<<
>>

4.2.1. Знания и их свойства

Выше уже частично рассматривались такие понятия, как "знания" и "системы, основанные на знаниях", и отмеча­лась их особая значимость в теории искусственного интел­лекта.
Сделаем еще одно весьма важное замечание: в насто­ящее время в области разработки систем искусственного ин­теллекта сложилась следующая аксиома: никакой, самый сложный и изощренный алгоритм извлечения информации (так называемый механизм логического вывода) из интел­лектуальной системы не может компенсировать "инфор­мационную бедность" ее базы знаний.

Несмотря на широкое распространение и использование понятия "знания" в различных научных дисциплинах и на практике, строгого определения данного термина нет.

Довольно часто используют так называемый прагмати­ческий подход: говорят, что знания — это формализованная информация, на которую ссылаются и/или которую ис­пользуют в процессе логического вывода. Однако такое опре­деление ограничено: оно фиксирует сознание на уже суще­ствующих методах представления знаний и, соответственно, механизмах вывода, не давая возможности представить себе другие ("новые").

Возможен и другой подход: попытаться на основе опре­деления уже рассмотренного понятия "данные" (см. под- разд. 4.1), выявить их свойства и особенности, сформировать дополнительные требования к ним и уже затем перейти к понятию "знания".

Напомним, что данными называют формализованную информацию, пригодную для последующей обработки, хра­нения и передачи средствами автоматизации профессиональ­ной деятельности.

Какие же свойства "превращают" данные в знания? На рис. 4.2.1 представлены шесть основных свойств знаний (часть из них присуща и данным).

Рис.

4.2.1. Свойства знаний

Кратко охарактеризуем эти свойства.

1. Внутренняя интерпретация (интерпретируемость). Это свойство предполагает, что в ЭВМ хранятся не только "собственно (сами) данные", но и "данные о данных", что позволяет содержательно их интерпретировать (см. рис. 4.2.2). Имея такую информацию, можно ответить на вопросы типа "Где находится НПО "Энергия"?" или "Какие предприятия выпускают космическую технику?". При этом в первой стро­ке таблицы на рис. 4.2.2 находятся "данные о данных" (мета­данные), а в остальных — сами данные.

2. Наличие внутренней структуры связей. Предполага­ется, что в качестве информационных единиц используются

Предприятие Место нахождения Что выпускает
Завод им. Хруничева НПО "Энергия" НПО "Комета" Москва Королев Москва Космическую технику Космическую технику Конструкторскую документацию

Рис. 4.2.2. Иллюстрация свойства внутренней интерпретации

не отдельные данные, а их упорядоченные определенными отношениями (родовидовыми, причинно-следственными и др.) структуры (эти отношения называют классифицирующими). Пример: факультет — курс — учебная группа — студент.

3. Наличие внешней структуры связей.

Внутренняя структура связей позволяет описывать от­дельный объект (понятие). Однако объекты (понятия) способ­ны находиться и в других отношениях (вступать в ситуатив­ную связь). Пример: объекты "курс Государственного уни­верситета управления им. С. Орджоникидзе" и "урожай ово­щей в совхозе "Зареченский" могут находиться в ситуатив­ной связи "принимает участие в уборке".

4. Возможность шкалирования.

Эта возможность предполагает введение соотношений между различными информационными единицами (т. е. их измерение в какой-либо шкале — порядковой, классифика­ционной, метрической и т.

п.) и упорядочение информацион­ных единиц путем измерения интенсивности отношений и свойств. Пример: "97/ЭИ. 6-01 учебная группа занимает пер­вое место на курсе по успеваемости".

5. Наличие семантической метрики.

Шкалирование позволяет соотнести информационные единицы, но прежде всего для понятий, имеющих "количе­ственное" толкование (характеристики). На практике доволь­но часто встречаются понятия, к которым не применимы количественные шкалы, но существует потребность в уста­новлении их близости (например, понятия "искусственный интеллект" и "искусственный разум"). Семантики классифи­цируются следующим образом:

♦ значение, т. е. объективное содержание;

♦ контекстуальный смысл, определяемый связями дан­ного понятия с другими, соседствующими в данной ситуации;

♦ личностный смысл, т. е. объективное значение, отра­женное через систему взглядов эксперта;

♦ прагматический смысл, определяемый текущим зна­нием о конкретной ситуации (например, фраза "ин­формация получена" может иметь как негативную, так и позитивную оценку — в зависимости от того, нужно это было или нет) [22].

6. Наличие активности.

Данное свойство принципиально отличает понятие "зна­ние" от понятия "данные". Например, знания человека, как правило, активны, поскольку ему свойственна познаватель­ная активность (обнаружение противоречий в знаниях стано­вится побудительной причиной их преодоления и появления новых знаний, стимулом активности является неполнота зна­ний, выражается в необходимости их пополнения). В отличие от данных, знания позволяют выводить (получать) новые зна­ния. Будучи активными, знания позволяют человеку решать не только типовые, но и принципиально новые, нетрадици­онные задачи.

Кроме перечисленных, знаниям присущи такие свойства, как омонимия (слово "коса" может иметь три смысла, связан­ных с определениями: девичья; песчаная; острая) и синони­мия (знания "преподаватель читает лекцию" и "студенты слу­шают лекцию" во многих случаях являются синонимами) и др.

Классифицировать знания можно по самым различным основаниям.

По способу существования различают факты (хорошо' известные обстоятельства) и эвристики (знания из опыта эк­спертов).

По способу использования в экспертных системах — фак­тические знания (факты) — знания типа "А — это А"; прави­ла — знания для принятия решений ("Если... — то..."); мета­знания (знания о знаниях — указывают системе способы ис­пользования знаний и определяют их свойства). Классически­ми примерами метазнаний являются народные пословицы и поговорки, каждая из которых характеризует знания (реко­мендации по деятельности) в широком классе конкретных си­туаций (например, пословица "Семь раз отмерь, один — от­режь" применима не только в среде хирургов или портных).

По формам представления знания подразделяются на декларативные (факты в виде наборов структурированных данных) и процедуральные (алгоритмы в виде процедур об­работки фактов).

По способу приобретения знания бывают научные (по­лученные в ходе систематического обучения и/или изуче­ния) и житейские, бытовые (полученные в "ходе жизни").

Дадим еще ряд определений, часто встречающихся в литературе [21].

Интенсиональные знания — знания, характеризующие или относящиеся к некоторому классу объектов.

Экстенсиональные знания — знания, относящиеся к кон­кретному объекту из какого-либо класса (факты, сведения, утверждения и т. д.)

Заметим: отношения интенсиональных и экстенсиональ­ных знаний — это родовидовые отношения. Например, поня­тие "технологическая операция" — это интенсионал, а поня­тие "пайка" — это экстенсионал, так как пайка — одна из технологических операций. Очевидно, что эти понятия от­носительны. Так понятие "пайка", в свою очередь, можно считать интенсионалом по отношению к понятиям "пайка се­ребром" и "пайка оловом". Как правило, такого рода знания относятся к декларативным.

Физические знания — знания о реальном мире.

Ментальные знания — знания об отношениях объектов.

Мир задачи — совокупность знаний, используемых в за­даче.

Мир пользователя — совокупность знаний пользователя.

Мир программы — совокупность знаний, используемых в программе.

Морфологические и синтаксические знания — знания о правилах построения структуры описываемого явления или объекта (например, правила написания букв, слов, предло­жений и др.).

Семантические знания — знания о смысле и значении описываемых явлений и объектов.

Прагматические знания — знания о практическом смысле описываемых объектов и явлений в конкретной ситуации. (На­пример, редкая монета для нумизмата и филателиста имеет различную прагматическую ценность.)

Предметные знания — знания о предметной области, объектах из этой области, их отношениях, действиях над ними и др.

<< | >>
Источник: Балдин К. В., Уткин В. Б.. Информационные системы в экономике: Учебник. — 5-е изд. — М.: Издательско-торго- вая корпорация «Дашков и К0», — 395 с.. 2008

Еще по теме 4.2.1. Знания и их свойства:

  1. 19. Значение механических и физических свойств при эксплуатации изделий Свойства, как показатели качества материала
  2. § 1. Природа и характер социологического знания Особенности социологического знания
  3. Убеждения и знания
  4. § 2. Уровни социологического знания
  5. § 3. Знание как предмет социологии знания
  6. § 3. Ступени социологического знания
  7. § 1. Подходы к структуре и отрасли социологического знания
  8. Высшие роды знания
  9. СИСТЕМА ПОЛИТИЧЕСКОГО ЗНАНИЯ
  10. Социальная детерминация знания в творчестве К. Маннгейма
  11. 2. СТРУКТУРА И ФУНКЦИИ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО ЗНАНИЯ
  12. Элементы системы социологического знания
  13. § 3. Структура социологического знания
  14. 28. Знания, умения, навыки и привычки
  15. 6. Научные знания