Развитие информационных структур для представления данных. Понятие "персональный компьютер". Процедурные и декларативные знания

Один из широко применяемых способов основан на идее интенсионала. Интенсионал понятия - это определение через понятие более высокого уровня абстракции с указанием специфических свойств. Этот способ определяет знания. Другой способ определяет понятие через перечисление понятий более низкого уровня иерархии или фактов, относящихся к определяемому. Это есть определение через данные, или экстенсионал понятия.

Пример. Понятие «персональный компьютер» (ПК). Его интенсионал - «ПК» - это

ЭВМ, которую можно поставить на стол и купить менее чем за $3000. Экстенсионал этого понятия: ПК - это IBM PC, Apple, Macintosh,...

Другими словами интенсионал - это те общие понятия и отношения, которые характеризуют множество объектов, предметов, явлений. 

Экстенсионал - конкретные характеристики каждого элемента этого множества понятий и отношений.

Понятие «знание» не имеет какого-либо исчерпывающего определения. Приведем несколько определений, отражающие мнения представителей различных направлений исследований в области ИИ.

Знания - это выявленные закономерности в предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области. 

Знания - совокупность сведений, образующих целостное описание, соответствующее некоторому уровню осведомленности об исследуемом объекте, предмете, проблеме и т.д.

Можно дать еще одно определение. Знания - это хорошо структурированные данные

(см. далее раздел Особенности знаний), или данные о данных, или метаданные.

С точки зрения ИИ и инженерии знаний определение знания необходимо увязать с логическим выводом. Знания - это формализованная информация, на которую ссылаются или используют в процессе логического вывода.

Главное отличие знаний от данных состоит в их активности (см. далее раздел Особенности знаний), то есть появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.

Для хранения данных используются БД (для них характерны большой объем и относительно небольшая удельная стоимость информации), для хранения знаний – базы знаний (БЗ) (небольшого объема, но исключительно дорогие информационные массивы). БЗ - основа любой интеллектуальной системы. 

БЗ - совокупность знаний, описанных с использованием выбранной формы (модели) их представления.

БД фиксируют экстенсиональную семантику заданной проблемной области, состояние конкретных объектов, конкретные значения параметров для определенных моментов времени или временных интервалов. БЗ определяет интенсиональную семантику моделей и содержит описание абстрактных сущностей: объектов, отношений, процессов. Абстрактная сущность - это понятие об обобщенном представителе некоторого класса объектов, высказывание о свойствах или отношениях между абстрактными объектами, это процедуры, задаваемые в терминах формальных параметров.

Если рассматривать знания с точки зрения решения задач в некоторой предметной области, то их удобно разделить на две большие категории - факты и эвристику.

Первая категория (фактуальные знания) указывает обычно на хорошо известные в данной предметной области обстоятельства, поэтому знания этой категории иногда называются текстовыми, имея в виду их достаточную освещенность в специальной литературе или учебниках. Вторая категория знаний основывается на собственном опыте специалиста (эксперта) в данной предметной области, накопленном в результате многолетней практики.

Знания можно разделить на процедурные и декларативные.

Исторически первыми был процедурные (процедуральные) знания, т.е. знания «растворенные» в алгоритмах. Они управляли данными. Для их изменения требовалось изменять программы. С развитием ИИ приоритет постепенно сместился, и все большая часть знаний сосредоточивалась в структурах данных (таблицы, списки, абстрактные типы данных), т.е. увеличивалась роль декларативных знаний. Другими словами - произошел перенос центра тяжести с машинного представления процедур на машинное представление знаний.

Традиционно структуры данных понимаются как декларативные знания, несущие только функцию отображения проблемной области. Над определенными структурами данных осуществляется упорядоченная