«Ойлау» және «сана» сияқты күрделі ұғымдар және одан да оңай анықталатын «интеллект» және «білім» әртүрлі профильдегі мамандар арасында (мысалы, жүйелік талдау, информатика, нейропсихология), психология, философия, т.б.) айтарлықтай ерекшеленуі мүмкін.
Адамдар да, машиналар да бірдей бір мағыналы қабылданатын білімді толық, адекватты бейнелеу қазіргі ақпарат алмасудың басты мәселесі болып табылады. Мұндай ақпарат алмасу білімді құрайтын ұғымдар мен қатынастар жүйесіне негізделген.
Білім классификациясы
Оларды бірнеше санатқа бөлуге болады: тұжырымдамалық, конструктивті, процедуралық, фактілік және метабілім.
- Тұжырымдамалық білім - есептерді шешуде қолданылатын нақты ұғымдар жиынтығы. Олар көбінесе іргелі ғылымдар мен ғылымның теориялық салаларында қолданылады. Шын мәнінде концептуалды білім ғылымның концептуалды аппаратын құрайды.
- Конструктивті білім – құрылымдардың, жүйелердің және ішкі жүйелердің, сонымен қатаролардың арасындағы өзара әрекеттесу. Технологияда белсенді қолданылады.
- Процессуалдық білім – қолданбалы ғылымдарда жиі қолданылатын әдістер мен алгоритмдер.
- Нақты білім дегеніміз – заттар мен құбылыстардың сандық және сапалық белгілері. Көбінесе эксперименттік ғылымдарда қолданылады.
- Metaknowledge – білім, оның ұйымдастырылу жүйесі, инженериясы және оны қолдану тәртібі мен ережелері туралы кез келген білім.
Білім ұйымы
Білімді ұйымдастыру жүйесі – бұл таныс (ауызша және жазбаша сөйлеу, суреттер және т.б.) және әдеттен тыс (формулалар, карта объектілері, радиотолқындар және т.б.) болуы мүмкін хабарламалар түріндегі ақпаратты беру процесі.
Білімді ұйымдастыру жүйесі түсінікті және табысты болуы үшін білім ұсынылатын және қабылданатын түсінікті және конструктивті ережелер жүйесін пайдалану қажет. Ол үшін адам тіл мен жазуды пайдаланады.
Тіл
Тіл адамдардың жинақтаған білімін ұдайы ұсынуды, білдіруді, сақтауды және алмасуды қажет ететіндіктен пайда болды және дамыды. Формальды құрылыммен (тіл, бейне) айтыла алмайтын ой ақпарат алмасудың бір бөлігіне айналу мүмкіндігін жоғалтады. Сондықтан да адамзат тарихында тіл білімді бейнелеудің ең тиімді түрі болды.
Тіл неғұрлым бай болса, соғұрлым ол білімді білдіреді, сәйкесінше халықтың мәдениетін байытады, бұл өз кезегінде білімді жүйелеудің барған сайын тиімді жүйесін дамытуға мүмкіндік береді.
Тілғылым
Білімді бейнелеу нысаны ретінде тілді қолданудағы басты мәселе – сөздер мен сөйлемдердің көп мағыналы мағыналық мағынасы. Сондықтан да білімді формализациялауда ғылым тілі ерекше рөл атқарады.
Ғылым тілінің негізгі мақсаты – білімді білдіру, сығу және сақтау формаларын типтеу және стандарттау. Типтік, стандартты білім берудің көмегімен тілдің көп мағыналылығынан немесе семантикалық екіұштылығынан арылуға болады.
Тіл эволюциясының табиғи жағдайында тілді байыта түсетін нәрсе (сөз тіркестерінің көп мағыналылығы), білім алмасу процесінде кедергіге айналады, түсінбеушілік, семантикалық шу және ақпаратты екіұшты қабылдау қаупін арттырады.
Білім классификациясы
Білімді формализациялаудың негізгі әдістерінің бірі классификация. Бұл білімді белгілі бір сыныпқа сәйкес топтарға бөлу. Яғни, сыныпқа сәйкес келетін белгілі бір критерийлерге жауап беретін ақпарат қана белгілі бір білім сыныбына жатады.
Жіктеу – ғылыми бағыттағы іргелі білімдерді қалыптастырудың бірінші кезеңінде өте қажет ғылыми жүйелеудің ерекше маңызды әдісі. Мысалы, классификациясыз информатикада салыстыру, іздеу және санаттау сияқты маңызды міндеттерді шешуге мүмкіндік беретін баламалылық жоқ. Ғылымда жіктеу болмаса, бізде мерзімді кесте сияқты бірегей және баға жетпес деректерді ұйымдастыру жүйелері болмас еді.
Білімді көрсету үлгілері
Периодтық жүйе, дәрежелер кестесі, Қылмыстық кодекс, тұқымдық ағаштар және басқа да жіктеу жүйелері білімді көрсетудің үлгілері болып табылады. Бұл белгілі бір білімді байланыстыратын формальды құрылымдар: фактілер, құбылыстар, ұғымдар, процестер, объектілер, қатынастар.
Компьютер арқылы белгілі бір пәндік сала туралы білімді түсіну және өңдеу үшін бұл білім белгілі, формальды түрде берілуі керек. Мақсатына қарай білімді компьютермен өңдеу алгоритмге құрылған модельге сәйкес жүзеге асады. Сәйкесінше, модельде ұсынылған білім оны өңдеу алгоритміне байланысты.
Сарапшылық жүйелерде білімді көрсетудің бірнеше үлгілері бар. Негізгілері – өндіріс, кадр, желі және логикалық.
Модельдер классификациясы
Жоғарыда келтірілген білімді ұсыну үлгілері, олардың мысалдары кең таралғанымен, жалғыз үлгілерден алыс. Бүгінгі күні бір-бірінен жарамдылығы, оларды құру тәсілдері және ұйымдастыру принциптері бойынша ерекшеленетін көптеген модельдер бар.
Мысалы, төмендегі кестеде білімді көрсету үлгілерінің түрлері, олардың эмпирикалық және теориялық болып бөлінуі, сондай-ақ одан әрі бөлімшелері көрсетілген.
| Эмпирикалық үлгілер | Теориялық модельдер |
| Өндірістік үлгілер | Логикалық үлгілер |
| Желі үлгілері | Формальды грамматикалар |
| Жақтау үлгілері | Комбинаторлық үлгілер |
| Ленми | Алгебралық модельдер |
| Нейрондық желілер | |
| Генетикалық алгоритмдер |
Эмпирикалық модельдеу
Білімді ұйымдастырудың және бейнелеудің эмпирикалық үлгілері адамды үлгі етіп алып, оның жадының, санасының және шешім қабылдау мен проблемаларды шешу механизмдерінің ұйымдастырылуын бейнелеуге тырысады. Эмпирикалық модельдеу математикалық сипаттауға және модельдеуге болатын қарым-қатынастардан гөрі эмпирикалық бақылаулар негізінде құрылған модельдің кез келген түріне жатады.
Эмпирикалық модельдеу – бақылаулар мен эксперименттер негізінде жасалған білімді бейнелеу үлгілеріне арналған жалпы термин.
Эмпирикалық модель қарапайым семантикалық принцип бойынша жұмыс істейді: жасаушы модель мен оның референті өзара әрекеттесуін бақылайды. Алынған ақпаратты өңдеу аналитикалық формулалардан, себеп-салдарлық байланыстардан сынақ пен қателікке дейін көптеген жолдармен «эмпирикалық» болуы мүмкін.
Білімді көрсетудің өндірістік үлгілері
Бұл деректерді ұсыну үлгісі көбінесе қарым-қатынастар мен себептілікке негізделген. Егер ақпаратты «Егер, Сонда» типті шарттар түрінде көрсетуге болатын болса, онда модель өндіріс болып табылады. Ол көбінесе қолданбаларда және қарапайым жасанды қолданыладыинтеллект.
Білімді көрсетуді өндіру үлгілері көбінесе мінез-құлық ережелерінің жиынтығымен жасанды интеллекттің қандай да бір түрін, сондай-ақ белгілі бір жағдайларда осы ережелерді сақтау үшін қажетті механизмді қамтамасыз ететін компьютерлік бағдарламалар болып табылады.
Өндіріс (ережелер жинағы) екі бөліктен тұрады: алғы шарт («ЕГЕР») және әрекет («ОНДА»). Егер өндірістің алғы шарты әлемнің ағымдағы жағдайына сәйкес келсе, онда модель жұмыс істейді. Өндірістік үлгіде сонымен қатар ағымдағы білімді қамтитын, кейде жұмыс жады деп аталатын дерекқор бар.
Өндірістік үлгінің кемшіліктері: егер ережелер саны тым көп болса, модельдің әрекеттері бір-біріне қайшы келуі мүмкін.
Семантикалық желілер
Олар кескіннің тұтастығына негізделген және білімді көрсетудің ең көрнекі үлгілері болып табылады. Семантикалық желі көбінесе график немесе күрделі график құрылымы ретінде ұсынылады, оның түйіндері немесе шыңдары объектілерді, ұғымдарды, құбылыстарды, ал жиектері белгілі бір объектілер, ұғымдар мен құбылыстар арасындағы қатынастарды білдіреді.
Ең қарапайым семантикалық желіні үшбұрыш түрінде оңай беруге болады, оның шыңдары, айталық, «ит», «сүтқоректілер» және «омыртқа» сияқты ұғымдар. Бұл жағдайда төбелер үшбұрыштың қабырғаларын қосатын болады, оларды «бар», «ие», «бар» сияқты байланыстар мен қатынастар арқылы белгілеуге болады. осылайша біз үйренетін білімді ұсыну үлгісін аламыз,иттің сүтқоректі, сүтқоректілердің омыртқасы, иттің арқа сүйегі бар екенін.
Мұндай үлгілер иллюстрациялық болып табылады және олардың көмегімен күрделі жүйелер мен себепті байланыстарды барынша тиімді көрсете аласыз. Сонымен қатар, бұл семантикалық желілер бұрыннан бар желіні кеңейту арқылы жаңа біліммен толықтырылуы мүмкін, яғни үшбұрышты тіктөртбұрышқа, одан кейін алтыбұрышқа, содан кейін қиылысатын фигуралардың күрделі желісіне айналдыруға болады, оларда бақылауға болады., мысалы, қасиеттер мұрасы.
Жақтау үлгісі
Жақтау үлгісі ағылшын тіліндегі frame - frame немесе frame сөзінен осылай аталды. Фрейм - белгілі бір тұжырымдаманы көрсету үшін пайдаланылатын деректерді жинайтын құрылым.
Фреймдер адамның дүниені қабылдауына және шешім қабылдау процесіне әсер ететін стереотиптік деректер түрі болып табылатын социологиядағы сияқты, информатикада және жасанды интеллектпен жұмыс істеуде фреймдер құрылымдық деректерді жасау үшін пайдаланылады. стереотиптік жағдайлар. Шын мәнінде, бұл жасанды интеллект арқылы әлемді қабылдау құрылған бастапқы, негізгі деректер жүйесі.
Білімді көрсетудің тиімді үлгілері болумен қатар, фреймдер тек информатикада ғана белсенді емес. Олар бастапқыда семантикалық желілердің нұсқасы болды.
Жақтау бір немесе бірнеше ұяшықтан тұрады. Өз кезегінде, слоттардың өзі жақтаулар болуы мүмкін. Осылайша, фреймдік модель кең иерархиялық тізбекті құра отырып, күрделі концептуалды объектілерді көрсетуге қабілетті.білім.
Білімді көрсету жақтауының үлгісі жақтауды қалай пайдалану керектігі, оны пайдалану кезінде және одан кейін не күтуге болатыны және жақтауды пайдаланудан күткендер орындалмаса не істеу керектігі туралы ақпаратты қамтиды.
Жақтау үлгісіндегі деректердің белгілі бір түрлері бекітілген, ал әдетте терминал ұяшықтарында сақталған басқа деректер өзгеруі мүмкін. Терминал ұяшықтары көбінесе айнымалылар ретінде қарастырылады. Жоғарғы деңгейлі слоттар мен жақтаулар жағдай туралы ақпаратты тасымалдайды, бұл әрқашан дұрыс, бірақ терминал ұяшықтары шындыққа сай болуы міндетті емес.
Бір күрделі желінің кадрлары бір желінің басқа кадрларының слоттарын ортақ пайдалана алады.
Дерекқор белгілі бір жағдайды немесе тұжырымдаманы көрсету үшін жағдай бойынша жасалған прототиптік кадрларды (өзгермейтін) және даналық кадрларды сақтай алады.
Білімді көрсетудің фреймдік үлгілері - ең жан-жақты және білімнің әртүрлі түрлерін көрсетуге қабілетті:
- кадр құрылымдары ұғымдар мен нысандарды көрсету үшін пайдаланылады;
- кадр рөлдері рөлдік жауапкершіліктерді білдіреді;
- кадр сценарийлері мінез-құлықты сипаттайды;
- кадрлық жағдайлар күй мен әрекеттерді көрсету үшін пайдаланылады.
Нейрондық желілер
Бұл алгоритмдерді білімге эмпирикалық көзқарасқа негізделген үлгілер тобына шартты түрде қосуға болады. Шын мәнінде, нейрондық желілер адам миында болып жатқан процестерді көшіруге тырысады. Олар бірдей құрылымдары бар жасанды интеллект жүйесі және деген теорияға негізделгенпроцестер, адам миындағы сияқты, шешім қабылдау, жағдайларды бағалау және шындықты қабылдау процесінде ұқсас нәтижелерге қол жеткізе алады.
Теориялық тұрғыдан дұрыс көзқарас
Білімді көрсетудің математикалық, предикативті және логикалық үлгілері осы тәсілге негізделген. Бұл модельдер дұрыс шешімдерге кепілдік береді, өйткені олар формальды логикаға негізделген. Олар көбінесе формальды логикамен байланысты тар пәндік аймақтағы қарапайым есептерді шешуге жарамды.
Білімді көрсетудің логикалық үлгілері
Бұл теориялық көзқарасқа негізделген ең танымал үлгілердің бірі. Логикалық модельде предикат алгебрасы, оның аксиомалар жүйесі және қорытынды жасау ережелері қолданылады. Ең көп таралған логикалық модельдер терминдерді пайдаланады - логикалық тұрақтылар, функциялар және айнымалылар, сонымен қатар предикаттар, яғни логикалық әрекеттердің өрнектері.
