ОСНОВНІ ПОНЯТТЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

Будь-яка програмна система, створювана в рамках штучного інтелекту, завжди орієнтована на використання знань. Знання, виражені природною мовою, черпаються з книг, статей та інших джерел і в тому вигляді, в якому містяться в цих джерелах, не можуть бути використані для обробки на комп'ютері. Потрібно вибрати відповідний спосіб їх формалізації (подання) для отримання можливості обробки знань на обчислювальних машинах. Сама обробка знань на комп'ютері полягає в отриманні за певними правилами виведення інших знань на основі наявних. Первинними базовими поняттями штучного інтелекту є поняття знання, уявлення знанні і висновок.

Знаннями прийнято називати збережену (в комп'ютері) інформацію, формалізовану відповідно до визначених структурними правилами , яку комп'ютер може автономно використовувати при вирішенні проблем за такими алгоритмами, як логічні висновки. Знання можна розділити на факти (фактичні знання), правила (знання для прийняття рішень) і метазнанія (знання про знання). Факти вказують зазвичай на добре відомі в даній галузі обставини, наприклад, «Сократ - людина», «лев - хижак», «курс долара зростає». Під правилами розуміються знання виду «ЯКЩО ..., ТО ...», наприклад, «Якщо хтось - чоловік, то він смертний», «Якщо курс долара зростає, то рубль знецінюється». Правила дозволяють приймати рішення, наприклад, зіставлення факту «Сократ - людина» з правилом «Якщо хтось - чоловік, то він смертний» дозволяє прийняти рішення «Сократ смертний». До метазнанія відносяться знання про способи використання знань і знання про властивості знань. Метазнанія необхідні для управління базою знань, логічним висновком, навчанням і т. П. Наприклад, принцип резолюції, який використовується в механізмі виведення мови логічного програмування Prolog, є метазнанія, т. Е. Знанням про те, як використовувати знання для отримання нових знань.

Для того щоб маніпулювати всілякими знаннями про реальний світ за допомогою комп'ютера, необхідно спочатку представити їх у вигляді, придатному для використання на комп'ютері. Типовими моделями подання знанні є:

• - логічна модель , заснована на логіці предикатів першого порядку і виведенні висновків з допомогою силогізму;
• - продукційна система- це модель, заснована на використанні правил, тобто тверджень у формі «ЯКЩО ..., ТО ...»; продукційні моделі бувають двох типів: з прямим і зворотним висновками,
• - фреймова система (frame (англ.) - рамка, каркас); кожен фрейм описує один об'єкт будь-якої предметної області (економіки, юриспруденції, хімії, медицини і т. д.), а конкретні властивості цього об'єкта описуються в слотах (компонентах фрейму); у кожного фрейма є окремий слот, що містить процедуру, що реалізує висновок на фреймах;
• - сематіческімі мережу - це граф, вузли якого відповідають поняттям і об'єктам предметної області, а дуги (ребра) графа відповідають відносинам (взаємозв'язкам) між об'єктами; семантичні мережі легко представляються у вигляді фремовой системи.

Іноді окремо розглядають моделі представлення нечітких знань , тобто знань, про які не можна однозначно сказати, істинні вони чи хибні. Такі моделі засновані на використанні модифікацій продукційних систем або логічної моделі.

Нарешті, під висновком мається на увазі механізм отримання нових знань на основі наявних фактів і правил. Механізм виведення заснований на метазнанія. Наприклад, в Prolog-системах механізм виведення заснований на принципі резолюції.