ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 25.10.2023
Просмотров: 24
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Любая предметная область характеризуется своим набором понятий и связей между ними, специфическими методами решения задач. Знания о предметной области и способах решения задач в ней весьма разнообразны. Возможны различные классификации этих знаний. Наиболее часто они подразделяются на декларативные и процедурные.
Процедурные знания (ПЗ) описывают последовательности действий, которые могут использоваться при решении задач (например, программы для ЭВМ, описания алгоритмов, инструкции по сборке некоторого изделия). Процедурные знания могут быть описаны с помощью алгоритмической модели представления знаний.
Декларативные знания (ДЗ) – это все знания, не являющиеся процедурными, а именно: статьи в энциклопедиях, формулировки законов в физике, химии, других науках и т.д.
Различие между ДЗ и ПЗ можно выразить как различие между “ЗНАТЬ, ЧТО” и “ЗНАТЬ, КАК”. ПЗ основано на предпосылке, что интеллектуальная деятельность есть знание проблемной среды, вложенное в программы, т.е. знание о том, как можно использовать те или иные сущности. ДЗ основано на предпосылке, что знание неких сущностей (“ЗНАТЬ, ЧТО”) не имеет глубоких связей с процедурами, используемыми для обработки этих сущностей. При использовании ДЗ считается, что интеллектуальность базируется на некотором универсальном множестве процедур, обрабатывающих факты любого типа, и на множестве специфических фактов, описывающих частную область знаний. Основное достоинство ДЗ по сравнению с ПЗ в том, что в ДЗ нет необходимости указывать способ использования конкретных фрагментов знания. Простые утверждения могут использоваться несколькими способами, и окажет неудобным фиксировать эти способы заранее. Указанное свойство обеспечивает гибкость и экономичность ДЗ, так как позволяет по-разному использовать одни и те же факты.
РЕКЛАМА
В ДЗ знание рассматривается как множество независимых или слабо зависимых фактов, что позволяет осуществлять модификацию знаний и обучение простым добавлением или устранением утверждений. Для ПЗ проблема модификации значительно сложнее, так как здесь необходимо учитывать, каким образом используется данное утверждение. Однако известно, что существует значительное количество сущностей, которые удобно представить в виде процедур и весьма трудно – в чисто декларативном представлении. Желание использовать достоинства ДЗ и ПЗ привело к разработке формализмов, использующих смешанное представление: декларативное с присоединенными процедурами (например, фрейм-представление или сети с присоединенными процедурами) или процедурное в виде модулей с декларативными образцами. В наиболее совершенном виде эта проблема реализована в объектно-ориентированном подходе.
Существуют четыре основных модели представления знаний: продукционная модель, семантическая сеть, фреймы и логическая модель.
Продукционная модель представления знаний одна из самых распространенных в интеллектуальных системах. Основу модели составляют системы продукций.
Семантическая сеть – более наглядный способ представления знаний. В основе такой модели лежит идея о представлении любых знаний в виде совокупности объектов (понятий) и связей (отношений) между ними.
Фреймовая модель также широко используется в системах искусственного интеллекта (например в экспертных системах (ЭС)). Фреймпредставляет собой минимально возможное описание сущности какого-либо явления, события, ситуации, процесса или объекта.
В основе логическихмоделей представления знаний лежит понятие формальной системы (теории). Примерами формальных теорий могут служить исчисление предикатов и любая конкретная система продукций. В логических моделях, как правило, используется исчисление предикатов первого порядка, дополненное рядом эвристических стратегий. Эти методы являются системами дедуктивноготипа, т.е. в них используется модель получения вывода из заданной системы посылок с помощью фиксированной системы правил вывода. Дальнейшим развитием предикатных систем являются системы индуктивноготипа, в которых правила вывода порождаются системой на основе обработки конечного числа обучающих примеров.
В логических моделях представления знаний отношения, существующие между отдельными единицами знаний, выражаются с помощью тех небогатых средств, которые предоставляются синтаксическими правилами используемой формальной системы.
Каждая из рассмотренных моделей представления знаний может служить основой для создания языка программирования, ориентированного на работу со знаниями. Такими языками являются язык FRL (FrameRepresentationLanguage), основанный на фреймовых представлениях, и язык Пролог, опирающийся на модель представления в виде продукций. Однако разные модели представления знаний имеют свои преимущества и недостатки. Поэтому в конце 80-х гг. наметилась тенденция создавать комбинированные языки представления знаний. Чаще всего комбинируются фреймовые и продукционные модели.
Алгоритмические модели
Рассмотрим предварительно простую жизненную ситуацию: что следует сделать, если нужно привлечь к решению задачи человека, не знакомого с ее решением:
а) выбирают способ (метод, порядок) решения задачи и изучают его во всех подробностях;
б) сообщают исполнителю выбранный метод в абсолютно понятном для него виде;
в) исполнитель решает задачу строго в соответствии с методом.
Углубляясь в суть этого процесса, рассмотрим пристальнее каждый из этапов.
Первый этап этого процесса обычно не вызывает затруднений, так как для большинства встречающихся задач метод решения либо известен из практики, либо подсказывается здравым смыслом, либо описан в литературе. Часто главная трудность — из нескольких методов выбрать такой, который в наибольшей степени отвечал бы некоторым требованиям, например: минимальная трудоемкость, максимальная эффективность и т. д.
Второй этап значительно сложнее. Если способ (метод) решения задачи описан произвольно, то нет гарантии, что он будет верно понят исполнителем. Поэтому описание метода следует выполнять в соответствии с определенными правилами, а именно:
— выделить величины, являющиесяисходными для задачи;
— разбить процесс решения задачи на такие этапы, которые известны исполнителю и можно выполнить без всяких пояснений;
— указать порядок выполнения этапов;
— указать признак окончания процесса решения задачи;
— указать во всех случаях, что является результатом решения задачи.
Описание метода, выполненное в соответствии с этими правилами, называется алгоритмом решения задачи. Составить такое описание обычно нелегко, но, следуя ему, механически выполняя все указанные в нем этапы в требуемом порядке, исполнитель может всегда правильно решить задачу.
Итак, мы подошли к центральному понятию информатики — алгоритму. Алгоритм — это метод (способ) решения задачи, записанный по определенным правилам, обеспечивающим однозначность его понимания и механического исполнения при всех значениях исходных данных (из некоторого множества значений). Алгоритм – система понятных и точных указаний, предписывающих исполнителю осуществить определенную последовательность действий, в соответствии с которыми за конечное число шагов достигается решение поставленной задачи.
В Толковом словаре по информатике дано общепринятое определение этого понятия: алгоритм — точное предписание, определяющее вычислительный процесс, ведущий от варьируемых начальных данных к искомому результату. Примером алгоритма может служить кулинарный рецепт приготовления блюда.
Рассмотрим простейший алгоритм — алгоритм заварки чая:
1. Подготовить исходные величины — чай, воду, чайник, стакан, ложку.
2. Налить в чайник воду.
3. Довести воду до кипения и снять с огня.
4. Всыпать в чайник чай.
5. Довести воду до кипения (но не кипятить), снять с огня.
6. Чай готов. Процесс прекратить.