Sellaisia monimutkaisia käsitteitä kuin "ajattelu" ja "tietoisuus" ja vielä helpommin määritellyt, kuten "äly" ja "tieto" eri profiilien asiantuntijoiden keskuudessa (esim. järjestelmäanalyysi, tietojenkäsittelytiede, neuropsykologia, psykologia, filosofia jne.) voivat vaihdella merkittävästi.
Tiedon täydellinen, riittävä esitys, jonka sekä ihmiset että koneet näkevät yhtä yksiselitteisesti, on nykyaikaisen tiedonvaihdon pääongelma. Tällainen tiedonvaihto perustuu käsitteiden ja suhteiden järjestelmään, jotka muodostavat tiedon.
Tietojen luokitus
Ne voidaan luokitella useisiin luokkiin: käsitteellinen, rakentava, menettelyllinen, tosiasiallinen ja metatieto.
- Käsitteellinen tieto on joukko erityisiä käsitteitä, joita käytetään ongelmien ratkaisemisessa. Niitä käytetään usein perustieteissä ja tieteen teoreettisilla aloilla. Itse asiassa käsitteellinen tieto muodostaa tieteen käsitelaitteiston.
- Rakentava tieto - rakenteita, järjestelmiä ja alijärjestelmiä sekäniiden välisiä vuorovaikutuksia. Käytetään aktiivisesti tekniikassa.
- Proseduuritieto on soveltavassa tieteessä yleisimmin käytettyjä menetelmiä ja algoritmeja.
- Faktaalinen tieto on esineiden ja ilmiöiden ominaisuuksia, sekä määrällisiä että laadullisia. Useimmiten käytetty kokeellisissa tieteissä.
- Metaktieto on mitä tahansa tietoa tiedosta, sen organisointijärjestelmästä, suunnittelusta sekä sen soveltamisjärjestyksestä ja säännöistä.
Tietojärjestö
Tietojen organisointijärjestelmä on prosessi, jossa tarjotaan tietoa viesteinä, jotka voivat olla tuttuja (suullinen ja kirjallinen puhe, kuvat jne.) ja epätavallisia (kaavat, karttakohteet, radioaallot jne.).
Jotta tiedon organisointijärjestelmä olisi ymmärrettävä ja onnistunut, on käytettävä ymmärrettävää ja rakentavaa sääntöjärjestelmää, jonka mukaan tietoa esitetään ja koetaan. Tätä varten henkilö käyttää kieltä ja kirjoitusta.
Kieli
Kieli ilmestyi ja kehittyi johtuen siitä, että ihmisten keräämää tietoa on jatkuvasti esitettävä, ilmaistava, tallennettava ja vaihdettava. Ajatus, jota ei voi ilmaista muodollisella rakenteella (kieli, kuva), menettää mahdollisuuden tulla osaksi tiedonvaihtoa. Tästä syystä kieli on kautta ihmiskunnan historian ollut tehokkain tiedon esitysmuoto.
Mitä rikkaampi kieli, sitä enemmän tietoa se ilmaisee, mikä tekee ihmisten kulttuurista rikkaamman, mikä puolestaan antaa mahdollisuuden kehittää yhä tehokkaampia tiedon organisointijärjestelmiä.
Kielitiede
Suurin ongelma käytettäessä kieltä tiedon esitysmuotona on sanojen ja lauseiden moniselitteinen semanttinen merkitys. Siksi tieteen kielellä on erityinen rooli tiedon formalisoinnissa.
Tieteen kielen päätarkoitus on tyypistää ja standardoida tiedon ilmaisu-, pakkaus- ja tallennusmuotoja. Tyypillisen, tavanomaisen tiedon esittämisen avulla voidaan päästä eroon kielen polysemiasta tai semanttisesta moniselitteisyydestä.
Se mikä kielen evoluution luonnollisissa olosuhteissa tekee kielestä rikkaamman (ilmaisujen polysemia), tulee esteeksi tiedonvaihtoprosessissa, mikä lisää väärinkäsitysten, semanttisen kohinan ja tiedon epäselvän käsityksen riskiä.
Tietojen luokitus
Yksi tärkeimmistä tiedon formalisoinnin menetelmistä on luokittelu. Tämä on tiedon jakamista ryhmiin tietyn luokan mukaisesti. Eli vain tieto, joka täyttää tietyt luokkaa vastaavat kriteerit, kuuluu tiettyyn tietoluokkaan.
Luokittelu on erityisen tärkeä tieteellisen systematiikan menetelmä, joka on välttämätön tieteellisen suunnan perustiedon muodostumisen ensimmäisessä vaiheessa. Esimerkiksi tietojenkäsittelytieteessä ilman luokittelua ei ole ekvivalenssia, jonka avulla voit ratkaista sellaisia tärkeitä tehtäviä kuin vertailu, haku ja luokittelu. Ilman tieteen luokittelua meillä ei olisi niin ainutlaatuisia ja arvokkaita tiedon organisointijärjestelmiä kuin jaksollinen taulukko.
Tietojen esitysmallit
Jaksotaulukko, arvotaulukko, rikoslaki, sukupuut ja muut luokitusjärjestelmät ovat tiedon esittelyn malleja. Nämä ovat muodollisia rakenteita, jotka yhdistävät tiettyä tietoa: tosiasiat, ilmiöt, käsitteet, prosessit, objektit, suhteet.
Ymmärtääkseen ja käsitelläkseen tietoa tietystä aihealueesta tietokoneella, tämä tieto on esitettävä tietyssä, virallisessa muodossa. Tiedon käsittely tietokoneella tapahtuu tarkoituksesta riippuen algoritmille rakennetun mallin mukaisesti. Vastaavasti mallissa esitetty tieto riippuu sen käsittelyalgoritmista.
Tietämyksen esittämiseen asiantuntijajärjestelmissä on useita malleja. Tärkeimmät ovat tuotanto, kehys, verkko ja looginen.
Mallejen luokitus
Yllä luetellut tiedon esitysmallit, joista jäljempänä on esimerkkejä, vaikka ne ovatkin laajalle levinneet, eivät ole suinkaan ainoita. Nykyään on monia malleja, jotka eroavat toisistaan pätevyyden, lähestymistapojensa luomiseen ja organisointiperiaatteiden suhteen.
Esimerkiksi alla olevassa taulukossa näkyy tiedon esitysmallien tyypit, niiden jako empiirisiin ja teoreettisiin sekä edelleen alajaot.
| Empiiriset mallit | Teoreettiset mallit |
| Tuotantomallit | Loogiset mallit |
| Verkkomallit | Muodolliset kieliopit |
| Runkomallit | Kombinatoriset mallit |
| Lenemy | Algebralliset mallit |
| Neuroverkot | |
| Geneettiset algoritmit |
Empiirinen mallinnus
Empiiriset tiedon organisointi- ja edustamismallit ottavat ihmisen esimerkkinä ja yrittävät ilmentää hänen muistinsa, tietoisuutensa ja päätöksenteko- ja ongelmanratkaisumekanisminsa organisoitumista. Empiirisellä mallinnuksella tarkoitetaan mitä tahansa mallia, joka on rakennettu empiiristen havaintojen perusteella, eikä matemaattisesti kuvattavia ja mallinnettavia suhteita.
Empiirinen mallinnus on yleinen termi tiedon esitysmalleille, jotka on luotu havaintojen ja kokeiden perusteella.
Empiirinen malli toimii yksinkertaisen semanttisen periaatteen mukaan: luoja tarkkailee mallin ja sen referentin vuorovaikutusta. Vastaanotetun tiedon käsittely voi olla "empiiristä" monella tapaa analyyttisistä kaavoista, syy-suhteista yrityksen ja erehdyksen kautta.
Tietojen edustamisen tuotantomallit
Tämä tietojen esitysmalli perustuu useimmiten suhteisiin ja kausaalisuuteen. Jos tiedot voidaan esittää "If, Then" -tyypin ehtojen muodossa, malli on tuotanto. Sitä käytetään useimmiten sovelluksissa ja yksinkertaisessa keinotekoisessaälykkyys.
Tietojen esittelyn tuotantomallit ovat useimmiten tietokoneohjelmia, jotka tarjoavat jonkinlaiselle tekoälylle joukon käyttäytymissääntöjä sekä mekanismin, joka on tarpeen näiden sääntöjen noudattamiseksi tietyissä olosuhteissa.
Tuotanto (sääntöjoukko) koostuu kahdesta osasta: ennakkoehdosta ("JOS") ja toiminnasta ("SIIN"). Jos tuotannon olosuhteet vastaavat nykyistä maailmantilaa, malli toimii. Tuotantomalli sisältää myös tietokannan, jota joskus kutsutaan työmuistiksi ja joka sisältää nykyisen tiedon.
Tuotantomallin haittoja ovat, että jos sääntöjen määrä on liian suuri, mallin toimet voivat olla ristiriidassa keskenään.
Semanttiset verkot
Ne perustuvat kuvan eheyteen ja ovat visuaalisimpia tiedon esittämisen malleja. Semanttinen verkko esitetään useimmiten graafina tai monimutkaisena graafirakenteena, jonka solmut tai kärjet edustavat objekteja, käsitteitä, ilmiöitä ja reunat tiettyjen objektien, käsitteiden ja ilmiöiden välisiä suhteita.
Yksinkertaisin semanttinen verkko voidaan helposti esittää kolmiona, jonka kärjet ovat esimerkiksi "koira", "nisäkäs" ja "selkä". Tässä tapauksessa kärjet yhdistävät kolmion sivut, joita voidaan merkitä sellaisilla yhteyksillä ja suhteilla kuin "on", "omistaa", "on". tällä tavalla saamme tiedon esitysmallin, josta opimme,että koira on nisäkäs, nisäkkäillä on selkäranka ja koiralla on selkäranka.
Tällaiset mallit ovat havainnollistavia, ja niiden avulla voit tehokkaimmin esittää monimutkaisia järjestelmiä ja syy-suhteita. Lisäksi näitä semanttisia verkostoja voidaan täydentää uudella tiedolla laajentamalla olemassa olevaa verkkoa, eli kolmiosta voidaan tehdä suorakulmio, sitten kuusikulmio ja sitten monimutkainen leikkaavien muotojen verkosto, jossa voidaan tarkkailla., esimerkiksi ominaisuuksien periytyminen.
Runkomalli
Runkomalli on nimetty niin englannin sanasta frame - frame tai frame. Kehys on rakenne, joka kerää tietoja, joita käytetään edustamaan tiettyä käsitettä.
Kuten sosiologiassa, jossa kehykset ovat eräänlaista stereotyyppistä dataa, joka vaikuttaa ihmisen käsitykseen maailmasta ja päätöksentekoprosessista, tietojenkäsittelytieteessä ja tekoälyn parissa kehyksiä käytetään luomaan jäsenneltyä dataa, joka edustaa stereotyyppisiä tilanteita. Itse asiassa tämä on alkuperäinen perustietojärjestelmä, jolle tekoälyn maailmankuva rakentuu.
Sen lisäksi, että kehykset ovat tehokkaita tiedon esittämisen malleja, ne ovat aktiivisia paitsi tietojenkäsittelytieteessä. Ne olivat alun perin semanttisten verkkojen muunnelmia.
Kehys koostuu yhdestä tai useammasta paikasta. Slotit puolestaan voivat itse olla kehyksiä. Näin ollen kehysmalli pystyy esittämään monimutkaisia käsitteellisiä objekteja muodostaen laajan hierarkkisen ketjun.tieto.
Tietojen esityskehysmalli sisältää tietoa siitä, miten kehystä käytetään, mitä on odotettavissa käytön aikana ja sen jälkeen ja mitä tehdä, kun kehyksen käytöstä johtuvat odotukset eivät täyty.
Tietyt kehysmallissa olevat tiedot ovat kiinteitä, kun taas muu data, joka yleensä tallennetaan pääteaukoille, voi muuttua. Päätepaikkoja käsitellään useimmiten muuttujina. Huipputason paikat ja kehykset sisältävät tietoa tilanteesta, mikä on aina totta, mutta päätepaikkojen ei tarvitse olla totta.
Yhden monimutkaisen verkon kehykset voivat jakaa saman verkon muiden kehysten paikat.
Tietokantaan voidaan tallentaa prototyyppikehyksiä (muuttumattomia) ja ilmentymäkehyksiä, jotka on luotu tilannekohtaisesti edustamaan tiettyä tilannetta tai käsitettä.
Tietämyksen esittämisen kehysmallit ovat yksi monipuolisimmista ja kykenevistä esittämään erityyppistä tietoa:
- kehysrakenteita käytetään edustamaan käsitteitä ja objekteja;
- kehysroolit tarkoittavat roolivastuita;
- kehyskomentosarjat kuvaavat käyttäytymistä;
- kehystilanteita käytetään kuvaamaan tilaa ja toimintoja.
Neuroverkot
Nämä algoritmit voidaan myös ehdollisesti lisätä mallien ryhmään perustuen empiiriseen tiedon lähestymistapaan. Itse asiassa hermoverkot yrittävät kopioida ihmisen aivoissa tapahtuvia prosesseja. Ne perustuvat teoriaan, että tekoälyjärjestelmä, jolla on samat rakenteet japrosessit, kuten ihmisen aivoissa, voivat saada samanlaisia tuloksia päätöksenteossa, tilanteiden arvioinnissa ja todellisuuden havaitsemisessa.
Teoreettisesti järkevä lähestymistapa
Tietämyksen esittämisen matemaattiset, predikatiiviset ja loogiset mallit perustuvat tähän lähestymistapaan. Nämä mallit takaavat oikeat päätökset, koska ne perustuvat muodolliseen logiikkaan. Ne sopivat yksinkertaisten ongelmien ratkaisemiseen kape alta aihealueelta, joka liittyy usein muodolliseen logiikkaan.
Loogiset mallit tiedon esittämisestä
Tämä on yksi suosituimmista teoreettiseen lähestymistapaan perustuvista malleista. Loogisessa mallissa käytetään predikaattialgebraa, sen aksioomijärjestelmää ja päättelysääntöjä. Yleisimmät loogiset mallit käyttävät termejä - loogisia vakioita, funktioita ja muuttujia sekä predikaatteja eli loogisten toimintojen ilmauksia.
