Основы баз данных и знаний


Дата добавления: 2014-11-24 | Просмотров: 965


<== предыдущая страница | Следующая страница ==>

База знаний (knowledge base) – совокупность знаний, относящихся к некоторой предметной области и формально представленных таким образом, чтобы на их основе можно было осуществлять рассуждения.

Базы знаний чаще всего используются в контексте экспертных систем, где с их помощью представляются навыки и опыт экспертов, занятых практической деятельностью в соответствующей области (например, в медицине или в математике). Обычно база знаний представляет собой совокупность правил вывода.

Экспертная система – это комплекс компьютерного программного обеспечения, помогающий человеку принимать обоснованные решения. Экспертные системы используют информацию, полученную заранее от экспертов – людей, которые в какой-либо области являются лучшими специалистами.

Экспертные системы должны:

· хранить знания об определенной предметной области (факты, описания событий и закономерностей);

· уметь общаться с пользователем на ограниченном естественном языке (т.е. задавать вопросы и понимать ответы);

· обладать комплексом логических средств для выведения новых знаний, выявления закономерностей, обнаружения противоречий;

· ставить задачу по запросу, уточнять её постановку и находить решение;

· объяснять пользователю, каким образом получено решение.

Желательно также, чтобы экспертная система могла:

· сообщать такую информацию, которая повышает доверие пользователя к экспертной системе;

· «рассказывать» о себе, о своей собственной структуре.

Экспертные системы могут использоваться в различных областях – медицинской диагностике, при поиске неисправностей, разведке полезных ископаемых, выборе архитектуры компьютерной системы и т.д.

Экспертные системы. Предназначены для анализа данных, содержащихся в базах знаний, и выдачи рекомендаций по запросу пользователя. Такие системы применяют в тех случаях, когда исходные данные хорошо формализуются, но для принятия решения требуются обширные специальные знания. Характерными областями использования экспертных систем являются юриспруденция, медицина, фармакология, химия. По совокупности признаков события юридические экспертные системы могут дать правовую оценку и предложить порядок действий, как для стороны обвинения, так и для стороны защиты.

Характерной особенностью экспертных систем является их способность к саморазвитию. Исходные данные хранятся в базе знаний в виде фактов, между которыми с помощью специалистов-экспертов устанавливается определенная система отношений. Если на этапе тестирования экспертной системы устанавливается, что она дает некорректные рекомендации и заключения по конкретным вопросам или не может дать их вообще, это означает либо отсутствие важных фактов в ее базе, либо нарушения в логической системе отношений. В обоих случаях экспертная система сама должна сгенерировать достаточный набор запросов к эксперту и автоматически повысить свое качество. По окончании настройки (адаптации) с помощью экспертов система может поступать в эксплуатацию.

С использованием экспертных систем связана особая область научной деятельности, называемая инженерией знаний. Инженеры знаний – это специалисты особой квалификации, выступающие в качестве промежуточного звена между разработчиками экспертной системы (программистами) и ведущими специалистами в конкретных областях науки и техники (экспертами).

Искусственным интеллектом называют комплексное научное направление, которое объединяет математиков, лингвистов, психологов, инженеров и ставит своей целью создание программно-технических средств, позволяющих имитировать отдельные элементы творческого процесса; автоматизировать целенаправленное поведение роботов; обеспечивать диалоговое общение с компьютером пользователей на языке их предметной области, особенно в связи с проектами ЭВМ пятого и последующих поколений и широким распространением ПЭВМ; создавать системы, работа которых опирается на знания, формируемые экспертами (экспертные системы).

К задачам искусственного интеллекта относят задачи, которые определяют процесс поиска решения, а не процесс решения. Задачи искусственного интеллекта предполагают получение не точного результата, а чаще всего осредненного в статистическом, вероятностном смысле.

Наиболее известные направления развития искусственного интеллекта связаны с экспертными системами, базами знаний, нейронными сетями и нейрокомпьютерами, DM-системами.


1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 | 12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 | 19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 | 26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 | 32 | 33 | 34 | 35 | 36 | 37 | 38 | 39 | 40 | 41 | 42 | 43 | 44 | 45 | 46 | 47 | 48 | 49 | 50 | 51 | 52 | 53 | 54 | 55 | 56 | 57 | 58 | 59 | 60 |

При использовании материала ссылка на сайт Конспекта.Нет обязательна! (0.036 сек.)