Le informazioni procedurali sono incorporate in programmi che vengono eseguiti nel processo di risoluzione dei problemi, informazioni dichiarative - nei dati con cui funzionano questi programmi.
La forma standard di rappresentazione delle informazioni in un computer è una parola macchina, costituita da un numero di cifre binarie, o bit, definiti per un determinato tipo di computer. Una parola macchina per rappresentare dati e una parola macchina per rappresentare istruzioni che compongono un programma possono avere lo stesso o diverso numero di bit. Lo stesso numero di cifre nelle parole macchina per comandi e dati consente di considerarle nel computer come le stesse unità di informazione e di eseguire operazioni sui comandi come sui dati. Il contenuto della memoria costituisce la base informativa. La parola macchina è la caratteristica principale dell'infobase, perché la sua lunghezza è tale che ogni parola macchina è memorizzata in una cella di memoria standard, dotata di un nome individuale: l'indirizzo della cella. Con questo nome, le unità di informazione vengono recuperate dalla memoria del computer e scritte su di essa. I linguaggi di programmazione di alto livello utilizzano tipi di dati astratti la cui struttura è specificata dal programmatore.
L'emergere delle banche dati (DB) ha segnato un altro passo verso l'organizzazione del lavoro con le informazioni dichiarative. I database possono archiviare contemporaneamente grandi quantità di informazioni e strumenti speciali che formano un sistema di gestione dei database (DBMS) consentono di manipolare efficacemente i dati, se necessario, estrarli dal database e scriverli nell'ordine corretto nel database.
Con lo sviluppo della ricerca sulla PI è emerso il concetto di conoscenza, che combina molte caratteristiche dell'informazione procedurale e dichiarativa. In un computer, la conoscenza, proprio come i dati, viene visualizzata in forma simbolica, sotto forma di formule, testo, file, array di informazioni, ecc. Pertanto, possiamo dire che la conoscenza è un dato organizzato in modo speciale. Nei sistemi di IA, la conoscenza è il principale oggetto di formazione, elaborazione e ricerca. La base di conoscenza, insieme al database, è un componente necessario del pacchetto software AI. Le macchine che implementano algoritmi di intelligenza artificiale sono chiamate macchine basate sulla conoscenza e una sottosezione della teoria dell'intelligenza artificiale relativa alla costruzione di sistemi esperti è chiamata ingegneria della conoscenza.
Differenze tra dati e conoscenza:
1. interpretabilità interna della conoscenza (ad esempio: data - 243849..., knowledge - frasi in linguaggio naturale).
2. attività di conoscenza. Se c'è conoscenza, allora l'emergere di nuove conoscenze può portare a un cambiamento nelle vecchie conoscenze e all'emergere di nuove.
3. connessione della conoscenza. La conoscenza non è interessante di per sé, è interessante nell'aggregato (sistema della conoscenza).
4. La conoscenza è dinamica, mentre i dati sono generalmente statici.
La conoscenza intensionale è definita attraverso il concetto di un livello superiore con indicazione di proprietà specifiche. La conoscenza estensionale è definita in termini di concetti di livello inferiore, di solito semplicemente enumerandoli. Di norma, le estensioni vengono archiviate nei database e le intenzioni nelle basi di conoscenza. La conoscenza secondo il metodo di presentazione è suddivisa in dichiarativa (le informazioni sono descritte) e procedurale (registrata nell'algoritmo). La principale direzione di movimento nel campo della rappresentazione della conoscenza è il maggiore uso della conoscenza dichiarativa.
Classificazioni della conoscenza e loro modelli
Ci sono molti modi per classificare la conoscenza. Soffermiamoci sulla classificazione secondo il vettore della conoscenza. La conoscenza si divide in:
1. Formalizzato
guide di riferimento,
enciclopedie,
Conoscenza dei sistemi informativi aziendali
2. Personale
Abilità legate all'artigianato
abilità sportive,
modi di pensare, analizzare,
modi di fare lavoro
La conoscenza formalizzata è solitamente già collocata su supporti tangibili: libri, opuscoli, siti Internet/Intranet, file di dati, CIS (ERP). Questi modi di organizzare la conoscenza sono molto buoni e testati nel tempo. È improbabile che saremo in grado di migliorarli in modo significativo per riflettere sulle prestazioni o su altri indicatori economici della tua organizzazione.
La conoscenza personale, d'altra parte, di solito è custodita solo nella mente di chi la porta. Per renderli proprietà dell'organizzazione, è necessario che le conoscenze siano attivamente trasferite tra i dipendenti. Per questo esistono da tempo sistemi di tutoraggio e formazione interna aziendale.
Molte conoscenze personali possono essere formalizzate. Ciò riguarda, prima di tutto, i metodi e le modalità di esecuzione del lavoro accettati e ottimali nella tua organizzazione. A seconda della fase di sviluppo dell'organizzazione, i metodi di lavoro evolvono da creativi, creati sul posto di lavoro attraverso tentativi ed errori, a migliori pratiche del settore, racchiuse nella documentazione dei processi aziendali, nel sistema ERP e nella politica dell'organizzazione.
Definizioni del telaio. Il frame come elenco di proprietà e come rete. Gerarchia ed eredità di proprietà
Una cornice è una certa struttura di rappresentazione della conoscenza, che, quando riempita di valori appropriati, si trasforma in una descrizione di un fattore, evento o situazione specifico. Un frame è la descrizione minima possibile dell'essenza di qualsiasi fenomeno, evento, situazione, processo o oggetto. Minimità significa che con un'ulteriore semplificazione della descrizione si perde la sua completezza, cessa di determinare l'unità di conoscenza a cui è destinata. Il telaio ha una certa struttura, composta da molti elementi: fessure. Ciascuno slot, a sua volta, è rappresentato da una specifica struttura dati, procedura, oppure può essere associato ad un altro frame. La struttura del telaio può essere rappresentata come segue:
NOME FRAME: (1° nome slot: 1° valore slot), (2° nome slot: 2° valore slot), ... (N° nome slot: N° valore slot).
Presentiamo lo stesso record sotto forma di tabella, integrata da due colonne.
Il valore di uno slot può essere il nome di un altro frame; in questo modo formano reti di frame costituite da vertici e collegamenti selezionati. Il livello superiore del frame rappresenta i concetti corrispondenti e i livelli successivi sono slot terminali che contengono valori specifici. La gerarchia degli oggetti viene implementata attraverso l'apparato di ricerca della proprietà, quando classi di oggetti di un certo livello ereditano la struttura delle classi frame di un livello superiore. Se l'oggetto, cat. è descritto da un certo gruppo di frame è in una relazione concettuale con i livelli superiore e inferiore di frame, quindi risp. per lui, i frame sono costruiti tenendo conto delle relazioni gerarchiche e, allo stesso tempo, dell'eredità delle proprietà impl. attraverso slot o frame con lo stesso nome.
Quando si studiano i sistemi intelligenti, sorge tradizionalmente la domanda: cos'è la conoscenza e in che modo differisce dai dati ordinari elaborati dai computer per decenni. Si possono proporre diverse definizioni di lavoro in cui questo diventa chiaro.
Dati- questi sono fatti separati che caratterizzano oggetti, processi e fenomeni dell'area disciplinare, nonché le loro proprietà.
Quando elaborati al computer, i dati vengono trasformati, passando convenzionalmente attraverso le seguenti fasi:
1. dati risultanti da misurazioni e osservazioni;
2. dati su supporti materiali (tabelle, protocolli, directory);
3. modelli di dati (strutture) sotto forma di diagrammi, grafici, funzioni;
4. dati in un computer in un linguaggio di descrizione dei dati;
5. database su supporti di memorizzazione della macchina.
La conoscenza si basa su dati ottenuti empiricamente. Sono il risultato di un'attività mentale di una persona volta a generalizzare la sua esperienza maturata a seguito di attività pratiche.
Conoscenza - si tratta delle leggi dell'area disciplinare (principi, collegamenti, leggi) ottenute a seguito di attività pratiche ed esperienze professionali, che consentono agli specialisti di impostare e risolvere problemi in tale area.
Quando elaborata su un computer, la conoscenza viene trasformata in modo simile ai dati.
1. la conoscenza nella memoria umana come risultato del pensiero;
2. portatori materiali di conoscenza (libri di testo, sussidi didattici);
3. campo della conoscenza- una descrizione condizionale degli oggetti principali dell'area disciplinare, dei loro attributi e schemi che li collegano;
4. conoscenze descritte nei linguaggi di rappresentazione della conoscenza (linguaggi di produzione, reti semantiche, frame - vedi sotto);
5. base di conoscenza sui supporti di memorizzazione della macchina.
Viene spesso utilizzata la seguente definizione di conoscenza:
Conoscenza sono dati ben strutturati, o dati su dati o metadati.
Il database viene ricercato da una parola chiave, relativamente parlando, questa è la risposta alla domanda “cosa?”. Ad esempio, impostiamo la query di ricerca "nanotubi". Il database restituirà tutto ciò che riguarda questa richiesta: sintesi, ossidazione, biodegradazione e caratteristiche spettrali. Il numero di collegamenti supererà le migliaia. Puoi cercare due, tre o più parole chiave. Ciò ridurrà l'albero dei collegamenti, ma potrebbe tagliare quelli necessari. Nella base di conoscenza, la ricerca viene effettuata su diverse domande, ad esempio: "Cosa?", "Cosa?", "Come?". In questo caso, appare il momento successivo. Attualmente, milioni di articoli e brevetti sono stati scritti in tutti i campi della conoscenza. Ma ci sono solo circa 30-35 mila soluzioni che soddisfano il principio della base di conoscenza. L'aumento del numero delle soluzioni, in contrasto con l'aumento del numero degli articoli, procede lentamente. La stragrande maggioranza degli articoli sono solo piccole sfumature di una soluzione. Ad esempio: indurimento del metallo. La decisione è cosa: metallo, cosa: materiale di raffreddamento, come: veloce. Questa soluzione copre tutti i metalli e le leghe, tutti i tipi di liquidi o gas di raffreddamento e tutti i tipi di alimentazione del refrigerante. Inoltre, da questa query può essere formato un database, ad esempio per tipi di refrigerante (acqua, olio, salamoia), il secondo - per le modalità di alimentazione del materiale (pompe, immersione di parti, spruzzatura di soluzione), il terzo - per gradi di acciaio. Un'ulteriore base di riferimenti può essere costituita su processi secondari: ossidazione della superficie del metallo, rimozione del carbonio dopo l'indurimento, metodi di tempra speciali. La ricerca nella knowledge base è diversa dalla ricerca nel database, per questo vengono utilizzate le cosiddette "risorse". Le risorse nella comprensione delle basi di conoscenza sono materiali, catalizzatori, campi e influenze che portano a una soluzione. Le basi di conoscenza possono anche gestire le domande di ricerca. Ad esempio, la query “sintetizzare estere” data al database sarà interpretata solo dalla parola chiave “estere”. Nella base di conoscenza, puoi anche impostare i termini "sintesi", "decadimento", "biodegradazione" e algoritmi di ricerca semantica per i verbi.
Ora un po' sui contro di questo sistema. Le banche dati sono regole stabilite per la formazione delle parole chiave, comuni (con leggere variazioni) a tutte le pubblicazioni scientifiche e unificate con algoritmi di ricerca. Le basi di conoscenza dovranno essere create da zero. Questo è molto lavoro, perché per isolare le risorse, è necessaria una comprensione completa dei processi descritti in un articolo o in un brevetto, che diventa molto complicato quando si elaborano articoli multidisciplinari e brevetti protetti da reingegnerizzazione. Il secondo aspetto negativo è che ora vengono create basi di conoscenza "per ingegneri", cioè principalmente per applicazioni. La ricerca fondamentale, quindi, non rientra in essi.
Ora un po' sui pro. Costruire una base di conoscenza è un ottimo processo di apprendimento. Il "sottoprodotto" è un aumento significativo del livello di conoscenza degli sviluppatori e l'acquisizione di specialisti altamente qualificati che possono risolvere compiti assegnati. Il secondo vantaggio è che con un certo algoritmo di generazione di query, la base di conoscenza può essere una fonte di nuove soluzioni che non sono state ancora descritte o create. Ad esempio, quando si richiede la tempra dei metalli, la base di conoscenze può fornire un elenco di risorse che hanno le proprietà necessarie (temperatura, fluidità) e incoraggiare la creazione di nuove soluzioni, come l'indurimento in fusi polimerici, l'indurimento con simultanea ossidazione superficiale, punta e indurimento irregolare. Terzo vantaggio. Probabilmente, molti non hanno nemmeno pensato che l'essenza dei processi esposti in un articolo scientifico o in un brevetto sia formulata in non più di cento parole. Allo stesso tempo, il volume degli articoli viene calcolato almeno di alcune pagine e dei brevetti fino a diverse centinaia di pagine. L'elaborazione del materiale per il sistema di base di conoscenza consentirà in futuro di non perdere tempo a leggere dettagli insignificanti e differenze rispetto agli analoghi, che sono sicuramente descritti nei materiali di partenza.
Le basi di conoscenza sono estremamente utili per lo sviluppo applicato, specialmente all'avanguardia della scienza. Ti consentono di ottenere soluzioni già pronte per un'attività particolare. La loro creazione allo stesso tempo aumenta notevolmente il livello professionale degli sviluppatori e ti consente di ottenere specialisti eccellenti.
Applicazione delle basi di conoscenza
Semplici basi di conoscenza possono essere utilizzate per creare sistemi esperti e archiviare dati sull'organizzazione: documentazione, manuali, articoli di supporto tecnico. Lo scopo principale della creazione di tali database è aiutare le persone meno esperte a trovare una descrizione esistente di come risolvere un problema nell'area disciplinare.
Un'ontologia può servire a rappresentare una gerarchia di concetti e le loro relazioni nella base di conoscenza. Un'ontologia che contiene anche istanze di oggetti non è altro che una base di conoscenza.
I sistemi basati sulla conoscenza sono implementati sulla base dei seguenti algoritmi intelligenti:
- sistemi esperti;
- reti neurali;
- logica sfocata;
- algoritmi genetici.
La base di conoscenza per scopi didattici è un sistema informativo contenente, in primo luogo, informazioni sistematizzate da una specifica area disciplinare e, in secondo luogo, un modello di una specifica area disciplinare (una certa quantità di informazioni educative in questa disciplina), nonché dati sulla abilità formate dello studente e come utilizzarle.
Le informazioni educative nelle basi di conoscenza possono essere presentate sotto forma di testo, grafici, illustrazioni, animazioni, videoclip. I dati sulle competenze formate dello studente vengono elaborati nel sistema di gestione della base di conoscenze che utilizza
lingue speciali, che consentono di controllare il processo di apprendimento e gestirlo. In termini di capacità, le basi di conoscenza sono una versione semplificata di un sistema di formazione esperto o parte di esso.
Conclusione
Mi è piaciuto molto il tirocinio scientifico all'estero presso ITMO presso il Dipartimento di Programmazione Applicata e Innovazioni Tecnologiche. Ho imparato molte cose interessanti nel campo del sistema intellettuale e della base di conoscenza. Ha svolto un saggio sul tema: Transizione da un database a una base di conoscenza (Fig.-7). Ho interagito con persone che da molti anni lavorano nel campo della programmazione e ho maturato esperienze che mi aiuteranno a approfondire il mio lavoro di tesi. Il tirocinio scientifico all'estero mi ha permesso di vedere delle lacune nelle mie conoscenze che dovrebbero essere colmate. Durante il tirocinio ho preso conoscenza dei documenti normativi sull'organizzazione del processo formativo. Ho conosciuto i cataloghi delle ricerche di tesi di laureandi, candidati, ho studiato lavori finali di qualificazione, abstract, dissertazioni per il grado di candidati di scienze sul tema del lavoro di master.
Durante la pratica, sono state acquisite nuove conoscenze sulle caratteristiche dei processi di produzione presso l'impresa di costruzione di macchine di OAO NKMZ. È stato sviluppato uno schema a blocchi per simulare un programma, la cui implementazione viene eseguita per determinare il numero ottimale di carrelli di trasporto, tenendo conto dell'analisi della fattibilità economica delle varie opzioni per il fissaggio dei carrelli alle macchine.
Il compito del modello descritto dallo schema a blocchi è quello di selezionare un tale numero di carrelli che trasporterebbe le unità finite al magazzino, tenendo conto del piano di carico ottimale.
I risultati ottenuti sono di grande interesse e utilità pratica in futuro.
Ha partecipato a tour della città. Ho conosciuto i luoghi d'interesse della città, i monumenti, la storia della città. Ha anche visitato il principale museo della città "Eremo".
In generale, vorrei concludere che lo stage all'estero è stato completato con successo. Il risultato del lavoro produttivo è stato un intero blocco di materiali dai fondi dei depositi delle biblioteche russe (Fig.-3), raccolti sull'argomento della tesi di laurea. Questo materiale viene utilizzato attivamente per scrivere un articolo scientifico, il cui risultato finale sarà una tesi di laurea Al completamento del tirocinio, ci sono stati assegnati certificati di completamento con successo della pratica straniera presso ITMO. (Fig.-4.5)
Bibliografia
1. http://innovatika.boom.ru/UZ.htm
Il primo capitolo del libro di V. P. Barancheev "Knowledge Management" è pubblicato sul sito. V. P. Barancheev – Dottore in Economia, Professore dell'Università Statale di Management (Istituto di Innovazione e Logistica, Dipartimento di Gestione Innovativa). Il libro tratta concetti moderni di gestione della conoscenza, conoscenza non formalizzata e formalizzata, nonché basi di conoscenza.
2. http://www.knowbase.ru/
Sito dedicato alle banche dati. La pagina introduce i concetti di conoscenza, informazione, gestione della conoscenza, cognizione, ecc. Vengono inoltre descritte alcune caratteristiche delle basi di conoscenza, nonché la loro applicazione pratica e i problemi associati al loro utilizzo. A ogni concetto viene assegnata una pagina web separata.
3. http://lingvoworks.org.ua/index.php?option=com_content&view=article&id=57:2009-12-09-11-34-05&catid=2:misc&Itemid=3
L'articolo affronta i temi della costruzione, strutturazione, descrizione, classificazione e uso delle basi di conoscenza ontologiche. Viene fornita una rassegna della ricerca moderna su vari aspetti della creazione e dell'uso dell'ontologia. Particolare attenzione è rivolta alla distinzione tra ontologie formali e linguistiche. Inoltre, viene proposta una metodologia abbastanza dettagliata per costruire risorse di tipo ontologico.
4. http://aimatrix.nm.ru/aimatrix/SemanticNetworks.htm
Un articolo sulle reti semantiche. Viene descritta la storia della creazione delle reti semantiche, nonché i principi di costruzione e classificazione.
5. http://bibl.tikva.ru/base/B1253/B1253Part12-59.php
Un articolo sulle mappe cognitive. Vengono forniti diversi esempi dell'uso delle mappe cognitive.
6. http://lsdis.cs.uga.edu/projects/glycomics/report/Report2006.html
Sito del centro di ricerca. Si può trovare un esempio di visualizzazione dell'ontologia biochimica e biologica.
7. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.41.1007
Appendice
Fig.1- Università ITMO
fig.2- Primo giorno di università. Familiarizzazione
fig.3- In una ricchissima biblioteca
Fig. 4 - Presentazione degli attestati di superamento di un tirocinio estero. Il nostro leader Suprun Anton Sergeevich.
fig.5- Certificato
Fig. 6-Escursione in giro per la città. Museo dell'Ermitage. Palazzo d'Inverno.
Fig. 7 - Preparazione delle presentazioni per la protezione
Fig. 8-Escursione. Città notturna. Il divorzio dei ponti.
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