Информатика | Білім базасы

1.1. Білім базасы

Жасанды интелект негізінде құрылған жүйелерді қарастыру барысында білімдер түсінігімен кездесеміз.
Білімдер- кез-келген қолдану саласына қатысты мәселені мамандарға шешуге мүмкіндік беретін және кәсіби тәжірибе практикалық қызмет нәтижесінде алынған осы қолдану саласының қағидалары заңдылықтары байланыстары. Білімдер өңделу барысында келесі түрге ие болады:
1.Ойлау қабілеті нәтижесі ретіндегі адамның жадысындағы білімдер.
2.Білімдерді материалдық тасығыштар (оқулықтар, әдістемелік нұсқаулар) .
3.Білімдер шеңбері қолдану саласы объектілерінің олардың атрибуттарның және байланыстары заңдылықтарының және шартты түрдегі сипаттамасы.
4.Білімдерді ұсыну түрімен сипатталатын білімдер, яғни продукциондық модельдер, фрэймдер, семантикалық жүйелер, логикалық есептеулер.
5.Білімдер базасы машыналық тасығыштардағы ақпарат.
Құрылымдық ерекшелігі бойынша білімдер қолдану саласы туралы фактілерден және ережелерден тұрады.
Факт- қолдану саласы туралы қысқа мерзімді білімдер.
Ережелер- фактілерді өңдеу алгоритімін анықтайтын ұзақ мерзімді білімдер. Сонымен, білім базасы – фактілер және ережелер жиынтығы және осы жиынтық қызметін қамтамасыз ететін заңдылықтар. Білімдер базасы технологиясы өзінің даму барысындағы мәліметтер базасының технологиялық дамуының жалғасы болып келеді. Мәліметтер мен білімге ұласу ақпараттық- құрылымдық дамуының және күрделі логикалық дамуы. Мәліметтер базасының білім базасының ерекшелігі: Ақпарат нақты түрде ұсынылады, ал білім базасында жалпы заңдылықтар яғни аксиомалар орын алады; 1-ші ұғым экстенционалын (тұрақты) білдірсе, 2-ші ұғым интенционалын (даму) білдіреді.
Білім базасының ерекшеліктері:
1.Білімдер интерпретациясы білім мазмұнын талқылау мүмкіндіктері.
2.Білім базасы фактілер және жағдайдың сәйкестігін яғни ситуациялық байланыстарды анықтау мүмкіндігі болады.
3.Білім базасын кеңейту мүмкіндігі яғни білім базасының экстенционалының шексі
Негізгі бөлім

2.1. Білімдер ерекшеліктері

ЭВМ –дегі білімді ұсынудың әр түрлі формаға тә ерекшеліктер қатарын санап шығамыз:
1. Ішкі интерпритируеміз. Кез келген ақпарат бірлігінің бірегей аты болу керек, сол арқылы интелектуалды жүйе оны табуды, және де осы атты айтылған сұрақтарға жауап береді. Жадыда сақталынатын берлігендер аттарынан айырылған болса, онда оны жүйе арқылы единтефикациялау мүмкіншілігі болады. Берілгендер программаны жазған, программист нұсқауымен жадыдан шығарылған программаларды теңестіре алады. Жүйеде машиналық екілік кодпен немесе сонымен жасырылады.
2. Құрылымдылық. Ақпараттық бірліктері иілгіш құрылымға ие болу керек. Олар үшін «матрешка принципі» орындалуы тиіс, бір ақпарат бірлігін басқаларға салу. Кез келген ақпараттық бірлігі, кез келген басқа құрамға қонылуы мүмкін, және әр бірліктен оның кейбір құрастырушыларынбөлуге болады. Басқа сөзбен айтқанда өз бетімен құру және бөлек ақпараттар бірліктері арасында қатынас типі «бүтін-бөлік» түрі, немесе «элемент-класс» түрі болады.
3. Байланыстылық. Ақпарат базасында ақпараттық бірліктер арасында, әр түрлі үлгідегі байланыс орнату мүмкіншілігі қарастырылуы керек. Бұл байланыстар ең біріншіден ақпараттық бірліктер арасында мінездеме береді. Мысалы: екі немесе одан да көп ақпараттық бірліктер «бір уақытта» байланыстырылуы мүмкін, екі ақпараттық бірліктер «зерттеу-себебі» байланысымен немесе «қасында болу» байланысымен. Енгізілген қатынастар декларативті білімнің мінездемесіне жатады.
Егер екі ақпарат біріліктері арасында «аргумент – функция» қатынасы орнатылса, онда ол есептеулі анықталған функциялармен байланысты, процедуралық білімді көрсетеді. Мұнда: құрылымдық қатынас, каузальді қатынас және семантикалық қатынас болады. Біріншісінің көмегімен ақпараттар бірліктеріне иерархиялық сұрау қойылады, ал екіншісі – бір ақпараттар бірліктерін басқалар арқылы табуға, қысқартуға мүмкіндік беретін, процедуралық ақпаратты алыпкеледі, үшіншісі себепті тергеулер байланысы, төртіншісі – қалған барлық талаптарға сай болады.
Аталған осы үш білім ерекшеліктері, білімді ұсынудың жалпы моделін тұрғызуға рұқсат береді. Оны семантикалық желі деп атауға болады. Ол өзінде иерархиялық желіні ұсынуды, оның шыңы ақпараттар бірліктер болады.
4. Семантикалық метрика. Ақпараттар бірліктерінің жиынында, кейін жағдайда сұрау қою қатынасы пайдалы, ол ақпараттық жақындылық және ақпараттық бірлік мінездемесін білдіреді, және де ақпараттық бірлік арасындағы ассоциятивті байланыс күшін білдіреді. Мұндай қатынас ақпарат базасындағы кейбір типтік жағдайда белгілейді (мысалы: «сатып алу», т.б.). Релеванттік қатынас ақпарат бірліктерімен жұмыс істеу барысында табылған білімге жақын білімді табу мүмкіндігі бар.
5. Белсенділік. ЭВМ пайда болғаннан бастап, ондағы ақпарат бірліктерінің берілгендеріннне және командаларында мынандай ситуация пайда болды: берлігендер пассивті, ал командалар активті. Барлық ағып жатқан процесстер ЭВМ –де командалармен иницияланады, ал берілгендер осы командалармен қолданылады, тек қажет болған жағдайда. Интеллектуалды жүйе үшін бұл жағдай қолайлы емес. Адамдар сияқты интеллектуалды жүйе актуализациясында да сол немесе басқа әрекеттер арқылы жүйеде бар білімдер жасайды. Осындай жағдайда программаның орындалуы интеллектуалды жүйеде ақпарат базасы ағымыздағы жағдайымен инициялануы керек.
Базада фактілердің пайда болуы немесе оқиғалардың суреттелуі, байланыстың орнатылуы жүйені белсенді көзі болып табылад.
Жоғарыда айтылған ақпарат бірліктерінің бес ерекшелігі, берілгендердің білімге айналуын анықтайды, ал мәліметтер базасы білім базасына өседі. Білімдермен жұмыс істеу құралдарының жиынтығы, білімдер базасын басқару жүйесін құрастырады. Толық мәнде барлық айтылған ерекшеліктер іске асырылатын білімдер базасы қазіргі кезде жоқ.
2.2. Білімді ұсыну модельдері

Көп жағдайда шешім қабылдау үшін сол немесе басқа адамның қызмет облысында алгоритм шешім белгісіз, т.с.с. нақты жүйелік әрекеттер жоқ болады.
Біле тұра қажетті нәтижеге, мысалы:
• Ауыр өнеркәсіп дамуын жобалау;
• Ғимарат ішінде қызметшіні үйлесімді орналастыру;
• Ауру адамды емдеу.
Мұндай жағдайда шешім қабылдауда, осы облыс туралы кейбір білімдер суммасын алу керек. Мысалы: шахмат позициясында жақсы жүруді таңдау үшін, ойын ережелерін білу керек, фигураның күшін білу керек, осындай т.б. стратегиялар бар. Шешім қабылдау үшін білімдер жиынтығын «пәндік облыс» немесе пәндік облыс туралы білімдер деп айтуға болады.
Әр пәндік облыстың өзінің түсінігі, өзара байланыстары, өзінің терминалогиясы, заңдары болады, олар пәндік облыс бойынша өзіндегі процесс пен оқиғалардыбайланыстырады. Шешім қабылдаудың ЭВМ –де интеллектуалды жүйесін қолданады, оның ядросы білімдер базасы болып табылады. Мұнда пәндік облыстың негізгі мінездемесі бар.
Білімдер базасын құруда традиционды тілдерде берілгендерді сандық ұсыну тиімді емес. Ол үшін білімді ұсынудың арнайы тілдері пайдаланылады, онда берілгендер символдыққа негізделген. Олар білімді ұсынудың формальді модельдер типіне бөлінеді. Жалпы олар төртке бөлінеді:
• Продукционды модель;
• Логикалық модель;
• Желілік модель;
• Фреймдік модель.
Кейбіреулер продукционды және логикалық модельдерді біріктерсе, ал екіншілері желілік және фреймдік модельді біріктіреді.
Бірінші продукционды және логикалық модельді қарастырамыз. Осындай модельде білімдер келесі формада ұсынылады: «Егер А, онда В», А және В –ның орнында басқа мәндер болуы мүмкін, олар: фактілер, процедура және т.с.с.
Мысалы: «Егер төртбұрыш диагоналі түзу бұрышпен қиылысса, онда бұл төртбұрыш ромб», «Егер жұмыс істессең, онда айлық ласың» т.с.с.
Бұл мысалда ереже екі бөлімнен тұрады: посылка (шарт) және зерттеу (қорытынды). Егер А (посылка) орыны бар, В (зерттеу) осылай іске асырылады.
Посылка бірнеше бөлімнен тұруы мүмкін. «Егер А1, А2, ..., АN немесе В».
Жазылу ережесі «Егер А1-ден АN-ге дейін ақиқат болса, онда зерттеу В-да ақиқат».
А1 ... АN посылкелерді қарапайым посылкелер. Олар және, немесе бірлестігі арқылы байланыстырылады.
Бір немесе бірнеше посылка ережелерін іске асыру барысында, жаңа білімдер алынуы мүмкін, осыған байланысты олар «Продукционды» деп аталады.
Келесі ережелер мысал бола алады:
Егер адам болса Х адам баласы У және адам Убаласы Z болып табылады және адам Z ер адам болып табылады.
Онда адам Х немере Z адамның болып табылады.
Келесіде «Желілік модельдер» қарастырамыз. Желілік модель негізінде білімді ұсынудың идеясы кез келген білімді объектілердің жиынтығы түрінде (түсініктер), және олардың арасындағы байланыстар (қатынастар) түрінде ұсынуға болады.
Продукционды модельге қарағанда тиімді, кез келген мысал ұсынуға болады және бағытталған граф түрінде болады.
Бұл модель негізінде семантикалық желімен аталған конструкция типі жатады. Желілік модельді форма түрде беруге болады:
H=[I, C1, C2, …, CN, G] мұнда I – ақпараттық бірліктердің жиыны, C1 … CN – ақпараттық бірліктердің өзара байланыс типтерінің жиынтығы, G – ақпарат бірліктерінің арасындағы байланыс.
Байланыс типіне байланысты қолданылатын модельдерді былай анықтаймыз: классификациялау желісі, функционалды желі және сценарий.
Мысалы: бірнеше сөйлемнен теріп қарастырамыз.
Кеша тоты құс болып келеді және ол сөйлей алады.
2.3. Фреймдік және желілік модель

Бұрында семантикалық желі қарастырылған. Желіге кіретін түсінік фрейм түрінде жазылады. Ал фрейм дегеніміз не?
Фрейм – минималды мәннің жазылуы ол қандайда бір жағдайлар, процестер немесе объектілер болуы мүмкін.
Фреймнің басқа да түсінігі бар, ол ассоциативті атрибуттар тізімі. Минималды мүмкіншілік түсінігі болашақта қолданылатын жазу кеңейтілуінің толықтылығын жоғалтады және сол білім бірлігіне арналған анықтауларды тоқтатуын білдіреді.
Фрейм – білім концентраторы және бөлек автономиялық элемент және жүйе элемент ретінде іске асырылады. Фреймді білімдер базасында сақталатын үлгілер арқылы ажыратылады, және нақты берілгендердің орындалуы жағдайын көрсететін фрейм – экземпляры.
Берілгендерді фреймдік ұсыну әмбебабы. Ол білімді көрсетуді келесілермен рұқсат етеді:
• Фрейм – құрылымдар – объектілердің және ұғымдардың белгіленуіне арналған;
• Фрейм – рөлдер – рөлдік міндеттердің белгіленуіне арналған;
• Фрейм – сценарилер – мінез-құлық белгіленуіне арналған;
• Фрейм – жағдайлар – қызмет тәртіптерінен күй жағдайын белгілеуге арналған.
Мысал: Фрейм құрылымдарына «вексель», «кредит».
Фрейм – рөлдер: «кассир», «клиент», «сервер».
Фрейм – сценарилер: «сақтандыру», «банкинг», «банкроттылық».
Фрейм – ситуациялар: «эволюция», «функциялау» т.б. жатады.
Мысалы, "функция" ұғымды аламыз. Әртүрлі функциялар достың досы құйып ала алады , бірақ функция кез келгені суреттеуге арналған формалдық мінездемелердің қайсысыз терімі бар болады (фрейм "функция"): үлгі және дәлел өзгертулерінің мүмкін жиыны (функция анықтама облысы), үлгі және функция мағыналарының мүмкін жиыны (функция мағыналарының жиыны), дәлел байланыс аналитикалық ережесі функция мағынасымен. Сәйкесінше, фрейм "дәлел" айқын бола алады, "Функция мағынасы", "Сәйкестік заңы". Онан әрі фреймдерді анықтауға "Дәлел үлгісі", "Функция мағына есептеуі ", "Операция " және т.б. Фреймға арналған басқа слот үлгісі "Сәйкестік заңы": заң тапсырма аналитикалық тәсілі; есептеу қиындығы (орындауы). Фрейм нақтылы мағынасын суреттеп айту үшін, слотқа қажетті әрбірге нақтылы мағына қосып беру, мысалы былай:
Фрейм аты - функция;
Аргумент - x;
Функциялар мағынасы - y;
Сәйкестіктер заң - квадраттық.
Слоттар:
Аргумент мағынасы - R;
Функциялар тапсырма тәсілі - y = ax2+ bx + c;
Есептеу қиындығы -7.

Сурет 1. Фрейм құрылымы " есептеуіш үлгі мақсаты "

Фреймдер көмегімен білімді ұсыну ол білімді ұсынудағы жағдайлардың бір тәсілі. Фреймнің аты болады және слоттардан тұрады.
Слот – толтырылмаған фрейм позициясы. Егер фреймде барлық слоттар толтырылған болса, онда нақты ситуацияның жазылады.
Ағылшын тілінен «Фрейм» деген сөзді аударғанда «Рамка», ал слот деген «ақау» деген сөзді білдіреді.
Басқа модельдерге қарағанда фреймдік модельдерде «Протофрейм» деп ататлатын, ақпарат бірлігінің қатаң құрылып бекітілген. Жалпы құрылым ретінде ақпарат бірліктер былай сипатталады:
( фрейма аты:
Слот аты 1 (слот мәні 1);
Слот аты 2 (слот мәні 2);
..........................
Слот аты К (слот мәні К).
Слот мәні кез келген болуы мүмкін (сандар, математикалық арқатынастар, өзіндік немесе программалау тілдеріндегі жазбалар, басқа берілген фреймдер слотына сілтеме). Слот пәндерінен бөлек фрейм шығаруға болады, ол жалпы дәрежедегі білімдерді реттеуге ыңғайлы.
Фреймнен слотты алғанда фреймді толық емес және мағынасыз болады. Фреймді нақтыландыру барысында фреймге және слотқа нақты жазылып қойылады және слоттарды толтыруға болады. Осындай жолмен протофреймдерден «Фрейм - экземпляры» алынады.
Протофреймнен фрейм – экземплярына өту көп адымды болуы мүмкін.
Кейбір протофреймдерді қарастырамыз:
( қызметкерлер тізімі :
Фамилия ( слот мәні 1);
Туған жылы ( слот мәні 2);
Мамандығы ( слот мәні 3);
Стаж ( слот мәні 4).
Егер нақты берілгендерді слот мәндері ретінде алсақ, онда фрейм – экземплярын аламыз:
( қызметкерлер тізімі :
Фамилия ( Касенова – Сейтенова – Нуржанов – Демесинова);
Туған жылы (1986-1988-1987-1986);
Мамандығы (директор – бухгалтер – техник – курьер);
Стаж (15 – 7 – 3 – 4).
Фреймде арасындағы байланыс, «байланыс» деген арнайы слотпен беріледі.
Интеллект жүйесіндегі мамандардың бір бөлігі фреймдік білімдерді ұсыну арнайы бөлулерді қажет етпейді. Себебі: оларда негізгі ерекшеліктер қалған типтерде де біріктірілген.....