Внутренняя интерпретируемость знаний.
Знания
Данные
Параллельно с развитием структуры ЭВМ происходило развитие информационных структур для представления данных.
Появились способы описания данных в виде: векторов, матриц, списочных структур, иерархических структур, структур, создаваемых программистом (абстрактных типов данных).
В настоящее время в языках программирования высокого уровня используются абстрактные типы данных, структура которых создается программистом. Появление баз данных (БД) знаменовало собой еще один шаг по пути организации работы с декларативной информацией.
По мере развития исследований в области ИнС возникла концепция знаний, которая объединила в себе многие черты процедурной и декларативной информации.
Сегодня термины «база данных», «информационная интеллектуальная система», как и многие другие термины информатики, стали широко употребительными. Причина этого — всеобщее осознание (социальная потребность) необходимости интенсивного внедрения ЭВМ и других средств автоматизированной обработки информации в самые различные области деятельности современного общества. Начало последней четверти нынешнего столетия по праву можно назвать началом эры новой информационной технологии — технологии, поддерживаемой автоматизированными информационными ИнС.
Актуальность проблематики ИнС и лежащих в их основе БД определяется не только социальной потребностью, но и научно-технической возможностью решения классов задач, связанных с удовлетворением информационных нужд различных категорий пользователей (включая как человека, так и программно-управляемое устройство). Такая возможность возникла (примерно на рубеже 70-х годов) благодаря значительным достижениям в области технического и программного обеспечения вычислительных систем.
База данных как естественнонаучное понятие характеризуется двумя основными аспектами: информационным и манипуляцион-ным. Первый аспект отражает такую структуризацию данных, которая является наиболее подходящей для обеспечения информационных потребностей, возникающих в предметной области (ПО). С каждой ПО ассоциируется совокупность «информационных объектов», связей между ними (например, «поставщики», «номенклатура выпускаемых изделий», «потребители» — категории информационных объектов, а «поставки» — тип отношений, имеющих место между этими объектами), а также задач их обработки. Манипуляционный аспект БД касается смысла тех действий над структурами данных, с помощью которых осуществляются выборка из них различных компонентов, добавление новых, удаление и обновление устаревших компонентов структур данных, а также их преобразования.
Под системой управления базами данных (СУБД) понимается комплекс средств (языковых, программных и, возможно, аппаратных), поддерживающих определенный тип БД. Главное назначение СУБД, с точки зрения пользователей, состоит в обеспечении их инструментарием, позволяющим оперировать данными в абстрактных терминах (именах и/или характеристиках информационных объектов), не связанных со способами хранения данных в памяти ЭВМ. Следует заметить, что средств СУБД может, вообще говоря, не хватать для решения всех задач той или иной ПО. Поэтому на практике приходится адаптировать (дополнять, настраивать) средства СУБД для обеспечения требуемых возможностей. Системы, получаемые путем адаптации СУБД к данной ПО, относятся к ИнС.
Жизнеспособная ИнС, т. е. способная поддерживать модель БД с учетом динамики развития ПО, по необходимости должна в качестве своего ядра содержать СУБД. Выработанная на сегодняшний день методология проектирования ИнС (с точки зрения БД) включает четыре основные задачи:
1) системный анализ ПО, спецификацию информационных объектов и связей между ними (в результате вырабатывается так называемая концептуальная, или семантическая, модель ПО);
2) построение модели БД, обеспечивающей адекватное представление концептуальной модели ПО;
3) разработку СУБД, поддерживающей выбранную модель БД;
4) функциональное расширение (посредством некоторой системы программирования) СУБД с целью обеспечения возможностей решения требуемого класса задач, т.е. задач обработки данных, характерных для данной ПО.
Знание — в теории искусственного интеллекта, базах знаний и экспертных системах — совокупность данных, фактов и правил вывода (у индивидуума, общества или у системы ИИ) о мире, включающих в себя информацию о свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования этой информации для принятия решений.
Рассмотрим общую совокупность качественных свойств для знаний (специфических признаков знаний) и перечислим ряд особенностей, присущих этой форме представления информации в ЭВМ и позволяющих охарактеризовать сам термин «знания».
Прежде всего знания имеют более сложную структуру, чем данные (метаданные). При этом знания задаются как экстенсионально (т.е. через набор конкретных фактов, соответствующих данному понятию и касающихся предметной области), так и интенсионально (т.е. через свойства, соответствующие данному понятию, и схему снязсй между атрибутами).
С учетом сказанного перечислим свойства.
Внутренняя интерпретируемость предусматривает возможность установки для элемента данных связанной с ним системы имен. Система имен включает в себя индивидуальное имя, которое присвоено данной информационной единице, а последовательности имен для тех множеств или классов, в которые это имя входит. Наличие системы «избыточных» имен позволяет экспертной системе знать, что хранится в ее базе знаний, и, следовательно, уметь отвечать на нечеткие вопросы о содержимом базы знаний.