ЗНАНИЯ  И  СИСТЕМЫ  НА  ОСНОВЕ  ЗНАНИЙ

Алханов  Асет  Адылович

магистрант  1  курса  кафедры  «Информатика  и  информационная  безопасность»  ЕНУ  им.  Л.Н.  Гумилева,  Республика  Казахстан,  г.  Астана

E-mail:  assetalkhanov@gmail.com

Омарбекова  Асель  Сайлаубековна

научный  руководитель,  канд.  техн.  наук,  и.  о.  доцента  кафедры  «Информатика  и  информационная  безопасность»  ФИТ  ЕНУ,  Республика  Казахстан,  г.  Астана

Вероятно,  вопрос  о  том,  какое  определение  должно  быть  для  термина  «знание»  является  самым  важным  и  сложным.  Он  состоит  из  следующих  пунктов:  1)  определение  знания,  2)  данные,  3)  методы  вывода,  с  которыми  мы  будем  иметь  дело.  Может  появиться  мысль,  что  знание  может  быть  определено  как  убеждение,  которое  находится  в  согласии  с  фактами.  Проблема  в  том,  что  никто  не  знает,  что  такое  убеждение,  что  такое  факт,  какого  рода  согласие  между  ними  сделало  бы  убеждение  правдой.

Знания  необходимы  для  интеллектуального  поведения.  Без  знаний,  интеллектуальный  агент  не  может  делать  обоснованные  решения,  и  вместо  этого  должен  полагаться  на  использование  некоторой  формы  поискового  поведения,  включающего  исследование  или  коммуникацию  для  того,  чтобы  получить  недостающие  знания.  В  жизни  люди  всегда  полагаются  на  знания  —  знания  о  том,  как  общаться  с  другими  людьми,  где  другие  люди  живут  и  работают,  где  находятся  те  или  иные  вещи,  как  вести  себя  в  различных  ситуациях,  как  выполнить  различные  задачи,  и  так  далее.  Без  умения  хранить  и  обрабатывать  знания,  познавательные  способности  человека  сильно  ограничиваются.  Например,  болезнь  Альцгеймера  может  ослаблять  познавательные  способности  человека,  когда  появляется  потеря  памяти,  усложненностью  запоминания  только  что  выученных  фактов.

Мы  все  знаем  (или  думаем,  что  знаем),  что  мы  имеем  в  виду,  когда  мы  используем  термин  «знание».  Но  что  же  на  самом  деле  знание?  Бертранд  Рассел(1926)  осознавал  сложный  вопрос,  как  определить  значение  «знания»  [1]:

«Вероятно,  не  мудро  будет  начать  с  определения  предмета,  так  как,  как  и  везде  в  философских  суждениях,  определения  спорны,  и  будут  неизбежно  отличаться  в  различных  школах».

Определение  знания,  это  объект  непрерывных  философских  дебатов  и  в  настоящее  время  очень  много  конкурирующих  теории,  у  которых  нет  простого  универсально-согласованного  определения.  Следовательно,  обработка  знаний  с  точки  зрения  искусственного  интеллекта  часто  сознательно  избегала  определения,  что  есть  знание.  Тем  не  менее,  это  уклонение  от  предоставления  определения  знанию  является  результатом  нехватки  точности  в  литературе  и  исследованиях.  Следующий  аргумент  продемонстрирует,  почему  система,  основанная  на  знаниях  —  это  термин,  используемый  в  искусственном  интеллекте  который,  относиться  к  системе  обрабатывающей  знания  каким  —  либо  образом.  Система,  основанная  на  знаниях,  является  хранилищем  для  знаний  (подобно  людям  хранящим  знания  в  своей  голове),  в  то  время  как  база  данных  является  хранилищем  для  данных.  Тем  не  менее,  термин  «знание»  очень  часто  упускается  из  виду  и  остается  неясным  его  значение  и  отличие  от  данных.

Общепринятое  понятие  о  системах  основанных  на  базе  знаний  это  то,  что  они  могут  рассуждать  основываясь  на  логические  выводы  (основанные  на  правилах,  установленных  рамках).  Современные  системы  управления  базами  данных  также  включают  в  себя  стандартные  техники  «баз  знаний».  Очевидно,  что  применение  логического  предположения  недостаточно,  чтобы  дать  определение  системе  на  основе  знаний.  Тем  не  менее,  большинство  литературы  по  искусственному  интеллекту  допускает  такое  мнение  [2].

Избегая  определения  что  такое  знание,  появляется  проблема,  является  ли  система  основанная  на  знаниях,  которую  мы  собираемся  разрабатывать  действительно  основанной  на  знаниях.  Было  отмечено,  что  в  начале  появления  систем  искусственного  интеллекта,  этим  системам  не  хватало  оценки  —  был  большой  всплеск  для  разработки  таких  систем,  но  было  приложено  мало  усилий,  чтобы  проверить  насколько  правильно  система  работала.  То  же  самое  может  произойти  и  с  системой  на  основе  знаний,  если  не  знать  и  не  понимать  то,  как  эта  система  должна  работать  или  делать.

Тем  не  менее,  можно  избежать  подводных  камней  определяя  термин  «знание»,  вместо  того,  чтобы  заявлять,  что  то  или  иное  определение  верно,  можно  начать  с  разработки  принципов  для  системы  на  основе  знаний.  Следовательно,  разработчик  может  сам  решать,  каких  принципов  система  будет  придерживаться,  чтобы  она  подходила  требованиям  системы  на  основе  знаний,  также  имея  возможность  добавления  новых  принципов  или  изменять  их.  Таким  образом,  нет  острой  необходимости  для  предоставления  одного  точного  определения  для  термина  «знание»,  но,  есть  и  должна  быть  критика  относительно  правильности  принципов  с  точки  зрения  инженерий.  Оценивание  системы  будет  легче,  если  знать,  отвечают  ли  принципы  системы  требованиям.  Существуют  некоторые  принципы  для  системы  на  основе  знаний  [3].

1.  Система  на  основе  знаний  должна  быть  системой  ориентированной  на  агента.

Система,  ориентированная  на  агента  придерживается  следующих  принципов  —  она  автономна,  она  реагирующая,  она  активная.

Суть  системы  ориентированной  на  агента  в  том,  что  знания  не  могут  существовать  сами  по  себе,  они  могут  существовать  только  в  агентах,  которые  являются  транспортировщиками  знании.  Например,  птица  —  агент,  так  как  она  знает,  где  находится  ее  гнездо.  Дерево  —  не  может  быть  агентом,  так  как  у  него  не  может  быть  знания,  поэтому  дерево  —  это  объект.

2.  Система  на  основе  знании  должна  отвечать  на  вопросы  или  выполнять  задачу,  для  решения  которой  у  системы  предполагаются  знания;

3.  Система  на  основе  знании  должна  быть  четкой;

4.  Система  на  основе  знании  должна  быть  не  двусмысленной;

5.  Система  на  основе  знании  должна  быть  обновленной;

6.  Система  на  основе  знании  по  мере  возможности  должна  быть  корректной;

7.  Система  на  основе  знании  по  возможности  должна  быть  завершенной.

Поведенческий  подход  к  знанию  обращает  особое  внимание  не  на  построение  специфичных  независимых  систем,  а  на  построение  агентов  показывающих  поведение,  демонстрирующих  знание  об  их  окружающей  среде  и  об  агентах.  В  этом  подходе  действие  «знания»  появляется,  когда  у  агента  есть  информация,  которая  может  способствовать  выполнению  мер  предпринятых  самим  агентом  или  другим  агентом.  Кроме  того,  агент  может  считаться  «знающим»  если  он  знает  вероятный  результат  действия,  которое  он  может  выполнить,  или  действие,  которое  выполняет  другой  агент,  или  что  может  произойти  с  объектом  в  окружающей  среде  [4].  По  данному  определению,  агенту  нет  необходимости  выполнять  поведение-поиск,  чтобы  найти  вероятный  ответ  или  то,  что  может  произойти,  так  как  у  него  уже  есть  знания  о  том,  что  может  произойти  или  какой  будет  ответ.

Вместо  попыток  определить  знание  мы  можем  определить  виды  знании.  К  примеру,  шимпанзе  и  тигр  два  примера  животных,  у  которых  есть  свои  отличительные  черты  и  которым  легче  дать  определение,  чем  определение  животному.  Определение  разных  видов  знании  может  помочь  нам  понять  как  можно  построить  агентов,  которые  будут  показывать  знание.

Мы  можем  определить,  что  агент  владеет  декларативным  знанием,  если  он  утверждает  что  утверждение  истинно.  Чтобы  определить  является  ли  знание  декларативным  или  нет,  агент  может  задать  следующий  вопрос,  «Это  правда,  что  …?»,  так  как  агент  может  ответить  на  этот  вопрос  да  или  нет,  можно  определить,  что  это  декларативное  знание  агента.

Относительно,  правды  и  лжи  нужно  отметить,  что  в  реальности  абсолютные  ответы  встречаются  редко,  то  есть  не  всегда  все  бывает  только  правдой  и  не  всегда  все  бывает  только  ложью.

В  случае,  когда  агент  не  может  определить  является  ли  утверждение  правдой  или  ложью,  агенту  необходимо  обратиться  к  другому  агенту  или  исследовать  и  провести  наблюдения  окружающей  среды,  чтобы  получить  информацию.  В  этом  случае  агенту  необходимо  выполнить  два  действия,  получить  знания  об  утверждении  и  затем,  сделать  выводы,  основываясь  на  полученном  знании.  Данное  знание  агента  является  процедурным,  если  агент  знает  выполнение  последовательности  действии,  чтобы  убедиться  что  утверждение  будет  истинным.  Чтобы  определить  является  ли  знание  процедурным  или  нет,  агент  может  задать  следующий  вопрос:  «Какие  действия  мне  нужно  выполнить,  чтобы  я  мог  заявить,  что  утверждение  истинно?»  В  этом  случае  если  вопрос  имеет  смысл,  его  можно  считать  процедурным  знанием.

Список  литературы:

1. Негневитский  М.  Искусственный  Интеллект  Руководство  к  Интеллектуальным  системам.  Эдисон  Уэсли,  Эдинбург,  2002.
2. Нильсон,  Нилс  Дж.  Искусственный  Интеллект:  Новый  Синтез.  Выпуск  Моргана  Кауфмана  по  Искусственному  Интеллекту,  1998 
3. Уиллиам  Дж.Т.  Искусственный  Интеллект  Поведение  агента,  2010,  —  138  стр.
4. OSTIS  (Открытая  семантическая  технология  для  интеллектуальных  систем)  —  [Электронный  ресурс]  —  Режим  доступа.  —  URL:  www.ostis.net