Динамика представления знаний.
Русский | English   поискrss RSS-лента

Главная  → Книги и компьютерная пресса  → Новосибирская школа программирования. Перекличка времен.  → Динамика представления знаний

Динамика представления знаний

Рассматривая программы и программные системы, как формы представления знаний, трудно удержаться от попытки исследования динамики представления знаний на основе аналогии с развитием программ и программных систем.

Движущими силами этого развития являются: необходимость разных видов эффективной деятельности, потребность в уточнении представления знаний и установление новой информации, которая раньше не попадала в поле зрения или наблюдатель не был готов ее понять. Динамика представления знаний сводится к переходу от одного представления к другому.

Успешность эффективной деятельности ограничена «пропускной способностью» поля зрения. Это ограничение систематически преодолевается посредством обобщения, приводящего к представлениям более высокого порядка — представлениям более мощным, более организованным, например, к процедурам, функциям, фреймам, шаблонам, макросам. Последовательность шагов обобщения можно называть индуктивным развитием представления знаний. В методике программирования индуктивное развитие соответствует восходящим методам «снизу вверх». Переход систем искусственного интеллекта от семантических сетей к системам фреймов также пример индуктивного развития. Как правило, индуктивное развитие имеет некоторые пределы. Такие пределы при возрастании меры информативности используемых средств рассматриваются Д. Скоттом [1]. Интересен случай, когда пределом является теория, достаточная для порождения всей достоверной информации, установленной к текущему моменту времени. При разработке программ в качестве такого предела используется система программирования.

В результате индуктивного развития представления знаний наблюдается тенденция к возрастанию доли средств декларативного характера (таких как описания, отношения, формирователи, типы, фреймы, семантические сети, иерархии понятий, аксиоматические системы) в сравнении с долей средств процедурного характера (таких как действия, операции, операторы, процедуры, интерпретаторы, задания). Эта тенденция обуславливает рост эффективности применения дедуктивных методов и может рассматриваться как стимул к переходу от индуктивного к дедуктивному развитию . Дедуктивный вывод осуществляет переход от потенциальных знаний к актуальным. Традиционно для этих целей в системах искусственного интеллекта используется метод резолюций, системы продукций и другие средства. Чередование стадий индуктивного и дедуктивного развития можно рассматривать как обоснование выбора метода программирования в зависимости от уровня развития знаний о решаемой задаче (зрелость, уровень изученности ).

Применение развиваемых таким образом представлений может потребовать возврата к менее структурированным средствам (например, для упрощения обратной связи с областью, породившей решаемые задачи). Такой переход является конкретизацией представления знаний. В методике программирования конкретизация соответствует нисходящим методам «сверху вниз».

Независимо осуществляемое развитие приводит к задаче установления эквивалентности между различными системами представления знаний. При решении этой задачи возникают предпосылки для целенаправленного дедуктивного развития, что приводит к выравниванию потенциала систем (вводятся недостающие понятия, выполняются аналогичные построения, реализуются подобные инструменты). Таким образом, выделено три типа переходов: индуктивное и дедуктивное развитие и конкретизация. Эта классификация соответствует классификации трансформаций программ в теории смешанных вычислений, предложенной А.П. Ершовым [2]. Приведенные наблюдения находят аналогии на более широком материале.

Литература

  1. Скотт Д. Теория решеток, типы данных и семантика // Данные в языках программирования. — М.: Мир, 1982. — С.25–53.
  2. Ершов А.П. Смешанные вычисления: потенциальные применения и проблемы исследования // Тез. докладов и сообщений / Всесоюзная конф. «Методы математической логики в проблемах искусственного интеллекта и систематическое программирование», Ч. 2, Вильнюс, 1980. — С.26–55.

Следующая статья сборника

Из сборника "Новосибирская школа программирования. Перекличка времен". Новосибирск, 2004 г.
Перепечатываются с разрешения редакции.

Проект Эдуарда Пройдакова
© Совет Виртуального компьютерного музея, 1997 — 2019