- лечение больного человека.

При принятии решения в таких случаях необходимо иметь некоторую сумму знаний о самой этой области. Например: при выборе наилучшего хода в конкретной шахматной позиции необходимы знания о правилах игры, силе шахматных фигур, стратегии и тактике и многое другое. Под знаниями понимается то, что стало известно после изучения. Совокупность знаний нужных для принятия решений, принято называть предметной областью или знаниями о предметной области.

В любой предметной области есть свои понятия и связи между ними, своя терминология, свои законы, связывающие между собой объекты данных предметной области, свои процессы и события. Кроме того, каждая предметная область имеет свои методы решения задач.

Решая задачи такого вида на ЭВМ используют ИС, ядром которых являются базы знаний, содержащие основные характеристики предметных областей.

При построении баз знаний традиционные языки, основанные на численном представлении данных являются неэффективными. Для этого используются специальные языки представления знаний, основанные на символьном представлении данных. Они делятся на типы по формальным моделям представления знаний. Различные авторы по-разному эти модели классифицируют. Вообще их четыре:

- продукционные модели

- логические модели

- сетевые модели

- фреймовые модели

Кто-то объединяет продукционные и логические, а кто-то сетевые и фреймовые.

Сначала вкратце рассмотрим продукционные и логические модели:

Знания в таких моделях представляются в следующей форме: «Если А, то В». Вместо А и В могут стоять некоторые утверждения, факты, приказы и т.д. Например: «Если диагонали четырехугольника пересекаются под прямым углом, то этот четырехугольник ромб», «Если сделаешь работу то получишь зарплату» и т.д.

Из примеров видно что правило состоит из двух частей: посылки (условия) и следствия (заключения). Если А (посылка) имеет место, то В(следствие) также реализуется или может быть реализовано. Посылка может состоять и из нескольких частей т.е: «Если А1,А2, ,АN то В».

Запись правила означает, что «Если все посылки от А1 до АN истинны, то следствие В также истинно». Посылки А1 АN есть простые посылки они соединяются с помощью союзов: и,или и могут содержать отрицание не. При реализации правил такого вида из одной или нескольких посылок(знаний) могут быть получены новые знания, поэтому они называются продукционными. Примером может служить следующее правило:

Если человек Х является сыном человека У, и

человек У является сыном человека Z, и

человек Z является мужчиной,

то человек Х является внуком человека Z.

Далее рассмотрим сетевые модели.

В основе сетевых моделей представления знаний лежит идея о том, что любые знания можно представить в виде совокупности объектов (понятий) и связей (отношений) между ними. В отличие от продукционных эти модели более наглядны, поскольку любой пример можно представить в виде ориентированного (направленного) графа.

В основе моделей этого типа лежит конструкция, названная семантической сетью. Сетевые модели формально можно задать в виде Н=[I,C1,C2, ,CN,G]. Здесь I множество информационных единиц; С1, ,СN – множество типов связей между информационными единицами. Отображение G задает между информационными единицами, входящими в I связи из заданного набора типов связей.

В зависимости от типов связей, используемых в модели, различают классифицирующие сети, функциональные сети и сценарии.

Пример: Рассмотрим набор из нескольких фраз.

Попугай Кеша является птицей, и он умеет говорить.

Зовут является

умеет

Фреймовые и сетевые модели.

Ранее были рассмотрены семантические сети. Понятия, входящие в сеть, описываются в виде фреймов. А что такое фрейм?

Фрейм – это минимально возможное описание сущности какого-либо события, ситуации, процесса или объекта. Существует и другое понимание фрейма – это ассоциативный список атрибутов. Понятие минимально возможное означает, что при дальнейшем упрощении описания теряется его полнота, и оно перестает определять ту единицу знаний, для которой было предназначено. Представление знаний с помощью фреймов понимается как один из способов представления знаний о ситуациях. Фрейм имеет имя (название) и состоит из слотов. Слоты – это незаполненные (нулевые) позиции фрейма. Если у фрейма все слоты заполнены – это описание конкретной ситуации. В переводе с английского слово «фрейм» означает «рамка», а слово «слот» – «щель». В отличие от моделей других типов во фреймовых моделях фиксируется жесткая структура информационных единиц, которая называется протофреймом. В общем виде структура информационных единиц выглядит следующим образом:

(Имя фрейма:

имя слота1 (значение слота1);

имя слота2 (значение слота2);

. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .

имя слотаК (значение слотаК)).

Значением слота может быть практически что угодно (числа, математические соотношения, тексты на естественном языке или на языке программ, ссылки на другие слоты данного фрейма).Значением слота может выступать и отдельный фрейм, что является очень удобным для упорядочивания знаний по степени общности. Исключение из фрейма любого слота делает его неполным, а иногда и бессмысленным.

При конкретизации фрейма ему и слотам приписываются конкретные имена и происходит заполнение слотов. Таким образом из протофреймов получаются фреймы – экземпляры. Переход от исходного протофрейма к фрейму – экземпляру может быть многошаговым, за счет постепенного уточнения значений слотов.

Рассмотрим некоторый протофрейм:

(Список сотрудников:

Фамилия (значение слота1);

Год рождения (значение слота2);

Специальность (значение слота3);

Стаж (значение слота4)).

Если в качестве значений слотов использовать конкретные данные, то получим фрейм – экземпляр:

(Список сотрудников:

Фамилия (Попов – Сидоров – Иванов – Петров);

Год рождения (1965 – 1975 – 1980 – 1978);

Специальность (директор – бухгалтер – техник – курьер);

Стаж (15 – 7 – 3 – 4)).

Связи между фреймами задаются значениями специального слота с именем «связь». Как я уже ранее писал часть специалистов по ИС считает, что нет необходимости специально выделять фреймовые в представлении знаний, так как в них объединены все основные особенности остальных типов.