Связанные понятия
Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении), в информатике и в исследованиях искусственного интеллекта.
Экспе́ртная систе́ма (ЭС, англ. expert system) — компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные экспертные системы начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х годах получили коммерческое подкрепление. Предшественники экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения...
Онтоло́гия в информатике (новолат. ontologia от др.-греч. ὤν род. п. ὄντος — сущее, то, что существует и λόγος — учение, наука) — это попытка всеобъемлющей и подробной формализации некоторой области знаний с помощью концептуальной схемы. Обычно такая схема состоит из структуры данных, содержащей все релевантные классы объектов, их связи и правила (теоремы, ограничения), принятые в этой области. Этот термин в информатике является производным от древнего философского понятия «онтология».
Предме́тная о́бласть — множество всех предметов, свойства которых и отношения между которыми рассматриваются в научной теории. В логике — подразумеваемая область возможных значений предметных переменных логического языка.
Обработка естественного языка (Natural Language Processing, NLP) — общее направление искусственного интеллекта и математической лингвистики. Оно изучает проблемы компьютерного анализа и синтеза естественных языков. Применительно к искусственному интеллекту анализ означает понимание языка, а синтез — генерацию грамотного текста. Решение этих проблем будет означать создание более удобной формы взаимодействия компьютера и человека.
Упоминания в литературе
В экспертной системе, основанной на правилах, знание представляется в форме правил "если… то…".
База знаний содержит как общие знания, так и информацию о частных случаях. "Механизм вывода применяет знания при решении реальных задач. По существу, он является интерпретатором базы знаний. В продукционной системе механизм вывода совершает цикл распознавание-действие. Процедуры, которые выполняют этот управляющий цикл, отделены от самих продукционных правил" [264, стр. 275]. Далее у Дж. Люгера есть интерпретация понятия "истинность" для продукций: "В системе, основанной на правилах, пары "условие-действие" представляются правилами "если… то…", в которых посылка (часть "если") соответствует условию, а заключение (часть "то") – действию. Если условие удовлетворяется, экспертная система осуществляет действие, предусмотренное при истинности заключения. Данные частных случаев можно хранить в рабочей памяти. Механизм вывода осуществляет цикл продукционной системы распознавание-действие. При этом управление может осуществляться либо на основе данных, либо на основе цели" [264, стр. 282]. Таким образом, говоря о продукционных системах и миварных сетях, можно употреблять термин "логический вывод", но в контексте цикла распознавание-действие.
Экспертные системы имеют очень сложную структуру, которая в упрощенном варианте состоит из следующих элементов: пользователя (человека, для которого создается экспертная система), аналитика (буфера обмена информацией между экспертом и базой знаний), интерфейса пользователя (совокупности программ, осуществляющих общение пользователя с экспертной системой),
базы знаний (совокупности знаний определенной области, которая понятна и пользователю, и эксперту), блока логического вывода, или решателя (особой программы, которая создает модель хода рассуждений эксперта на основе знаний), интеллектуального редактора базы знаний (программы, создающей базу данных при участии инженера), подсистемы объяснений (программы, которая дает пользователю ответы на его вопросы).
В состав структурного капитала Стюарт включает технологии, изобретения, базы данных, публикации, процессы и т. д., которые могут быть документально оформлены и юридически защищены; также сюда относятся стратегия и культура организации, структуры и системы, организационные процедуры и т. п. Все перечисленные и иные элементы структурного капитала делятся на две группы: объективированные на материальных носителях, в том числе компьютерные сети и программные продукты, позволяющие создавать
базы знаний компании и эффективно управлять ими, и социальные, которые вырастают из личного общения людей (культура, нормы отношений, взаимообогащение жизненным опытом). Стюарт особо отмечает, что структурный капитал может принимать разные формы в зависимости от конкретной компании. Основная задача управления структурным капиталом – сделать знания сотрудников собственностью компании и сохранить их в этом качестве.
В данной работе предлагается путь построения лингвистического концептуального объекта на единой платформе гносеологии при обращении к результатам исследований в других научных областях, заимствовании понятий, положений и адаптации инструментальных средств разработки из области компьютерных технологий и
баз знаний интеллектуальных систем. Психологическое знание позволяет построить линию объяснения процесса осознания, который проходит через ворота научных понятий (Л. С. Выготский), и именно осознание их роли и характера поведения, понимаемое как обобщение собственных психических процессов, приводит субъекта к овладению системой понятий.
При исследовании организационных процессов необходимо определить понятие организационных знаний. Под организационными знаниями в данном исследовании понимается совокупность накопленных знаний организации как тех, которые содержатся в имеющихся организационных документах, так и тех, носителями которых являются сотрудники и управляющие организацией. Соответственно, определяя понятие многонациональной организации как организации, персонал которой включает представителей двух и более национальных культур, принадлежащих к разным государствам, имеющих зачастую разные государственные языки (что, в совокупности, обуславливает разное национально-государственное самосознание данных представителей[21]), уточним, что
база знаний многонациональной организации будет включать, кроме документированных знаний, знания сотрудников и/или управляющих организацией, представителей разных национальных культур, принадлежащих к разным государствам, обладающих различным государственным самосознанием. Добавим, что знания многонациональной организации можно понимать как потенциал для действия, и, в то же время, как ключевую информацию (документированную и недокументированную, субъективную), необходимую организации для достижения своих целей, а также для согласования интересов (и с учетом социокультурных различий) сотрудников и руководителя. Тем самым, знание приравнивается к информации, которая имеет семантический, коннотативный, ментально-аксиологический и эмоциональный смысл, обладает особыми ценными качествами для сотрудников организации и складывается из субъективных (представлений, понятий, суждений, теорий, существующих в сознании сотрудников) и объективных (зафиксированных в документах и на аудио-, видеоносителях) знаний, постоянно меняющихся и обогащающихся.
создание и использование корпоративной
базы знаний (в части управления человеческими ресурсами):
е) базы данных и
базы знаний по различным областям, обеспечивающие доступ к накопленным знаниям;
– CAM-система: T-Flex-Технология позволяет проектировать технологические процессы с применением
базы знаний . Система T-FLEX ЧПУ – разработка управляющих программ для станков ЧПУ уступает по возможностям аналогичным по назначению зарубежным и отечественным системам;
Связанные понятия (продолжение)
Модель данных — это абстрактное, самодостаточное, логическое определение объектов, операторов и прочих элементов, в совокупности составляющих абстрактную машину доступа к данным, с которой взаимодействует пользователь. Эти объекты позволяют моделировать структуру данных, а операторы — поведение данных.
Извлечение информации (англ. information extraction) — это задача автоматического извлечения (построения) структурированных данных из неструктурированных или слабоструктурированных машиночитаемых документов.
Семанти́ческая паути́на (англ. semantic web) — это общедоступная глобальная семантическая сеть, формируемая на базе Всемирной паутины путём стандартизации представления информации в виде, пригодном для машинной обработки.
Информацио́нный по́иск (англ. information retrieval) — процесс поиска неструктурированной документальной информации, удовлетворяющей информационные потребности, и наука об этом поиске.
Исчисление процессов или алгебра процессов — семейство связанных подходов к формальному моделированию параллельных систем.
Схема базы данных включает в себя описания содержания, структуры и ограничений целостности, используемые для создания и поддержки базы данных.
Сема́нтика в программировании — дисциплина, изучающая формализации значений конструкций языков программирования посредством построения их формальных математических моделей. В качестве инструментов построения таких моделей могут использоваться различные средства, например, математическая логика, λ-исчисление, теория множеств, теория категорий, теория моделей, универсальная алгебра. Формализация семантики языка программирования может использоваться как для описания языка, определения свойств языка...
Инженерия знаний (англ. knowledge engineering) — область наук об искусственном интеллекте, связанная с разработкой экспертных систем и баз знаний. Изучает методы и средства извлечения, представления, структурирования и использования знаний.
Реляционная модель данных (РМД) — логическая модель данных, прикладная теория построения баз данных, которая является приложением к задачам обработки данных таких разделов математики, как теория множеств и логика первого порядка.
Визуализация данных — это представление данных в виде, который обеспечивает наиболее эффективную работу человека по их изучению. Визуализация данных находит широкое применение в научных и статистических исследованиях (в частности, в прогнозировании, интеллектуальном анализе данных, бизнес-анализе), в педагогическом дизайне для обучения и тестирования, в новостных сводках и аналитических обзорах. Визуализация данных связана с визуализацией информации, инфографикой, визуализацией научных данных, разведочным...
Отображение онтологий (англ. ontology alignment или ontology matching) — это процесс установления соответствий между понятиями (концептами) нескольких онтологий. Множество таких соответствий и называется «отображением». Термин имеет разное значение в компьютерной, когнитивной областях и философии.
Абстракция данных — популярная и в общем неверно определяемая техника программирования. Фундаментальная идея состоит в разделении несущественных деталей реализации подпрограммы и характеристик, существенных для корректного её использования. Такое разделение может быть выражено через специальный «интерфейс», сосредотачивающий описание всех возможных применений программы.
Формализа́ция — представление какой-либо содержательной области (рассуждений, доказательств, процедур классификации, поиска информации, научных теорий) в виде формальной системы или исчисления.
Имитационное моделирование (англ. simulation modeling) — метод исследования, при котором изучаемая система заменяется моделью, с достаточной точностью описывающей реальную систему (построенная модель описывает процессы так, как они проходили бы в действительности), с которой проводятся эксперименты с целью получения информации об этой системе. Такую модель можно «проиграть» во времени, как для одного испытания, так и заданного их множества. При этом результаты будут определяться случайным характером...
Формальные методы занимаются приложением довольно широкого класса фундаментальных техник теоретической информатики: разные исчисления логики, формальных языков, теории автоматов, формальной семантики, систем типов и алгебраических типов данных.
Распределённая система — система, для которой отношения местоположений элементов (или групп элементов) играют существенную роль с точки зрения функционирования системы, а, следовательно, и с точки зрения анализа и синтеза системы.
Семанти́ческая сеть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы. Таким образом, семантическая сеть является одним из способов представления знаний. В названии соединены термины из двух наук: семантика в языкознании изучает смысл единиц языка, а сеть в математике представляет собой разновидность графа...
Формальная верификация или формальное доказательство — формальное доказательство соответствия или несоответствия формального предмета верификации его формальному описанию. Предметом выступают алгоритмы, программы и другие доказательства.
Интеллектуальный агент в первом смысле — это часть технологии разработки операционных систем, и хотя алгоритмы, в нём используемые, могут базироваться на более сложных моделях, чем даже алгоритмы многих SCADA — систем, диапазон и методика его воздействия на состояние системы очень жестко детерминируется. «Интеллектуальный агент» во втором смысле так же не может быть полностью независимым, выполняя свои задачи, но методики его разработки на много порядков сложнее, в силу абсолютно иного уровня сложности...
Теория языков программирования (англ. programming language theory, PLT) — раздел информатики, посвящённый вопросам проектирования, анализа, определения характеристик и классификации языков программирования и изучением их индивидуальных особенностей. Тесно связана с другими ветвями информатики, результаты теории используются в математике, в программной инженерии и лингвистике.
Компонентно-ориентированное программирование (англ. component-oriented programming, COP) — парадигма программирования, существенным образом опирающаяся на понятие компонента — независимого модуля исходного кода программы, предназначенного для повторного использования и развёртывания и реализующегося в виде множества языковых конструкций (например, «классов» в объектно-ориентированных языках программирования), объединённых по общему признаку и организованных в соответствии с определёнными правилами...
Предметно-ориентированный язык (англ. domain-specific language, DSL — «язык, специфический для предметной области») — язык программирования, специализированный для конкретной области применения (в противоположность языку общего назначения, применимому к широкому спектру областей и не учитывающему особенности конкретных сфер знаний). Построение такого языка и/или его структура данных отражают специфику решаемых с его помощью задач. Является ключевым понятием языково-ориентированного программирования...
Язы́к запро́сов — это искусственный язык, на котором делаются запросы к базам данных и другим информационным системам, особенно к информационно-поисковым системам.
Машинное обучение (англ. machine learning, ML) — класс методов искусственного интеллекта, характерной чертой которых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач. Для построения таких методов используются средства математической статистики, численных методов, методов оптимизации, теории вероятностей, теории графов, различные техники работы с данными в цифровой форме.
Анализ данных — область математики и информатики, занимающаяся построением и исследованием наиболее общих математических методов и вычислительных алгоритмов извлечения знаний из экспериментальных (в широком смысле) данных; процесс исследования, фильтрации, преобразования и моделирования данных с целью извлечения полезной информации и принятия решений. Анализ данных имеет множество аспектов и подходов, охватывает разные методы в различных областях науки и деятельности.
Логи́ческое программи́рование — парадигма программирования, основанная на автоматическом доказательстве теорем, а также раздел дискретной математики, изучающий принципы логического вывода информации на основе заданных фактов и правил вывода. Логическое программирование основано на теории и аппарате математической логики с использованием математических принципов резолюций.
Многоагентная система (МАС, англ. Multi-agent system) — это система, образованная несколькими взаимодействующими интеллектуальными агентами. Многоагентные системы могут быть использованы для решения таких проблем, которые сложно или невозможно решить с помощью одного агента или монолитной системы. Примерами таких задач являются онлайн-торговля, ликвидация чрезвычайных ситуаций, и моделирование социальных структур.
Декларати́вное программи́рование — это парадигма программирования, в которой задаётся спецификация решения задачи, то есть описывается, что представляет собой проблема и ожидаемый результат. Противоположностью декларативного является императивное программирование, описывающее на том или ином уровне детализации, как решить задачу и представить результат. В общем и целом, декларативное программирование идёт от человека к машине, тогда как императивное — от машины к человеку. Как следствие, декларативные...
Бизнес-логика — в разработке информационных систем — совокупность правил, принципов, зависимостей поведения объектов предметной области (области человеческой деятельности, которую система поддерживает). Иначе можно сказать, что бизнес-логика — это реализация правил и ограничений автоматизируемых операций. Является синонимом термина «логика предметной области» (англ. domain logic). Бизнес-логика задает правила, которым подчиняются данные предметной области.
Храни́лище да́нных (англ. Data Warehouse) — предметно-ориентированная информационная база данных, специально разработанная и предназначенная для подготовки отчётов и бизнес-анализа с целью поддержки принятия решений в организации. Строится на базе систем управления базами данных и систем поддержки принятия решений. Данные, поступающие в хранилище данных, как правило, доступны только для чтения.
Метапрограммирование — вид программирования, связанный с созданием программ, которые порождают другие программы как результат своей работы (в частности, на стадии компиляции их исходного кода), либо программ, которые меняют себя во время выполнения (самомодифицирующийся код). Первое позволяет получать программы при меньших затратах времени и усилий на кодирование, чем если бы программист писал их вручную целиком, второе позволяет улучшить свойства кода (размер и быстродействие).
Релевантность в информационной науке и информационном поиске означает степень соответствия найденного документа или набора документов информационным нуждам пользователя (Релевантность, Relevance).
В информатике параллели́зм — это свойство систем, при котором несколько вычислений выполняются одновременно, и при этом, возможно, взаимодействуют друг с другом. Вычисления могут выполняться на нескольких ядрах одного чипа с вытесняющим разделением времени потоков на одном процессоре, либо выполняться на физически отдельных процессорах. Для выполнения параллельных вычислений разработаны ряд математических моделей, в том числе сети Петри, исчисление процессов, модели параллельных случайных доступов...
Мона́да — это абстракция линейной цепочки связанных вычислений. Монады позволяют организовывать последовательные вычисления.
Пролог (англ. Prolog) — язык и система логического программирования, основанные на языке предикатов математической логики дизъюнктов Хорна, представляющей собой подмножество логики предикатов первого порядка.
Синтакси́ческий ана́лиз (или разбор, жарг. па́рсинг ← англ. parsing) в лингвистике и информатике — процесс сопоставления линейной последовательности лексем (слов, токенов) естественного или формального языка с его формальной грамматикой. Результатом обычно является дерево разбора (синтаксическое дерево). Обычно применяется совместно с лексическим анализом.
Диагра́мма свя́зей , известная также как интелле́кт-ка́рта, ка́рта мыслей (англ. Mind map) или ассоциати́вная ка́рта — метод структуризации концепций с использованием графической записи в виде диаграммы.
Абстра́ктный тип да́нных (АТД) — это математическая модель для типов данных, где тип данных определяется поведением (семантикой) с точки зрения пользователя данных, а именно в терминах возможных значений, возможных операций над данными этого типа и поведения этих операций.