Внутренняя интерпретируемость знаний

Знания

Данные

Параллельно с развитием структуры ЭВМ происходило разви­тие информационных структур для представления данных.

Появи­лись способы описания данных в виде: векторов, матриц, списоч­ных структур, иерархических структур, структур, создаваемых про­граммистом (абстрактных типов данных).

В настоящее время в языках программирования высокого уров­ня используются абстрактные типы данных, структура которых создается программистом. Появление баз данных (БД) знаменова­ло собой еще один шаг по пути организации работы с декларатив­ной информацией.

По мере развития исследований в области ИнС возникла кон­цепция знаний, которая объединила в себе многие черты процедур­ной и декларативной информации.
Сегодня термины «база данных», «информационная интеллек­туальная система», как и многие другие термины информатики, стали широко употребительными. Причина этого — всеобщее осоз­нание (социальная потребность) необходимости интенсивного вне­дрения ЭВМ и других средств автоматизированной обработки ин­формации в самые различные области деятельности современного общества. Начало последней четверти нынешнего столетия по пра­ву можно назвать началом эры новой информационной техноло­гии — технологии, поддерживаемой автоматизированными инфор­мационными ИнС.

Актуальность проблематики ИнС и лежащих в их основе БД определяется не только социальной потребностью, но и научно-технической возможностью решения классов задач, связанных с удовлетворением информационных нужд различных категорий пользователей (включая как человека, так и программ­но-управляемое устройство). Такая возможность возникла (при­мерно на рубеже 70-х годов) благодаря значительным достижениям в области технического и программного обеспечения вычислитель­ных систем.

База данных как естественнонаучное понятие характеризуется двумя основными аспектами: информационным и манипуляцион-ным. Первый аспект отражает такую структуризацию данных, ко­торая является наиболее подходящей для обеспечения информа­ционных потребностей, возникающих в предметной области (ПО). С каждой ПО ассоциируется совокупность «информацион­ных объектов», связей между ними (например, «поставщики», «номенклатура выпускаемых изделий», «потребители» — катего­рии информационных объектов, а «поставки» — тип отношений, имеющих место между этими объектами), а также задач их обра­ботки. Манипуляционный аспект БД касается смысла тех дейст­вий над структурами данных, с помощью которых осуществляют­ся выборка из них различных компонентов, добавление новых, удаление и обновление устаревших компонентов структур данных, а также их преобразования.
Под системой управления базами данных (СУБД) понимается комплекс средств (языковых, программных и, возможно, аппарат­ных), поддерживающих определенный тип БД. Главное назначе­ние СУБД, с точки зрения пользователей, состоит в обеспечении их инструментарием, позволяющим оперировать данными в абст­рактных терминах (именах и/или характеристиках информацион­ных объектов), не связанных со способами хранения данных в па­мяти ЭВМ. Следует заметить, что средств СУБД может, вообще говоря, не хватать для решения всех задач той или иной ПО. По­этому на практике приходится адаптировать (дополнять, настраи­вать) средства СУБД для обеспечения требуемых возможностей. Системы, получаемые путем адаптации СУБД к данной ПО, относятся к ИнС.

Жизнеспособная ИнС, т. е. способная поддерживать модель БД с учетом динамики развития ПО, по необходимости должна в каче­стве своего ядра содержать СУБД. Выработанная на сегодняшний день методология проектирования ИнС (с точки зрения БД) включает четыре основные задачи:

1) системный анализ ПО, спецификацию информационных объектов и связей между ними (в результате вырабатывается так называемая концептуальная, или семантическая, модель ПО);

2) построение модели БД, обеспечивающей адекватное пред­ставление концептуальной модели ПО;

3) разработку СУБД, поддерживающей выбранную модель БД;

4) функциональное расширение (посредством некоторой систе­мы программирования) СУБД с целью обеспечения возможностей решения требуемого класса задач, т.е. задач обработки данных, ха­рактерных для данной ПО.

Знание — в теории искусственного интеллекта, базах знаний и экспертных системах — совокупность данных, фактов и правил вывода (у индивидуума, общества или у системы ИИ) о мире, включающих в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования этой информации для принятия решений.

Рассмотрим общую совокупность качественных свойств для знаний (специфических признаков знаний) и перечислим ряд осо­бенностей, присущих этой форме представления информации в ЭВМ и позволяющих охарактеризовать сам термин «знания».

Прежде всего знания имеют более сложную структуру, чем дан­ные (метаданные). При этом знания задаются как экстенсионально (т.е. через набор конкретных фактов, соответствующих данному понятию и касающихся предметной области), так и интенсиональ­но (т.е. через свойства, соответствующие данному понятию, и схему снязсй между атрибутами).

С учетом сказанного перечислим свойства.

Внутренняя интерпретируемость предусматривает возможность установки для элемента данных связанной с ним системы имен. Система имен включает в себя индивидуальное имя, которое присвоено данной информационной единице, а последовательности имен для тех множеств или классов, в которые это имя входит. Наличие системы «избыточных» имен позволяет экспертной системе знать, что хранится в ее базе знаний, и, следовательно, уметь отвечать на нечеткие вопросы о содержимом базы знаний.