1. Знання – основа інтелектуальної системи
Багато видів розумової діяльності людини, такі, як написання програм для обчислювальної машини, заняття математикою, ведення міркувань на рівні здорового глузду й навіть водіння автомобіля – вимагають "інтелекту". Протягом останніх десятиліть було побудовано кілька типів комп'ютерних систем, здатних виконувати подібні завдання.
Є системи, здатні діагностувати захворювання, планувати синтез складних синтетичних з'єднань, вирішувати диференціальні рівняння в символьному виді , аналізувати електронні схеми, розуміти обмежений обсяг людської мови і природного мовного тексту. Можна сказати, що такі системи володіють в, деякій мірі , штучним інтелектом.
Робота з побудови таких систем проводиться в області, що одержала назву штучний інтелект (ШІ). При реалізації інтелектуальних функцій неодмінно присутня інформація, яку називають знаннями. Інакше кажучи, інтелектуальні системи є в той же час системами обробки знань.
У цей час у дослідженнях штучного інтелекту виділилися кілька основних напрямків.
1. Подання знань. У рамках цього напрямку вирішуються завдання, пов'язані з формалізацією й поданням знань у пам'яті системи ШІ. Для цього розробляються спеціальні моделі подання знань і мови опису знань, впроваджуються різні типи знань. Проблема подання знань є однієї з основних проблем для системи ШІ, тому що функціонування такої системи спирається на знання про проблемну область, які зберігаються в її пам'яті.
2. Маніпулювання знаннями. Щоб знаннями можна було користуватися при вирішенні завдань, варто навчити систему ШІ оперувати ними. У рамках даного напрямку розробляються способи поповнення знань на основі їхніх неповних описів, створюються методи достовірного й правдоподібного висновку на основі наявних знань, пропонуються моделі міркувань, що опираються на знання й особливості, що імітують людські міркування. Маніпулювання знаннями дуже тісно пов'язане з поданням знань, і розділити ці два напрямки можна лише умовно.
3. Спілкування. У коло завдань цього напрямку входять: проблема розуміння й синтезу зв'язних текстів природною мовою, розуміння й синтез мови, теорія моделей комунікацій між людиною й системою ШІ. На основі досліджень у цьому напрямку формуються методи побудови лінгвістичних процесів, питально-відповідних систем, діалогових систем і інших систем ШІ, метою яких є забезпечення комфортних умов для спілкування людини із системою ШІ.
4. Сприйняття. Цей напрямок включає розробку методів подання інформації про зорові образи в базі знань, створення методів переходу від зорових сцен до їхнього текстового опису й методів зворотного переходу, створення засобів, що породжують зорові сцени на основі внутрішніх подань у системах ШІ.
5. Навчання. Для розвитку здатності систем ШІ до навчання, тобто до рішення завдань, з якими вони раніше не зустрічалися, розробляються методи формування умов завдань по описі проблемної ситуації або за спостереженням за нею, методи переходу від відомого рішення окремих завдань (прикладів) до рішення загального завдання, створення прийомів розбивки вихідного завдання на більше дрібні й уже відомі для систем ШІ. У цьому напрямку ШІ зроблено ще досить мало.
6. Поведінка. Оскільки системи ШІ повинні діяти в деякім навколишнім середовищі, то необхідно розробляти деякі поведінкові процедури, які дозволили б їм адекватно взаємодіяти з навколишнім середовищем, іншими системами ШІ й людьми. Це напрямок в ШІ також розроблено ще дуже слабко.
В останні роки термін "знання" всі частіше вживається в інформатиці. Фахівці підкреслюють, що вдосконалювання так званих інтелектуальних систем (інформаційно-пошукових систем високого рівня, діалогових систем, що базуються на природних мовах, інтерактивних людино-машинних систем, використовуваних у керуванні, проектуванні, наукових дослідженнях) багато в чому визначається тим, наскільки успішно будуть вирішуватися завдання подання знань.
Звернемо увагу на деякі аспекти подання знань. Не дивно, що перед тими, хто займається проблемою подання знань, постає питання про те, що таке знання, яка його природа й основні характеристики. У зв'язку із цим уживають, наприклад, спроби дати таке визначення знання, з якого можна було б виходити в рішенні завдань подання знань у комп'ютерних системах.
Поданню даних властивий пасивний аспект: книга, таблиця, заповнена інформацією пам'ять. У теорії штучного інтелекту особливо підкреслюється активний аспект подання знань: придбання знання повинне стати активною операцією, що дозволяє не тільки запам'ятовувати, але й застосовувати сприйняті (придбані, засвоєні) знання для міркувань на їхній основі.
Використання символічної мови, такої, як мови математичної логіки, дозволяє формулювати опис у формі, одночасно близькій і до звичайної мови, і до мови програмування. Втім, математична логіка дозволяє міркувати, базуючись на придбаних знаннях: логічні висновки дійсно є активними операціями одержання нових знань із уже засвоєних.
Принципова світоглядна установка складається в розгляді ЕОМ як предмета-посередника в пізнавальній людській діяльності. Комп'ютерна система, подібно іншим посередникам (знаряддям праці й предметам побуту, інструментам, приладам, знаково-символічним системам, науковим текстам і т.д. ), відіграючи інструментальну роль у пізнанні, є засобом об'єктивізації накопиченого знання, втіленням певного соціально-історичного досвіду практичної й пізнавальної діяльності.
Проблема подання знань виникла як одна із проблем штучного інтелекту. Вона пов'язана з переходом досліджень у цій області в деяку нову фазу. Мова йде про створення практично корисних систем (насамперед так званих експертних систем), застосовуваних у медицині, геології, хімії. Створення такого роду систем вимагає інтенсивних зусиль по формалізації знання, накопиченого у відповідній науці.
З терміном "подання знань" пов'язується певний етап у розвитку математичного забезпечення ЕОМ. Якщо на першому етапі домінували програми, а дані відігравали допоміжну роль своєрідної "їжі" для "голодних" програм, то на наступних етапах роль даних неухильно зростала. Їхня структура ускладнювалася: від машинного слова, розміщеного в одній комірці пам'яті ЕОМ, відбувався перехід до векторів, масивів, файлів, списків. Вінцем цього розвитку стали абстрактні типи даних, що забезпечують можливість створення такої структури даних, що найбільш зручна при рішенні завдання. Послідовний розвиток структур даних призвів до їхньої якісної зміни й до переходу від подання даних до подання знань. Рівень подання знань відрізняється від рівня подання даних не тільки більш складною структурою, але й істотними особливостями: здатність до інтерпретації, наявність класифікованих зв'язків (наприклад, зв'язок між знаннями, що ставляться до елемента множини, і знаннями про цю множину), які дозволяють зберігати інформацію, однакову для всіх елементів множини, записану одноактно при описі самої множини, наявність ситуативних відносин (одночасності, знаходження в одній точці простору й т.п. , ці відносини визначають ситуативну сумісність тих або інших знань, збережених у пам'яті). Крім того, для рівня знань характерні такі ознаки, як наявність спеціальних процедур узагальнення, поповнення наявних у системі знань і ряду інших процедур.
Моделювання на ЕОМ розумілося як технічна реалізація певної форми знакового моделювання. Однак, розглядаючи ЕОМ у гносеологічному плані як посередника у пізнанні, має сенс не фіксувати увагу, насамперед на "залізній частині" (hardware) комп'ютера, а розглядати всю комп'ютерну систему як складну систему взаємозалежних і до деяких меж самостійних моделей - як матеріальних, так і знакових, тобто ідеальних. Такий підхід не тільки відповідає розгляду комп'ютерних систем у сучасній інформатиці, але є й гносеологічно виправданим. Багато важливих філософських аспектів проблем, що виникають у зв'язку з комп'ютеризацією різних сфер людської діяльності, вимагають для свого дослідження звернення, насамперед, до знакових складових комп'ютерних систем. Це вірно й відносно філософських аспектів проблем подання знань.
В останні роки все частіше став вживатися термін "комп'ютерне моделювання". Очевидно, має сенс позначати їм побудову будь-якої із складових комп'ютерної системи - будь то знакова модель або матеріальна.
Що змінюється в комп'ютерному моделюванні з переходом від рівня подання даних до рівня подання знань? Який гносеологічний зміст цих змін?
Із введенням терміна "знання" з'являється властивість "усвідомлювати", тобто "розуміти" свої інтелектуальні можливості. У свою чергу, це означає не що інше, як рефлексію.
|