Të dhënat
Informacion
Operacionet e të Dhënave
Gjatë procesit të informacionit, të dhënat konvertohen nga një lloj në tjetrin. Me zhvillimin e progresit shkencor dhe teknik dhe kompleksitetin e përgjithshëm të lidhjeve në shoqërinë njerëzore, kostot e punës për përpunimin e të dhënave janë në rritje të vazhdueshme (ndërlikimi i vazhdueshëm i kushteve për menaxhimin e prodhimit dhe shoqërisë + ritmi i shpejtë i shfaqjes dhe zbatimit të mediave të reja/ ruajtja e të dhënave - një rritje në vëllimin e të dhënave).
1. Koleksioni– grumbullimi i të dhënave për të siguruar plotësinë e mjaftueshme të informacionit për vendimmarrje;
2. Formalizimi– sjellja e të dhënave që vijnë nga burime të ndryshme në të njëjtën formë për t'i bërë ato të krahasueshme me njëra-tjetrën, pra për të rritur nivelin e tyre të aksesueshmërisë;
3. Filtrimi– shqyrtimi i të dhënave “shtesë” që nuk janë të nevojshme për vendimmarrje; në të njëjtën kohë, niveli i "zhurmës" duhet të ulet, dhe besueshmëria dhe përshtatshmëria e të dhënave duhet të rritet;
4. Renditja– renditja e të dhënave sipas një karakteristike të caktuar me qëllim të lehtësisë së përdorimit; rrit disponueshmërinë e informacionit;
5. Grupimi– kombinimi i të dhënave sipas një karakteristike të caktuar për të përmirësuar lehtësinë e përdorimit; rrit disponueshmërinë e informacionit;
6. Arkivimi– organizimi i ruajtjes së të dhënave në një formë të përshtatshme dhe lehtësisht të aksesueshme; shërben për të ulur kostot ekonomike të ruajtjes së të dhënave dhe rrit besueshmërinë e përgjithshme të procesit të informacionit në tërësi;
7. Mbrojtja– një grup masash që synojnë parandalimin e humbjes, riprodhimit dhe modifikimit të të dhënave;
8. Transporti– pranimi dhe transmetimi (dorëzimi dhe furnizimi) i të dhënave ndërmjet pjesëmarrësve në distancë në procesin e informacionit; në këtë rast, burimi i të dhënave në shkencën kompjuterike zakonisht quhet server, dhe konsumatori quhet klient;
9. Transformimi– transferimi i të dhënave nga një formë në tjetrën ose nga një strukturë në tjetrën. Shembull: ndryshimi i llojit të medias; libra - letër, formë elektronike, film mikrofotografik. Nevoja për konvertim të përsëritur të të dhënave lind edhe gjatë transportimit të tyre, veçanërisht nëse kryhet me mjete që nuk janë të destinuara për transportimin e këtij lloji të të dhënave.
2. Lidhja e koncepteve “informacion, të dhëna, njohuri”. Model dikw
Nuk ka përkufizime universale.
Njohuri- në teorinë e inteligjencës artificiale dhe sistemet e ekspertëve - një grup informacioni dhe rregullash konkluzionesh (nga një individ, shoqëri ose një sistem AI) për botën, vetitë e objekteve, modelet e proceseve dhe fenomeneve, si dhe rregullat për përdorimin e tyre për vendimmarrje. Dallimi kryesor midis njohurive dhe të dhënave është struktura dhe aktiviteti i tyre; shfaqja e fakteve të reja në bazën e të dhënave ose vendosja e lidhjeve të reja mund të bëhet burim ndryshimesh në vendimmarrje.
Të dhënatështë një koleksion informacioni i regjistruar në një medium specifik në një formë të përshtatshme për ruajtje, transmetim dhe përpunim të përhershëm. Transformimi dhe përpunimi i të dhënave ju lejon të merrni informacion.
Informacionështë rezultat i transformimit dhe analizës së të dhënave. Dallimi midis informacionit dhe të dhënave është se të dhënat janë informacione fikse për ngjarje dhe fenomene që ruhen në media të caktuara, dhe informacioni shfaqet si rezultat i përpunimit të të dhënave gjatë zgjidhjes së problemeve specifike. Për shembull, të dhëna të ndryshme ruhen në baza të të dhënave dhe me një kërkesë të caktuar, sistemi i menaxhimit të bazës së të dhënave siguron informacionin e kërkuar.
Për të zgjidhur problemin të dhëna të përpunuara në bazë të njohurive ekzistuese, informacion analizuar duke përdorur njohuritë. Në bazë të analizës propozohen opsionet e zgjidhjes, pranohet më e mira dhe zgjerohet njohuria.
Vendimet merren në bazë të informacionit të marrë dhe njohurive ekzistuese. Marrja e vendimeve- kjo është zgjedhja e zgjidhjes më të mirë, në një kuptim të caktuar, nga një grup i pranueshëm bazuar në informacionin e disponueshëm.
DIKW (anglisht të dhëna, informacion, njohuri, mençuri - të dhëna, informacion, njohuri, mençuri) është një hierarki informacioni, ku çdo nivel i shton disa veçori nivelit të mëparshëm.
Vetë modeli e gjurmon origjinën e tij në veprat e filozofit Mortimer Adler, por për herë të parë në aplikim në teorinë e menaxhimit të njohurive ai u zyrtarizua nga Nicolas Henry. Si shtesë, në 1989 Russell Ackoff propozoi një shtrirje të këtij modeli me një shtresë "të kuptuarit": të kuptuarit kërkon analizë dhe paracaktim, për shkak të të cilave ai vendoset midis dijes dhe urtësisë. Për sa i përket shpërndarjes kohore të shtresave, ai tregon për ciklin e shkurtër jetësor të informacionit në krahasim me ciklin jetësor të dijes; mirëkuptimi konsiderohet i paqëndrueshëm, por mençuria konsiderohet konstante
Në bazë është shtresa e të dhënave.
Informacioni shton kontekstin.
Njohuria shton "si" (mekanizmi i përdorimit)
Urtësia shton "kur" (kushtet e përdorimit)
Të dhënat dhe informacioni shpesh barazohen, por ka një ndryshim domethënës midis dy termave:
● Informacion- njohuri në lidhje me konceptet dhe objektet (faktet, ngjarjet, gjërat, proceset, idetë) në trurin e njeriut;
● Të dhënat- prezantimi i informacionit të përpunuar të përshtatshëm për transmetim, interpretim ose përpunim (skedarët kompjuterikë, dokumentet në letër, regjistrimet në një sistem informacioni).
Dallimi midis informacionit dhe të dhënave është se:
1) të dhënat janë informacione fikse për ngjarje dhe fenomene që ruhen në media të caktuara, dhe informacioni shfaqet si rezultat i përpunimit të të dhënave gjatë zgjidhjes së problemeve specifike.
Për shembull, të dhëna të ndryshme ruhen në baza të të dhënave dhe me një kërkesë të caktuar, sistemi i menaxhimit të bazës së të dhënave siguron informacionin e kërkuar.
2) të dhënat janë bartës të informacionit, jo vetë informacioni.
3) Të dhënat kthehen në informacion vetëm kur një person interesohet për to. Një person nxjerr informacion nga të dhënat, vlerëson, analizon dhe, bazuar në rezultatet e analizës, merr një vendim ose një tjetër.
Të dhënat shndërrohen në informacion në disa mënyra:
Kontekstualizimi: ne e dimë se për çfarë shërbejnë të dhënat;
Numërimi: Ne i përpunojmë të dhënat matematikisht;
Korrigjimi: korrigjojmë gabimet dhe eliminojmë lëshimet;
Kompresimi: Ne kompresojmë, përqendrojmë, grumbullojmë të dhëna.
Kështu, nëse është e mundur të përdoren të dhënat për të reduktuar pasigurinë e njohurive për një subjekt, atëherë të dhënat kthehen në informacion. Prandaj, mund të argumentohet se informacioni është të dhënat e përdorura.
4) Informacioni mund të matet. Masa e matjes së përmbajtjes së informacionit shoqërohet me një ndryshim në shkallën e injorancës së marrësit dhe bazohet në metodat e teorisë së informacionit.
2. Fusha lëndore- kjo është një pjesë e botës reale, të dhënat për të cilat duam të pasqyrojmë në bazën e të dhënave. Fusha e lëndës është e pafundme dhe përmban koncepte dhe të dhëna thelbësore, si dhe të dhëna të parëndësishme ose jo të rëndësishme. Kështu, rëndësia e të dhënave varet nga zgjedhja e domenit.
Modeli i domenit. Një model domeni është njohuria jonë rreth një domeni. Njohuria mund të jetë ose në formën e njohurive joformale në trurin e ekspertit ose të shprehet zyrtarisht duke përdorur disa mjete. Përvoja tregon se mënyra tekstuale e përfaqësimit të një modeli domeni është jashtëzakonisht joefektive. Shumë më informuese dhe më të dobishme gjatë zhvillimit të bazave të të dhënave janë përshkrimet e fushës së temës të bëra duke përdorur shënime grafike të specializuara. Ka një numër të madh metodash për të përshkruar një fushë lëndore. Më të njohurat përfshijnë teknikën e analizës strukturore SADT dhe IDEF0 të bazuar në të, diagramet e rrjedhës së të dhënave Gein-Sarson, teknikën e analizës së orientuar nga objekti UML, etj. Modeli i domenit më tepër përshkruan proceset që ndodhin në zonën e subjektit dhe të dhënat e përdorura nga këto procese. Suksesi i zhvillimit të mëtejshëm të aplikacionit varet nga sa saktë është modeluar fusha lëndore.
3. Baza e të dhënave- një grup materialesh të pavarura të paraqitura në formë objektive (artikuj, llogaritje, rregullore, vendime gjyqësore dhe materiale të tjera të ngjashme), të sistemuara në atë mënyrë që këto materiale të mund të gjenden dhe të përpunohen duke përdorur një kompjuter elektronik (kompjuter).
Shumë ekspertë vënë në dukje gabimin e zakonshëm të përdorimit të gabuar të termit "bazë të dhënash" në vend të termit "sistem i menaxhimit të bazës së të dhënave" dhe theksojnë nevojën për të bërë dallimin midis këtyre koncepteve.
5.1. Dallimet midis njohurive dhe të dhënave
Një tipar karakteristik i sistemeve inteligjente është prania e njohurive të nevojshme për zgjidhjen e problemeve në një fushë specifike lëndore. Kjo ngre një pyetje të natyrshme: çfarë është njohuria dhe si ndryshon ajo nga të dhënat e zakonshme të përpunuara nga një kompjuter?
Të dhënat janë informacione të një natyre faktike që përshkruan objektet, proceset dhe dukuritë e fushës lëndore, si dhe vetitë e tyre. Në proceset e përpunimit kompjuterik, të dhënat i nënshtrohen fazave të mëposhtme të transformimit:
Forma fillestare e ekzistencës së të dhënave (rezultatet e vëzhgimeve dhe matjeve, tabelat, librat e referencës, diagramet, grafikët, etj.);
Prezantimi në gjuhë të veçanta të përshkrimit të të dhënave të destinuara për futjen dhe përpunimin e të dhënave fillestare në kompjuter;
Bazat e të dhënave në mediat e ruajtjes së kompjuterit.
Njohuria është një kategori më komplekse informacioni në krahasim me të dhënat. Njohuria përshkruan jo vetëm faktet individuale, por edhe marrëdhëniet midis tyre, prandaj dija ndonjëherë quhet të dhëna të strukturuara. Njohuritë mund të merren në bazë të përpunimit të të dhënave empirike. Ato janë rezultat i aktivitetit mendor të një personi që synon të përgjithësojë përvojën e tij të fituar si rezultat i veprimtarisë praktike.
Për t'i siguruar IIS njohuri, ajo duhet të paraqitet në një formë të caktuar. Ekzistojnë dy mënyra kryesore për të dhënë njohuri në sistemet softuerike. E para është vendosja e njohurive në një program të shkruar në një gjuhë programimi të rregullt. Një sistem i tillë do të jetë një kod i vetëm programi në të cilin njohuritë nuk vendosen në një kategori të veçantë. Pavarësisht se problemi kryesor do të zgjidhet, në këtë rast është e vështirë të vlerësohet roli i njohurive dhe të kuptohet se si përdoret në procesin e zgjidhjes së problemeve. Modifikimi dhe mirëmbajtja e programeve të tilla nuk është një detyrë e lehtë dhe problemi i përditësimit të njohurive mund të bëhet i pazgjidhshëm.
Metoda e dytë bazohet në konceptin e bazave të të dhënave dhe konsiston në vendosjen e njohurive në një kategori të veçantë, d.m.th. njohuritë paraqiten në një format specifik dhe vendosen në bazën e njohurive. Baza e njohurive përditësohet dhe modifikohet lehtësisht. Është një pjesë autonome e një sistemi inteligjent, megjithëse mekanizmi i konkluzionit logjik të zbatuar në bllokun logjik, si dhe mjetet e dialogut, vendosin kufizime të caktuara në strukturën e bazës së njohurive dhe operacionet me të. Kjo metodë është adoptuar në IIS moderne.
Duhet të theksohet se për të vendosur njohuritë në një kompjuter, ajo duhet të përfaqësohet nga struktura të caktuara të dhënash që korrespondojnë me mjedisin e zgjedhur për zhvillimin e një sistemi inteligjent. Rrjedhimisht, kur zhvillohet një sistem informacioni informacioni, së pari grumbullohet dhe prezantohet njohuria dhe në këtë fazë kërkohet pjesëmarrja njerëzore dhe më pas njohuritë përfaqësohen nga struktura të caktuara të të dhënave që janë të përshtatshme për ruajtje dhe përpunim në kompjuter. Njohuritë në IIS ekzistojnë në format e mëposhtme:
Njohuritë fillestare (rregullat e nxjerra nga përvoja praktike, varësitë matematikore dhe empirike që pasqyrojnë lidhjet e ndërsjella midis fakteve; modele dhe tendenca që përshkruajnë ndryshimet në fakte me kalimin e kohës; funksione, diagrame, grafikë, etj.);
Përshkrimi i njohurive fillestare me anë të modelit të përzgjedhur të paraqitjes së njohurive (shumë formula logjike ose rregulla prodhimi, rrjeti semantik, korniza etj.);
Përfaqësimi i njohurive nga strukturat e të dhënave që janë të destinuara për ruajtje dhe përpunim në kompjuter;
Bazat e njohurive për mediat e ruajtjes së kompjuterit.
Çfarë është dituria? Le të japim disa përkufizime.
Nga fjalori shpjegues i S.I. Ozhegov: 1) "Dituria është të kuptuarit e realitetit nga vetëdija, shkenca"; 2) “Dituria është tërësia e informacionit, njohurive në çdo fushë”.
Përkufizimi i termit "dije" përfshin kryesisht elemente filozofike. Për shembull, njohuria është një rezultat i testuar nga praktika i njohjes së realitetit, reflektimi i tij i saktë në mendjen e njeriut.
Njohuria është rezultati i përftuar duke kuptuar botën përreth dhe objektet e saj. Në situatat më të thjeshta, njohuria konsiderohet si një deklaratë e fakteve dhe përshkrimi i tyre.
Studiuesit e AI ofrojnë përkufizime më specifike të njohurive.
“Njohuria janë ligjet e një fushe lëndore (parimet, lidhjet, ligjet), të marra si rezultat i aktiviteteve praktike dhe përvojës profesionale, duke i lejuar specialistët të vendosin dhe zgjidhin probleme në këtë fushë.”
"Njohuria është të dhëna të strukturuara mirë, ose të dhëna rreth të dhënave, ose meta të dhëna."
"Njohuria është informacion i formalizuar që i referohet ose përdoret në procesin e përfundimit logjik."
Në fushën e sistemeve të AI dhe inxhinierisë së njohurive, përkufizimi i njohurive lidhet me konkluzionet logjike: dija është informacion mbi bazën e të cilit zbatohet procesi i përfundimit logjik, d.m.th. Bazuar në këtë informacion, mund të nxirren përfundime të ndryshme nga të dhënat e disponueshme në sistem duke përdorur konkluzionet logjike. Mekanizmi i konkluzionit ju lejon të lidhni fragmente individuale së bashku dhe më pas të nxirrni një përfundim bazuar në këtë sekuencë të fragmenteve të lidhura.
Njohuria është informacion i formalizuar që i referohet ose përdoret në procesin e përfundimit logjik (Fig. 5.1.).
Oriz. 5.1. Procesi i konkluzionit në IS
Me njohuri nënkuptojmë një grup faktesh dhe rregullash. Koncepti i një rregulli që përfaqëson një pjesë të njohurive ka formën:
Nëse<условие>Se<действие>.
Ky përkufizim është një rast i veçantë i përkufizimit të mëparshëm.
Megjithatë, dihet se tiparet dalluese cilësore të njohurive janë për shkak të pranisë së mundësive të mëdha në drejtim të strukturimit dhe ndërlidhjes së njësive përbërëse, interpretueshmërisë së tyre, pranisë së metrikës, integritetit funksional dhe aktivitetit.
Ka shumë klasifikime të njohurive. Si rregull, me ndihmën e klasifikimeve sistematizohen njohuritë për fusha specifike lëndore. Në një nivel abstrakt shqyrtimi, mund të flasim për karakteristikat me të cilat ndahet njohuria, dhe jo për klasifikimet. Për nga natyra e saj, njohuritë mund të ndahen në deklarative dhe procedurale.
Njohuria deklarative është një përshkrim i fakteve dhe dukurive, regjistron praninë ose mungesën e fakteve të tilla dhe gjithashtu përfshin përshkrime të lidhjeve dhe modeleve bazë në të cilat përfshihen këto fakte dhe dukuri.
Njohuritë procedurale janë një përshkrim i veprimeve që janë të mundshme gjatë manipulimit të fakteve dhe fenomeneve për të arritur qëllimet e synuara.
Për të përshkruar njohuritë në një nivel abstrakt, janë zhvilluar gjuhë të veçanta - gjuhët e përshkrimit të njohurive. Këto gjuhë ndahen gjithashtu në gjuhë procedurale dhe deklarative. Të gjitha gjuhët e përshkrimit të njohurive të orientuara drejt përdorimit të kompjuterëve tradicionalë të arkitekturës von Neumann janë gjuhë procedurale. Zhvillimi i gjuhëve deklarative që janë të përshtatshme për përfaqësimin e njohurive është një problem urgjent sot.
Sipas metodës së marrjes së njohurive, ajo mund të ndahet në fakte dhe heuristika (rregulla që ju lejojnë të bëni një zgjedhje në mungesë të justifikimit të saktë teorik). Kategoria e parë e njohurive zakonisht tregon rrethana të njohura në një fushë të caktuar lëndore. Kategoria e dytë e njohurive bazohet në përvojën e një eksperti që punon në një fushë specifike lëndore, të grumbulluar si rezultat i praktikës shumëvjeçare.
Sipas llojit të paraqitjes, njohuritë ndahen në fakte dhe rregulla.Faktet janë njohuri të tipit “A është A”, njohuri të tilla janë tipike për bazat e të dhënave dhe modelet e rrjetit. Rregullat, ose produktet, janë njohuri të llojit "NËSE A, PASTAJ B".
Krahas fakteve dhe rregullave, ekziston edhe metaknjohja - njohuri për dijen. Ato janë të nevojshme për menaxhimin e njohurive dhe për organizimin efektiv të procedurave të përfundimit logjik.
Forma e përfaqësimit të njohurive ka një ndikim të rëndësishëm në karakteristikat e sistemeve të informacionit. Bazat e njohurive janë modele të njohurive njerëzore. Sidoqoftë, të gjitha njohuritë që një person përdor në procesin e zgjidhjes së problemeve komplekse nuk mund të modelohen. Prandaj, në sistemet inteligjente është e nevojshme të ndahen qartë njohuritë në ato që synohen të përpunohen nga një kompjuter dhe njohuritë e përdorura nga njerëzit. Natyrisht, për të zgjidhur probleme komplekse, baza e njohurive duhet të ketë një vëllim mjaft të madh, dhe për këtë arsye problemet e menaxhimit të një baze të tillë të dhënash lindin në mënyrë të pashmangshme. Prandaj, kur zgjedh një model të përfaqësimit të njohurive, duhet të merren parasysh faktorë të tillë si uniformiteti i përfaqësimit dhe lehtësia e të kuptuarit. Homogjeniteti i paraqitjes çon në një thjeshtësim të mekanizmit të menaxhimit të njohurive. Lehtësia e të kuptuarit është e rëndësishme për përdoruesit e sistemeve inteligjente dhe ekspertët, njohuritë e të cilëve janë të ngulitura në sistemin e informacionit. Nëse forma e përfaqësimit të njohurive është e vështirë për t'u kuptuar, atëherë proceset e përvetësimit dhe interpretimit të njohurive bëhen më të ndërlikuara. Duhet theksuar se përmbushja njëkohësisht e këtyre kërkesave është mjaft e vështirë, veçanërisht në sistemet e mëdha ku strukturimi dhe përfaqësimi modular i njohurive bëhet i pashmangshëm.
Zgjidhja e problemeve të inxhinierisë së njohurive paraqet problemin e shndërrimit të informacionit të marrë nga ekspertët në formën e fakteve dhe rregullave për përdorimin e tyre në një formë që mund të zbatohet në mënyrë efektive përmes përpunimit makineri të këtij informacioni. Për këtë qëllim, modele të ndryshme të përfaqësimit të njohurive janë krijuar dhe përdorur në sistemet ekzistuese.
Modelet klasike të përfaqësimit të njohurive përfshijnë modele logjike, të prodhimit, të kornizës dhe të rrjetit semantik.
Çdo model ka gjuhën e vet të përfaqësimit të njohurive. Sidoqoftë, në praktikë, rrallë është e mundur të menaxhohet brenda kornizës së një modeli kur zhvillohet një sistem informacioni informacioni, me përjashtim të rasteve më të thjeshta, kështu që përfaqësimi i njohurive rezulton të jetë kompleks. Përveç përfaqësimit të kombinuar duke përdorur modele të ndryshme, zakonisht përdoren mjete të posaçme për të pasqyruar veçoritë e njohurive specifike rreth fushës së lëndës, si dhe mënyra të ndryshme për të eliminuar dhe marrë parasysh paqartësinë dhe paplotësinë e njohurive.
Të dhënat dhe njohuritë
Informacion
Të dhënat
Procedurale deklarative
Fusha e lëndës
Njohuri
Përfundim logjik
fakte Heuristika
mekanizmi i daljes, përfundim logjik ose makinë dalëse.
ndërfaqe
Njohuri baze,
Mekanizmi i daljes
Ndërfaqja e përdoruesit.
Koncepti i një sistemi formal
Baza e modeleve logjike është koncepti i një sistemi formal të përcaktuar nga të katër M = (T, P, A, F).
Një tufë me T ka shumë elementë bazë të natyrës së ndryshme, për shembull fjalë nga ndonjë fjalor i kufizuar. Supozohet se ekziston një procedurë P( T) duke kontrolluar nëse një element arbitrar i përket një grupi T.
Një tufë me P ka shumë rregulla sintaksore. Me ndihmën e tyre nga elementët T formoni shprehje sintaksisht të sakta, për shembull, shprehjet sintaksisht të sakta ndërtohen nga fjalë të një fjalori të kufizuar. Duhet të ketë një procedurë P( R), duke ju lejuar të përcaktoni nëse
disa shprehje janë sintaksisht të sakta.
Me bollëk R ndahet një nëngrup A shprehje a priori të vërteta (aksioma). Duhet të ketë një procedurë P( A) duke kontrolluar nëse ndonjë shprehje sintaksisht e saktë i përket një grupi A.
Një tufë me F ka shumë rregulla të konkluzionit semantik. Zbatimi i tyre në elementë A, mund të merrni shprehje të reja sintaksisht të sakta, për të cilat mund të zbatoni përsëri rregullat nga F. Kështu është formuar grup i prodhimit në një sistem të caktuar formal shprehjesh. Nëse ka një procedurë P( F), e cila bën të mundur përcaktimin për çdo shprehje të saktë sintaksore nëse ajo është e deduktueshme, atëherë sistemi formal përkatës quhet i vendosur.
Për njohuritë e përfshira në bazën e njohurive, mund të supozojmë se grupi A nga të gjitha njësitë e informacionit të futura në bazën e njohurive dhe duke përdorur rregullat e konkluzionit, prej tyre nxirren të reja njohuri të përftuara. Me fjalë të tjera, një sistem formal është një gjenerues i njohurive të reja që formon një grup prodhimit në këtë sistem njohuri.
Ky model qëndron në themel të ndërtimit të shumë prej tyre IIS deduktive. Në sisteme të tilla, baza e njohurive përshkruhet në formën e propozimeve dhe aksiomave të teorisë, dhe mekanizmi i konkluzionit zbaton rregullat për ndërtimin e propozimeve të reja nga ato ekzistuese në bazën e njohurive. Hyrja e sistemit merr një përshkrim të problemit në gjuhën e kësaj teorie në formën e një pyetjeje (fjalie, teoreme), e cila nuk është paraqitur në mënyrë eksplicite në bazën e njohurive. Procesi i mekanizmit të konkluzionit quhet vërtetimi i një pyetjeje (teorema).
Përdorimi i logjikave të llojeve të ndryshme në ndërtimin e rregullave sintaksore dhe semantike krijon modele logjike të llojeve të ndryshme.
Njehsimi propozicional
Llogaritja propozicionale studion propozime që mund të jenë ose të vërteta ose të rreme. Jo çdo fjali është një deklaratë. Për shembull, nuk ka kuptim të flasim për vërtetësinë e fjalive pyetëse. Fjalitë për të cilat nuk ka konsensus nëse këto fjali janë të vërteta apo të rreme nuk janë pohime. Me sa duket, jo të gjithë do të pajtohen me deklaratën "logjika matematikore është një temë magjepsëse".
Fjalia "Ra borë" gjithashtu nuk është një deklaratë, pasi për të gjykuar të vërtetën e saj, nevojiten informacione shtesë se kur dhe ku ra borë.
Kombinimi i fjalive duke përdorur lidhëza si "Dhe", "ose","nese atehere...", mund të formoni fjali të reja.
Llogaritja propozicionale përdor pesë lidhje logjike: mohimi, lidhëza, disjunksioni, nënkuptimi dhe ekuivalenca.
Lidhëza (logjike DHE) është e vërtetë vetëm nëse të dy pohimet përbërëse të tij janë të vërteta.
Disjunksion (logjik OSE) është false vetëm nëse të dy pohimet përbërëse të tij janë të rreme.
Implikimi (korrespondon me lidhësin " Nese atehere..."") operandi i parë quhet premisa dhe i dyti quhet përfundim. Një nënkuptim është i rremë vetëm nëse premisa e tij është e vërtetë dhe përfundimi i tij është i rremë.
Operacioni logjik ekuivalencë korrespondon me lidhësin " atëherë dhe vetëm atëherë" Rezultati i saj është e vërtetë, nëse të dy pohimet janë njëkohësisht të vërteta ose njëkohësisht të gabuara.
Boolean mohim kryhet në një deklaratë. Një deklaratë dhe mohimi i saj kanë gjithmonë vlera të vërteta të kundërta.
Simbolet e përdorura për të paraqitur deklaratat quhen atomet.
Formulat e mirëformuara në logjikën propozicionale përcaktohen në mënyrë rekursive si më poshtë:
1) një atom është një formulë;
2) nëse A Dhe B– formulat, atëherë formulat janë
dhe Ø A, A Ù B, A Ú B, A ® B, A « B.
Këtu lidhjet tregohen nga simbolet:
Ú - logjike OSE(ndarje);
Ù - logjike DHE(lidhëz);
® - logjike DUHET(nënkuptim);
" - logjike EKUIVALENT(ekuivalencë);
Ø - mohim logjik.
Interpretimi formula është caktimi i një vlere të vërtetë për çdo atom të përfshirë në formulë ( e vërtetë ose gënjeshtër).
Formula e përbërë nga n atome të ndryshme, ka 2 n interpretime të ndryshme.
Një formulë që është e vërtetë sipas të gjitha interpretimeve quhet universalisht e vlefshme(Për shembull, A Ú Ø A).
Një formulë që është e rreme sipas të gjitha interpretimeve quhet e diskutueshme(Për shembull, A ÙØ A).
Një formulë për të cilën ka të paktën një interpretim sipas të cilit është e vërtetë quhet e realizueshme.
Ekuivalente quhen formula, vlerat e së cilës përputhen në të gjitha interpretimet. Duke përdorur zëvendësime ekuivalente, formulat mund të konvertohen nga një formë në tjetrën.
Për të transformuar formulat e llogaritjes propozicionale, përdoren ekuivalencat e mëposhtme:
1) A Ú Ø A = e vërtetë(e vërtetë);
A Ù Ø A = i rremë(gënjeshtër);
2) rregull i dyfishtë negativ
Ø (Ø A) = A;
3) A ® B = Ø A Ú B;
4) A « B = (A ® B) Ù ( B ® A);
5) ligjet e komutativitetit
A Ú B = B Ú A, A Ù B = B Ù A;
6) ligjet e asociativitetit
(A Ú B) Ú C =A Ú ( B Ú C), (A Ù B) Ù C = A Ù ( B Ù C);
7) ligjet e shpërndarjes
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) Ligjet e De Morganit
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.
Njehsimi i kallëzuesit
Aparati i llogaritjes propozicionale në shumë raste nuk lejon një përshkrim të kënaqshëm të fushës lëndore. Një pjesë e konsiderueshme e fushave lëndore mund të përshkruhen me anë të llogaritjes së kallëzuesit të rendit të parë. Për ta bërë këtë, merren parasysh sa vijon:
a) konstante që tregojnë një objekt ose koncept individual;
b) variabla që mund të përfaqësojnë objekte të ndryshme në kohë të ndryshme;
c) termat, më të thjeshtat prej të cilëve janë konstante dhe ndryshore, dhe në një rast më të përgjithshëm, të përfaqësuar nga shprehje si , ku është një simbol funksional, dhe janë terma;
d) kallëzuesit që përdoren për të paraqitur marrëdhëniet ndërmjet objekteve në një fushë të caktuar lëndore;
e) Kuantifikuesit - një mjet për të specifikuar karakteristikat sasiore të një fushe lëndore.
Kallëzuesështë një funksion logjik që pranon vetëm vlerat e së vërtetës" e vërtetë"ose" gënjeshtër».
Një kallëzues përbëhet nga një simbol kallëzues dhe një grup termash të renditur përkatës, të cilët janë argumentet e tij. Simboli i kallëzuesit P përdoret për të emërtuar marrëdhëniet ndërmjet objekteve. Nëse ai ka n quhet argumente n-lokale simbol i kallëzuesit.
Hyrja, e cila është formula më e thjeshtë (atomike), do të thotë që pohimi është i vërtetë: objektet lidhen me relacionin P.
Duke përdorur të njëjtat lidhje logjike si në llogaritjen propozicionale ( DHE, OSE, JO, DUHET, EKUIVALENT), mund të ndërtoni formula më komplekse.
Për të përcaktuar shtrirjen e variablave në formula, përdoren kuantifikuesit (universaliteti) dhe (ekzistenca). Kuantifikuesit ju lejojnë të ndërtoni pohime për një grup objektesh dhe të formuloni pohime që janë të vërteta për këtë grup.
Formulat e llogaritjes së kallëzuesit (PPF - formula të formuara mirë) përcaktohen në mënyrë rekursive si më poshtë:
1. një atom është një formulë;
2. nëse A Dhe B janë formula, atëherë formulat janë dhe
Ø A, A Ù B, A Ú B, A ® B, A « B;
3. nëse - është një formulë, atëherë formulat janë dhe dhe .
Interpretimi i formulave në llogaritjen e kallëzuesit është caktimi i vargjeve të vlerave për të gjitha konstantet, simbolet funksionale dhe kallëzuese. Formula e interpretuar në zonë D, merr vlera e vërtetë ose gënjeshtër sipas rregullave të mëposhtme:
a) nëse jepen vlerat e formulës A Dhe B, pastaj vlerat e vërtetësisë së formulave Ø A, A Ù B, A Ú B, A ® B, A « B janë marrë nga tabelat e vërtetësisë të vlefshme për llogaritjen e pohimeve;
b) formula merr vlerën e vërtetë, nëse për secilën prej D ka kuptimin e vërtetë, përndryshe vlera e tij është gënjeshtër.
c) formula merr vlerën e vërtetë, nëse për të paktën një nga D ka kuptimin e vërtetë, përndryshe vlera e tij është e rreme.
Formula A ka pasojë logjike formulat, nëse dhe vetëm nëse, për çdo interpretim në të cilin formula 
e vërtetë, formulë Aështë gjithashtu e vërtetë.
Përveç formulave ekuivalente të transformimit të dhëna për llogaritjen propozicionale, sa vijon janë të vlefshme në llogaritjen e kallëzuesit:
Ø($ ) = () (Ø );
Ø() = () (Ø ).
Llojet e kornizave
Për qëllime edukative Ekzistojnë dy lloje të kornizave: një kornizë prototip dhe një kornizë shembullore. Kornizë - prototip pasqyron njohuri rreth koncepteve stereotipike abstrakte që janë klasa të disa objekteve specifike. Kornizat e prototipit reflektojnë intenzive dituria, d.m.th. njohuri të përgjithësuara rreth modeleve të qenësishme në klasën e objekteve në shqyrtim. Korniza - shembuj pasqyrojnë njohuri për fakte specifike të fushës lëndore, ose të ashtuquajturat zgjatuese njohuri. Kalimi nga një kornizë prototip në një kornizë shembulli kryhet gjatë procedurës së përcaktimit të kornizës prototip gjatë funksionimit të mekanizmit të konkluzionit logjik.
Si shembull, merrni parasysh një diagram të thjeshtuar të një kornize - një prototip i konceptit DATE:
<ДАТА> (<МЕСЯЦ><имя>)(<ДЕНЬ><целые числа {1,2,…, 31}>)
(<ГОД><функция>)(<ДЕНЬ НЕДЕЛИ><перечень {ПНД,ВТР,…,ВСК}>
<функция>)
Emri i kornizës së prototipit është DATE. Në slotin MUAJ, në vend të vlerës shkruhet EMRI, d.m.th. vlera e slotit mund të jetë çdo shprehje fjalë për fjalë. Vlerat e slotit DAY janë numra të plotë dhe një listë e tyre jepet në slot. Sloti YEAR përmban një funksion që mund të zbatojë veprimet e mëposhtme. Nëse viti është specifikuar në fjalinë hyrëse, atëherë ai futet në fushën e vlerës së slotit në kornizën e shembullit; nëse viti nuk është i specifikuar, vlera që mungon plotësohet me vitin aktual. Këto lloj funksionesh quhen funksione të paracaktuara.
Sloti DAY OF THE WEEK përcakton gjithashtu një funksion që, kur përpunohet një mesazh hyrës, do të thirret automatikisht për të kontrolluar për dështim.
mospërputhje në vlerën e ditës së javës të specifikuar nga përdoruesi, ose në të llogaritur
Kjo vlerë fshihet nëse përdoruesi nuk e ka specifikuar atë.
Një kornizë specifike - një shembull i një kornize DATE mund të duket kështu:
<ESHTE NJE DATA>(<МЕСЯЦ><ИЮНЬ>)(<ДЕНЬ><5>)
Etiketa ESHTE NJE tregon se kjo kornizë është një kornizë shembullore. Këtu plotësohen vetëm 2 vende. Vlerat e mbetura mund të llogariten duke përdorur procedurat e duhura.
Procedurat e përfshira në slot ndahen në dy lloje: procedurat e daemonit dhe
procedurat janë shërbyes.
Procedurat janë demonë aktivizohen automatikisht sa herë që të dhënat hyjnë ose hiqen nga korniza përkatëse - shembull. Kështu, procedura e ndërtuar në slotin DAY OF JAVE në shembullin e përshkruar më sipër është një procedurë përfaqësuese - një demon. Duke përdorur procedura të këtij lloji, kryhen të gjitha operacionet rutinë që lidhen me mirëmbajtjen e bazave të të dhënave dhe njohurive.
Procedurat - nëpunësit aktivizohet vetëm me kërkesë. Një shembull i një procedure të tillë është një funksion i integruar në slotin YEAR në kornizën e prototipit DATE, i cili thirret vetëm nëse përdoruesi nuk ka specifikuar një vit.
Oriz. 4.6 Rrjeti i kornizës
te korniza Fëmijë. Trashëgimi i slotit të "pëlqimeve" nga korniza Fëmijë.
Pyetja 2. Cila është mosha e nxënësve?
Përgjigje: 6-17 – vlera e slotit “moshë” merret nga korniza Studenti. Vlera nga korniza Child nuk merret, sepse kuptimi tregohet shprehimisht në vetë kuadrin “student”, për të cilin bëhet pyetja.
Sipas qëllimit funksional Dallohen llojet e mëposhtme të kornizave:
Korniza – objekte (shembulli më sipër);
Korniza - operacione (për shembull, korniza "procesi i sintezës së pajisjeve korrigjuese", lojëra elektronike: modeli, algoritmi i llogaritjes, parametrat, etj.);
Kornizat - situata (për shembull, korniza "Mënyra emergjente e funksionimit të një sensori analog", lojëra elektronike: tension, rrymë, etj.);
Kornizat - skenarë (për shembull, korniza "Shuarja e zjarrit", lojëra elektronike: vendndodhja e zjarrit, mjetet e fikjes, etj.).
Modeli kornizë i përfaqësimit të njohurive përdoret në gjuhë FRL(Gjuha e përfaqësimit të kornizës) ,KRL(Gjuha e përfaqësimit të njohurive) dhe etj.
Karakteristikat e konkluzionit logjik
Në gjuhët e kornizës, operacioni kryesor është kërko sipas modelit. Një mostër është një kornizë në të cilën nuk plotësohen të gjitha njësitë strukturore, por vetëm ato me të cilat kornizat e kërkuara do të gjenden midis kornizave të ruajtura në memorien e sistemit. Modeli, për shembull, mund të përmbajë emrin e kornizës, si dhe emrin e disa sloteve në kornizë, duke treguar vlerën e slotit. Një model i tillë kontrollon praninë në kujtesën e sistemit të një kornize me një emër të caktuar dhe një vlerë të caktuar slot të specifikuar në model. Mostra mund të tregojë emrin e disa sloteve dhe vlerën e saj. Pastaj procedura e kërkimit të modelit duhet të sigurojë që të merren të gjitha kornizat që përmbajnë një vend me të njëjtin emër dhe vlerë të slotit si modeli. Së fundi, disa funksione logjike mund të specifikohen nga emri i kornizës, disa emra slotash dhe vlera të sloteve. Kështu, përfundimi në një rrjet kornizë bazohet në operacionin e përputhjes.
Procedura të tjera karakteristike për gjuhët e kornizës janë procedurat për mbushjen e sloteve me të dhëna, si dhe procedurat për futjen e kornizave të reja prototip (d.m.th., njohuri të reja) në sistem dhe futjen e lidhjeve të reja ndërmjet tyre.
Le të shqyrtojmë një fragment të përshkrimit nga "bota e blloqeve" (Fig. 4.7) në formën e kornizave në gjuhën FRL.
Oriz. 4.7 "Blloko botën"
(kornizë (emri (Kub)) (gjatësia (I PAVLEFSHËM)) (gjerësia (NËSE DEFAULT (përdorni gjatësinë))) (lartësia (NËSE DEFAULT (përdorni gjatësinë)))) (f rame (emri (B 1)) (AKO (Kub)) (ngjyrë (e kuqe)) (gjatësia(80))) (f rame (emri (B 2)) (AKO (Kub)) (ngjyrë (jeshile)) (gjatësia (65))))
Slot AKO tregon se objektet B 1 dhe B 2 janë një nënlloj i objektit Kub dhe trashëgojnë vetitë e tij, përkatësisht gjatësi = gjerësi = lartësi. Procedura është një demon NËSE DEFAULT plotëson vlerat e paracaktuara të slotit.
Le të themi se robotit i jepet urdhri "Merre objektin e verdhë që mban piramidën". Në gjuhën e përfaqësimit të njohurive, pyetja shkruhet si më poshtë:
(objekti X (ngjyrë (e verdhe)) (mbaj Y (lloji (piramidale))))
Programi i përputhjes së modelit gjen një përshkrim të objekteve në bazën e njohurive:
(kornizë (emri (B 3)) (lloji (bllokoj)) (ngjyrë (e verdhe)) (madhësia (20 20 20)) (koordinoj (20 50 0)) (mbaj (P 2)))
(kornizë (emri(P 2)) (lloji (piramidale)) ...)
Përgjigja e marrë: X = B 3, Y = P 2, dhe robotit i jepet një komandë merrni(objekti B 3).
Përparësitë e kornizave si model për përfaqësimin e njohurive janë aftësia për të strukturuar një bazë njohurish për shkak të vetive të hierarkisë dhe trashëgimisë. Disavantazhi është kompleksiteti i organizimit të konkluzioneve logjike.
Ligjërata. Bazat e ndërtimit të një sistemi produkti
Aplikimi i metarulave
Ndonjëherë, për të vendosur se cilin rregull të aktivizoni, është e dëshirueshme të përdorni njohuri specifike në vend që të ndiqni një strategji të përgjithshme për zgjidhjen e konflikteve. Për këtë qëllim, disa interpretues rregullash përfshijnë mjete që lejojnë programuesin të formulojë dhe të fusë meta-rregulla në program. Meta-rregullat përcaktojnë rregullat me të cilat zgjidhen nga lista e aplikacioneve ato rregulla që duhet të merren parasysh së pari ose, për më tepër, duhet të respektohen.
Metarulat ju lejojnë të ngushtoni ndjeshëm gamën e rregullave të kandidatëve bazuar në disa kritere ose të ndryshoni renditjen e prioriteteve të rregullave. Metarules shpesh përdorin njohuri specifike për domenin. Një shembull është meta-rregulli i mëposhtëm në lidhje me sistemin:
tema e diagnostikimit mjekësor MICIN.
METARULE 001
NËSE (1) infeksioni i përket klasës legen-abscesi, Dhe
(2) ka rregulla, premisat e të cilave përmendin
enterobakteret, Dhe
(3) ka rregulla, premisat e të cilave përmendin
ngjyrosje gram-pozitive,
PASTAJ me besim 0.4 prioritet duhet t'i jepet të parës nga rregullat e renditura.
Ligjërata. Konceptet bazë në fushën e inteligjencës artificiale
Fusha e shkencës, e quajtur "inteligjencë artificiale", synon të identifikojë mekanizmat themelorë që qëndrojnë në themel të veprimtarisë njerëzore në mënyrë që t'i zbatojë ato në zgjidhjen e problemeve specifike shkencore dhe teknike. Sistemet "inteligjente" janë krijuar për të vepruar në mjedise ku prania njerëzore është e pamundur ose kërcënuese për jetën. Këto pajisje do të duhet të funksionojnë në një sërë situatash të mundshme. Është e pamundur të përshkruhen paraprakisht këto situata me shkallën e detajeve dhe paqartësisë që do të lejonte që algoritmet e sjelljes së koduar të inkorporohen në sistemin që krijohet. Prandaj, sistemet e armatosura me inteligjencë artificiale duhet të kenë mekanizma përshtatjeje që do t'i lejojnë ata të ndërtojnë programe të aktiviteteve të përshtatshme për të zgjidhur detyrat që u janë caktuar bazuar në situatën specifike që po zhvillohet aktualisht në mjedisin e tyre.
Ky formulim i problemit shtron detyra të veçanta për studiuesit që nuk janë shfaqur më parë në hartimin e sistemeve teknike. Detyra të tilla përfshijnë: përshkrimin e mjedisit të jashtëm të pasur dhe pasqyrimin e tij brenda sistemit (kjo detyrë quhet detyrë e përfaqësimit të njohurive); menaxhimi i bankës së njohurive, rimbushja e saj, zbulimi i kontradiktave dhe mungesës së njohurive; perceptimi i mjedisit të jashtëm duke përdorur lloje të ndryshme të receptorëve (vizualë, të prekshëm, dëgjimorë, etj.); të kuptuarit e gjuhës natyrore, e cila shërben si një mjet universal komunikimi për njerëzit; perceptimi i tekstit të shtypur dhe fjalës gojore dhe shndërrimi i informacionit të përmbajtur në mesazhe në një formë të përfaqësimit të njohurive; planifikimi i aktivitetit është një detyrë, zgjidhja e së cilës do t'i lejojë sistemit të formulojë plane për të arritur një qëllim duke përdorur mjetet në dispozicion; përshtatja dhe të mësuarit bazuar në përvojën e grumbulluar.
Kjo është fusha e veprimtarisë së specialistëve në fushën e sistemeve të inteligjencës artificiale. Ai shtrihet në kryqëzimin e një shumëllojshmërie të gjerë disiplinash: programim dhe psikologji, teknologji dhe gjuhësi, matematikë dhe fiziologji.
Pra, teoria e inteligjencës artificiale është shkenca e njohurive, si ta nxjerrim atë, ta paraqesim në sisteme artificiale, ta përpunojmë brenda sistemit dhe ta përdorim për zgjidhjen e problemeve praktike. Me fjalë të tjera, sistemet e studiuara në kuadrin e inteligjencës artificiale dhe të krijuara në përputhje me këtë shkencë janë sisteme, puna e të cilave bazohet në njohuri që pasqyrojnë semantikën dhe pragmatikën e botës së jashtme në të cilën funksionojnë sistemet inteligjente.
Kështu, problemet kryesore të inteligjencës artificiale janë përfaqësimi dhe përpunimi i njohurive. Zgjidhja e këtyre problemeve konsiston si në zhvillimin e modeleve efektive për përfaqësimin e njohurive, metodave për marrjen e njohurive të reja, ashtu edhe në krijimin e programeve dhe pajisjeve që zbatojnë këto modele dhe metoda.
Elementet e inteligjencës artificiale përdoren gjerësisht për të krijuar softuer kompjuterik inteligjent, sisteme të automatizuara të kontrollit (ACS), sisteme të projektimit me ndihmën e kompjuterit (CAD), sisteme të marrjes së informacionit (IRS), sisteme të menaxhimit të bazës së të dhënave (DBMS), sisteme ekspertësh (ES), sisteme mbështetja e vendimeve (DSS), d.m.th. ju lejon të rritni nivelin e inteligjencës së sistemeve të krijuara të informacionit.
Përparimet në fushën e inteligjencës artificiale përdoren në industri (zbulimi dhe zhvillimi i minierave, astronautikë, automobila, kimi, etj.), në ekonomi (financa, sigurime, etj.), në sferën jo-industriale (transport, mjekësi, komunikim. etj.), në bujqësi.
Mjetet e inteligjencës artificiale bëjnë të mundur zhvillimin e modeleve dhe programeve për zgjidhjen e problemeve për të cilat metodat e zgjidhjes së drejtpërdrejtë dhe të besueshme nuk dihen. Detyra të tilla i përkasin fushës së veprimtarisë krijuese njerëzore. Specialistët e inteligjencës artificiale parashtrojnë probleme të tilla shkencore si vërtetimi i teoremave matematikore, diagnostikimi i sëmundjeve ose keqfunksionimeve në pajisje, analiza financiare e subjekteve të biznesit, sintetizimi i programeve bazuar në specifikimet, kuptimi i tekstit në gjuhën natyrore, analizimi i një imazhi dhe identifikimi i përmbajtjes së tij, kontrolli i një roboti, etj. .
Të dhënat dhe njohuritë
Le të japim përkufizime të koncepteve bazë të disiplinës që studiohet dhe të shqyrtojmë ndryshimet midis koncepteve "të dhëna" dhe "dije".
Informacion– një grup informacioni i perceptuar nga mjedisi, i lëshuar në mjedis ose i ruajtur brenda një sistemi informacioni (IS).
Të dhënat- informacion specifik i paraqitur në një formë të formalizuar për objektet e fushës lëndore, vetitë dhe marrëdhëniet e tyre, duke pasqyruar ngjarje dhe situata në këtë fushë.
Të dhënat paraqiten në një formë që lejon automatizimin e mbledhjes, ruajtjes dhe përpunimit të mëtejshëm të tyre. Të dhënat janë një regjistrim informacioni në një formë të përshtatshme të përshtatshme për ruajtjen, transmetimin, përpunimin dhe marrjen e informacionit të ri.
Informacioni me të cilin merret kompjuteri ndahet në procedural dhe deklarativ.
Procedurale informacioni përfaqësohet nga programet që ekzekutohen në procesin e zgjidhjes së problemeve, dhe deklarative– të dhënat që përpunojnë këto programe.
Çdo aktivitet intelektual bazohet në njohuritë për fushën lëndore në të cilën vendosen dhe zgjidhen problemet.
Fusha e lëndës quaj një grup informacionesh të ndërlidhura të nevojshme dhe të mjaftueshme për të zgjidhur një grup të caktuar problemesh. Njohuritë për fushën lëndore përfshijnë përshkrime të objekteve, dukurive, fakteve, si dhe marrëdhëniet ndërmjet tyre.
Njohuri- ky është informacion i përgjithësuar dhe i formalizuar për vetitë dhe ligjet e fushës lëndore, me ndihmën e të cilave zbatohen proceset e zgjidhjes së problemeve, transformimi i të dhënave dhe vetë njohurive, dhe i cili përdoret në procesin e përfundimit logjik.
Përfundim logjikështë gjenerimi i pohimeve (gjykimeve) të reja bazuar në faktet fillestare, aksiomat dhe rregullat e përfundimit.
Njohuritë nga pikëpamja e problemeve që duhen zgjidhur në një fushë të caktuar lëndore ndahen në 2 kategori të mëdha - fakte dhe heuristika. Nën fakte zakonisht kuptojnë të vërtetat dhe rrethanat që njihen përgjithësisht në një fushë të caktuar lëndore. Heuristika– këto janë algoritme empirike të bazuara në konsiderata joformale që kufizojnë numrin e opsioneve të zgjidhjes dhe ofrojnë sjellje të synuar të sistemit të vendimmarrjes, megjithatë pa garantuar zgjidhjen më të mirë. Një njohuri e tillë bazohet në përvojën e një specialisti (eksperti) në një fushë të caktuar lëndore.
Koncepti i një procedure për marrjen e zgjidhjeve të problemeve (strategjia e përpunimit të njohurive) lidhet me brumin e njohurive. Në IIS kjo procedurë quhet mekanizmi i daljes, përfundim logjik ose makinë dalëse.
Njohuritë me të cilat funksionon sistemi ruhen në një bazë njohurish (KB).
Për të organizuar ndërveprimin me IIS, ai duhet të ketë mjete komunikimi me përdoruesin, d.m.th. ndërfaqe. Ndërfaqja ofron punë me bazën e njohurive dhe mekanizmin e prodhimit në një gjuhë mjaft të nivelit të lartë, afër gjuhës profesionale të specialistëve në fushën lëndore të cilës i përket sistemi i informacionit. Për më tepër, funksionet e ndërfaqes përfshijnë mbështetjen për një dialog të përdoruesit me sistemin, duke i lejuar përdoruesit të marrë shpjegime për veprimet e sistemit, të marrë pjesë në kërkimin e një zgjidhjeje për një problem dhe të plotësojë dhe rregullojë bazën e njohurive. Kështu, pjesët kryesore të IIS janë:
Njohuri baze,
Mekanizmi i daljes
Ndërfaqja e përdoruesit.
Veçoritë e njohurive që e dallojnë atë nga të dhënat
Shembull. Lërini lidhjet familjare të veprojnë si fushë lëndore. Objektet e kësaj fushe lëndore janë koncepte të tilla si nëna,
babai, vajza, burrë, grua etj.
Le të dihen faktet:
Victor është babai i Tanya.
Vladimiri është babai i Viktorit.
Në Prolog këto fakte përshkruhen si më poshtë:
babai (Victor, Tanya).
babai (Vladimir, Victor).
Këtu "babai" është një emër lidhjeje ose kallëzues, dhe "Victor", "Tanya" dhe "Vladimir" janë konstante.
Le X, Y, Z– variablat. Përdorimi i variablave X Dhe Z, në përgjithësi mund të shkruajmë lidhjen " Xështë babai Z» në Prolog:
babai ( X, Z).
Përdorimi i kallëzuesit "babai" dhe ndryshoret X, Y, Z, le të formulojmë një relacion të ri "gjyshi", domethënë:
Nëse Xështë babai Z Dhe
Zështë babai Y
Se Xështë gjysh Y.
Kjo formë e regjistrimit të marrëdhënies “Nëse...Atëherë” quhet rregulli i prodhimit, produkte apo thjesht rregull.
Në Prolog, relacioni "gjyshi" shkruhet si më poshtë:
gjyshi ( X, Y): - babai ( X, Z), babai ( Z, Y).
Simboli “: –” interpretohet si “Nëse”.
Duke përdorur shembullin e marrëdhënies "gjyshi", formulohet një model i përgjithshëm për përcaktimin e konceptit "gjysh" përmes konceptit "baba". Emri "Vladimir", i marrë pavarësisht nga marrëdhënia, nuk tregon asgjë. Ndoshta është emri i një personi ose emri i një qyteti. Të dhënat numerike ose të tjera, për shembull në një skedar të dhënash, trajtohen në të njëjtën mënyrë. E dhëna, e marrë së bashku me relacionin, përcakton njëfarë kuptimi dhe kështu përbën njohuri.
Le të shqyrtojmë veçoritë e njohurive që e dallojnë atë nga të dhënat.
1. Interpretueshmëria. Të dhënat e ruajtura në memorien e kompjuterit mund të interpretohen vetëm nga programi përkatës. Të dhënat pa program nuk mbartin asnjë informacion, ndërsa dija ka një interpretim, pasi përmban njëkohësisht të dhëna dhe emra, përshkrime, marrëdhënie që u korrespondojnë atyre, d.m.th. Së bashku me të dhënat, paraqiten struktura informacioni që lejojnë jo vetëm ruajtjen e njohurive, por edhe përdorimin e tyre.
Prezantim pa titull
Përkufizimi i bazës së të dhënave
Një grup materialesh të pavarura të paraqitura në formë objektive (artikuj, përllogaritje, rregullore, vendime gjyqësore dhe materiale të tjera të ngjashme), të sistemuara në atë mënyrë që këto materiale të mund të gjenden dhe përpunohen duke përdorur një kompjuter elektronik (kompjuter).
Baza e të dhënave është një koleksion i të dhënave të ruajtura në përputhje me një skemë të dhënash, e cila manipulohet në përputhje me rregullat e mjeteve të modelimit të të dhënave.
Një bazë të dhënash është një koleksion të dhënash të organizuara sipas një strukture konceptuale që përshkruan karakteristikat e atyre të dhënave dhe marrëdhëniet ndërmjet tyre, një koleksion të dhënash që mbështet një ose më shumë fusha aplikimi.
Baza e të dhënave është një koleksion i të dhënave të organizuara në përputhje me rregulla të caktuara dhe të ruajtura në kujtesën e kompjuterit, duke karakterizuar gjendjen aktuale të një fushe të caktuar lëndore dhe që përdoren për të kënaqur nevojat e informacionit të përdoruesve.
Një bazë të dhënash është një grup i caktuar i të dhënave të përhershme (të ruajtura në mënyrë të përhershme) të përdorura nga sistemet e softuerit aplikativ të çdo ndërmarrje.
Një bazë të dhënash është një grup i përbashkët i të dhënave të lidhura logjikisht (dhe një përshkrim i atyre të dhënave) i krijuar për të përmbushur nevojat e informacionit të një organizate.
Njohuri baze
Baza e njohurive (KB) në shkencën kompjuterike dhe kërkimin e inteligjencës artificiale është një lloj i veçantë i bazës së të dhënave të krijuar për të funksionuar me njohuri (metadata). Një bazë njohurish përmban informacion të strukturuar që mbulon një fushë të caktuar njohurish për përdorim nga një pajisje (ose person) kibernetike për një qëllim të caktuar. Bazat moderne të njohurive punojnë në lidhje me sistemet e marrjes së informacionit dhe kanë një strukturë klasifikimi dhe format prezantimi të njohurive.
Bazat e plota të njohurive përmbajnë jo vetëm informacion faktik, por edhe rregulla konkluzionesh që lejojnë konkluzionet automatike për faktet e reja të prezantuara dhe, si rezultat, përpunimin kuptimplotë të informacionit. Dega e shkencës së inteligjencës artificiale që studion bazat e njohurive dhe metodat e punës me njohuri quhet inxhinieri e njohurive.
Një mënyrë hierarkike e përfaqësimit të një grupi konceptesh dhe marrëdhëniet e tyre në një bazë njohurish quhet ontologji. Ontologjia e një fushe të caktuar njohurish, së bashku me informacionin për vetitë e objekteve specifike, mund të quhet gjithashtu një bazë njohurish.
Dallimet
Baza e njohurive është një model semantik që përshkruan një fushë lëndore dhe lejon përgjigjen e pyetjeve nga kjo fushë lëndore, përgjigjet e të cilave nuk janë të pranishme në mënyrë eksplicite në bazën e të dhënave. Baza e njohurive është komponenti kryesor i sistemeve inteligjente dhe eksperte.
Baza e të dhënave është një koleksion i të dhënave të lidhura të organizuara sipas rregullave të caktuara që ofrojnë parime të përgjithshme për përshkrimin, ruajtjen dhe manipulimin, pavarësisht nga programet e aplikimit. Baza e të dhënave është një model informacioni për një fushë lëndore. Bazat e të dhënave aksesohen duke përdorur një sistem të menaxhimit të bazës së të dhënave (DBMS)
Vetitë themelore
Përkufizimet bazë. Informacioni me të cilin merren kompjuterët ndahet në procedural dhe deklarativ. Informacioni procedural mishërohet në programet që ekzekutohen në procesin e zgjidhjes së problemeve, informacioni deklarativ mishërohet në të dhënat me të cilat funksionojnë këto programe. Forma standarde e paraqitjes së informacionit në një kompjuter është një fjalë makine, e përbërë nga një numër shifrash binare - bit - të përcaktuara për një lloj të caktuar kompjuteri. Fjala e makinës për paraqitjen e të dhënave dhe fjala e makinës për paraqitjen e udhëzimeve që formojnë programin mund të kenë të njëjtin ose një numër të ndryshëm bitësh. I njëjti numër bitesh në fjalët kompjuterike për komandat dhe të dhënat i lejon ato të konsiderohen në kompjuter si njësi informacioni identike dhe të kryejnë operacione në komanda si në të dhëna. Përmbajtja e kujtesës përbën një bazë informacioni. Fjala e makinës është karakteristika kryesore e bazës së informacionit, sepse gjatësia e saj është e tillë që çdo fjalë e makinës ruhet në një qelizë standarde memorie, të pajisur me një emër individual - adresën e qelizës. Duke përdorur këtë emër, njësitë e informacionit nxirren nga memoria e kompjuterit dhe shkruhen në të. Gjuhët e programimit të nivelit të lartë përdorin lloje abstrakte të të dhënave, struktura e të cilave përcaktohet nga programuesi. Shfaqja e bazave të të dhënave (DB) shënoi një hap tjetër drejt organizimit të punës me informacionin deklarativ. Bazat e të dhënave mund të ruajnë njëkohësisht vëllime të mëdha informacioni, dhe mjetet speciale që formojnë një sistem të menaxhimit të bazës së të dhënave (DBMS) ju lejojnë të manipuloni në mënyrë efektive të dhënat, nëse është e nevojshme, t'i merrni ato nga baza e të dhënave dhe t'i shkruani në rendin e kërkuar në bazën e të dhënave. Me zhvillimin e kërkimit në IS, u shfaq koncepti i njohurive, i cili kombinoi shumë nga tiparet e informacionit procedural dhe atij deklarativ. Në një kompjuter, njohuritë, si të dhënat, shfaqen në formë simbolike - në formën e formulave, tekstit, skedarëve, grupeve të informacionit, etj. Prandaj, mund të themi se njohuritë janë të dhëna të organizuara në mënyrë të veçantë. Në sistemet e AI, njohuria është objekti kryesor i formimit, përpunimit dhe kërkimit. Një bazë njohurish, së bashku me një bazë të dhënash, është një komponent i domosdoshëm i një pakete softuerike të AI. Makinat që zbatojnë algoritmet e AI quhen makina të bazuara në njohuri, dhe nënseksioni i teorisë së AI që lidhet me ndërtimin e sistemeve të ekspertëve quhet inxhinieri e njohurive. dallimet midis të dhënave dhe njohurive: 1. interpretueshmëria e brendshme e njohurive (për shembull: të dhënat - 243849..., njohuritë - fjalitë e gjuhës natyrore) 2. veprimtari diturie. Nëse ka njohuri, atëherë shfaqja e njohurive të reja mund të çojë në ndryshime në njohuritë e vjetra dhe shfaqjen e njohurive të reja. 3. koherenca e njohurive. Njohuria nuk është interesante në vetvete, ajo është interesante në tërësinë e saj (një sistem njohurish). 4. njohuritë janë dinamike dhe të dhënat janë zakonisht statike Njohuria intensive përkufizohet nëpërmjet konceptit të një niveli më të lartë, duke treguar specifik
