Глава 13. Методы представления знаний

Знания и их свойства

Выше уже частично рассматривались такие понятия, как «знания» и «системы, основанные на знаниях», и отмечалась их особая значимость в теории ИИ. Сделаем еще одно весьма важное замечание: в настоящее время в области разработки СИИ сложилась следующая аксиома: никакой самый сложный и изощренный алгоритм извлечения информации (так называемый механизм логического вывода) из интеллектуальной системы не может компенсировать «информационную бедность» ее базы знаний.

Несмотря на широкое распространение и использование понятия «знания» в различных научных дисциплинах и на практике, строгого определения данного термина нет.

Довольно часто используют так называемый прагматический подход: говорят, что знания — это формализованная информация, на которую ссылаются и/или которую используют в процессе логического вывода. Однако такое определение ограниченно: оно фиксирует сознание на уже существующих методах представления знаниях и соответственно механизмах вывода, не давая возможности представить себе другие (новые).

Возможен и другой подход: попытаться на основе определения уже рассмотренного понятия «данные» (см. гл. 12) выявить их свойства и особенности, сформировать дополнительные требования к ним и уже затем перейти к понятию «знания».

Напомним, что данными называют формализованную информацию, пригодную для последующей обработки, хранения и передачи средствами автоматизации профессиональной деятельности.

Какие же свойства «превращают» данные в знания? Перечислим и кратко охарактеризуем шесть основных свойств знаний (часть из них присуща и данным).

Таблица 13.1