влення релевантністю при роботі з інформаційними одиницями дає можливість знаходить знання, близькі до вже знайденим.
Активність. Всі процеси, що протікають в ЕОМ, ініціюються командами, які є активною компонентою, а дані використовуються цими командами лише при необхідності, тобто останні - пасивна компонента. Така ситуація, характерна для класичних систем обробки інформації, для інтелектуальних систем (ІС) неприйнятна. За аналогією з людиною в ІС актуалізації тих чи інших дій сприяють знання, наявні в системі. Таким чином, виконання програм в ІС повинно ініціюватися поточним станом інформаційної бази. Поява у базі фактів (Об'єктів вибору) або описів подій (кваліфікаторів та їх значень), встановлення зв'язків (правив у продукційних системах) може стати джерелом активності системи.
Особливості знань, їх призначення та структура, способи зберігання та інтерпретації викликають певні аналогією зі способами організації людської пам'яті. Однак людська пам'ять зберігає не тільки числові дані, але і образи або символи. Символьні образи в пам'яті людини об'єднані в так звані чанкі - набори фактів і зв'язків між ними, що запам'ятовуються і витягуються як єдине ціле. У кожен момент часу людина може обробляти та інтерпретувати не більше 4-7 чанків. Здатність формувати чанкі відрізняє Експерта в конкретній предметній області від не експерт. Експерт, в силу професійної необхідності, наполегливо розвиває свою здатність об'єднувати в чанкі великі обсяги даних і встановлювати ієрархічні зв'язки між ними (тобто перетворювати дані в знання) для того, щоб швидко витягати ці дані з пам'яті і з їх допомогою розпізнавати нові ситуації по мірі надходження інформації про ці ситуаціях. Середній фахівець в конкретній предметній області пам'ятає від 50 000 до 100 000 чанків, які можуть бути використані для вирішення тієї чи іншої проблеми. Накопичення в пам'яті людини і побудова покажчиків для такого обсягу даних вимагає від 10 до 20 років.
Перераховані особливості інформаційних одиниць визначають ту межу, за якою дані, перетворюються на знання, а бази даних переростають у бази знань.
Проте в даний час не існує баз знань, в яких комплексно, повною мірою були б реалізовані внутрішня інтерпретованість, структуризація, зв'язність, введена семантична міра і забезпечена активність знань.
Все це зумовлює різноманіття моделей подання даних, що використовуються в інтелектуальних системах, хоча деякі з них є похідними з існуючих.
Інженерія знань
Як вже зазначалося, технологію побудови експертних систем часто називають інженерією знань. Як правило, цей процес вимагає специфічної форми взаємодії творця експертної системи, яку називають інженером знань, і одного або декількох експертів в деякій предметній області. Інженер знань В«витягуєВ» з експертів процедури, стратегії, емпіричні правила, які вони використовують при вирішенні завдань, і вбудовує ці знання в експертну систему. Однією з найбільш складних проблем, що виникають при створенні експертних систем, є перетворення знань експерта та описи, застосовуваних їм способів пошуку рішень у форму, що дозволяє представити їх у базі знань системи, а потім ефективно використовувати для вирішення завдань в даній предметній області.
Зазвичай експерт не вдається до процедурних або кількісних методів; його основні засоби - аналогія, інтуїція і абстрагування. Часто експерт навіть не може пояснити, як саме їм було знайдено рішення. У кращому випадку ви отримаєте від нього лише опис основних прийомів або евристик, які допомогли йому успішно впоратися із завданням. На інженера знань покладається дуже складна робота з перетворенню цих описів в строгу, повну і несуперечливу систему, яка дозволяла б вирішувати прикладні завдання не гірше, ніж це зробив би сам експерт, оскільки процес побудови бази знань погано структурований і по своєю природою є скоріше циклічним, ніж лінійним.
Побудова бази знань включає три етапу:
1. опис предметної області;
2. вибір моделі подання знань (у разі використання оболонки Цього етап виключається);
3. придбання знань.
Перший крок при побудові бази знань полягає у виділенні предметної області, на вирішення завдань з якої орієнтована експертна система. По суті, ця робота зводиться до окресленню інженером знань кордонів області застосування системи і класу вирішуваних нею завдань. При цьому необхідно:
В· визначити характер вирішуваних завдань;
В· виділити об'єкти предметної області;
В· встановити зв'язки між об'єктами;
В· вибрати модель подання знань;
В· виявити специфічні особливості предметної області.
Інженер знань повинен коректно сформулювати завдання. У той же час він повинен вміти розпізнати, що завдання не структурована, і в цьому випадку утриматися від спроб її формалізувати або застосувати систематичні методи ви...
