Базы знаний и модели представления знаний

Базы знаний - это особого рода база данных, разработанная для оперирования знаниями (метаданными). База знаний содержит структурированную информацию, покрывающую некоторую область знаний, для использования кибернетическим устройством (или человеком) с конкретной целью. Современные базы знаний работают совместно с системами поиска информации, имеют классификационную структуру и формат представления знаний.

Данные - это отдельные факты, характеризующие объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства.

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.

Знания - это закономерности предметной области (принципы, связи, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющие специалистам ставить и решать задачи в этой области.

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);

5. Z5 - база знаний на машинных носителях информации.

Часто используется такое определение знаний.

Знания - это хорошо структурированные данные, или данные о данных, или метаданные.

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.

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.
• Глубинные - абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и природу процессов, протекающих в предметной области. Эти знания объясняют явления и могут использоваться для прогнозирования поведения объектов.

Знания традиционно делят на процедурные и декларативные. Исторически первичными были процедурные знания, то есть знания, "растворенные" в алгоритмах. Они управляли данными. Для их изменения требовалось изменять программы. Однако с развитием искусственного интеллекта приоритет данных постепенно изменялся, и все большая часть знаний сосредоточивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типы данных), то есть увеличивалась роль декларативных знаний.