Page 137 - 6109

(множина логічних формул або продукційних правил, семантична мережа,
ієрархії фреймів);
– представлення знань структурами даних, які призначені для зберігання
і обробки в ЕОМ;
– бази знань на машинних носіях інформації.
В області ЕС даються конкретні визначення знань. «Знання – це
закономірності наочної області (принципи, зв'язки, закони), отримані в
результаті практичної діяльності і професійного досвіду, дозволяючі фахівцям
ставити і вирішувати завдання в цій області». «Знання - це добре структуровані
дані або дані про дані, або метадані». «Знання  формалізована інформація, на
яку посилаються або використовують в процесі логічного виводу».
Існує множина класифікацій знань. Як правило, за допомогою
класифікацій систематизують знання конкретних наочних областей. За своєю
природою знання можна розділити на декларативні і процедурні знання.
Декларативні знання - це описи фактів і явищ. Процедурні знання  це описи
дій, які можливі при маніпулюванні фактами і явищами для досягнення
намічених цілей.
Для опису знань на абстрактному рівні розроблені спеціальні мови опису
знань. Ці мови також діляться на мови процедурного типу і декларативного. Всі
мови описи знань, орієнтовані на використання традиційних комп'ютерів
архітектури, є мовами процедурного типу. Розробка мов декларативного типу,
зручних для уявлення знань, є актуальною проблемою.
За способом придбання знання можна розділити на факти і евристику
(правила, які дозволяють зробити вибір за відсутності точних теоретичних
обгрунтувань). Перша категорія знань зазвичай указує на добре відомі в даній
наочній області обставини. Друга категорія знань заснована на власному досвіді
експерта, що працює в конкретній наочній області, накопиченому в результаті

багаторічної практики.
За типом представлення знання діляться на факти і правила. Факти - це
знання типу «А - це А, такі знання характерні для баз даних і мережевих
моделей. Правила, або продукції, - це знання типу «якщо А, те В».
Окрім фактів і правил існують ще метазнання  знання про знання. Вони
необхідні для управління БЗ і для ефективної організації процедур логічного
виводу.
Форма представлення знань робить істотний вплив на характеристики ЕС.
Бази знань є моделями людських знань. Проте всі знання, які привертає людина
в процесі вирішення складних завдань, змоделювати неможливо. Тому в
інтелектуальних системах потрібно чітко розділити знання на тих, які
призначені для обробки комп'ютером, і знання, використовувані людиною.
Очевидно, що для вирішення складних завдань БЗ повинна мати достатньо
великий об'єм, інакше неминуче виникають проблеми управління такою базою.
Тому при виборі моделі представлення знань слід враховувати такі чинники, як
однорідність уявлення і простота розуміння. Однорідність уявлення приводить
до спрощення механізму управління знаннями. Простота розуміння важлива
для користувачів інтелектуальних систем і експертів, чиї знання закладаються в

137