Экстенсионал — это определение понятия через перечисление его конкретных примеров, т. е. понятий более низкого уровня абстракции.

Системы, основанные на знаниях.

Знания и данные

Если у вас есть проблема или задача, которую нельзя решить самостоятельно — вы обращаетесь к знающим людям, или к экспертам, к тем, кто обла­дает ЗНАНИЯМИ. Термин "системы, основанные на знаниях" (knowledge-based systems) появился в 1976 году одновременно с первыми системами, аккумулирующими опыт и знания экспертов. Это были экспертные системы (expert systems) MYCIN и DENDRAL [Shortliffe, 1976; Shortliffe Feigenbaum, Buchanan, 1978] для медицины и химии. Они ставили диагноз при инфекционных заболеваниях крови и расшифровывали данные масс-спектрографического анализа.

Экспертные системы появились в рамках исследований по искусственному интеллекту (ИИ) (artificial intelligence) в тот период, когда эта наука пережи­вала серьезный кризис, и требовался существенный прорыв в развитии практических приложений. Этот прорыв произошел, когда на смену поис­кам универсального алгоритма мышления и решения задач исследователям пришла идея моделировать конкретные знания специалистов-экспертов. Так в США появились первые коммерческие системы, основанные на знани­ях, или экспертные системы (ЭС). Эти системы по праву стали первыми ин­теллектуальными системами, и до сих пор единственным критерием интел­лектуальности является наличие механизмов работы со знаниями.

Так появился новый подход к решению задач искусственного интеллекта — представление знаний.

Подробнее об истории искусственного интеллекта можно почитать в [Поспелов, 1986; Джексон, 2001; Гаврилова, Хорошевский, 2001; Эндрю, 1985|.

При изучении интеллектуальных систем традиционно возникает вопрос — что же такое знания и чем они отличаются от обычных данных, десятилетиями обрабатываемых на компьютерах. Можно предложить несколько рабочих определений, в рамках которых это становится очевидным.

Определение 1.1

Данные— это информация, полученная в результате наблюдений или измерений отдельных свойств (атрибутов), характеризующих объекты, процессы и явления предметной области.

Иначе, данные — это конкретные факты, такие как температура воздуха, высота здания, фамилия сотрудника, адрес сайта и пр.

При обработке на ЭВМ данные трансформируются, условно проходя следующие этапы:

Ø D1 — данные как результат измерений и наблюдений;

Ø D2 — данные на материальных носителях информации (таблицы, протоколы, справочники);

Ø D3 — модели (структуры) данных в виде диаграмм, графиков, функций;

Ø D4 — данные в компьютере на языке описания данных;

Ø D5 — базы данных на машинных носителях информации.

Знания же основаны на данных, полученных эмпирическим путем. Они представляют собой результат опыта и мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение этого опыта, полученного в результате практической деятельности.

Так, если вооружить человека данными о том, что у него высокая температура (результат наблюдения или измерения), то этот факт не позволит ему решить задачу выздоровления. А если опытный врач поделится знаниями о том, что температуру можно снизить жаропонижающими препаратами и обильным питьем, то это существенно приблизит решение задачи выздоровления, хотя на самом деле нужны дополнительные данные и более глу­бокие знания.

Определение 1.2

Знаний— это связи и закономерности предметной области (принципы, модели, законы), полученные в результате практической деятельности и профессионального опыта, позволяющего специалистам ставить и решать задачи в данной области.

При обработке на ЭВМ знания трансформируются аналогично данным:

Ø Z1 — знания в памяти человека как результат анализа опыта и мышления;

Ø Z2 — материальные носители знаний (специальная литература, учебники, методические пособия);

Ø Z3 — поле знаний — условное описание основных объектов предметной области, их атрибутов и закономерностей, их связывающих;

Ø Z4 — знания, описанные на языках представления знаний (продукцион­ные языки, семантические сети, фреймы — см. далее);

Ø Z5 — база знаний на машинных носителях информации. Часто используется и такое определение знаний:

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

Ключевым этапом при работе со знаниями является формирование поля знаний (третий этап Z3), эта нетривиальная задача включает выявление и определение объектов и понятий предметной области, их свойств и связей между ними, а также представление их в наглядной и интуитивно понятной форме. Этот термин впервые был введен при практической разработке экспертной системы по психодиагностике АВТАНТЕСТ [Гаврилова, 1984] и теперь широко используется разработчиками ЭС.

Без тщательной проработки поля знаний не может быть речи о создании базы знаний.

Существенным для понимания природы знаний являются способы опреде­ления понятий. Один из широко применяемых способов основан на идее интенсионала и экстенсионала.

Определение 1.3

Интенсионал понятия — это определение его через соотнесение с понятием более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств.

Например, интенсионал понятия "МЕБЕЛЬ": "предметы, предназначенные для обеспечения комфортного проживания человека и загромождающие дом".

Определение 1.4

Экстенсионал — это определение понятия через перечисление его конкретных примеров, т. е. понятий более низкого уровня абстракции.

Экстенсионал понятия "МЕБЕЛЬ": "Шкаф, диван, стол, стул и т. д.".

Интенсионалы формируют знания об объектах, в то время как экстенсионал объединяет данные. Вместе они формируют элементы поля знаний конкретной предметной области.

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, где знания описа­ны на некотором языке представления знаний, приближенном к естественному.

Знания можно разделить на:

Ø глубинные;

Ø поверхностные.

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.