Определяющим фактором, влияющим на снижение эффективности существующих ЭИС, является применение жестких (формализованных) моделей, не адекватных реальным объектам и процессам. Строгий математический аппарат, применяемый для синтеза формализованных моделей, не позволяет учесть все многообразие факторов, влияющих на состояние и поведение объекта управления. Поэтому на практике большинство лиц, принимающих решения, как правило, дополнительно используют собственные эвристические, интуитивные модели и алгоритмы решения прикладных задач. Решения, получаемые при этом, не оптимальны в математическом смысле, тем не менее они учитывают сложную природу взаимосвязи реальных объектов, процессов и их элементов между собой и с внешней средой. В результате синтез моделей объектов или процессов, которые учитывают еще и профессиональные знания (опыт, интуицию) ЛПР, позволяет повысить обоснованность принимаемых решений и добиться нового качества управления сложными организационными системами.

Одним из основных путей повышения качества управления сложными организационными системами является создание интеллектуальных информационных технологий (ИИТ).

Создание ИИТ связано с решением комплекса проблем синтеза базы знаний (БЗ) в экспертных системах (ЭС) [23], [25], [34]. Синтез БЗ является не только сложной научной проблемой, но и длительным, трудоемким и слабоструктурированным процессом. До 90 % времени при создании систем с базой знаний расходуется на процесс приобретения и формализации знаний. Эффектив ность экспертных систем в значительном степени определяется знаниями, введенными в БЗ. Экспертная система это средство информационной технологии, автоматизирующее процесс представления знаний и его процедур - получения и генерации (вывода) знаний.

Создание и модификация базы знаний осуществляются совместными усилиями эксперта и инженера по знаниям. Для этой цели создается интеллектуальный редактор БЗ. представляющий собой программу диалогового взаимодействия. облегчающую работу с базой знаний. Решатель (блок логического вывода) производит вывод (генерацию) нового знания, т. с. решает поставленную задачу на основе имеющихся в базе знаний. При желании пользователь ЭС может получить объяснение того, как была решена задача. Для этого в ЭС включают блок объяснений. Взаимодействие с экспертной системой пользователя происходит при помощи интерфейса пользователя. Центральным блоком экспертной системы является база знаний.

Таким образом, знания - это не только особая форма информации, но и особая система отношений.

В качестве рабочего можно принять следующее определение: знания - это особая форма информации, представляющая собой совокупность структурированных теоретических и эмпирических положений предметной области, которые представлены в различной форме, обладают определенными свойствами, связаны синтаксическими, семантическими и прагматическими отношениями и позволяют решать прикладные задачи.

Грань, отделяющая информацию от знаний, условна. Общепризнано, что знания имеют пять важных свойств, позволяющих считать их таковыми: внутреннюю интерпретируемость, рекурсивную структурируемость, взаимосвязь единиц, наличие семантического пространства с метрикой и активность.

Сущность этих свойств знаний заключается в следующем.

Внутренняя интерпретируемость. Вместе с информационной единицей, представляющей собственно элемент данных, в памяти ЭВМ стало возможным хранить систему имен, связанную с такой информационной единицей. Наличие системы имен позволяет системе "знать", что хранится в ее памяти, и, следовательно, уметь отвечать на запросы о содержании памяти, которые могут порождаться в процессе выполнения программ в самой системе или поступать извне от пользователей либо других систем.

Рекурсивная структурируемость. Информационные единицы могут при необходимости расчленяться на более мелкие и объединяться в более крупные по принципу матрешки. Для этих операций могут использоваться родовидовые отношения и принадлежность элементов к классу. В действительности число структурообразующих отношений насчитывает более 200.

Взаимосвязь единиц. Между единицами возможно установление самых разнообразных отношений, отражающих семантику и прагматику связей явлений и фактов. Когда между информационными единицами в памяти системы возникает система отношений, фрагментами этой структуры начинают определяться новые информационные единицы.

Наличие семантического пространства с метрикой. Оно характеризует близость-удаленность информационных единиц. Специалисты в области когнитивной психологии (психологии познания) считают, что знания не могут быть бессистемным "сборищем" отдельных информационных единиц, а должны быть вза имосвязанными и взаимозависимыми в некотором общем для них когнитивном семантическом пространстве.

Активность. В программировании процедурам всегда отводилась роль активизирующего начала. Они отражали способ решения задачи, активизировали необходимые данные, пассивно лежащие в памяти системы. Эта "безгласность" данных в ЭВМ не находит аналогов у человека. Для когнитивных структур в нашей памяти характерна внутренняя активность: мы используем те или иные процедуры при возникновении определенной ситуации. То или иное соотношение между информационными единицами побуждает нас к тем или иным действиям, для реализации которых должны быть выполнены определенные процедуры. Активность базы знаний позволяет СИИ формировать мотивы, ставить цели и строить процедуры для их выполнения.

В настоящее время не создано баз знаний СИИ, в которых в полной мере были бы реализованы все свойства знаний. Основными причинами этого являются: ограниченные возможности используемых моделей представления знаний, неполнота знаний предметных областей, несовершенство методов приобретения знаний и несоответствие типов используемых знаний и моделей их представления. Справедливость этого вывода подтверждается практикой создания СИИ, в частности экспертных систем.

Знания существуют в различных формах: в памяти человека (эксперта); материализованные (канонизированные) знания (учебники, монографии и т.п.); полуформализованная структурированная модель (поле) знаний; формализованное знание на некотором языке представления; в базе знаний. Знания в СИИ представлены на внешнем, логическом и физическом уровнях.

Существуют различные подходы к классификации знаний. Предлагаемые классификации носят открытый характер. Так, выделяют декларативные и процедурные знания, глубинные, поверхностные и мягкие знания. Рассматривают теоретические и эмпирические знания в зависимости от уровня их осмысления. Содержание знаний служит основой для выбора структуры их представления.

В практике разработки СИИ обозначилась тенденция перехода от использования поверхностных знаний к глубинным и мягким. Глубинные знания образуются как результат обобщения первичных понятий в некоторые абстрактные структуры, которые могут и не иметь вербального описания. Мягкие знания допускают множественные, расплывчатые решения и приводят к различным вариантам рекомендаций.

Использование глубинных и мягких знаний позволяет создать БЗ большой мощности. Глубинные знания обладают такими важными особенностями, как гибкость и аддитивность (лат. аёёШо - прибавление; получаемый путем сложения).

Поверхностные знания представляют собой совокупность эмпирических ассоциаций и отношений между понятиями предметной области для стандартных рассуждений и ситуаций.

Наибольший интерес для построения баз знаний СИИ представляют концептуальные и экспертные знания. Концептуальные знания выражают свойства объектов, процессов и ситуаций через понятия (базовые элементы) соответствующей области. Описание понятия включает описание его компонентов, указания взаимосвязи с другими понятиями, а также операциональную часть, содержащую зависимости между компонентами понятий. Концептуальные знания - более глубинные и жесткие. Применять их целесообразнее при решении задач анализа.

Экспертные знания - это знания специалистов предметной области. Они аккумулируют накопленный практический опыт, навыки и приемы в соответствующей области. Этот тип знаний играет наиболее важную роль в слабоструктурированных предметных областях, в которых отсутствуют формальные модели. Их роль также велика в тех областях, где применимы формальные методы, но при этом необходимо принимать решения и делать выбор в первую очередь на основе опыта. Экспертные знания более мягкие и поверхностные. Совместное использование концептуальных и экспертных знаний является крайне важным и перспективным, ибо они вместе покрывают значительную часть плоскости знаний СИИ и позволяют сочетать ассоциативные и логические рассуждения для решения задач при низких вычислительных затратах.

Синтаксические знания характеризуют синтаксическую структуру описываемого объекта или процесса, которая не зависит от смысла и содержания используемых при этом понятий. Семантические знания содержат информацию, непосредственно связанную со знанием и смыслом описываемых объектов и процессов. Прагматические знания описывают объекты и процессы относительно целей решаемой задачи.

⇐Коммереское применение интернета | Информационные системы и технологии в зкономике | Модели представления знаний⇒