Классификация моделей представления знаний

Классификация моделей представления знаний

Как организовать базу знаний с тем, чтобы она соответствовала требованиям СИИ, мы приблизительно познакомились. Очевидно,  что методы представления знаний в базе должны соответствовать изложенным требованиям.

Существуют три типа моделей представления знаний (МПЗ):

-   формальные модели представления знаний,

-         неформальные (семантические, реляционные)  МПЗ,

-         интегрированные МПЗ.

К формальным МПЗ относятся модели, построенные на основе исчисления высказываний и исчисления предикатов.

К неформальным (реляционным, семантическим) относятся:

- продукционные модели,

- семантические сети,

- фреймовые МПЗ.

Интегрированные МПЗ совмещают в себе модели различных типов.

Неформальные модели представления знаний

Все методы представления знаний, которые  мы рассматривали выше, относятся к неформальным  моделям. В отличие от формальных моделей,  в основе которых  лежит строгая математическая теория, неформальные модели такой теории не придерживаются. Каждая неформальная модель годится только для конкретной предметной области  и  поэтому не обладает той универсальностью, которая присуща моделям формальным. Логический вывод – основная операция в СИИ – в формальных системах строг и корректен, поскольку подчинен жестким аксиоматическим правилам. Вывод в неформальных системах  во многом определяется самим исследователем,  который и отвечает за его корректность.

Каждому из методов ПЗ соответствует свой язык представления знаний (ЯПЗ). Их четыре типа: логические, сетевые, фреймовые, продукционные.  Следует  сказать, что все они, в конечном итоге, приходят к использованию языков формальной логики, что подчеркивает важность логических ЯПЗ в решении интеллектуальных задач.

Применить на практике формальные модели таких типов удается не всегда. А если и удается, то они оказываются слишком громоздкими, сложными и неэффективными. Более того, они оказываются неадекватными выбранной предметной области при внесении любых изменений. В качестве основных недостатков формальных моделей укажем следующие.

1. Закрытость (замкнутость).  Это означает, что однажды построенная формальная модель становится «вещью в себе». Она обладает всем необходимым (знаниями и механизмами) для функционирования и далее ей нет дела до адекватности реальной среде. Если при этом моделируемый мир изменяется, то в модели это никак не отражается. Для того чтобы привести ее в соответствие с изменениями, необходимо ее полностью «перетряхивать» (пересматривать), т.е. необходимо изменять все составные элементы модели - алфавит символов и понятий, синтаксис, аксиоматику. А это очень трудно и для больших моделей практически невозможно. В этой связи формальные модели следует применять для простых сред, характеризующихся высокой статичностью и небольшим составом исходных понятий и связей между ними. Это могут быть небольшие технические устройства, отдельные экспериментальные среды и решения. Тем не менее, эти модели удобны, особенно на стадиях исследования и постановки.

2. Основным элементом описания в исчислении предикатов (ИП) 1-го порядка (ИППП) является глагол, и описание всегда строится вокруг него. Однако это сделать достаточно трудно, т.к. «семантическое поле» каждого глагола открыто и велико. Всегда можно образовать еще несколько. Например, глагол «двигаться». Его поле - это десятки глаголов: летать, ползать, ехать и т.п. Поэтому необходима большая работа по выявлению внутренней непротиворечивости описаний семантически близких глаголов.

3. Исчисление высказываний и ИППП представляют собой языки декларационного типа, т.е. в них все описывается в форме универсальных предложений. Не поддаются описанию модальности. Например, кванторы типа: возможно, один из тех, многие из этих, немногие и т.п. То есть невозможно описывать знания, содержащие элементы неполноты, неопределенности, неточности и т.п. Очень важные знания, отражающие ход временных процессов, также не описываются в ИППП. Т.е. ИППП не может претендовать на универсальную логику, достаточную для описания любых аспектов знаний. И в этой связи возникла необходимость в разработке специальных логик