Отличие процедурных знаний от декларативных. Информация и знания. Структуризация общей задачи на связанные подзадачи

Различают следующие виды знаний:

1) в соответствии с этапами приобретения знаний наблюдателем:

- декларативные (фактуальные). Описывают отдельные факты и отражают количественные и качественные характеристики предметной области. Образуются после этапа описания и обобщения фактов;

- понятийные (системные). Содержат определения понятий и их свойства, а также описывают взаимосвязи между понятиями. Формируются в результате установления связей;

- процедурные . Задают закономерности поведения предметной области, описывая последовательность действий, которые могут использоваться при решении задачи. В простейшем случае это описание способа решения задачи в виде алгоритма. Формируются в результате установления закономерностей;

2) по зависимости от предметной области :

- универсальные – общие знания о законах внешнего мира, например, о законах времени и пространства реального физического мира, о закономерностях причинно-следственного характера, логического характера. Эти знания применимы практически к любым предметным областям;

- специальные – знания, характерные только для определенной предметной области. Например, для эвклидовой геометрии на плоскости знания должны содержать теорему Пифагора и т.д.;

3) по степени абстрагирования от предметной области:

- глубинные – образуются как результат обобщения первичных понятий в некоторые абстрактные структуры;

- поверхностные – совокупность эмпирических ассоциаций и отношений между понятиями предметной области для стандартных рассуждений и ситуаций;

4) по степени структурируемости представляемых описаний :

- концептуальные – выражают свойства реальных объектов через систему понятий. Описание понятия включает описание его компонент, указание его связи с другими понятиями, а также операциональную часть, содержащую зависимости между компонентами понятий;

- экспертные – получены от специалистов-экспертов предметной области. Включают накопленный практический опыт, навыки и профессиональные приемы в деятельности экспертов. Играют наиболее важную роль в слабо структурированной предметной области.

Примером фактуальных знаний могут служить следующие наблюдения эксперта: «Студент Иванов сдал экзамен по информационным технологиям на 2. Он будет экзамен пересдавать». Эти знания можно назвать и поверхностными , поскольку им не свойственны обобщения.

В результате систематизации приведенных выше фактуальных знаний можно выделить в описываемой предметной области следующие понятия и свойства: студент – фамилия; дисциплина – название; экзамен – (дисциплина, студент, оценка); пересдача экзамена необходима, если оценка равна 2. Эти знания относятся к понятийным .

Наблюдения эксперта за процессом сдачи сессии студентами и последующие обобщения этих наблюдений могут сформировать следующие закономерности, задающие правила пересдачи экзамена: если экзамен не сдан, его следует пересдавать; экзамен не сдан, если оценка равна 2; экзамен не сдан, если студент не явился на экзамен; экзамен не сдан, если студент отказался от ответа. Это пример процедурных знаний.

Одновременно все приведенные в примерах знания являются специальными : они относятся только к сфере обучения в вузе.

И понятийные, и процедурные знания из примера являются глубинными , поскольку получены в результате обобщений и систематизации. В то же время декларативные знания здесь - поверхностные – это всего лишь «фотография» действительности.

Все приведенные примеры знаний относятся к концептуальным : их процедурная часть, по сути, задает алгоритм определения исхода экзамена: сдан - не сдан. Однако на практике иногда опытному преподавателю приходится идти навстречу студенту-неудачнику и в качестве аванса ставить положительную оценку, ожидая в дальнейшем «исправления» нерадивого студента. Это происходит, когда преподаватель чувствует позитивное начало в студенте и верит ему нá слово. Такой воспитательный прием, как правило, оправдывает себя: студент берется за ум и начитает работать более ответственно, а экзамен впоследствии пересдает. Таким образом, практика включает и экспертные знания, зависящие от опыта специалиста.

Структуризация предметной области на основе иерархии классов

Структуризация общей задачи на связанные подзадачи

Этап III. Формализация

На этапе формализации все ключевые понятия и отношения, выявленные на этапе концептуализации, выражаются на некотором формальном языке, предложенном (выбранном) инженером по знаниям. Здесь он определяет, подходят ли имеющиеся инструментальные средства для решения рассматриваемой проблемы или необходим выбор другого инструментария, или требуются оригинальные разработки.

Основными задачами в процессе формализации являются проблемы структуризации исходной задачи и знаний в выбранном (разработанном) формализме, а именно:

1) структуризация общей задачи на связанные подзадачи;

2) структуризация предметной области на основе иерархии классов;

3) структуризация знаний на декларативные и процедурные;

4) структуризация приложения на основе иерархии «часть/целое».

Модульная организация базы знаний составляет важную часть разработки прикладной системы, хотя трудно предложить единственно правильный способ разбиения системы на модули. Процесс эволюции прикладной системы может потребовать пересмотра и ее модульной структуры. В большинстве современных средств разработки сложных экспертных систем и в особенности динамических предусматривается поддержка разбиения базы знаний на модули.

Важность модульной организации экспертной системы определяется тем, что разбиение приложения на модули существенно ускоряет разработку (так как независимые группы разработчиков могут одновременно разрабатывать различные модули), снижает затраты на сопровождение и поддержку, упрощает повторное использование модулей базы знаний в последующих разработках. С другой стороны, разбиение прикладной экспертной системы на модули несколько повышает накладные расходы на загрузку и сборку прикладной системы, например: восстановление после сбоев и перезапуск системы.

Необходимость ускорения темпов разработки и модификации экспертной системы всегда являлась актуальной задачей прикладной инженерии знаний. Применение объектно-ориентированного подхода в современных экспертных системах естественным образом реализует возможность декомпозиции задачи на совокупность подзадач. Знания при этом подходе организованы в классы. Каждый класс определяется специфическим набором атрибутов. Классы организуются в иерархию классов. Каждый класс в иерархии наследует атрибуты и ограничения своего родительского класса. Обычно производный класс определяет дополнительные специфические атрибуты и (или) ограничения.

В большинстве существующих экспертных систем пользователю разрешено производить новый класс только от одного родительского. Такой подход хотя и проще в реализации, требует дополнительных усилий во время формирования предметно-ориентированной иерархии классов, так как в этом случае иерархия наследования должна представляться в виде дерева. Добавление в иерархию наследования нового класса может потребовать существенных концептуальных изменений на различных уровнях. Избежать подобных непроизводительных затрат позволяет концепция множественного наследования, в рамках которой новый класс может наследовать свойства у двух и более классов родителей. Однако следует отметить, что к использованию механизмов множественного наследования следует подходить аккуратно, так как получающаяся в этом случае сетевая схема иерархии наследования затрудняет понимание структуры базы знаний.

Основными механизмами структурирования проблемно-ориентированной иерархии классов являются два противоположно направленных, но взаимосвязанных процесса: обобщение и специализация (конкретизация).

Процесс обобщения заключается в создании родительских классов для обобщения свойств, присущих более чем одному классу объектов в приложении. Например, так как автомобили, самолеты и лодки характеризуются скоростью передвижения, в приложении, работающем с этими объектами, целесообразно ввести новый класс транспортных средств, обладающий этим свойством. Самолеты, автомобили и лодки будут производными классами от транспортного средства и унаследуют от него атрибут «скорость передвижения». Кроме атрибутов, характеризующих наблюдаемые свойства объектов, целесообразно провести обобщение и их поведенческих аспектов.

Процесс специализации заключается во введении новых классов для описания объектов, отличающихся значениями характеристик, их набором и поведением от уже описанных. Рассмотрим далее приведенный выше пример. Если разработчику потребуется описать новый тип лодок (например, моторные лодки), он должен определить его как подкласс существующего класса «лодки». Новый класс наследует все свойства, взаимосвязи и поведение своего родителя. Для его описания необходимо указать только его особенности.

По форме описания знания подразделяются на:

· декларативные;

· процедурные.

Процедурные знания – это знания, хранящиеся в памяти интеллектуальной системы в виде описания процедур, с помощью которых их можно получить. Обычно процедурные знания используются для представления информации о способах решения задач в проблемной области, а также различные инструкции, методики и т.п.

4. Структуризация приложения на основе иерархии «часть/целое»

Модульный принцип создания приложения предоставляет разработчику различные возможности разбиения приложения на подсистемы, легче поддающиеся сопровождению и модификации. Разбиение приложения на модули упрощает процесс тестирования за счет использования групповой работы над тестируемой системой. Модульность также обеспечивает базовые возможности для повторного использования фрагментов системы.

Процедурные знания

Процедурные знания - знания, хранящиеся в памяти интеллектуальной системы в виде описаний процедур, с помощью которых их можно получить. Обычно процедурные знания используются для представления информации о способах решения задач в проблемной области, а также различные инструкции, методики и т.п. По форме представления процедурные знания противопоставляются декларативным знаниям.

По-английски: Procedural knowledge

См. также: Формальные знания

Финансовый словарь Финам .

Смотреть что такое "Процедурные знания" в других словарях:

Процедурные знания - знания типа «как», т. е. знания об операциях и способах действия с декларативными знаниями … Психология человека: словарь терминов

У этого термина существуют и другие значения, см. Капитал (значения). Эта статья должна быть полностью переписана. На странице обсуждения могут быть пояснения … Википедия

Комментарий редакторов. Как и в случае с трансперсональной психологией, эта тема, по нашему мнению, яв ся настолько важной и настолько широкой, что она представлена здесь в двух различных трактовках. Мы полагаем, что читатель, познакомившись с… … Психологическая энциклопедия

У этого термина существуют и другие значения, см. Знание (значения). Эта статья или раздел нуждается в переработке. Пожалуйста, улучшите … Википедия

Знание форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности человека. Выделяют различные виды знания: научное, обыденное (здравый смысл), интуитивное, религиозное и др. Обыденное знание служит основой ориентации человека в … Википедия

- … Википедия

Администрация США - (Administration of USA) Определение администрации США, высшие руководители США Определение администрации США, высшие руководители США, административные учреждения Содержание Содержание Определение Административное право Служба высших… … Энциклопедия инвестора

- (греч. hypothesis основание, предположение) форма организации научного знания, обеспечивающая движение к новому знанию, выводящая за рамки наличного (имеющегося) знания и способствующая (в отдельных случаях) реализации новой идеи (концептуальная… … Новейший философский словарь

Книги

Современный C++ для программистов, инженеров и ученых , Готтшлинг Питер. По мере развития вычислительной техники научные и инженерные проекты становятся все более крупными и сложными, и все более вероятно, что все новые проекты будут разрабатываться на C++. По…

Алгоритмы и процедуры относятся к категории операционных знаний, которые представлены информацией о способах изменения фактуальных знаний. Иначе говоря, эти знания задают процедуры преобразования. Часто для обозначения этих знаний используется термин «процедурные знания», однако следует иметь ввиду, что операционные знания могут быть представлены как в процедурной, так и в декларативной формах.

Алгоритм – предписание, однозначно задающее процесс преобразования исходной информации в виде последовательности элементарных дискретных шагов, приводящих за конечное число их применений к результату.

Под процедурой понимается блок с наличием или отсутствием формальных параметров, выполнение которого может быть организовано с помощью вызова.

Выделяют три крупных группы алгоритмов:

Вычислительные. Как правило работают со сравнительно простыми видами информации, но сам процесс вычисления может быть долгим и сложным.

Информационные. Представляют собой набор различных процедур, работающих с большими объемами информации (асинхронные, вложенные, внешние, встроенные, главные, командные, присоединенные, рекурсивные и др.).

Управляющие. Характеризуются тем, что информация к ним поступает от внешних процессов, которыми она управляет (вешние, каталогизированные, присоединенные, регистрации, управляющие и др.). Результаты работы этих алгоритмов представляют собой различные управляющие воздействия.

Также, как правило, алгоритмы могут быть «жесткими» и «мягкими». Главный принцип «мягких» вычислений – терпимость к неточностям и частичной истинности для достижения интерпретируемости. «Мягкие» вычисления дополняют друг друга и используются для решения задач при работе с неопределенностью.

12. Эмпирические закономерности. Определение, характеристики.

Эмпирическая закономерность – это существенная и постоянно повторяющаяся, неочевидная, практически полезная и доступная интерпретации взаимосвязь информационных единиц, необходимая для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Неочевидность в определении означает, что найденные закономерности не обнаруживаются стандартными методами обработки информации или экспертным путем. Практическая полезность означает, что выводы имеют конкретное значение, которому можно найти практическое применение. Выделяются 5 типов эмпирических закономерностей:

1) Ассоциация – структурная связь, показывающая, что объекты одного класса некоторым образом связаны с объектами другого или того же самого класса. С понятием ассоциации связаны четыре важных дополнительных понятия: имя, роль, кратность и агрегация.

Во-первых ассоциации может быть присвоено имя, характеризующее природу связи. Смысл имени уточняется указанием направления, в котором должно читаться имя. Другим способом именования ассоциации является указание роли каждого класса, участвующего в этой ассоциации. Кратностью роли ассоциации называется характеристика, учитывающая, сколько объектов класса с данной ролью может или должно участвовать в каждом экземпляре ассоциации. Наиболее распространенным способом задания кратности роли ассоциации является указание конкретного числа или диапазона. Агрегатные ассоциации необходимы в том случае, если между двумя (или более) классами имеет место отношение «часть-целое». Если в ассоциации «объект-часть» последняя компонентная часть только одного объекта-целого, то такая агрегатная ассоциация называется компонентной

2) Последовательность – определяемая высокой степенью вероятности цепочка связанных по времени событий, фактов, ситуаций. С этой позиции ассоциация является частным случаем последовательности с временным лагом, равным нулю.

Правило последовательности: после события (факта, ситуации) Х через определенное время произойдет событие (факт, ситуация) У.

3) Кластер – это объединенное в группу множество схожих объектов. Кластер можно охарактеризовать как группу объектов, имеющих общие свойства. Цель кластеризации – поиск структур, имеющих внутреннюю однородность и внешнюю изолированность. Кластеры могут быть непересекающимися (эксклюзивными) или пересекающимися.

4) Предиктор – шаблон, адекватно отображающий динамику поведения целевых показателей (прогнозирования, предсказания). Термин может быть истолкован в «широком» и «узком» смысле. В «широком» смысле это та исходная характеристика объекта, по которой можно с большим или меньшим основанием предсказать другую целевую характеристику этого объекта. В «узком» смысле понятие «предиктор» приобретает дополнительные ограничения, связанные с количественным выражением и оценкой статистической достоверности прогноза.

5) Опорное множество – подмножество признаков (свойств, атрибутов), характеризующих группу, к которой принадлежит тот или иной объект классификации. Основные типы опорных множеств:

Всевозможные подмножества множеств признаков N;

Всевозможные комбинации признаков (свойств, атрибутов) из K элементов по всему дескриптору;

Все варианты локального – максимального сжатия признакового пространства, при условии различимости описаний объектов классов, тупиковые тексты;

Все варианты локально-максимального сжатия признакового пространства, при условии сходства описаний объектов одного класса – тупиковые связки;

Другие возможные комбинации признаков.

Декларативные знания – это знания, которые записаны в памяти интеллектуальной системы так, что они непосредственно доступны для использования после обращения к соответствующему полю памяти. Обычно декларативные знания используются для представления информации о свойствах и фактах предметной области. По форме представления декларативные знания противопоставляются процедурным знаниям. Построение таких процедур связано со спецификой предметной области. Синтаксические и семантические знания здесь как бы отдалены, что придает этой форме большую универсальность и общность.

Процедуральные знания – это знания, хранящиеся в памяти интеллектуальной системы в виде описания процедур, с помощью которых их можно получить. Обычно процедурные знания используются для представления информации о способах решения задач в проблемной области, а также различные инструкции, методики и т.п. Это позволяет отказаться от хранения описаний всех возможных состояний, требуемых для построения вывода или решения, и ограничиться хранением некоторого начального состояния и процедуры, генерирующей необходимые состояния из начального. При процедуральном представлении семантика вводится в описание элементов базы знаний, что позволяет повысить эффективность поиска решений за счет возможности использования более сложных вычислительных конструкций и исключения обработки полных описаний. Представление знаний в такой форме обеспечивают более быстрый поиск решения по сравнению с декларативной формой, однако уступают им в возможности для накопления и коррекции знаний.

4. Структуризация приложения на основе иерархии «часть/целое»

Наиболее распространенные модели представления знаний показаны на рисунке 4.11:

Основой логических моделей является понятие формальной системы, задаваемой четверкой

M = (T , P , A , F)

где T - множество базовых элементов; P - множество синтаксических правил, позволяющих строить из T синтаксически правильные выражения; A - множество априорно истинных выражений (аксиом); F - семантические правила вывода, позволяющие расширять множество аксиом за счет других выражений.

Использование логик различного типа порождает логические модели различных типов. Наиболее широко используются модели использующие исчисление высказываний и исчисления предикатов.

Особенно интенсивное развитие предикантые системы получили после создания мощных процедур вывода типа метода резолюций.

Сетевые модели представления знаний представляют более широкие возможности для описания сложных структур, которыми характеризуются знания. Это достигается путем включения в модель в явной форме всех отношений, образующих информационную структуру с описанием их семантики.

Основой такой модели является сеть, вершины которой отождествляются с некоторыми понятиями, а дуги - с отношениями между понятиями.