Înainte de a continua să luăm în considerare problemele managementului cunoștințelor, este important să definim conceptele cheie ale acestui domeniu: „date”, „informații”, „cunoștințe”.
Literatura despre managementul cunoștințelor prezintă diferite abordări ale interpretării sale. Fără să ne prefacem a fi o analiză la scară completă, vom încerca să subliniem câteva puncte importante.
Sub date se înțeleg observații neordonate, numere, cuvinte, sunete, imagini. Acesta este un set de factori discreti, obiectivi, despre evenimente. Mai mult, într-un context organizațional, datele sunt interpretate ca înregistrări structurate ale actelor de activitate. Organizațiile stochează de obicei date în sisteme de informații în care provin din diferite departamente și servicii.
Când datele sunt organizate, ordonate, grupate, clasificate, ele devin informație. Este interpretată ca o colecție de date aranjate într-un scop specific care îi dă sens.
Mesaj- acesta este text, date digitale, imagini, sunet, grafică, tabele etc.
Inteligența– practic sinonim cu conceptul de „Mesaje”. Cel mai adesea sunt de natură domestică.
Cunoştinţe este interpretată ca o informație gata de utilizare productivă, eficientă și dotată cu sens. Este o colecție de experiențe formale, valori, informații contextuale și înțelegere de către experți care formează baza pentru evaluarea și integrarea noilor experiențe și informații. Se formează și se aplică în mintea oamenilor, iar în organizații este adesea consacrat nu numai în documente și depozite, ci și în proceduri organizaționale, procese, moduri de a face lucrurile și norme.
Tabelul oferă diverse definiții ale cunoștințelor bazate pe o revizuire a literaturii de specialitate.
Majoritatea definițiilor discutate subliniază faptul că cunoașterea este un concept mai larg, mai profund și mai bogat în comparație cu informația. Ei reprezintă o conexiune fluidă a diferitelor elemente – experiență, valori, informații și înțelegere expertă- și în continuă schimbare; sunt intuitive; sunt caracteristice oamenilor și fac parte integrantă din esența umană cu imprevizibilitatea ei.
Date și cunoștințe
informație
Date
Procedural declarativ
Domeniul subiectului
Cunoştinţe
Concluzie logica
fapte Euristică
mecanism de ieșire, concluzie logica sau mașină de ieșire.
interfata
Bază de cunoștințe,
Mecanism de ieșire
Interfața cu utilizatorul.
Conceptul de sistem formal
Baza modelelor logice este conceptul de sistem formal definit de cei patru M = (T, P, A, F).
O multime de T există multe elemente de bază de natură diferită, de exemplu cuvinte dintr-un vocabular limitat. Se presupune că există o procedură P( T) verificarea dacă un element arbitrar aparține unei mulțimi T.
O multime de P există multe reguli de sintaxă. Cu ajutorul lor de la elemente T formează expresii corecte din punct de vedere sintactic, de exemplu, expresiile corecte din punct de vedere sintactic sunt construite din cuvinte cu un vocabular limitat. Trebuie să existe o procedură P( R), permițându-vă să determinați dacă
unele expresii sunt corecte din punct de vedere sintactic.
In abundenta R este alocat un subset A expresii a priori adevărate (axiome). Trebuie să existe o procedură P( A) verificând dacă orice expresie corectă din punct de vedere sintactic aparține unei mulțimi A.
O multime de F există multe reguli de inferență semantică. Aplicarea lor pe elemente A, puteți obține noi expresii corecte din punct de vedere sintactic, la care puteți aplica din nou regulile F. Așa se formează set de ieșiriîntr-un sistem formal dat de expresii. Dacă există o procedură P( F), ceea ce face posibil să se determine pentru orice expresie corectă din punct de vedere sintactic dacă este deductibilă, atunci sistemul formal corespunzător se numește decidabil.
Pentru cunoștințele incluse în baza de cunoștințe, putem presupune că mulțimea A formează toate unitățile de informații introduse în baza de cunoștințe și, folosind reguli de inferență, se derivă altele noi din acestea cunoștințe derivate. Cu alte cuvinte, un sistem formal este un generator de cunoștințe noi care formează un set ieșireîn acest sistem cunoştinţe.
Acest model stă la baza construcției multora IIS deductiv. În astfel de sisteme, baza de cunoștințe este descrisă sub formă de propoziții și axiome ale teoriei, iar mecanismul de inferență implementează regulile pentru construirea de noi propoziții din cele existente în baza de cunoștințe. Intrarea sistemului primește o descriere a problemei în limbajul acestei teorii sub forma unei interogări (propoziție, teoremă), care nu este prezentată explicit în baza de cunoștințe. Procesul mecanismului de inferență se numește demonstrarea unei interogări (teoremă).
Utilizarea unor logici de diferite tipuri în construirea regulilor sintactice și semantice dă naștere unor modele logice de diferite tipuri.
Calcul propozițional
Calculul propozițional studiază propozițiile care pot fi fie adevărate, fie false. Nu orice propoziție este o afirmație. De exemplu, nu are sens să vorbim despre adevărul propozițiilor interogative. Propozițiile pentru care nu există un consens în ceea ce privește dacă aceste propoziții sunt adevărate sau false nu sunt afirmații. Aparent, nu toată lumea va fi de acord cu afirmația „logica matematică este un subiect fascinant”.
De asemenea, propoziția „A nins” nu este o declarație, deoarece pentru a-și judeca adevărul, sunt necesare informații suplimentare despre când și unde a nins.
Combinarea propozițiilor folosind conjunctive precum "Și", "sau","daca atunci...", puteți forma propoziții noi.
Calculul propozițional folosește cinci conjunctive logice: negație, conjuncție, disjuncție, implicație și echivalență.
Conjuncție (logică ȘI) este adevărată numai dacă ambele afirmații constitutive sunt adevărate.
Disjuncție (logică SAU) este fals numai dacă ambele afirmații constitutive sunt false.
Implicația (corespunde conjunctivului „ Daca atunci..."") primul operand se numește premisă, iar al doilea se numește concluzie. O implicație este falsă numai dacă premisa ei este adevărată și concluzia ei este falsă.
Operație logică echivalenţă corespunde conectivului " atunci și numai atunci" Rezultatul ei este Adevărat, dacă ambele afirmații sunt fie simultan adevărate, fie simultan false.
boolean negare efectuate pe o singură declarație. O afirmație și negația ei au întotdeauna valori de adevăr opuse.
Se numesc simbolurile folosite pentru a reprezenta afirmațiile atomi.
Formulele bine formate în logica propozițională sunt definite recursiv după cum urmează:
1) un atom este o formulă;
2) dacă AȘi B– formule, atunci formulele sunt
și Ø A, A Ù B, A Ú B, A ® B, A « B.
Aici linkurile sunt indicate prin simboluri:
Ú - logic SAU(disjuncție);
Ù - logic ȘI(conjuncție);
® - logic AR TREBUI SĂ(implicare);
"- logic ECHIVALENT(echivalenţă);
Ø - negaţie logică.
Interpretare formula este atribuirea unei valori de adevăr fiecărui atom inclus în formula ( Adevărat sau minciună).
Formula constând din n atomi diferiți, are 2 n interpretări diferite.
Se numește o formulă care este adevărată în toate interpretările universal valabil(De exemplu, A Ú Ø A).
O formulă care este falsă în toate interpretările este numită controversat(De exemplu, A ÙØ A).
Se numește o formulă pentru care există cel puțin o interpretare sub care este adevărată fezabil.
Echivalent sunt numite formule ale căror valori de adevăr coincid sub toate interpretările. Folosind substituții echivalente, formulele pot fi convertite dintr-o formă în alta.
Pentru a transforma formulele de calcul propozițional, se folosesc următoarele echivalențe:
1) A Ú Ø A = Adevărat(Adevărat);
A Ù Ø A = fals(minciună);
2) regulă dublă negativă
Ø (Ø A) = A;
3) A ® B = Ø A Ú B;
4) A « B = (A ® B) Ù ( B ® A);
5) legile comutativității
A Ú B = B Ú A, A Ù B = B Ù A;
6) legile asociativităţii
(A Ú B) Ú C =A Ú ( B Ú C), (A Ù B) Ù C = A Ù ( B Ù C);
7) legile distributivității
A Ú ( B Ù C) = (A Ú B) Ù ( A Ú C), A Ù ( B Ú C) = (A Ù B) Ú ( A Ù C);
8) Legile lui De Morgan
Ø( A Ú B) = Ø A Ù Ø B, Ø( A Ù B) = Ø A Ú Ø B;
9) A ® B = Ø B ® Ø A.
Calcul predicat
Aparatul de calcul propozițional nu permite în multe cazuri o descriere satisfăcătoare a domeniului subiectului. O parte semnificativă din domeniile subiectului poate fi descrisă prin intermediul calculului predicat de ordinul întâi. Pentru a face acest lucru, se iau în considerare următoarele:
a) constante care denotă un obiect sau concept individual;
b) variabile care pot reprezenta diferite obiecte în momente diferite;
c) termeni, dintre care cei mai simpli sunt constante și variabile, iar într-un caz mai general, reprezentați prin expresii ca , unde este un simbol funcțional și sunt termeni;
d) predicate folosite pentru a reprezenta relaţii între obiecte dintr-un anumit domeniu;
e) cuantificatori – un mijloc de precizare a caracteristicilor cantitative ale unui domeniu.
Predicat este o funcție logică care acceptă numai valori de adevăr" Adevărat" sau " minciună».
Un predicat constă dintr-un simbol predicat și un set ordonat corespunzător de termeni, care sunt argumentele sale. Simbol predicat P folosit pentru a denumi relaţiile dintre obiecte. Dacă are n argumente se numește n-local simbol predicat.
Intrarea, care este cea mai simplă formulă (atomică), înseamnă că afirmația este adevărată: obiectele sunt legate prin relația P.
Folosind aceleași conexiuni logice ca în calculul propozițional ( ȘI, SAU, NU TREBUIE, ECHIVALENTE), puteți construi formule mai complexe.
Pentru a determina sfera variabilelor din formule, se folosesc cuantificatori (universalitate) și (existență). Cuantificatorii vă permit să construiți declarații despre un set de obiecte și să formulați afirmații care sunt adevărate pentru acest set.
Formulele de calcul predicat (PPF - formule bine formate) sunt definite recursiv după cum urmează:
1. un atom este o formulă;
2. dacă AȘi B sunt formule, atunci formulele sunt și
Ø A, A Ù B, A Ú B, A ® B, A « B;
3. dacă - este o formulă, atunci formulele sunt și și .
Interpretarea formulelor în calculul predicatelor este alocarea de intervale de valori tuturor constantelor, simbolurilor funcționale și predicate. Formula interpretată pe zonă D, ia valori Adevărat sau minciună conform urmatoarelor reguli:
a) dacă sunt date valorile formulei AȘi B, apoi valorile de adevăr ale formulelor Ø A, A Ù B, A Ú B, A ® B, A « B sunt obținute din tabele de adevăr valabile pentru calculul afirmațiilor;
b) formula capătă valoarea Adevărat, dacă pentru fiecare dintre D are sensul Adevărat, altfel valoarea lui este minciună.
c) formula capătă valoarea Adevărat, dacă pentru cel puțin unul dintre D are sensul Adevărat, altfel valoarea sa este falsă.
Formulă A Există consecință logică formule, dacă și numai dacă, pentru orice interpretare în care formula 
adevărat, formulă A este de asemenea adevărat.
În plus față de formulele de transformare echivalente date pentru calculul propozițional, următoarele sunt valabile în calculul predicat:
Ø($ ) = () (Ø );
Ø() = () (Ø ).
Tipuri de rame
În scop educativ Există două tipuri de rame: un cadru prototip și un cadru exemplu. Cadru - prototip reflectă cunoștințele despre concepte abstracte stereotipe care sunt clase ale unor obiecte specifice. Cadrele prototip reflectă intensional cunoștințe, adică cunoștințe generalizate despre tiparele inerente clasei de obiecte luate în considerare. Rame - exemple reflectă cunoștințele despre fapte specifice domeniului subiect, sau așa-numitele extensivă cunoştinţe. Tranziția de la un cadru prototip la un cadru de instanță se realizează în timpul procedurii de desemnare a cadrului prototip în timpul funcționării mecanismului de inferență logică.
Ca exemplu, luați în considerare o diagramă simplificată a unui cadru - un prototip al conceptului DATE:
<ДАТА> (<МЕСЯЦ><имя>)(<ДЕНЬ><целые числа {1,2,…, 31}>)
(<ГОД><функция>)(<ДЕНЬ НЕДЕЛИ><перечень {ПНД,ВТР,…,ВСК}>
<функция>)
Numele cadrului prototip este DATA. În intervalul MONTH, NUMELE este scris în locul valorii, adică. valoarea slotului poate fi orice expresie literală. Valorile slotului DAY sunt numere întregi, iar o listă a acestora este dată în slot. Slot YEAR conține o funcție care poate implementa următoarele acțiuni. Dacă anul este specificat în propoziția de intrare, atunci acesta este introdus în câmpul de valoare slot din cadrul exemplu; dacă anul nu este specificat, valoarea lipsă se completează cu anul curent. Aceste tipuri de funcții sunt numite funcții implicite.
Intervalul ZIUA SĂPTĂMÂNII definește, de asemenea, o funcție care, la procesarea unui mesaj de intrare, va fi apelată automat pentru a verifica dacă există eșec.
inconsecvență în valoarea zilei săptămânii specificate de utilizator sau în cea calculată
Această valoare este ștearsă dacă utilizatorul nu a specificat-o.
Un cadru specific - un exemplu de cadru DATE ar putea arăta astfel:
<ISA DATA>(<МЕСЯЦ><ИЮНЬ>)(<ДЕНЬ><5>)
Eticheta ISA indică faptul că acest cadru este un exemplu de cadru. Aici sunt ocupate doar 2 locuri. Valorile rămase pot fi calculate folosind proceduri adecvate.
Procedurile incluse în slot sunt împărțite în două tipuri: proceduri daemon și
procedurile sunt servitori.
Procedurile sunt demoni sunt activate automat de fiecare dată când date intră sau sunt eliminate din cadrul corespunzător - exemplu. Astfel, procedura încorporată în slotul DAY OF WEEK din exemplul descris mai sus este o procedură reprezentativă - un demon. Folosind proceduri de acest tip, sunt efectuate toate operațiunile de rutină legate de întreținerea bazelor de date și a cunoștințelor.
Proceduri – servitori activat numai la cerere. Un exemplu de astfel de procedură este o funcție încorporată în slotul YEAR din cadrul prototipului DATE, care este apelată numai dacă utilizatorul nu a specificat un an.
Orez. 4.6 Rețea de cadre
la cadrul Copilului. Moștenind slotul „aprecieri” din cadrul Child.
Întrebarea 2. Care este vârsta elevilor?
Răspuns: 6-17 – valoarea slotului „vârstă” este luată din cadrul Student. Valoarea din cadrul Child nu este luată, deoarece sensul este indicat explicit în cadrul propriu-zis „elev”, referitor la care se pune întrebarea.
După scopul funcțional Se disting următoarele tipuri de cadre:
Cadre – obiecte (exemplul de mai sus);
Frames – operații (de exemplu, cadrul „proces de sinteză a dispozitivelor corective”, sloturi: model, algoritm de calcul, parametri etc.);
Cadre – situații (de exemplu, cadrul „Modul de funcționare de urgență al unui senzor analogic”, sloturi: tensiune, curent etc.);
Cadre – scenarii (de exemplu, cadrul „Stingerea incendiului”, sloturi: locația incendiului, mijloace de stingere etc.).
Modelul cadru al reprezentării cunoștințelor este utilizat în limbi FRL(Limbajul de reprezentare a cadrelor) ,KRL(Limbajul de reprezentare a cunoștințelor) si etc.
Caracteristici ale inferenței logice
În limbajele cadru, operația principală este căutare după model. Un eșantion este un cadru în care nu sunt umplute toate unitățile structurale, ci doar acelea prin care cadrele necesare vor fi găsite printre cadrele stocate în memoria sistemului. Modelul poate conține, de exemplu, numele cadrului, precum și numele unui slot din cadru, indicând valoarea slotului. Un astfel de model verifică prezența în memoria sistemului a unui cadru cu un nume dat și o valoare a slotului dată specificată în model. Eșantionul poate indica numele unui slot și valoarea acestuia. Apoi, procedura de căutare a modelului trebuie să se asigure că toate cadrele care conțin un slot cu același nume și valoare de slot ca modelul sunt recuperate. În cele din urmă, o anumită funcție logică poate fi specificată din numele cadrului, unele nume de slot și valori de slot. Astfel, inferența într-o rețea de cadre se bazează pe operația de potrivire.
Alte proceduri caracteristice limbajelor cadre sunt procedurile de umplere a sloturilor cu date, precum și procedurile de introducere a noilor cadre prototip (adică, noi cunoștințe) în sistem și introducerea de noi conexiuni între ele.
Să luăm în considerare un fragment al descrierii din „lumea blocurilor” (Fig. 4.7) sub formă de cadre în limbajul FRL.
Orez. 4.7 „Lumea blocată”
(cadru (Nume (cub)) (lungime (NUL)) (lăţime (IF-DEFAULT (folosiți lungimea))) (înălţime (IF-DEFAULT (folosiți lungimea)))) (f rame (Nume (B 1)) (AKO (cub)) (culoare (roșu)) (lungime(80))) (f rame (Nume (B 2)) (AKO (cub)) (culoare (verde)) (lungime (65))))
Slot AKO indică faptul că obiectele B 1 și B 2 sunt un subtip al obiectului cubși își moștenesc proprietățile, și anume lungime = lățime = înălțime. Procedura este un demon IF-DEFAULT umple valorile slot implicite.
Să presupunem că robotului i se dă ordinul „Luați obiectul galben care susține piramida”. În limbajul reprezentării cunoștințelor, întrebarea este scrisă după cum urmează:
(obiectul X (culoare (galben)) (tine Y (tip (piramidă))))
Programul de potrivire a modelelor găsește o descriere a obiectelor din baza de cunoștințe:
(cadru (Nume (B 3)) (tip (bloc)) (culoare (galben)) (mărimea (20 20 20)) (coordona (20 50 0)) (tine (P 2)))
(cadru (Nume(P 2)) (tip (piramidă)) ...)
Raspuns primit: X = B 3, Y = P 2, iar robotului i se dă o comandă lua(obiectul B 3).
Avantajele cadrelor ca model de reprezentare a cunoștințelor sunt capacitatea de a structura o bază de cunoștințe datorită proprietăților ierarhiei și moștenirii. Dezavantajul este complexitatea organizării inferenței logice.
Lectura. Bazele construirii unui sistem de produse
Aplicarea metaregulilor
Uneori, pentru a decide ce regulă să activezi, este de dorit să folosești cunoștințe specifice, mai degrabă decât să urmezi o strategie generală de rezolvare a conflictelor. În acest scop, unii interpreți de reguli includ instrumente care permit programatorului să formuleze și să introducă meta-reguli în program. Meta-regulile definesc regulile prin care să se selecteze din lista de aplicații acele reguli care trebuie luate în considerare în primul rând sau, în plus, trebuie respectate.
Metarulele vă permit să restrângeți în mod semnificativ gama de reguli candidate pe baza unui criteriu sau să modificați ordinea priorităților regulilor. Metarulele folosesc adesea cunoștințe specifice domeniului. Un exemplu este următoarea meta-regulă legată de sistem:
tema diagnosticului medical MICINĂ.
METARUL 001
DACĂ (1) infecția aparține clasei pelvin-abces, Și
(2) există reguli ale căror premise menţionează
enterobacterii, Și
(3) există reguli ale căror premise menţionează
colorație gram-pozitivă,
ATUNCI, cu încredere, ar trebui să se acorde prioritate de 0,4 primei dintre regulile enumerate.
Lectura. Concepte de bază în domeniul inteligenței artificiale
Domeniul științei, numit „inteligență artificială”, își propune să identifice mecanismele fundamentale care stau la baza activității umane pentru a le aplica în rezolvarea unor probleme științifice și tehnice specifice. Sistemele „inteligente” sunt create pentru a funcționa în medii în care prezența umană este imposibilă sau pune viața în pericol. Aceste dispozitive vor trebui să funcționeze într-o mare varietate de situații posibile. Este imposibil să descriem aceste situații în avans cu gradul de detaliu și lipsă de ambiguitate care ar permite încorporarea algoritmilor de comportament codificati în sistemul creat. Prin urmare, sistemele înarmate cu inteligență artificială trebuie să aibă mecanisme de adaptare care să le permită să construiască programe de activități adecvate pentru a rezolva sarcinile care le sunt atribuite în funcție de situația specifică care se dezvoltă în prezent în mediul lor.
Această formulare a problemei pune sarcini speciale pentru cercetători care nu au apărut anterior în proiectarea sistemelor tehnice. Astfel de sarcini includ: descrierea mediului extern bogat și reflectarea acestuia în cadrul sistemului (această sarcină se numește sarcina de reprezentare a cunoștințelor); managementul băncii de cunoștințe, completarea acesteia, detectarea contradicțiilor și a lipsei de cunoștințe; perceperea mediului extern folosind diverse tipuri de receptori (vizuali, tactili, auditivi etc.); înțelegerea limbajului natural, care servește ca mijloc universal de comunicare pentru oameni; percepția textului tipărit și a vorbirii orale și transformarea informațiilor conținute în mesaje într-o formă de reprezentare a cunoștințelor; planificarea activității este o sarcină a cărei soluție va permite sistemului să formuleze planuri pentru atingerea unui scop folosind mijloacele de care dispune; adaptare și învățare pe baza experienței acumulate.
Acesta este domeniul de activitate al specialiștilor din domeniul sistemelor de inteligență artificială. Se află la intersecția unei game largi de discipline: programare și psihologie, tehnologie și lingvistică, matematică și fiziologie.
Așadar, teoria inteligenței artificiale este știința cunoașterii, cum să o extragem, să o prezinți în sisteme artificiale, să o procesezi în cadrul sistemului și să o folosești pentru a rezolva probleme practice. Cu alte cuvinte, sistemele studiate în cadrul inteligenței artificiale și create în conformitate cu această știință sunt sisteme a căror activitate se bazează pe cunoștințe care reflectă semantica și pragmatica lumii externe în care funcționează sistemele inteligente.
Astfel, principalele probleme ale inteligenței artificiale sunt reprezentarea și procesarea cunoștințelor. Soluția acestor probleme constă atât în dezvoltarea unor modele eficiente de reprezentare a cunoștințelor, metode de obținere a cunoștințelor noi, cât și în crearea de programe și dispozitive care implementează aceste modele și metode.
Elementele inteligenței artificiale sunt utilizate pe scară largă pentru a crea software de calculator inteligent, sisteme de control automate (ACS), sisteme de proiectare asistată de computer (CAD), sisteme de recuperare a informațiilor (IRS), sisteme de gestionare a bazelor de date (DBMS), sisteme expert (ES), sisteme suport decizional (DSS), de ex. vă permit să creșteți nivelul de inteligență al sistemelor informaționale create.
Progresele din domeniul inteligenței artificiale sunt folosite în industrie (descoperirea și dezvoltarea mineritului, astronautică, auto, chimie etc.), în economie (finanțe, asigurări etc.), în sfera neindustrială (transporturi, medicină, comunicații). etc.), în agricultură.
Instrumentele de inteligență artificială fac posibilă dezvoltarea modelelor și a programelor de rezolvare a problemelor pentru care nu se cunosc metode de rezolvare directe și fiabile. Astfel de sarcini aparțin domeniului activității creative umane. Specialiștii în inteligență artificială pun probleme științifice precum probarea teoremelor matematice, diagnosticarea bolilor sau defecțiunilor echipamentelor, analiza financiară a entităților comerciale, sintetizarea programelor pe baza specificațiilor, înțelegerea textului în limbaj natural, analiza unei imagini și identificarea conținutului acesteia, controlul unui robot etc. .
Date și cunoștințe
Să oferim definiții ale conceptelor de bază ale disciplinei studiate și să luăm în considerare diferențele dintre conceptele de „date” și „cunoaștere”.
informație– un set de informații percepute din mediu, eliberate în mediu sau stocate într-un sistem informațional (IS).
Date– informații specifice prezentate într-o formă formalizată despre obiectele domeniului de studiu, proprietățile și relațiile acestora, reflectând evenimente și situații din acest domeniu.
Datele sunt prezentate într-o formă care permite automatizarea colectării, stocării și procesării ulterioare a acestora. Datele sunt o înregistrare de informații într-o formă adecvată, potrivită pentru stocarea, transmiterea, prelucrarea și obținerea de noi informații.
Informațiile cu care se ocupă computerul sunt împărțite în procedurale și declarative.
Procedural informaţia este reprezentată de programe care sunt executate în procesul de rezolvare a problemelor şi declarativ– datele pe care aceste programe le procesează.
Orice activitate intelectuală se bazează pe cunoașterea domeniului în care se stabilesc și se rezolvă problemele.
Domeniul subiectului numiți un set de informații interconectate necesare și suficiente pentru a rezolva un anumit set de probleme. Cunoștințele despre domeniul de studiu includ descrieri ale obiectelor, fenomenelor, faptelor, precum și relațiilor dintre ele.
Cunoştinţe– este o informație generalizată și formalizată despre proprietățile și legile domeniului subiectului, cu ajutorul cărora sunt implementate procesele de rezolvare a problemelor, de transformare a datelor și a cunoștințelor în sine și care este utilizată în procesul de inferență logică.
Concluzie logica este generarea de noi afirmații (judecăți) bazate pe fapte inițiale, axiome și reguli de inferență.
Cunoștințele din punct de vedere al problemelor de rezolvat într-un anumit domeniu sunt împărțite în 2 mari categorii - fapte și euristică. Sub fapteînțeleg de obicei adevăruri și circumstanțe care sunt în general cunoscute într-un anumit domeniu. Euristică– este vorba de algoritmi empiric bazați pe considerații informale care limitează numărul de opțiuni de soluție și oferă un comportament țintit al sistemului de decizie, fără însă a garanta cea mai bună soluție. Astfel de cunoștințe se bazează pe experiența unui specialist (expert) într-un anumit domeniu.
Conceptul de procedură pentru obținerea de soluții la probleme (strategia de procesare a cunoștințelor) este asociat cu aluatul de cunoștințe. În IIS această procedură este numită mecanism de ieșire, concluzie logica sau mașină de ieșire.
Cunoștințele cu care funcționează sistemul sunt stocate într-o bază de cunoștințe (KB).
Pentru a organiza interacțiunea cu IIS, acesta trebuie să aibă mijloace de comunicare cu utilizatorul, adică. interfata. Interfața asigură lucrul cu baza de cunoștințe și mecanismul de ieșire într-un limbaj de nivel destul de înalt, apropiat de limbajul profesional al specialiștilor din domeniul de care face parte sistemul informațional. În plus, funcțiile de interfață includ suport pentru dialogul utilizatorului cu sistemul, permițând utilizatorului să primească explicații despre acțiunile sistemului, să participe la căutarea unei soluții la o problemă și să actualizeze și să ajusteze baza de cunoștințe. Astfel, principalele părți ale IIS sunt:
Bază de cunoștințe,
Mecanism de ieșire
Interfața cu utilizatorul.
Caracteristici ale cunoștințelor care o deosebesc de date
Exemplu. Lăsați conexiunile de familie să acționeze ca subiect. Obiectele acestei discipline sunt concepte precum mama,
tată, fiică, bărbat, femeie etc.
Să fie cunoscute faptele:
Victor este tatăl Taniei.
Vladimir este tatăl lui Victor.
În Prolog aceste fapte sunt descrise după cum urmează:
tatăl (Victor, Tanya).
tatăl (Vladimir, Victor).
Aici „tată” este un nume de relație sau predicat, iar „Victor”, „Tanya” și „Vladimir” sunt constante.
Lăsa X, Y, Z– variabile. Utilizarea variabilelor XȘi Z, în general putem scrie relația „ X este tatăl Z» în Prolog:
Tată ( X, Z).
Folosind predicatul „tată” și variabile X, Y, Z, să formulăm o nouă relație „bunic”, și anume:
Dacă X este tatăl ZȘi
Z este tatăl Y
Acea X este un bunic Y.
Această formă de înregistrare a relației „Dacă... Atunci” se numește regula de productie, produse sau doar regulă.
În Prolog, relația „bunic” este scrisă după cum urmează:
bunicul ( X, Y): - Tată ( X, Z), Tată ( Z, Y).
Simbolul „: –” este interpretat ca „Dacă”.
Folosind exemplul relației „bunic”, se formulează un model general de definire a conceptului „bunic” prin conceptul „tată”. Numele „Vladimir”, luat indiferent de relație, nu indică nimic. Poate că este numele unei persoane sau numele unui oraș. Datele numerice sau de altă natură, de exemplu într-un fișier de date, sunt tratate în același mod. Datul, luat împreună cu relația, determină un sens și astfel constituie cunoaștere.
Să luăm în considerare trăsăturile cunoașterii care o deosebesc de date.
1. Interpretabilitate. Datele stocate în memoria computerului pot fi interpretate doar de programul corespunzător. Datele fără program nu poartă nicio informație, în timp ce cunoștințele au o interpretare, deoarece conțin simultan atât date, cât și nume, descrieri, relații corespunzătoare acestora, adică. Împreună cu datele sunt prezentate structuri informaționale care permit nu numai stocarea cunoștințelor, ci și utilizarea acestora.
Date și cunoștințe. Definiții de bază.
Informațiile cu care se ocupă computerele sunt împărțite în procedurale și declarative. Informațiile procedurale sunt încorporate în programele care sunt executate în procesul de rezolvare a problemelor, informațiile declarative sunt încorporate în datele cu care funcționează aceste programe.
Forma standard de reprezentare a informațiilor într-un computer este un cuvânt mașină, format dintr-un număr de cifre binare - biți - determinate pentru un anumit tip de computer. Cuvântul mașină pentru reprezentarea datelor și cuvântul mașină pentru reprezentarea instrucțiunilor care formează programul pot avea același sau un număr diferit de biți. Același număr de biți în cuvintele computerului pentru comenzi și date le permite să fie considerate în computer ca unități informaționale identice și să efectueze operații asupra comenzilor ca și asupra datelor. Conținutul memoriei formează o bază de informații. Cuvântul mașină este principala caracteristică a bazei de informații, deoarece lungimea sa este astfel încât fiecare cuvânt al mașinii este stocat într-o celulă de memorie standard, echipată cu un nume individual - adresa celulei. Folosind acest nume, unitățile de informații sunt extrase din memoria computerului și scrise în aceasta. Limbajele de programare de nivel înalt folosesc tipuri de date abstracte, a căror structură este specificată de programator.
Apariția bazelor de date (DB) a marcat un alt pas spre organizarea muncii cu informații declarative. Bazele de date pot stoca simultan volume mari de informații, iar instrumentele speciale care formează un sistem de gestionare a bazelor de date (DBMS) vă permit să manipulați în mod eficient datele, dacă este necesar, să le preluați din baza de date și să le scrieți în ordinea necesară în baza de date.
Pe măsură ce cercetarea în domeniul SI s-a dezvoltat, a apărut conceptul de cunoaștere, care a combinat multe dintre caracteristicile informațiilor procedurale și declarative. Într-un computer, cunoștințele, ca și datele, sunt afișate sub formă simbolică - sub formă de formule, text, fișiere, matrice de informații etc. Prin urmare, putem spune că cunoștințele sunt date organizate într-un mod special. În sistemele AI, cunoașterea este obiectul principal de formare, prelucrare și cercetare. O bază de cunoștințe, împreună cu o bază de date, este o componentă necesară a unui pachet software AI. Mașinile care implementează algoritmi AI se numesc mașini bazate pe cunoaștere, iar subsecțiunea teoriei AI asociată cu construcția sistemelor expert se numește ingineria cunoașterii.
Diferențele dintre date și cunoștințe:
1. interpretabilitatea internă a cunoștințelor (de exemplu: date - 243849..., cunoștințe - propoziții în limbaj natural).
2. activitate de cunoaştere. Dacă există cunoștințe, atunci apariția unor noi cunoștințe poate duce la modificări ale cunoștințelor vechi și la apariția altora noi.
3. coerența cunoștințelor. Cunoașterea nu este interesantă în sine, este interesantă în întregime (un sistem de cunoștințe).
4. cunoștințele sunt dinamice, dar datele sunt de obicei statice.
Cunoștințele intenționale sunt definite printr-un concept de nivel superior care indică proprietăți specifice. Cunoștințele extensive sunt definite prin concepte de nivel inferior, de obicei prin simpla enumerare a acestora. De regulă, extensiile sunt stocate în baze de date, iar intensiunile sunt stocate în baze de cunoștințe. Pe baza metodei de prezentare, cunoștințele sunt împărțite în declarative (informațiile sunt descrise) și procedurale (înregistrate într-un algoritm). Direcția principală de mișcare în domeniul reprezentării cunoștințelor este utilizarea mai mare a cunoștințelor declarative.
Clasificări ale cunoștințelor și modelele acestora
Există multe moduri de a clasifica cunoștințele. Să ne oprim asupra clasificării în funcție de purtător de cunoștințe. Cunoștințele sunt împărțite în:
1. Formalizată
· ghiduri de referință,
· enciclopedii,
· cunoștințe în sistemele informaționale corporative
2. Personal
abilități legate de meșteșuguri,
· aptitudini sportive,
· moduri de gândire, analiză,
· metode de executare a muncii
Cunoștințele formalizate sunt de obicei deja localizate pe medii tangibile - cărți, broșuri, site-uri Internet/intranet, fișiere de date, sisteme de informații corporative (ERP). Aceste moduri de organizare a cunoștințelor sunt foarte bune și testate în timp. Este puțin probabil să le putem îmbunătăți suficient de semnificativ pentru a afecta productivitatea sau alți indicatori economici ai organizației dumneavoastră.
Cunoștințele personale, dimpotrivă, sunt de obicei conținute doar în mintea purtătorilor ei. Pentru a face din acesta o proprietate a organizației, este necesar ca cunoștințele să fie transferate în mod activ între angajați. În acest scop, sistemele interne de mentorat și formare corporativă există de mult timp.
O mare parte din cunoștințele personale pot fi formalizate. Aceasta se referă, în primul rând, la metodele și metodele de realizare a muncii care sunt acceptate și optime în organizația dumneavoastră. În funcție de stadiul de dezvoltare a organizației, metodele de realizare a muncii evoluează de la cele creative create la locul de muncă prin încercare și eroare la cele mai bune practici din industrie, consacrate în documentația proceselor de afaceri, sisteme ERP și politici organizaționale.
Definiții ale cadrelor. Un cadru este atât o listă de proprietăți, cât și o rețea. Ierarhia și moștenirea proprietăților
Un cadru este o anumită structură pentru reprezentarea cunoștințelor, care, atunci când este umplută cu valori adecvate, se transformă într-o descriere a unui anumit factor, eveniment sau situație. Un cadru este descrierea minimă posibilă a esenței unui fenomen, eveniment, situație, proces sau obiect. Minimitatea înseamnă că, odată cu simplificarea suplimentară a descrierii, completitatea acesteia se pierde, ea încetează să mai definească unitatea de cunoaștere pentru care este destinată. Cadrul are o structură specifică formată din multe elemente - fante. Fiecare slot, la rândul său, este reprezentat de o anumită structură de date, procedură sau poate fi asociat cu un alt cadru. Structura cadrului poate fi reprezentată astfel:
NUME CADRU: (numele primului slot: valoarea slotului 1), (numele slotului al doilea: valoarea slotului al 2-lea), ... (numele slotului al 1-lea: valoarea slotului a 2-a).
Vom prezenta aceeași înregistrare sub forma unui tabel, adăugând două coloane.
Valoarea slotului poate fi numele unui alt cadru; Așa se formează rețelele de cadre, constând din vârfuri și conexiuni selectate. Nivelul superior al cadrului reprezintă conceptele corespunzătoare, iar nivelurile ulterioare sunt sloturi terminale care conțin semnificații specifice. Ierarhia obiectelor este implementată prin intermediul aparatului de cercetare a proprietății, atunci când clasele de obiecte de un anumit nivel moștenesc structura claselor cadru de un nivel superior. Dacă obiectul, cat. descris de un anumit grup de cadre este în legătură conceptuală cu nivelurile superioare și inferioare ale cadrelor, apoi, respectiv. cadrele sale sunt construite ținând cont de relațiile ierarhice și în același timp se realizează moștenirea proprietăților. prin fante sau rame cu același nume.
Când studiem sistemele inteligente, se pune în mod tradițional întrebarea: ce este cunoștințele și cum diferă acestea de datele obișnuite procesate de computere de zeci de ani. Pot fi propuse mai multe definiții de lucru în cadrul cărora acest lucru devine evident.
Date- acestea sunt fapte individuale care caracterizează obiectele, procesele și fenomenele domeniului, precum și proprietățile acestora.
Atunci când sunt procesate pe un computer, datele sunt transformate, trecând condiționat prin următoarele etape:
1. date ca rezultat al măsurătorilor și observațiilor;
2. date privind mediile tangibile (tabele, protocoale, directoare);
3. modele de date (structuri) sub formă de diagrame, grafice, funcții;
4. date în calculator într-un limbaj de descriere a datelor;
5. baze de date pe medii de stocare computerizate.
Cunoașterea se bazează pe date obținute empiric. Ele sunt rezultatul activității mentale a unei persoane care vizează generalizarea experienței sale dobândite ca urmare a activității practice.
Cunostinte - acestea sunt legile unui domeniu (principii, conexiuni, legi) obținute ca urmare a activităților practice și a experienței profesionale, permițând specialiștilor să pună și să rezolve probleme în acest domeniu.
Atunci când sunt procesate pe un computer, cunoștințele sunt transformate în mod similar cu datele.
1. cunoașterea în memoria umană ca urmare a gândirii;
2. purtători materiale de cunoștințe (manuale, mijloace didactice);
3. domeniu de cunoaștere- descrierea condiționată a principalelor obiecte ale domeniului subiectului, atributele și modelele lor care le leagă;
4. cunoștințe descrise în limbaje de reprezentare a cunoștințelor (limbaje de producție, rețele semantice, cadre - vezi mai jos);
5. baza de cunoștințe pe mediile de stocare computerizate.
Următoarea definiție a cunoștințelor este adesea folosită:
Cunoştinţe sunt date bine structurate sau date despre date sau metadate.
Baza de date este căutată prin cuvinte cheie; relativ vorbind, acesta este răspunsul la întrebarea „ce?” De exemplu, să setăm interogarea de căutare „nanotuburi”. Baza de date va returna tot ceea ce este legat de această solicitare: sinteză, oxidare, biodegradare și caracteristici spectrale. Numărul de link-uri va depăși miile. Puteți căuta folosind două, trei sau mai multe cuvinte cheie. Acest lucru va reduce fluxul de legături, dar le poate întrerupe pe cele necesare. În baza de cunoștințe, căutarea se efectuează folosind mai multe întrebări, de exemplu: „Ce?”, „Cu ce?”, „Cum?”. Acest lucru aduce în discuție următorul punct. În prezent, milioane de articole și brevete au fost scrise în toate domeniile cunoașterii. Dar există doar aproximativ 30-35 de mii de soluții care îndeplinesc principiul bazei de cunoștințe. Creșterea numărului de decizii, spre deosebire de creșterea numărului de articole, este lentă. Marea majoritate a articolelor sunt doar mici nuanțe ale unei soluții. De exemplu: călirea metalelor. Soluție – ce: metal, ce: material de răcire, cum: rapid. Această soluție acoperă toate metalele și aliajele, toate tipurile de lichide sau gaze de călire și toate metodele de alimentare cu agent frigorific. În plus, din această solicitare, o bază de date poate fi formată, de exemplu, pe tipuri de agent frigorific (apă, ulei, saramură), a doua - prin metode de alimentare cu material (pompe, scufundarea unei piese, pulverizarea unei soluții), a treia - după clase de oțel. O bază de date suplimentară de legături poate fi formată pe procese minore: oxidarea suprafeței metalice, îndepărtarea depunerilor de carbon după întărire, metode speciale de întărire. Căutarea într-o bază de cunoștințe este diferită de căutarea într-o bază de date; folosește așa-numitele „resurse”. Resurse în înțelegerea bazelor de cunoștințe sunt materiale, catalizatori, domenii și influențe care conduc la o soluție. Bazele de cunoștințe pot procesa, de asemenea, întrebări de căutare. De exemplu, interogarea „sintetiza ester” introdusă în baza de date va fi interpretată numai prin cuvântul cheie „ester”. În baza de cunoștințe, puteți specifica și termenii „sinteză”, „degradare”, „biodegradare” și algoritmi de căutare semantică pentru verbe.
Acum puțin despre dezavantajele acestui sistem. Bazele de date sunt reguli stabilite pentru formarea cuvintelor cheie, uniforme (cu variații minore) pentru toate publicațiile științifice și unificate cu algoritmi de căutare. Bazele de cunoștințe vor trebui create de la zero. Aceasta este multă muncă, deoarece pentru a izola resursele, aveți nevoie de o înțelegere completă a proceselor descrise în articol sau brevet, ceea ce devine mult mai dificil atunci când procesați articole multidisciplinare și brevete protejate de reinginerie. Al doilea dezavantaj este că acum sunt create baze de cunoștințe „pentru ingineri”, adică, în principal, cu un accent aplicat. Cercetarea fundamentală, așadar, nu se încadrează în ele.
Acum puțin despre avantaje. Construirea unei baze de cunoștințe este un proces extraordinar de învățare. Un „produs secundar” este o creștere semnificativă a nivelului de cunoștințe al dezvoltatorilor și primirea de specialiști cu înaltă calificare care pot decide sarcini atribuite. Al doilea avantaj este că, cu un anumit algoritm pentru generarea de interogări, baza de cunoștințe poate fi o sursă de soluții noi care nu au fost descrise și nu au fost încă create. De exemplu, atunci când se solicită întărirea metalelor, baza de cunoștințe poate produce o listă de resurse care au proprietățile necesare (temperatură, fluiditate) și poate determina crearea de noi soluții, cum ar fi întărirea în topituri de polimeri, întărirea cu oxidarea simultană a suprafeței. , pete și întărire neuniformă. Al treilea plus. Probabil, mulți nici măcar nu s-au gândit că esența proceselor conturate într-un articol științific sau brevet este formulată în cel mult o sută de cuvinte. În același timp, volumul de articole este de cel puțin câteva pagini, iar brevetele - până la câteva sute de pagini. Procesarea materialului într-un sistem de bază de cunoștințe va face posibilă în viitor să nu pierdeți timpul citind detalii nesemnificative și diferențe față de analogi, care sunt cu siguranță descrise în materialele sursă.
Bazele de cunoștințe sunt extrem de utile pentru dezvoltările aplicate, în special la vârful științei. Ele vă permit să obțineți soluții gata făcute pentru o anumită problemă. În același timp, crearea lor crește foarte mult nivelul profesional al dezvoltatorilor și le permite să obțină specialiști excelenți.
Aplicarea bazelor de cunoștințe
Baze de cunoștințe simple pot fi folosite pentru a crea sisteme expert și pentru a stoca date despre organizație: documentație, manuale, articole de suport tehnic. Scopul principal al creării unor astfel de baze de date este de a ajuta persoanele mai puțin experimentate să găsească o descriere existentă a unei modalități de rezolvare a oricărei probleme în domeniu.
O ontologie poate servi pentru a reprezenta o ierarhie de concepte și relațiile lor într-o bază de cunoștințe. O ontologie care conține și instanțe de obiecte nu este altceva decât o bază de cunoștințe.
Sistemele bazate pe cunoștințe sunt implementate pe baza următorilor algoritmi inteligenți:
- sistem expert;
- rețele neuronale;
- logica fuzzy;
- algoritmi genetici.
O bază de cunoștințe educaționale este un sistem informațional care conține, în primul rând, informații sistematizate dintr-o anumită disciplină, în al doilea rând, un model al unui anumit domeniu (o anumită cantitate de informații educaționale în această disciplină), precum și date despre abilitățile elevului. dezvoltate şi modul de utilizare a acestora.aceste abilităţi.
Informațiile educaționale din bazele de cunoștințe pot fi prezentate sub formă de text, grafice, ilustrații, animații și clipuri video. Datele despre abilitățile studentului în curs de dezvoltare sunt procesate în sistemul de management al bazei de cunoștințe folosind
limbi speciale, care vă permite să controlați și să gestionați procesul de învățare. În ceea ce privește capacitățile lor, bazele de cunoștințe reprezintă o versiune simplificată a unui sistem de învățare expert sau o parte a acestuia.
Concluzie
Mi-a plăcut foarte mult stagiul meu științific străin la ITMO la Departamentul de Programare Aplicată și Inovare Tehnologică. Am învățat o mulțime de lucruri interesante în domeniul sistemelor inteligente și al bazelor de cunoștințe. A realizat un rezumat pe tema: Tranziția de la o bază de date la o bază de cunoștințe (Fig.-7). Am comunicat cu oameni care lucrează în domeniul programării de mulți ani și au dobândit experiență care mă va ajuta în continuarea studiului lucrării mele de disertație. Un stagiu științific în străinătate mi-a permis să văd lacune în cunoștințele mele care trebuie completate. Pe parcursul stagiului, m-am familiarizat cu actele normative privind organizarea procesului de învățământ. Am făcut cunoștință cu cataloagele de cercetare de disertație ale studenților și candidaților la master, am studiat lucrări de calificare finală, rezumate, disertații pentru gradul științific al candidaților de știință pe tema lucrării de master.
În timpul practicii, au fost dobândite noi cunoștințe despre caracteristicile proceselor de producție la întreprinderea de construcții de mașini OJSC NKMZ. Pentru modelarea programului a fost elaborată o diagramă bloc, a cărei implementare se realizează pentru a determina numărul optim de cărucioare de transport, ținând cont de analiza fezabilității economice a diferitelor opțiuni de asigurare a cărucioarelor la mașini.
Sarcina modelului descris de diagrama bloc este necesitatea de a selecta numărul de cărucioare care ar transporta unitățile finite la depozit, ținând cont de planul optim de încărcare.
Rezultatele obținute sunt de mare interes și utilitate practică în viitor.
A participat la un tur de oraș. Am făcut cunoștință cu atracțiile orașului, monumentele și istoria orașului. Am vizitat și principalul muzeu al orașului, Schitul.
În general, aș dori să concluzionez că stagiul în străinătate a avut succes. Rezultatul muncii productive a fost un întreg bloc de materiale din colecțiile bibliotecilor rusești (Fig.-3), culese pe tema tezei de master. Acest material este utilizat activ în redactarea lucrărilor științifice, rezultatul final al cărora este o teză de master.La finalizarea stagiului, ni s-au acordat certificate de finalizare cu succes a stagiului străin la ITMO. (Fig.-4,5)
Bibliografie
1. http://innovatika.boom.ru/UZ.htm
Primul capitol al cărții lui V. P. Barancheev „Managementul cunoștințelor” este postat pe site. V. P. Barancheev – Doctor în Economie, Profesor la Universitatea de Stat de Management (Institutul de Inovare și Logistică, Departamentul de Management al Inovării). Cartea examinează concepte moderne de management al cunoștințelor, cunoștințe informale și formalizate, precum și baze de cunoștințe.
2. http://www.knowbase.ru/
Un site dedicat bazelor de date. Pagina prezintă conceptele de cunoaștere, informație, managementul cunoștințelor, cogniție etc. De asemenea, descrie unele dintre capacitățile bazelor de cunoștințe, precum și vorbește despre aplicarea lor practică și problemele asociate cu utilizarea lor. Fiecare concept are o pagină web separată.
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
Articolul discută probleme de construcție, structurare, descriere, clasificare și utilizare a bazelor de cunoștințe ontologice. Este oferită o trecere în revistă a cercetării moderne dedicate diferitelor aspecte ale creării și utilizării ontologiei. În lucrare se acordă o atenție deosebită distincției dintre ontologiile formale și lingvistice. De asemenea, a fost propusă o metodologie destul de detaliată pentru construirea resurselor de tip ontologic.
4. http://aimatrix.nm.ru/aimatrix/SemanticNetworks.htm
Articol dedicat rețelelor semantice. Este descrisă istoria creării rețelelor semantice, precum și principiile construcției și clasificării.
5. http://bibl.tikva.ru/base/B1253/B1253Part12-59.php
Articol despre hărți cognitive. Sunt date câteva exemple de utilizare a hărților cognitive.
6. http://lsdis.cs.uga.edu/projects/glycomics/report/Report2006.html
Site-ul web al centrului de cercetare. Un exemplu de vizualizare a ontologiei biochimice și biologice poate fi găsit.
7. http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/summary?doi=10.1.1.41.1007
Aplicație
Fig. 1- Universitatea ITMO
Fig.2 - Prima zi la universitate. Familiarizarea
Fig. 3- Într-o bibliotecă foarte bogată
Fig. 4 - Prezentarea certificatelor pentru finalizarea cu succes a unui stagiu străin. Liderul nostru este Suprun Anton Sergeevich.
Fig.5 - Certificat
Fig. 6 - Turul orașului. Muzeul Ermitaj. Palatul de iarnă.
Fig. 7 - Pregătirea prezentărilor pentru apărare
Fig. 8-Excursie. Oraș de noapte. Ridicarea podurilor.
Pentru persoanele care doresc să se îmbunătățească constant, să învețe ceva și să învețe constant ceva nou, am creat special această categorie. Conține exclusiv conținut educațional, util, de care vă veți bucura cu siguranță. Un număr mare de videoclipuri poate rivaliza chiar și cu educația care ne este oferită la școală, facultate sau universitate. Cel mai important lucru despre videoclipurile de antrenament este că încearcă să ofere cele mai recente și mai relevante informații. Lumea din jurul nostru în era tehnologiei este în continuă schimbare, iar publicațiile educaționale tipărite pur și simplu nu au timp să ofere cele mai recente informații.
Printre videoclipuri găsiți și videoclipuri educaționale pentru copii preșcolari. Acolo copilul dumneavoastră va fi învățat cu litere, cifre, numărătoare, citit etc. De acord, este o alternativă foarte bună la desene animate. Pentru elevii de școală primară puteți găsi, de asemenea, instruire în limba engleză și ajutor în studierea disciplinelor școlare. Pentru elevii mai mari, au fost create videoclipuri educaționale care vă vor ajuta să vă pregătiți pentru teste, examene sau pur și simplu să vă aprofundați cunoștințele într-o anumită materie. Cunoștințele dobândite pot avea un impact calitativ asupra potențialului lor mental, precum și să vă mulțumească cu note excelente.
Pentru tinerii care au absolvit deja școala, care învață sau nu învață la universitate, există multe videoclipuri educaționale fascinante. Îi pot ajuta să-și aprofundeze cunoștințele despre profesia pentru care învață. Sau obțineți o profesie, cum ar fi programator, designer web, optimizator SEO etc. Această meserie nu este încă predată la universități, așa că poți deveni specialist în acest domeniu avansat și relevant doar prin autoeducare, la care încercăm să o ajutăm prin colectarea celor mai utile videoclipuri.
Pentru adulți, acest subiect este de asemenea relevant, deoarece se întâmplă adesea ca, după ce ați lucrat într-o profesie ani de zile, ajungeți la înțelegerea că acesta nu este treaba dvs. și doriți să învățați ceva mai potrivit pentru dvs. și, în același timp, profitabil. De asemenea, printre această categorie de oameni, există adesea videoclipuri despre tipul de auto-îmbunătățire, economisind timp și bani, optimizându-și viața, în care găsesc modalități de a trăi o viață mult mai bună și mai fericită. Chiar și pentru adulți, tema creării și dezvoltării propriei afaceri este foarte potrivită.
De asemenea, printre videoclipurile educaționale există videoclipuri cu accent general care sunt potrivite pentru aproape orice vârstă; în ele puteți afla despre cum a început viața, ce teorii ale evoluției există, fapte din istorie etc. Ele lărgesc perfect orizonturile unei persoane, făcându-l un interlocutor intelectual mult mai erudit și mai plăcut. Astfel de videoclipuri educaționale sunt într-adevăr utile pentru toată lumea, fără excepție, deoarece cunoașterea este putere. Vă dorim o vizionare plăcută și utilă!
În zilele noastre, este pur și simplu necesar să fii ceea ce se numește „pe val”. Aceasta se referă nu numai la știri, ci și la dezvoltarea propriei minți. Dacă vrei să te dezvolți, să explorezi lumea, să fii solicitat în societate și să fii interesant, atunci această secțiune este doar pentru tine.
