роцес міркування представляється як послідовність символьних перетворень.
Існують динамічні і статичні бази знань. Динамічна база знань змінюється з часом. Її вміст залежить і від стану навколишнього. Нові факти, що додаються в базу знань, є результатом висновку, який полягає в застосуванні правил до наявними фактами. У системах з монотонним висновком факти, збережені в базі знань, статичні, тобто не змінюються в процесі рішення задачі. У системах з немонотонним висновком допускається зміна або видалення фактів з бази знань.
Однією з найбільш важливих проблем, характерних для систем, заснованих на знаннях, є проблема представлення знань. Це пояснюється тим, що форма подання знань має суттєвий вплив на характеристики і властивості системи. Для того щоб маніпулювати всілякими знаннями з реального світу за допомогою комп'ютера, необхідно здійснювати їх моделювання. У таких випадках необхідно відрізняти знання, призначені для обробки комп'ютером, від знань, використовуваних людиною.
При проектуванні моделі подання знань слід враховувати такі фактори, як однорідність уявлення і простота розуміння. Однорідне уявлення призводить до спрощення механізму управління логічним висновком та спрощенню управління знаннями. Представлення знань має бути зрозумілим експертам і користувачам системи. В іншому випадку утрудняються придбання знань та їх оцінка. Однак виконати цю вимогу в рівній мірі, як для простих, так і для складних завдань досить важко. Зазвичай, для нескладних завдань зупиняються на деякому середньому (компромісному) поданні, але для вирішення складних і великих завдань необхідні структурування і модульне уявлення.
Типовими моделями подання знань є:
1. Продукційна модель;
2. Модель, заснована на використанні фреймів;
. Модель семантичної мережі;
. Логічна модель.
Продукційна модель - модель, заснована на правилах, що дозволяє уявити знання у вигляді пропозицій типу [1]:
Якщо (умова), то (дія)
В якості умови і дії в правилах може бути, наприклад, припущення про наявність тієї чи іншої властивості, що приймає значення істина або брехня. При цьому термін дію слід трактувати широко: це може бути як директива до виконання будь-якої операції, рекомендація, або модифікація бази знань - припущення про наявність якого-небудь похідного властивості.
При використанні продукционной моделі база знань складається з набору правил. Програма, що управляє перебором правил, називається машиною виводу. Найчастіше висновок буває прямий (від даних до пошуку мети) або зворотний (від мети для її підтвердження - до даних). Дані - це вихідні факти, на підставі яких запускається машина виведення - програма, перебирає правила з бази.
«Фрейм - це структура даних, що представляє стереотипну ситуацію, начебто перебування всередині деякого роду житлової кімнати, або збору на вечірку з приводу дня народження дитини. До кожного фрейму приєднується кілька видів інформації. Частина цієї інформації - про те, як використовувати фрейм. Частина про те, чого можна очікувати далі. Частина про те, що слід робити, якщо ці очікування не підтвердяться »[5].
Фрейм - це мінімальне можливе опис сутності якогось явища, події, ситуації, процесу або об'єкта. Мінімальність означає, що при подальшому спрощенні опису втрачається його повнота, вона перестає визначати ту одиницю знань, для якої призначене. Одним із способів подання знань є семантична мережа. Спочатку семантична мережа була задумана як модель кончини структури довготривалої пам'яті в психології, але згодом стала одним з основних способів представлення знань в інженерії знань.
В основі мережевих моделей подання знань лежить ідея про те, що будь-які знання можна представити у вигляді сукупності об'єктів (понять) і зв'язків (відносин) між ними. На відміну від продукційних ці моделі більш наочні, оскільки будь-який приклад можна представити у вигляді орієнтованого (спрямованого) графа, вершини якого - поняття, а дуги - відносини між ними.
Поняттями зазвичай виступають абстрактні або конкретні об'єкти, а відносини - це зв'язки типу: це ( is ), має частиною ( has part ), належить raquo ;, любить і т.п. Характерною особливістю семантичних мереж є обов'язкова наявність трьох типів відносин:
1. Клас - елемент класу.
2. Властивість - значення.
. Приклад елемента класу.
Традиційно в поданні знань виділяють логічні моделі, засновані на класичному численні предикатів першого порядку, коли предметна область чи задача описується у вигляді набору аксіом. Основна перевага використання логіки предикатів для представлення знань полягає в тому, що володіє добре зрозумілими математичними властивостями потужний механізм вивед...
