имагає інтенсивних зусиль по формалізації знання, накопиченого в відповідної науці. З терміном "подання знань" зв'язується певний етап у розвитку математичного забезпечення ЕОМ. Якщо на першому етапі домінували програми, а дані грали допоміжну роль своєрідної "їжі" для "голодних" програм, то на наступних етапах роль даних неухильно зростала. Їх структура ускладнювалася: від машинного слова, розміщеного в одній комірці пам'яті ЕОМ, відбувався перехід до векторів, масивам, файлам, списками. Вінцем цього розвитку стали абстрактні типи даних, забезпечують можливість створення такої структури даних, яка найбільш зручна при вирішенні задачі. Послідовний розвиток структур даних привело до їх якісної зміни і до переходу від представлення даних до представлення знань. Рівень представлення знань відрізняється від рівня представлення даних не тільки більш складною структурою, а й істотними особливостями: інтерпретованість, наявність класифікуються зв'язків (наприклад, зв'язок між знаннями, що відносяться до елементу множини, і знаннями про це безлічі), які дозволяють зберігати інформацію, однакову для всіх елементів множини, записану одноактно при описі самої множини, наявність ситуативних відносин (одночасності, знаходження в одній точці простору і т. п., ці відносини визначають ситуативну сумісність тих чи інших знань, що зберігаються в пам'яті). Крім того, для рівня знань характерні такі ознаки, як наявність спеціальних процедур узагальнення, поповнення наявних у системі знань і ряду інших процедур. Моделювання на ЕОМ розумілося як технічна реалізація певної форми знакового моделювання. Однак, розглядаючи ЕОМ у гносеологічному плані як посередника в пізнанні, має сенс не фіксувати увагу, насамперед на "Залізної частини" (hardware) комп'ютера, а розглядати всю комп'ютерну систему як складну систему взаємопов'язаних і до деяких меж самостійних моделей - як матеріальних, так і знакових, тобто ідеальних. Такий підхід не тільки відповідає розгляду комп'ютерних систем в сучасній інформатиці, але є і гносеологічно виправданим. Багато важливих філософські аспекти проблем, що виникають у зв'язку з комп'ютеризацією різних сфер людської діяльності, вимагають для свого дослідження звернення, насамперед, до знакових складовим комп'ютерних систем. Це вірно і щодо філософських аспектів проблем представлення знань. У останні роки все частіше став вживатися термін "комп'ютерне моделювання ". Очевидно, має сенс позначати їм побудова будь-якого з складових комп'ютерної системи - будь то знакова модель або матеріальна. Що змінюється в комп'ютерному моделюванні з переходом від рівня представлення даних до рівня поданням знань? Який гносеологічний сенс цих змін? З введенням терміна "знання" з'являється властивість "Усвідомлювати", тобто "розуміти" свої інтелектуальні можливості. У свою чергу, це означає не що інше, як рефлексію. p>
3.2 Рефлексія
Дослідження в галузі штучного інтелекту виникли під впливом ідей кібернетики - передусім ідеї спільності процесів управління і передачі інформації в живих організмах, суспільстві і техніці, зокрема, в комп'ютерах. Філософська прийнятність проблематики штучного інтелекту в її традиційному вигляді була обумовлена ​​лежачим в її основі уявленням про те, що "порядок і зв'язок ідей ті ж, що порядок і зв'язок речей ". Тим самим створити в комп'ютері структуру, відтворюючу "світ ідей", означало просто створити структуру, ізоморфну ​​структурі матеріального світу, тобто побудувати "Електронну модель світу". Ця модель інтерпретувалася як комп'ютерна модель людських знань про світ. Процес людського мислення інтерпретувався в комп'ютері як машинний пошук таких трансформацій моделі, які повинні були перевести комп'ютерну модель в якесь фінальне стан (Наприклад, матову позицію в шахах). Для цього система штучного інтелекту потребувала знаннях про те, як здійснювати трансформації станів моделі, що призводять до наперед заданої мети - Станом з певними властивостями. У перший час було поширене переконання в принциповій здатності комп'ютера до самостійного дослідженню зберігається в ньому моделі, тобто до самонавчання стратегії досягнення поставленої мети. Дана гіпотетична здатність інтерпретувалася як можливість машинного творчості, як основа створення майбутніх "мислячих машин". І, хоча в реально розроблялися системах досягнення мети здійснювалося на основі людського досвіду за допомогою алгоритмів, заснованих на теоретичному аналізі створюваних моделей і результатів проводяться на них експериментів, ідеї побудови самонавчального систем багатьом здавалися найбільш перспективними. Лише до 80-го року була усвідомлена значимість проблеми використання в інтелектуальних системах людських знань про дійсність, яка спричинила серйозну розробку баз знань і методів вилучення особистих знань експертів. З розвитком даного напрямку виникла ідея рефлексивного уп...
