Страница 8

Кроме того, это направление охватывает сочинение компьютером музыки [Зарипов, 1983], стихов, сказок [Справочник по ИИ, 1986] и даже афоризмов [Любич, 1998]. Основным методом подобного «творчества» является метод пермутаций (перестановок) плюс использование некоторых баз знаний и данных, содержащих результаты исследований по структурам текстов, рифм, сценариям и т. п.

1.2.9. Другие направления

ИИ — междисциплинарная наука, которая, как мощная река по дороге к морю, вбирает в себя ручейки и речки смежных наук. Выше перечислены лишь те направления, которые прямо или косвенно связаны с основной тематикой учебника — инженерией знаний. Стоит лишь взглянуть на основные рубрикаторы конференций по ИИ, чтобы понять, насколько широко простирается область исследований по ИИ:

• генетические алгоритмы;

• когнитивное моделирование;

• интеллектуальные интерфейсы;

• распознавание и синтез речи;

• дедуктивные модели;

• многоагентные системы;

• онтологии;

• менеджмент знаний;

• логический вывод;

• формальные модели;

• мягкие вычисления и многое другое.

Конечно, невозможно в рамках одного учебника рассмотреть все многообразие подходов и идей в области ИИ. Однако некоторые новые направления будут подробнее описаны в главах 5, 8, 9.

1.3. Представление знаний и вывод на

знаниях

1.3.1. Данные и знания

При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос — что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых ЭВМ. Можно предложить несколько рабочих определений, в рамках которых это становится очевидным.

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

1. D1 — данные как результат измерений и наблюдений;

2. D2 — данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);

3. D3 — модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

4. D4 — данные в компьютере на языке описания данных;

5. D5 — базы данных на машинных носителях информации.

Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путем. Они представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным.

1. Z1 — знания в памяти человека как результат мышления;

2. Z2 — материальные носители знаний (учебники, методические пособия);

3. Z3 — поле знаний — условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;

4. Z4 — знания, описанные на языках представления знаний (продукционные языки, семантические сети, фреймы — см. далее);

5. Z5 — база знаний на машинных носителях информации. Часто используется такое определение знаний.

Существует множество способов определять понятия. Один из широко применяемых способов основан на идее интенсионала. Интенсионал понятия — это определение его через соотнесение с понятием более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств. Интенсионалы формулируют знания об объектах. Другой способ определяет понятие через соотнесение с понятиями более низкого уровня абстракции или перечисление фактов, относящихся к определяемому объекту. Это есть определение через данные, или экстенсионал понятия.

Пример 1.1

Понятие «персональный компьютер». Его интенсионал: «Персональный компьютер — это дружественная ЭВМ, которую можно поставить на стол и купить менее чем за $2000-3000».

Экстенсионал этого понятия: «Персональный компьютер — это Mac, IBM PC, Sinkler...»

Для хранения данных используются базы данных (для них характерны большой объем и относительно небольшая удельная стоимость информации), для хранения знаний — базы знаний (небольшого объема, но исключительно дорогие информационные массивы). База знаний — основа любой интеллектуальной системы. Знания могут быть классифицированы по следующим категориям:

• Поверхностные — знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области.