Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 | Следующая страница реферата



Каждый вид упаковки имеет свои особенности, но всем им присуще одно качество, хотя и не в одинаковой степени: упаковка призвана обеспечить сохранность вложенного знания. Причем не только и не столько физическую, сколько смысловую (семантическую). Для этого необходимо, чтобы отправитель и получатель информации упакованных знаний пользовались некоторой общей системой правил для их представления и восприятия. Назовем такую систему правил формализмом представления знаний.

Лингвистические методы формализации знаний.

Самым естественным, подходящим для человека формализмом является язык (устная речь и письменность).

Всякую ли мысль или знание можно выразить в языковой форме? По-видимому, нет. Например, существуют десятки различных определений понятий - здоровье, интеллект, мышление, информация и т.п.

Мысль, которую нельзя выразить в языковой форме, не может быть включена в информационный обмен. Общение людей, таким образом, осуществляется с помощью языка как формы представления знаний. Одному и тому же содержательному знанию можно придать различную словесную или текстовую форму.

В некоторых областях деятельности людей богатство и разнообразие выразительных средств естественного языка становится скорее недостатком, чем достоинством. Например, слова команды должны быть короткими, резкими, иметь однозначный смысл, иначе не получится согласованных и четких совместных действий подчиненных. В специальных отраслях науки формируются специфические языковые системы, являющиеся как бы "сужением" естественного языка. Особо выделяется язык математики, как некоторая основа изложения системы знаний в точных, естественных науках. Свой язык имеют химия, физика, философия и т.д.

Целесообразность применения таких суженных языковых систем (диалектов), позволяет повысить надежность процессов информационного обмена, т.к. возможность неправильного истолкования передаваемой информации снижается. При этом, конечно, сужается и круг получателей, поскольку для восприятия информации необходимо владеть соответствующим диалектом. Главные достоинства суженного языка - возможность создавать и использовать типовые, "стандартные" упаковки знаний, а также в значительной мере снять полисемию (смысловую многозначность), присутствующую в естественном языке.

Полисемия - враг информационного обмена, фактор внесения искажения и ошибок (семантического шума) на пути передачи информации. Поэтому устранение многозначности является одним из наиболее важных направлений в разработке формальных приемов представления знаний. Создание языка науки или языка деловой прозы, называемого часто "канцеляритом", является естественным шагом на этом пути, огромной работой общества на протяжении ряда столетий.

Так "канцелярит" предназначен для объективизации изложения информации, использует, как правило, переводимые категории и языковые формы, лишен синонимии, оперирует конкретными фактами и понятиями, информативен (в противоположность информационной избыточности), ему присуща логичность, он по характеру алгебраичен (мысль, информация, знание развернуты в последовательность слов и предложений, постепенно формируясь в полном, законченном виде к завершению текста). Все эти свойства не являются обязательными для языка литературы, которому свойственна субъективность форм, возможность применения непереводимых конструкций, бесконечно богатая синонимия, образность высказываний и т.д.

Структурные методы формализации знаний.

Дальнейшее продвижение в сторону формализации знаний приводит к понятиям класс и классификация.

Классификация - распределение предметов, объектов и понятий по группам (классам) по обнаруженным свойствам.

В любой складывающейся науке одним из первых принципов являлся принцип систематизации знаний. Поэтому классификация как метод научной систематики сразу же стала играть важную роль в формировании ядра знаний того или иного научного направления.

Классификация может проявить себя не только как инструмент организации научных знаний, но и как фактор социального порядка. Поэтому существующие системы тарифов и ставок, ученых степеней и званий, структура должностей и служебных постов в гражданской службе и армии играют не только организующую, но и стимулирующую роль. Подобная модель знаний получила в науке и практике название "иерархической". Ее достоинства в том, что она проста в освоении, легко поддерживается в рабочем состоянии (легко пополняется и "чистится"), эффективно решает задачу разнесения новых понятий по иерархическим уровням.

Недостатки иерархической модели знаний:

прямые связи между понятиями соседних уровней обозначены слабо, или вовсе отсутствуют;

иерархическая классификация наиболее эффективна в тех случаях, когда при переходе от уровня к уровню работает один и тот же тип отношений, например, родовидовой.

Систематика, лежащая в основе классификации может применяться как сильное средство направленного исследовательского поиска. Так, иногда оказывается полезным при рассмотрении группы объектов несколько каких-либо характерных для них признаков выделить в качестве определяющих и ввести некоторую меру степени проявления данных признаков. Такой подход называется морфологическим, так как использует идею разложения некоего объекта на его части (признаки). Часто подобная группировка приводит к выявлению закономерностей связывающих объекты каждой группы, которые до этого не были известны.

Упомянутые выше недостатки иерархической модели данных свойственны и морфологическим моделям. Их удается устранить используя так называемые ветвящиеся (древовидные) модели представления знаний. Отдельные понятия, факты, знания, связаны между собой отношениями, выражающими суть имеющихся между ними связей. Как в иерархической модели это могут быть родовидовые отношения, но так же и другие типы отношений: "быть представителем", "иметь", "наследовать" и т.п. Однозначность связей в древовидной структуре и разнообразие охватываемых ею отношений позволяет повысить "динамизм" системы знаний. Действительно, система знаний, представленных иерархической или морфологической моделями статична, или, как говорят, декларативна.

В древовидной структуре можно прослеживать восходящие и нисходящие ветви связей получая формулы дедуктивного (от частного к общему), индуктивного (от общего к частному) и индуктивно-дедуктивного выводов.

Благодаря такой организации представленные знания получают как дополнение к декларативности процедуральность, т.е. способность к выводу общих знаний из структуры отношений и понятий. Древовидная структура знаний, несмотря на простоту и распространенность в обиходе информационного обмена, все-таки довольно специфична. В ней, как и в предыдущей модели знаний, заложена парадигма иерархичности. В тоже время внутреннее "мироустройство" некоторой системы знаний может не соответствовать этой парадигме.

Рассмотрим в качестве примера понятие "трудовой коллектив". Совокупность знаний, описывающих конкретный трудовой коллектив, чрезвычайно разнообразна, или, как говорят, многоаспектна. Между аспектами часто не удается установить отношений иерархии (род-вид), хотя связь между ними имеет место. Вот один из возможных аспектов: все представители трудового коллектива могут быть включены по алфавиту в список с указанием против фамилии и имени каждого работника табельного номера, года рождения, образования, специальности, разряда, стажа работы и т.п. Назовем этот список - "Список 1".

Другой аспект: все члены коллектива работают на условиях сдельной оплаты и величина их заработка определяется на основе так называемой. тарифной сетки. Поэтому, составив список специальностей и разрядов с указанием стоимости одного часа рабочего времени, мы формируем некоторое представление знаний о системе оплаты труда членов данного коллектива. Назовем этот список - "Список 2".

Третий аспект: при начислении зарплаты каждому работнику мы должны учитывать его фактическую выработку на протяжении некоторого периода работы (например за месяц). Значит третий список, составляемый, скажем, мастером участка это список, состоящий из табельных номеров и фактически проработанного работником времени. Это - “Список 3”.

Понятно, что все три списка содержат необходимый объем знаний о трудовом коллективе, если речь идет о начислении заработной платы. Подобные модели представления знаний, состоящие из связанных друг с другом списочных структур, получили название реляционных.

Существуют и другие способы представления знаний, кроме перечисленных выше иерархических, морфологических, древовидных и реляционных моделей. Так, например, промежуточным между древовидной и реляционной моделью являются так называемые семантические сети. С их помощью между понятиями, фактами, знаниями устанавливаются связи - отношения. Они как бы являются обобщением древовидных моделей т.к. отличаются от последних снятием требований иерархичности. В то же время семантические сети могут считаться частным случаем реляционных моделей, т.к. именно из них могут быть построены связанные списочные структуры, когда понятие являющееся узлом семантической сети расширяется в список, а соответствующее отношение с другим списком из единичного становится групповым.

Все описанные приемы формализации знаний направлены на создание некоторой устойчивой "несущей конструкции" на которую может быть одета оболочка системы конкретных знаний. В случае, если между отправителем и получателем знаний достигнуто понимание, взаимная договоренность относительно этой несущей конструкции, то информационный обмен приобретает необходимую регламентирующую основу, что решающим образом повышает его эффективность.

Информационная технология.

Под традиционной информационной технологией, как правило, понимается информационная технология на базе “жестких алгоритмов”.

Под новой информационной технологией , как правило, понимается информационная технология на базе “мягких алгоритмов”, с использованием достижений искусственного интеллекта.

Материя, энергия, информация, знания - связь понятий [2].

Исходной посылкой является утверждение, что информация является семантической сущностью материи.

Понятие “материя” отождествляется с понятием “система”, в которую входят составными элементами - вещество, энергия, знания и информация. Эти элементы в соответствии с законом сохранения материи поддерживают систему в равновесном состоянии путем взаимных переходов из одной в другую субстанцию системы При взаимодействии этих элементов системы вещество выступает носителем знания, а энергия - носителем информации:

Соотношение понятий информация, данные, знания.

Понятия - информация, данные, знания часто используются как синонимы, несмотря на то, что они обозначают различные объекты.

Информация - всеобщее свойство материи, проявляющееся в кибернетических коммуникативных процессах.

Данные - это сведения, служащие для какого-либо вывода и возможного решения. Они могут храниться, передаваться, но не выступать в качестве информации.

Знания - это результат познавательной деятельности, система приобретенных с ее помощью понятий о действительности.

Информация всегда носит “транспортный” оттенок передачи знания по сетям связи , знание же всегда связано с личностью его создателя.

Может быть предложена следующая, соответствующая логической связи понятой информация, данные, знания образная цепочка - зерно, мука, хлеб.

Проблематика искусственного интеллекта.

Массовая информатизация общества невозможна без ЭВМ с интеллектуальным (дружественным) интересом, базирующемся на достижениях искусственного интеллекта (ИИ).

От исследований в области ИИ отделилось направление инженерии знаний, занимающееся выявлением, структурированием, формализацией знаний для разработки интеллектуальных систем, систем, основанных на знаниях, или экспертных систем(ЭС).

ЭС - это компьютерные системы, аккумулирующие знания экспертов и фундаментальные знания в той или иной предметной области, обладающие способностью к логическим выводам и выступающие в качестве электронных консультантов для лиц, принимающих решения.

Системы, базирующиеся на знаниях различных предметных областей (базы знаний), сегодня пользуются огромным спросом в мире.

Что же осталось в области исследований ИИ, так сказать, в узком смысле слова?

1. “Мягкие” вычисления. “Жесткие” вычисления - это работа по алгоритмам, “мягкие” же вычисления - это вычисления, при которых могут быть и новые задачи, и случайное нахождение того, что нужно. Таким образом, речь идет об эволюционных алгоритмах, моделировании эволюционных процессов.

2. Когнитивная графика (пифограмма). Это не иллюстративная графика, а графика, порождающая новые решения(познавательная графика). Глаз оператора фиксирует некоторую закономерность светового пятна - это снимается далее с ЭВМ как заготовка будущего решения, т.е. когнитивная графика является визуальным изображением математики.

3. Виртуальная реальность. Средства информационной технологии и, в частности, человеко-машинного интерфейса, позволяют создать “виртуальный мир” - искусственное трехмерное пространство.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: рынок реферат, контрольные рефераты.

Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5  6  7  8  9  10  11 | Следующая страница реферата