1. Попробуйте привести примеры декларативных и процедурных знаний, которыми вы обладаете.
-
Значит открываем гугл и
Монитор квадратный
Трава зелная
Вода мокрая
- Ну я так понимаю, что людей знающих тут нет. так что отвечать буду я. Настолько, насколько я понимаю.
Значит открываем гугл и
Знания различают декларативные и процедурные. Первые представляют собой утверждения об объектах предметной области, их свойствах и отношениях между ними. По сути дела это факты из предметной области, фактические знания. Процедурные знания (процедуры) описывают правила преобразования объектов предметной области. Это могут быть рецепты, алгоритмы, методики, инструкции, стратегии принятия решений. Различие между ними состоит в том, что декларативные знания это правила связи, а процедурные знания это правила преобразования.Ну вобщем получается любой факт это декларативное знание.
Монитор квадратный
Трава зелная
Вода мокраяА процедурные знания это ну типа:
Чтобы превратить воду в лд е нужно охладить до 0 градусов.
ну вот любой рецепт, например - это процедурное знание.
Чтобы приготовить яичницу, возьмите яйцо, разбейте на сковородку с разогретым маслом, жарьте в течении 5 минут.
Структуризация предметной области на основе иерархии классов
Структуризация общей задачи на связанные подзадачи
Этап III. Формализация
На этапе формализации все ключевые понятия и отношения, выявленные на этапе концептуализации, выражаются на некотором формальном языке, предложенном (выбранном) инженером по знаниям. Здесь он определяет, подходят ли имеющиеся инструментальные средства для решения рассматриваемой проблемы или необходим выбор другого инструментария, или требуются оригинальные разработки.
Основными задачами в процессе формализации являются проблемы структуризации исходной задачи и знаний в выбранном (разработанном) формализме, а именно:
1) структуризация общей задачи на связанные подзадачи;
2) структуризация предметной области на основе иерархии классов;
3) структуризация знаний на декларативные и процедурные;
4) структуризация приложения на основе иерархии «часть/целое».
Модульная организация базы знаний составляет важную часть разработки прикладной системы, хотя трудно предложить единственно правильный способ разбиения системы на модули. Процесс эволюции прикладной системы может потребовать пересмотра и ее модульной структуры. В большинстве современных средств разработки сложных экспертных систем и в особенности динамических предусматривается поддержка разбиения базы знаний на модули.
Важность модульной организации экспертной системы определяется тем, что разбиение приложения на модули существенно ускоряет разработку (так как независимые группы разработчиков могут одновременно разрабатывать различные модули), снижает затраты на сопровождение и поддержку, упрощает повторное использование модулей базы знаний в последующих разработках. С другой стороны, разбиение прикладной экспертной системы на модули несколько повышает накладные расходы на загрузку и сборку прикладной системы, например: восстановление после сбоев и перезапуск системы.
Необходимость ускорения темпов разработки и модификации экспертной системы всегда являлась актуальной задачей прикладной инженерии знаний. Применение объектно-ориентированного подхода в современных экспертных системах естественным образом реализует возможность декомпозиции задачи на совокупность подзадач. Знания при этом подходе организованы в классы. Каждый класс определяется специфическим набором атрибутов. Классы организуются в иерархию классов. Каждый класс в иерархии наследует атрибуты и ограничения своего родительского класса. Обычно производный класс определяет дополнительные специфические атрибуты и (или) ограничения.
В большинстве существующих экспертных систем пользователю разрешено производить новый класс только от одного родительского. Такой подход хотя и проще в реализации, требует дополнительных усилий во время формирования предметно-ориентированной иерархии классов, так как в этом случае иерархия наследования должна представляться в виде дерева. Добавление в иерархию наследования нового класса может потребовать существенных концептуальных изменений на различных уровнях. Избежать подобных непроизводительных затрат позволяет концепция множественного наследования, в рамках которой новый класс может наследовать свойства у двух и более классов родителей. Однако следует отметить, что к использованию механизмов множественного наследования следует подходить аккуратно, так как получающаяся в этом случае сетевая схема иерархии наследования затрудняет понимание структуры базы знаний.
Основными механизмами структурирования проблемно-ориентированной иерархии классов являются два противоположно направленных, но взаимосвязанных процесса: обобщение и специализация (конкретизация).
Процесс обобщения заключается в создании родительских классов для обобщения свойств, присущих более чем одному классу объектов в приложении. Например, так как автомобили, самолеты и лодки характеризуются скоростью передвижения, в приложении, работающем с этими объектами, целесообразно ввести новый класс транспортных средств, обладающий этим свойством. Самолеты, автомобили и лодки будут производными классами от транспортного средства и унаследуют от него атрибут «скорость передвижения». Кроме атрибутов, характеризующих наблюдаемые свойства объектов, целесообразно провести обобщение и их поведенческих аспектов.
Процесс специализации заключается во введении новых классов для описания объектов, отличающихся значениями характеристик, их набором и поведением от уже описанных. Рассмотрим далее приведенный выше пример. Если разработчику потребуется описать новый тип лодок (например, моторные лодки), он должен определить его как подкласс существующего класса «лодки». Новый класс наследует все свойства, взаимосвязи и поведение своего родителя. Для его описания необходимо указать только его особенности.
По форме описания знания подразделяются на:
· декларативные;
· процедурные.
Декларативные знания – это знания, которые записаны в памяти интеллектуальной системы так, что они непосредственно доступны для использования после обращения к соответствующему полю памяти. Обычно декларативные знания используются для представления информации о свойствах и фактах предметной области. По форме представления декларативные знания противопоставляются процедурным знаниям.
Процедурные знания – это знания, хранящиеся в памяти интеллектуальной системы в виде описания процедур, с помощью которых их можно получить. Обычно процедурные знания используются для представления информации о способах решения задач в проблемной области, а также различные инструкции, методики и т.п.
4. Структуризация приложения на основе иерархии «часть/целое»
Модульный принцип создания приложения предоставляет разработчику различные возможности разбиения приложения на подсистемы, легче поддающиеся сопровождению и модификации. Разбиение приложения на модули упрощает процесс тестирования за счет использования групповой работы над тестируемой системой. Модульность также обеспечивает базовые возможности для повторного использования фрагментов системы.
Алгоритмы и процедуры относятся к категории операционных знаний, которые представлены информацией о способах изменения фактуальных знаний. Иначе говоря, эти знания задают процедуры преобразования. Часто для обозначения этих знаний используется термин «процедурные знания», однако следует иметь ввиду, что операционные знания могут быть представлены как в процедурной, так и в декларативной формах.
Алгоритм – предписание, однозначно задающее процесс преобразования исходной информации в виде последовательности элементарных дискретных шагов, приводящих за конечное число их применений к результату.
Под процедурой понимается блок с наличием или отсутствием формальных параметров, выполнение которого может быть организовано с помощью вызова.
Выделяют три крупных группы алгоритмов:
Вычислительные. Как правило работают со сравнительно простыми видами информации, но сам процесс вычисления может быть долгим и сложным.
Информационные. Представляют собой набор различных процедур, работающих с большими объемами информации (асинхронные, вложенные, внешние, встроенные, главные, командные, присоединенные, рекурсивные и др.).
Управляющие. Характеризуются тем, что информация к ним поступает от внешних процессов, которыми она управляет (вешние, каталогизированные, присоединенные, регистрации, управляющие и др.). Результаты работы этих алгоритмов представляют собой различные управляющие воздействия.
Также, как правило, алгоритмы могут быть «жесткими» и «мягкими». Главный принцип «мягких» вычислений – терпимость к неточностям и частичной истинности для достижения интерпретируемости. «Мягкие» вычисления дополняют друг друга и используются для решения задач при работе с неопределенностью.
12. Эмпирические закономерности. Определение, характеристики.
Эмпирическая закономерность – это существенная и постоянно повторяющаяся, неочевидная, практически полезная и доступная интерпретации взаимосвязь информационных единиц, необходимая для принятия решений в различных сферах человеческой деятельности. Неочевидность в определении означает, что найденные закономерности не обнаруживаются стандартными методами обработки информации или экспертным путем. Практическая полезность означает, что выводы имеют конкретное значение, которому можно найти практическое применение. Выделяются 5 типов эмпирических закономерностей:
1) Ассоциация – структурная связь, показывающая, что объекты одного класса некоторым образом связаны с объектами другого или того же самого класса. С понятием ассоциации связаны четыре важных дополнительных понятия: имя, роль, кратность и агрегация.
Во-первых ассоциации может быть присвоено имя, характеризующее природу связи. Смысл имени уточняется указанием направления, в котором должно читаться имя. Другим способом именования ассоциации является указание роли каждого класса, участвующего в этой ассоциации. Кратностью роли ассоциации называется характеристика, учитывающая, сколько объектов класса с данной ролью может или должно участвовать в каждом экземпляре ассоциации. Наиболее распространенным способом задания кратности роли ассоциации является указание конкретного числа или диапазона. Агрегатные ассоциации необходимы в том случае, если между двумя (или более) классами имеет место отношение «часть-целое». Если в ассоциации «объект-часть» последняя компонентная часть только одного объекта-целого, то такая агрегатная ассоциация называется компонентной
2) Последовательность – определяемая высокой степенью вероятности цепочка связанных по времени событий, фактов, ситуаций. С этой позиции ассоциация является частным случаем последовательности с временным лагом, равным нулю.
Правило последовательности: после события (факта, ситуации) Х через определенное время произойдет событие (факт, ситуация) У.
3) Кластер – это объединенное в группу множество схожих объектов. Кластер можно охарактеризовать как группу объектов, имеющих общие свойства. Цель кластеризации – поиск структур, имеющих внутреннюю однородность и внешнюю изолированность. Кластеры могут быть непересекающимися (эксклюзивными) или пересекающимися.
4) Предиктор – шаблон, адекватно отображающий динамику поведения целевых показателей (прогнозирования, предсказания). Термин может быть истолкован в «широком» и «узком» смысле. В «широком» смысле это та исходная характеристика объекта, по которой можно с большим или меньшим основанием предсказать другую целевую характеристику этого объекта. В «узком» смысле понятие «предиктор» приобретает дополнительные ограничения, связанные с количественным выражением и оценкой статистической достоверности прогноза.
5) Опорное множество – подмножество признаков (свойств, атрибутов), характеризующих группу, к которой принадлежит тот или иной объект классификации. Основные типы опорных множеств:
Всевозможные подмножества множеств признаков N;
Всевозможные комбинации признаков (свойств, атрибутов) из K элементов по всему дескриптору;
Все варианты локального – максимального сжатия признакового пространства, при условии различимости описаний объектов классов, тупиковые тексты;
Все варианты локально-максимального сжатия признакового пространства, при условии сходства описаний объектов одного класса – тупиковые связки;
Другие возможные комбинации признаков.
Когнитивная психология - одно из направлений современной психологической науки, связанное с поиском внутренних причин того или иного поведения живой системы. Как правило, объектом изучения выступает знание человека о себе и окружающем мире, а также познавательные процессы, обеспечивающие приобретение, сохранение и трансформацию этого знания. Первоначально основной задачей когнитивной психологии было изучение преобразований сенсорной информации с момента попадания раздражителя на рецепторы органов чувств до возникновения образа и генерации ответа. При этом исследователи опирались на компьютерную метафору-аналогично между процессами переработки информации человеком и в универсальном вычислительном устройстве.
Люди всегда интересовались своей сутью. Познание себя во все времена привлекало учёных. Это познание было возможно лишь при использовании аналогий с системами, строение и функционирование которых человеку было понятно. Человеческий организм стали сравнивать с механическими устройствами, сердце виделось хорошо работающим механическим насосом, а движения конечностей уподоблялись шагающим механическим приспособлениям. Век электричества породил аналогию процессов, протекающих в нервной системе человека, с теми, которые протекают в электрических цепях. Голография тут же породила голографические модели мозга. И компьютерная метафора стала законным средством аналогии, когда появились и стали совершенствоваться универсальные переработки информации. В результате были выделены многочисленные структурные блоки познавательных и исполнительных процессов, такие, например, как кратковременная и долговременная память. Кратковременная память связывалась с ранними этапами переработки информации, обеспечивающими. Активный отбор сведений для последующего продолжительного (дорлговременного) хранения. По сути дела, кратковременной памяти приписывалась роль оперативной памяти вычислительного устройства. Постепенно, однако, были обнаружены существенные различия в процессах восприятия и запоминания словесного (вербального) и сложного невербального материала, например: запахов, лиц, сельских и городских ландшафтов. В частности, при запоминании естественного наглядного материала фаза кратковременного хранения может отсутствовать. Эти и другие факты привели к тому, что на первый план выступили вопросы специфики представления (репрезентации) различных видов знания человека о себе и окружающем его мире.
Знание определяется как селективная, упорядоченная, определённым способом (методом) полученная, в соответствии с какими-либо критериями (нормами) оформленная информация, имеющая социальное значение и признаваемая в качестве именно знания определёнными социальными субъектами и обществом в целом.
Философы, когнитивисты, психологи выделяют различные типы знания. Например, эмпирическое и теоретическое знание, знание гуманитарное и естественнонаучное, каузальное (знание о причинно-следственных связях между объектами предметной области) и неточное (знание отличающиеся неполнотой или противоречивостью), процедурное и декларативное.
Кроме того, знания могут быть классифицированы по следующим категориям:
поверхностные -знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями и фактами в предметной области;
глубинные -абстракции, аналогии, схемы, отображающие структуру и процессы в предметной области.
первичные - знания, определяющиеся с помощью чувств.
вторичные -знания, которые выводятся с помощью логического мышления: дедукция (анализ) и индукция (синтез). Индукция-вывод общего (из материнской формы) из частного (из содержания, из материнских форм). Дедукция-вывод частного (дочерней формы) из общего (материнской формы).
Также выделяют предметные знания , которые в свою очередь, подразделяются на процедурные и декларативные знания:
декларативные -представляют собой утверждения об объектах предметной области, их свойствах и отношениях между ними. По сути дела-это факты из предметной области, поэтому другим названием декларативных знаний является фактические знания. Декларативные знания определяют содержательную или семантическую часть предметных знаний и порождают семантическую предметную модель обучения;
процедурные -описывают принципы и порядок преобразования объектов предметной области. Это могут быть алгоритмы, методики, инструкции, рецепты, стратегии принятия решений. К процедурным знаниям следует отнести правила, которые состоят больше, чем из одного высказывания, одной фразы. Процедурные знания описывают порядок и характер преобразования объектов предметной области. Процедурные знания составляют процедурную предметную модель обучения.
Процедурные и декларативные знания часто называют правилами и, таким образом, о них говорят как о фактах и правилах. Это неправильно: ведь факты, по сути дела, также являются правилами, поскольку определяют, задают отношения между объектами предметной области, и эти объекты связываются между собой по определённым правилам. Больше того, все факты могут быть записаны в виде продукционных правил [Атанов Г.А., Пустынникова И.Н.,1997; AtanovG.A., PustynnikovaI.N., 1997]. Таким образом, и процедурные, и декларативные знания практически являются правилами, но правилами разного характера.
Согласно деятельностной теории учения[Атанов Г.А., 2001 Машбиц Е.И., 1998], конечной целью обучения является формирование способа действий, а образ действий реализуется в практической деятельности через умения. Знания выступают в качестве средств, с помощью которых формируются умения. В инженерии знаний умения трактуются как поведенческие, или операционные знания. Механизмом формирования умений является оперирование знаниями (как декларативными, так и процедурными), проявляемое в поведении человека. Таким образом, предметная модель, обучаемого включает в себя умения, которые должны быть сформированы в процессе обучения.
Декларативные и процедурные знания хранятся в долговременной памяти, где распределяются соответственно в декларативной и процедурной памяти. Люди должны обладать определёнными знаниями, умениями и навыками, поэтому важно понимать, что знания хранятся в декларативной памяти, а умения и навыки в процедурной памяти. Процедурная память инициирует мыслительный процесс у людей.
С формальной точки зрения знание с трудом поддается формализации, систематизации и точному описанию вообще. Само по себе понимание, что такое знание зависит от конкретного человека, от уровня его образования, жизненного опыта, профессии, особенностей психики, эмоциональности.
Факторов восприятия знаний достаточно много. Существенно и неоспоримо лишь то, что это восприятие развивается во времени в сознании того, кто воспринимает то или иное знание. Важно понимать - знание может быть представлено тем, кто его воспринял и передал другому субъекту, но без гарантии той же точности восприятия и понимания.
Что связывает людей между собой в понимании сущности знаний?
Знания, которые необходимы человеку для жизни, учебы и работы в большинстве своем воспринимаются и понимаются всеми людьми эквивалентно. На тривиальное предложение: «Попробуйте привести примеры декларативных и процедурных знаний» и русский, и китаец, и американец ответят незамедлительно, но если любой из них уже много лет как программист, будет проблема с ассоциациями.
Профессия накладывает на восприятие человека отпечаток, а то, что это восприятие однозначно допускает, человек может не ассоциировать с такими простыми школьными понятиями. Сомнительно, что по данному примеру профессиональный программист вообще вспомнит слово «процедурный» и отнесет его к знанию, хотя перед этим он не задумываясь выполнил декларирование переменных, написал функцию передачи информации с сайта на сервер. Специалист знает, что это такое, но нет никакой ассоциативной связи.
Значение слова "декларация" не понимает только ребёнок из детского садика. Декларации составляет каждый в аэропорту, на таможне, в налоговой, но не каждый сообразит, что такое декларативное знание.
Таким образом, школьник начальных классов и взрослый человек на простой вопрос: "Приведите примеры своих декларативных и процедурных знаний" могут просто не ответить, но не потому что не знают. Сначала нужно предварительно пояснить, что декларативное знание что-то описывает, а процедурное знание - определяет алгоритм действий.
Представления о декларативном знании
Описать предмет, явление, продукт питания или станок можно по-разному. Поиск в Интернете по фразе «декларативные знания, примеры» дает такие ответы: «Любое знание о мире, к которому человек имеет осознанный доступ» или «Декларативные знания записаны в памяти интеллектуальной системы так, что они непосредственно доступны для использования после обращения к соответствующему полю памяти».
Сказано в обоих случаях красиво, но к декларативным знаниями - это имеет слабое отношение. Во-первых, любое знание о мире можно изложить декларативно, даже если оно по природе своей - очевидный алгоритм. Во-вторых, какое значение имеет наличие или отсутствие «осознанного» доступа.
Бывает ли восприятие информации не осознанным? Но если восприятие было неосознанным (это реально), то как бы оно восприняло именно знание, а не сигнал, не ощущение, не реакцию? Имплантировать в мозг знания пока умеют только фантасты при помощи сложных механизмов.
В-третьих, какое имеет отношение к делу память интеллектуальной системы? Называть программу интеллектуальной или нет - вопрос воображения. Кроме того, сегодня нет ни одной программной системы, которую можно объективно назвать интеллектуальной.
Представления о процедурном знании
Здесь всё сложнее. Умение жарить яичницу, умение открывать дверь или умываться - не воспринимается, как процедурное знание. Всё это настолько привычно и естественно, что все мыслимые и немыслимые действия, которые обычно выполняет человек, он не воспринимает как алгоритм.
Все люди по природе своей программисты, но писать программы умеет не все. А из тех, кто умеет это делать, программистов ещё меньше. Если упростить ситуацию и попробовать среди профессиональных программистов найти тех, которые могут написать реально объектно-ориентированную, полностью рекурсивную на уровне каждого компонента программу, то это будут единицы.
Реальность в этом случае не проходит через барьер привычности и не воспринимается как процедурное знание, но если просто подсказать в чём дело, любой человек приведет примеры декларативных и процедурных знаний не только из собственного опыта, но на примере любых событий, явлений и обстоятельств.
Примеры декларативных и процедурных знаний
Яблоко зеленое - это декларативное знание. Футбольное поле - тоже. Но яблоко может быть не только зеленым, да и не яблоком вовсе. Чтобы отличить настоящее яблоко от изготовленного из воска, потребуется знание того, как оно выглядит в реальности и другие отличия (запах, текстура, форма).
С футбольным полем посложнее. Определив определенную поверхность как футбольное поле, можно совершить ошибку. Приехал друг из города в деревню и ему назначена встреча на футбольном поле. Естественно, он будет искать место, где есть ворота, трибуны и классическая футбольная разметка.
Процедурное знание:
- кулинарный рецепт;
- сборка автомобиля;
- написание сочинения или стиха.
В последнем случае все сложнее. Нужно обладать определенные знаниями, чтобы писать стихи. По условиям, существуют различные требования к рифме или стилю письма.
В алгоритме всегда труднее ошибиться, чем в описании. Процедурное знание, как правило, тестируется на предмет работоспособности. Декларативное тоже требует проверки, но какой именно - определяет область использования декларативного знания.
Для художника, отображающего примеры такого знания (зеленое яблоко и футбольное поле) совершенно безразлично, что он рисует. Для него важно передать форму, цвет, пропорции, отобразить то, что он видит. Для покупателя на рынке совсем другая система ценностей. Форма и цвет фрукта покупателя меньше волнует, чем его потребительские качества. Для человека, которому назначили встречу на футбольном поле важны критерии, позволяющие принять однозначное решение.
Программирование и знания
Самый лучший критерий для декларативного и процедурного знания - аксиомы из области программирования. Причем программирование 80 годов прошлого века в этом контексте практичнее. В те времена четко было понятно описание данных, то есть: что такое декларативное знание. Любое такое описание четко обозначено: компьютер никогда не прощает ошибок.
Современное программирование не обязывает программиста строго декларировать то, что он намерен обработать, а в некоторых случаях, вообще не предъявляет никаких претензий, если он чего-то описал не так.
Процедурное знание всегда четко регламентировано. Понятие синтаксиса в описании алгоритма или процедуры настолько важно, что без конкретных условностей и обозначений признать процедурным его никак нельзя.
Рассматривая декларативные знания, примеры: «я знаю, что...» можно четко сформулировать два момента:
- пример - это одно;
- я знаю, что... - это совсем другое.
Пример в большинстве случаев (в образовании, на производстве, в быту) четко определен и люди, имеющие о нем представление, понимают его смысл одинаковым образом. Человек, который пришел учиться, работать или оказался в другом месте, определяет смысл примера по-своему, у него есть два пути: настаивать на своем или изменить свое собственное мнение о конкретном знании.
Интеллектуальные системы и знания
Декларативные знания, как примеры - это описательные части программ. Имеется ввиду не описание переменных, а описание реальных данных. Например, штатное расписание, карточка сотрудника, трудовая книжка, благодарность и другое. Любой из этих документов - реальное декларативное знание.
Процедурные знания, как примеры - это функции (процедуры) = алгоритмы действий, причем не обязательно последовательных. Процедурное знание - это не всегда рецепт, который следует исполнить последовательно.
Процедурное знание характеризуется вложенностью, рекурсивностью, независимостью и взаимодействием с себе подобными. Оно может учитывать декларативные знания, но правильнее будет сказать: процедурное знание извлекает из декларативного только то, что оно рассчитывает получить.
При таком варианте и реальном положении вещей декларативные знания - примеры безукоризненно исполненной статики. Что до процедурных, то в данном контексте они всегда статичны. Любая сверхтехнологичная современная интеллектуальная или экспертная система не ответит на простой до безумия вопрос: "Попробуйте привести примеры декларативных и процедурных знаний".
Классического синего экрана от Windows не будет, но решения - тоже. Критерий интеллектуальности любой программы вовсе не в том, как её называет разработчик, какой рейтинг он составил, а в том, что может делать это изделие за пределами его воображения.
Вероятно, история программирования просто умалчивает о достижениях специалистов и станет известно, когда появились первые системы, которые манипулировали знаниями сами по себе, а не так, как было заложено их автором.
Однако известно, что в период очередной волны интереса к искусственному интеллекту была создана программа, которая имитировала ситуативную стадию интеллекта человека ("Лиси"). Разработчик позиционировал её как систему накопления ситуативных (декларативных) и репродуцирующих (процедурных) знаний и самостоятельного их применения. Чему научилась, то и сделала.
К системе имели доступ другие разработчики. Автор обучил ее простым знаниям: "мама", "мяч", "играть", "скажи папа", "мяч круглый" и другое. Коллеги по работе решили иначе и научили "Лиси" математике: 1+1 = 1; 1 x 0 = 0; 2 x 0= 0.
Всё это не имеет никакого отношения к искусственному интеллекту, но все же факт, что правильное понимание сути декларативных и процедурных знаний позволяет более эффективно их использовать. Кроме того, четкое обозначение знаний имеет важное значения для понимания людьми друг друга.
