Проблемы представления и моделирования знаний

Важное место в теории искусственного интеллекта занимает проблема представления знаний, являющаяся, по мнению многих исследователей, ключевой. Что же представляют собой знания и в чем их отличие от данных?

Знания представляют собой совокупность сведений (у индивидуума, общества или у системы ИИ) о мире (конкретной предметной области, совокупности объектов или объекта), включающих в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, правилах использования этой информации для принятия решений.

Первоначально вычислительная техника была ориентирована на обработку данных. Это было связано как с уровнем развития техники и программного обеспечения, так и со спецификой решаемых задач. Дальнейшее усложнение решаемых задач, их интеллектуализация, развитие вычислительной техники ставят задачу создания машин обработки знаний. Существенным отличием знаний от данных, несомненно, является их интерпретируемость [51]. Если для интерпретации данных необходимы соответствующие программы и сами по себе они не несут содержательной информации, то знания всегда содержательны. Другой отличительной чертой знаний является наличие отношений, например, вида «тип — подтип», «элемент—множество» и т. д. Знания характеризуются наличием ситуативных связей, определяющих ситуативную совместимость отдельных событий и фактов, позволяющих устанавливать причинно-следственные связи.

Некоторые исследователи предпринимали попытки определить типы знаний, которые должны быть представлены в системах ИИ. Так, согласно [107] этот перечень охватывает:

· структуру, форму, свойства, функции и возможные состояния объекта;

· возможные отношения между объектами, возможные события, в которых эти объекты могут участвовать;

· физические законы;

· возможные эффекты действий и состояний, причины и условия возникновения событий и состояний;

· возможные намерения, цели, планы, соглашения и т. д.

Э. Фейгенбаум, в свою очередь, выделяют следующие типы знаний:

· об объектах и категориях окружающего мира; о событиях, определяющих временные последовательности и причинно-следственные связи;

· о деятельности, т. е. о способности выполнять какие-либо действия;

· метазнания, т. е. «знания о размере наших знаний или ограницах наших способностей».

Можно выделить ряд общих для всех систем представлений знаний (СПЗ) черт. Следующих аспекты, присущи всем СПЗ, а именно

1. Все СПЗ имеют дело с двумя мирами – представляемым и представляющим.

2. Вместе они образуют основу для представления, если решены следующие вопросы:

Чем является представляемый мир?

Чем является представляющий мир?

Какие аспекты представляемого мира смоделированы?

Какие аспекты представляющего мира смоделированы?

Каково соответствие между этими мирами?

Существует также ряд общих для всех СПЗ проблем. К ним можно отнести, в частности, проблемы:

· приобретения новых знаний и их взаимодействие с уже существующими;

· организации ассоциативных связей;

· выбора диапазона в размере элементов представления, связанной с тем, насколько «детально могут быть описаны объекты и события, и какая часть внешнего мира может быть представлена в конкретной системе»;

· неоднозначности и выбора семантических примитивов;

· модульности и понимания;

· явности знаний и доступности;

· выбора соотношения декларативной и процедурной составляющих представления, что влияет на экономичность системы, полноту, легкость кодировки и понимания.

В общем виде модели представления знаний могут быть условно разделены на концептуальные и эмпирические.

Концептуальная модель дает эвристический метод для решения некоторой проблемы. Метод эвристичен, поскольку концептуальное описание не дает гарантии того, что он может быть применен во всех соответствующих практических ситуациях. Концептуальная модель делает возможным распознавание проблемы, позволяет уменьшать время для ее предварительного анализа.

Практическое использование концептуальной модели влечет за собой необходимость преобразования ее в эмпирическую. Знания могут быть накоплены в виде эмпирических моделей, как правило, описательного характера. Эти модели могут варьировать от простого набора правил до полного описания того, как ЛПР решает задачу.

Модели представления знаний можно условно разделить на декларативные и процедурные.

Декларативная модель представления знаний основывается на предположении, что проблема представления некоей предметной области решается независимо от того, как эти знания потом будут использоваться. Поэтому модель как бы состоит из двух частей: статических описательных структур знаний и механизма вывода, оперирующего этими структурами и практически независимого от их содержательного наполнения. При этом в какой-то степени оказываются раздельными синтаксические и семантические аспекты знания, что является определенным достоинством указанных форм представления из-за возможности достижения их определенной универсальности.

В декларативных моделях не содержатся в явном виде описания выполняемых процедур. Эти модели представляют собой обычно множество утверждений. Предметная область представляется в виде синтаксического описания ее состояния (по возможности полного). Вывод решений основывается в основном на процедурах поиска в пространстве состояний.

В процедурном представлении знания содержатся в процедурах- небольших программах, которые определяют, как выполнять специфичные действия (как поступать в специфичных ситуациях). При этом можно не описывать все возможные состояния среды или объекта для реализации вывода. Достаточно хранить некоторые начальные состояния и процедуры, генерирующие необходимые описания ситуаций и действий.

При процедурном представлении знаний семантика непосредственно заложена в описание элементов базы знаний, за счет чего повышается эффективность поиска решений. По сравнению с процедурной частью статическая база знаний у них мала. Она содержит не «неизменные аксиомы», а лишь так называемые «утверждения», которые приемлемы в данный момент, но могут быть изменены или удалены в любое время. Общие знания и правила вывода представлены в виде специальных целенаправленных процедур, активизирующихся по мере надобности.

Процедуры могут активизировать друг друга, их выполнение может прерываться, а затем возобновляться. Возможно использование процедур — «демонов», активизирующихся при выполнении операций введения, изменения или удаления данных.

Средством повышения эффективности генерации вывода в процедурных моделях является добавление в систему знаний о применении, т. е. знаний о том, каким образом использовать накопленные знания для решения конкретной задачи. Эти знания, как правило, тоже представляются в процедурной форме.

Главное преимущество процедурных моделей представления знаний заключается в большей эффективности механизмов вывода за счет введения дополнительных знаний о применении, что однако снижает их общность. Другое важное преимущество заключено в выразительной силе. Процедурные системы способны смоделировать практически любую модель представления знаний. Выразительная сила процедурных систем проявляется в расширенной системе выводов, реализуемых в них.

В заключение необходимо отметить, что деление моделей представления знаний на декларативные и процедурные весьма условно, так как в реальных системах представления знаний используются в равной мере элементы и сочетания всех указанных выше форм моделей представления знаний.