Моделирование знаний и их представление в виде графа. Проблема моделирования знаний

Моделирование знаний и их представление в виде графа

Проблема моделирования знаний решается в разделе информатики, который носит название Искусственный интеллект. Предметом исследования этой науки является человеческое мышление. Цель этих исследований - создание компьютерных моделей интеллектуальной деятельности человека. Такие модели называются системами искусственного интеллекта. Основой любой системы искусственного интеллекта является модель знаний и созданная на ее основе база знаний.

Чтобы моделировать знания, нужно ответить на вопрос: что такое знания? Чем они отличаются от данных? Разве данные, которые хранятся в базах данных, не являются знаниями? Чем отличаются базы знаний от баз данных? Согласно классификации, предложенной в 1986 г. советским ученым Святославом Сергеевичем Лавровым, знания делятся на четыре вида: понятийные, конструктивные, процедурные и фактографические.

• Понятийные или концептуальные знания - это набор понятий из некоторой области знания, их свойства и взаимосвязи.
• Конструктивные знания — знания о структуре объектов, о взаимодействии их частей.
• Процедурные или алгоритмические знания - это уже известные людям методы решения задач, алгоритмы, программы.
• Фактуальные или фактографические знания - это количественные и качественные характеристики конкретных объектов.

Например, если в качестве объекта взять обычный письменный стол, то знания о нем можно распределить следующим образом:

• Понятийное знание: стол предназначен для того, чтобы на нем писать; он изготовлен из некоторого материала, имеет вес, длину, ширину, высоту, цвет и пр.
• Конструктивное знание: стол имеет столешницу, четыре ножки, два ящика. Столешница расположена сверху, горизонтально. Ножки расположены под столешницей по углам, на некотором расстоянии от края столешницы с небольшим наклоном внутрь стола. Ящики расположены справа под столешницей друг под другом. Ножки закреплены на болтах; ящики — тоже. Ящики снабжены ручками и замками. И т. д.
• Фактуальное знание: стол изготовлен из дерева, болты — стальные; высота стола — 70 см, длина — 110 см, ширина — 60 см, цвет — коричневый и пр.
• Алгоритмическое знание — это правила сборки стола из составных частей (правила установки ножек и ящиков), правила крепления деталей с помощью болтов, правила установки замков на ящиках, правила запирания/отпирания замков и пр.

 Глядя на данную классификацию, нетрудно ответить на вопрос: содержатся ли знания в базах данных? Да, конечно. Какие? Схема базы данных - то есть описание атрибутов (характеристик, свойств), с помощью которых в данной базе описываются объекты, - это знание понятийное. Наполнение базы данных — список конкретных характеристик конкретных объектов — это знание фактуальное. Алгоритмического знания здесь нет. Оно будет заключено вне базы данных в тех программах, которые предназначены для работы с базой, в частности — в СУБД. Конструктивное знание также в явном виде может отсутствовать в БД. В реляционных БД информация о разных составных частях одного объекта может оказаться рассредоточена по разным таблицам (информация о столешницах — отдельно, о ножках — отдельно, о ящиках — отдельно). Это естественно, поскольку разные составные части будут иметь разные типы — характеризоваться разными наборами атрибутов, а в одну таблицу объединяются объекты только одного типа. Для увязки данных из разных таблиц между собой потребуются специальные ключевые поля, содержащие, например, уникальный номер составного объекта. Однако смысл этих полей — указать в разных таблицах информацию, относящуюся к одному и тому же объекту — в самой базе может быть и не отражен.

Замечание: справедливости ради следует отметить, что многие