Пара определений: Инженерия знаний - дисциплина, занимающаяся извлечением знаний, созданием баз знаний и экспертных систем, систем поддержки принятия решений. База знаний - это особого рода база данных, разработанная для управления знаниями (метаданными), то есть сбором, хранением, поиском и выдачей знаний
Может быть будет полезно упомянуть что-нибудь отсюда: http://ru.wikipedia.org/wiki/Представление_знаний
Douglas Lenat: Если программа существует чтобы удовлетворительно решать сложные задачи она должна хорошо знать окружающий мир. Без знаний - остаются только рассуждения.
Принцип знания (Фейгенбаум и Ленат): Система демонстрирует интеллект понимания и действует на высоком уровне способности вследствии знания которое она может вывести. А в знание включается: факты модели, метафоры, эвристики. Результат - Экспертная Система(ЭС).
После краха идеи создания ИИ, перешли к идеи создания системы которая способна выводить из набора фактов новыефакты(ЭС). Была идея извлечения эвристик из экспертов предметной области, но провалилась (эксперты не всегда обладали формализуемыми эвристиками).
Важные вопросы касательно знания:
- Экзистенциальные: что есть знание, какими характеристиками обладает знание. Как отличить знание от мнения.
- Технологические: как работать со знанием, как получать новое знание.
Функциональное описание знания
Ньюэлл - должно быть функциональное, а не структурное. Принцип рациональности: Если субъект знает что одно из действий приведет к данной цели, то он выберет ... TODO! Знание: то что приписывается субъекту, поведение которого может быть вычислено с помощью принципа рациональности.
Открытые вопросы этого определения:
- Где обоснованность знания.
- Структура знания отсутствует.
Уровень знания непосредственно над программно-символьным (компоненты знания могут быть определены в терминах элементарных программ)
В компьютерной литературе нередко противопоставляют знания фактам. Выделяют следующие пункты:
- Знания обладают свойством интерпретируемости. Данные, например значение ячейки памяти, лишены возможности интерпретируемости.
- Знания обладают классифицирующими связямиНе существует возможности установить связи при переходе от данных разных типов.
- Для знаний можно определить ситуативную совместность. Это отношения "одновременно", "быть в одной области" итд.
Некоторые исследователи того времени видели сдвиг: раньше - для получения результата алгоритм применялся к данным, а теперь - к знанию применяются механизмы вывода.