Filosofa.net

В реляционных моделях удается представить более сложные области знаний. В них каждый из аспектов может рассматриваться как некоторый автономный блок внутри которого допускается производить изменения, не затрагивая других областей и не внося при этом противоречий в общую картину знаний. Удобным средством является комбинация устойчивых и изменяемых знаний. Так знания, выраженные Списком 2 длительно устойчивы. В Списке 1 представлены знания, которые могут меняться с течением времени - текучесть кадров, изменение квалификации и т.п. Список 3 обновляется каждый раз, когда возникает необходимость очередного расчета. Не вызывает принципиальных трудностей задача пополнения реляционной модели новыми знаниями путем расширения уже имеющихся списков и добавления новых списочных структур.

В приведенном примере мы рассмотрели лишь задачу определения величины заработка. Но, по-видимому ясно, что реляционные модели включающие достаточное по содержанию и количеству число списочных структур создают возможность для решения большого количества разнообразных задач каждая из которых является по существу задачей извлечения из общей суммы вложенных в модель знаний нужного конкретного знания по интересующему получателя вопросу.

Существуют и другие формализмы представления знаний, кроме перечисленных выше иерархических, морфологических, древовидных и реляционных моделей. Так, например, промежуточным между древовидной и реляционной моделью являются так называемые семантические сети. С их помощью между понятиями, фактами, знаниями устанавливаются связи - отношения. Они как бы являются обобщением древовидных моделей т.к. отличаются от последних снятием требований иерархичности. В то же время семантические сети могут считаться частным случаем реляционных моделей, т.к. именно из них могут быть построены связанные списочные структуры, когда понятие являющееся узлом семантической сети расширяется в список, а соответствующее отношение с другим списком из единичного становится групповым.

Все описанные приемы формализации знаний направлены на создание некоторой устойчивой "несущей конструкции" на которую может быть одета оболочка системы конкретных знаний. В случае, если между отправителем и получателем знаний достигнуто понимание, взаимная договоренность относительно этой несущей конструкции, то информационный обмен приобретает необходимую регламентирующую основу, что решающим образом повышает его эффективность.

Информационная технология.

Под традиционной информационной технологией, как правило, понимается информационная технология на базе “жестких алгоритмов”.

Под новой информационной технологией, как правило, понимается информационная технология на базе “мягких алгоритмов”, с использованием достижений искусственного интеллекта.

Материя, энергия, информация, знания - связь понятий(2).

Исходной посылкой является утверждение, что информация является семантической сущностью материи. Понятие “материя” отождествляется с понятием “система”, в которую входят составными элементами - вещество, энергия, знания и информация. Эти элементы в соответствии с законом сохранения материи поддерживают систему в равновесном состоянии путем взаимных переходов из одной в другую субстанцию системы (рис. ниже). При взаимодействии этих элементов системы вещество выступает носителем знания, а энергия - носителем информации.

М А Т Е Р И Я

Вещество Энергия

Знания Информация

Информация, данные, знания - соотношение понятий.

Информация - всеобщее свойство материи, проявляющееся в кибернетических коммуникативных процессах.

Данные - это сведения, служащие для какого-либо вывода и возможного решения. Они могут храниться, передаваться, но не выступать в качестве информации.

Знания - это результат познавательной деятельности, система приобретенных с ее помощью понятий о действительности.

Соотношение понятий информация, данные, знания.

Может быть предложена следующая соответствующая логической связи указанных понятий образная цепочка[3] - зерно, мука, хлеб.

Информация всегда носит “транспортный” оттенок передачи знания по сетям связи , знание же всегда связано с личностью его создателя.

2.3. Проблематика искусственного интеллекта.

Массовая информатизация общества невозможна без ЭВМ с интеллектуальным (дружественным) интерфейсом, базирующемся на достижениях искусственного интеллекта (ИИ).

От исследований в области ИИ отделилось направление инженерии знаний - выявление, структурирование, формализация знаний для разработки интеллектуальных систем, систем, основанных на знаниях, или экспертных систем(ЭС).

ЭС - это компьютерные системы, аккумулирующие знания экспертов и фундаментальные знания в той или иной предметной области, обладающие способностью к логическим выводам и выступающие в качестве электронных консультантов для лиц, принимающих решения.

Системы, базирующиеся на знаниях различных предметных областей (базы знаний), сегодня пользуются огромным спросом в мире. Так объем их продаж в 1990 г. составил 30-40 млн.$, а 1993 г. - 207 млн.$ и продолжает стремительно расти.

Что же осталось в области исследований И.И., так сказать, в узком смысле слова?

1. “Мягкие” вычисления. “Жесткие” вычисления - это работа по алгоритмам, “мягкие” же вычисления - это вычисления, при которых могут быть и новые задачи, и случайное нахождение того, что нужно. Таким образом, речь идет об эволюционных алгоритмах, моделировании эволюционных процессов.

2. Когнитивная графика (пифограмма). Это не иллюстративная графика, а графика, порождающая новые решения (познавательная графика). Глаз оператора фиксирует некоторую закономерность светового пятна - это снимается далее с ЭВМ как заготовка будущего решения, т.е. когнитивная графика является визуальным изображением математики.

3. Виртуальная реальность. Средства информационной технологии и, в частности, человеко-машинного интерфейса, позволяют создать “виртуальный мир” - искусственное трехмерное пространство.

Первой фирмой виртуальной реальности явилась VPL Research (США), основанная в 1984 г. Джероном Леньером, автором самого термина “виртуальная реальность”.

4. Моделирование человеческих рассуждений (прикладные семиотические[4] системы). Основная проблема в том, что человеческие рассуждения не есть система.