Знания и базы знаний. модели представления знаний.2.фреймовая модель системы искусственного интелекта

ВВЕДЕНИЕ

Проблема представления знаний в компьютерных системах – одна из основных проблем в области искусственного интеллекта. Решение этой проблемы позволит специалистам, не обученных программированию, непосредственно на языке « деловой прозы» в диалоговом режиме работать с ЭВМ и ее помощью формировать необходимые решения. Таким образом, решение проблемы представления знаний в компьютерных системах позволит существенно усилить интеллектуальную творческую деятельность человека за счет ЭВМ.
Актуальность данной темы заключается в том, что содержимое памяти ЭВМ неравносильно человеческому знанию, которое является гораздо более сложным феноменом, но может служить удобной для коммуникации моделью этого знания.
Знания – это зафиксированная и проверенная практикой обработанная информация, которая использовалась и может многократно использоваться для принятия решений. Также знания – это вид информации, которая хранится в базе знаний и отображает знания специалиста в конкретной предметной области. Знания – это интеллектуальный капитал.
Цель работы является исследование различных моделей представления знаний.
Задача работы дать определения понятия знания, показать особенности представления знаний внутри интеллектуальной системы, описать модели представления знаний.


 

1 Знания и базы знаний. Модели представления знаний

Наступивший XXI век станет этапным для проникновения новых информационных технологий и создаваемых на их основе высокопроизводительных компьютерных систем во все сферы человеческой деятельности - управление, производство, науку, образование и т.д. Конструируемые посредством этих технологий интеллектуальные компьютерные системы призваны усилить мыслительные способности человека, помочь ему находить эффективные решения так называемых плохо формализованных и слабоструктурированных задач, характеризующихся наличием различного типа неопределенностей и огромными поисковыми пространствами. Сложность таких задач усиливается зачастую необходимостью их решения в очень ограниченных временных рамках, например, при управлении сложными техническими объектами в аномальных режимах или при оперативном разрешении конфликтных (кризисных) ситуаций. Наибольшей эффективности современные интеллектуальные системы достигают при реализации их как интегрируемых систем, объединяющих различные модели и методы представления и оперирования знаниями, а также механизмы приобретения (извлечения) знаний из различных источников. [1]
Понятие «управление знаниями» родилось в середине 1990-х годов в крупных корпорациях, где проблемы обработки информации приобрели критический характер. Постепенно пришло понимание того, что знания — это фундаментальный ресурс, базирующийся на практическом опыте специалистов и на данных, существующих на конкретном предприятии. Компании, которые осознали ценность «знания» и наладили управление им, способны лучше использовать свои традиционные ресурсы, комбинировать их особыми способами, обеспечивая большую выгоду для потребителей, чем конкуренты.
Знания неявно стали одним из главных источников капитала. Однако применяются эти знания не столько в производственных, сколько в управленческих процессах, предполагающих принятие стратегических и оперативных решений.
Прежде, чем рассуждать о представлении знаний в...

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
При описании систем, которые невозможно представить в виде фреймов, описание с помощью продукционных систем усложнено или невозможно, используют семантические фреймовые сети.
Рассмотрев основные подходы к построению моделей представления знаний становится очевидно, что создание интеллекта, подобного человеческому в плане самостоятельной обработки информации и использования знаний, пока невозможно. По крайней мере, не в чистых моделях. Логично предположить, что требуется совместить некоторые из этих моделей для получения основных качеств, свойственных человеческому разуму.
Но даже в случае создания подобного интеллекта останется еще несколько качеств, которые практически невозможно запрограммировать – такие как неординарность мышления и способность к творчеству, умение строить предположения и догадки, создавать теории и идеи. И, как ни странно, именно эти качества в свое время подтолкнули человечество к идее создания искусственного интеллекта.