Понятие знания в контексте исследуемой проблемной области

В результате анализа предметной области, решаемых задач и целей управления проясняется понятие «знания», конкретизируе­мое в рассматриваемой области. В общем виде знания представ­ляют собой здесь описания объектов, элементов, явлений, связей, отношений между элементами и явлениями. Другой составной частью знания являются процедуры и операции, которые опреде­ляют действия в определенных ситуациях, при поиске решения задачи, реализации механизма вывода. Причем описания часто содержат и процедуры в виде правил, которые инициируются в определенных условиях.

Ввиду большого разнообразия проблемных областей, где воз­можно и нужно реализовать ИС, трудно подробно классифи­цировать и конкретно перечислять все разновидности знаний в производственных системах. Путеводной нитью здесь может быть выяснение следующих фактов: характера динамики производствен­ной деятельности (изменения положения объектов и продукции в пространстве либо изменения состояния объектов и материалов во времени, связанного с процессами обработки); характера за­дач, решаемых в производственной системе (анализа и доопреде­ления производственной системы, частичного преобразования пред меткой области с целью устранения неблагоприятнойситуации, планирования действий и прогнозирования ситуаций); анализа определенности данных и знаний в производственной системе и условия функционирования объекта (воздействия случайных воз­мущающих факторов, неполноты информации о состояниях объ­екта, нечеткости информации, расплывчатого характера суждений и управленческих решений персонала).

Ана­лизируя деятельность человека-эксперта, можно прийти к выводу, что он оперирует глубинными и поверхностными знаниями.

Глубинные знания - это категории, абстракции и аналогии, при помощи которых эксперт проходит к пониманию структуры и. назначения текущих представлений. Эти знания используются им преимущественно при решении неординарных ситуаций.

Поверхностные знания— это «умения» и навыки, соответст­вующие знанию на уровне рефлекторных реакций, отработанных действий. Сюда же можно отнести правила и ассоциации для стандартных рассуждений и ситуаций. В этих ассоциациях взаи­мосвязь между исходными посылками и выводами, сделанными по определенным правилам, устанавливается из эмпирического анализа возникших ассоциаций. Причинность эвристически под­разумевается и не заложена в явном виде в структуре правила. Этот тип знания можно также назвать экспертными знаниями.

Экономические системы ИИ, использующие глубинные пред­ставления, способны с большей основательностью трактовать зна­ния. Если же используются только экспертные знания, то система оперирует в основном эмпирическими ассоциациями, воспроизводя их без объяснения причинной связи. Представление только экс­пертных знаний проще и дешевле в реализации, и поэтому они имеют преимущества, если для пользователя важен лишь процесс решения задачи и сжатая форма понимания ситуации.

При разработке БЗ важно проанализировать все имеющиеся в распоряжении экономические знания, т.е. выявленные факты, закономерности, зависимости и информацию. Рассматриваются природа и характер экономической информации об измерени­ях, отношениях между переменными, об оборудовании и опера­циях регулирования, различных ситуациях при оперировании тех­нологическим процессом. Однако для реализации задач ИС и получения с ее помощью эффективных решений и адекватных си­туациям рекомендаций в составе БЗ при ее разработке помимо чисто экономических знаний необходимо предусмотреть по воз­можности также знания о целях ИС; об объекте; о мире (сре­де функционирования ИС); о пользователях (модели пользо­вателей), а также знания системы о себе (модель ИС, мета­знания). Конечно, не все из перечисленных типов знаний и не при всех обстоятельствах возможно описать и представить. Это связано со значительными трудностями реализации. Но к этому надо стремиться, эти знания повышают «интеллектуальность» ПСИИ.

Несколько слов о метазнаниях. Метазнания определя­ются как знания интеллектуальной системы о себе, знания о своей работе и своей структуре. Они позволяют осознавать, исследо­вать и анализировать линии рассуждения самой интеллектуальной системы при решении задачи. На основе этих знаний система при объяснении своей работы сможет реконструировать рацио­нальное содержание соображений, исходя из фундаментальных принципов (глубинных знаний эксперта), характеризующих пред­метную область. Этот тип знаний при решении задачи ПСИИ ис­пользуется пока недостаточно широко и не на должном уровне представления, но он имеет большие потенциальные возможности развития.

Приведенная классификация знаний по типам весьма услов­ная и неполная. Жизнь богаче и многообразнее любых схем. Да и на практике бывает довольно трудно с достаточным основани­ем отнести знания или факт к тому или иному типу. Знания мо­гут принимать различную форму, относиться сразу к нескольким типам или не укладываться ни в одном. Тем не менее некая сис­тематизация помогает в работе со знаниями, в их структуризации.