Mavzu 11. Ma'lumotlar va bilimlarni taqdim etish modellari

Ikkinchi turni bilish - bu odatda adabiyotda mavjud bo'lmagan, ammo tajribali mutaxassisga ko'p yillik amaliyot natijasida to'plangan o'z tajribasiga asoslanib, to'liq bo'lmagan va ziddiyatli dastlabki ma'lumotlar sharoitida ham qarorlarni samarali qabul qilishga imkon beradigan empirik qoidalar, intuitiv mulohazalar va faktlar. ... Ushbu shaxsiy bilim asosan evristika deb nomlangan asosiy qoidalardan iborat.
Bundan tashqari, sun'iy intellekt sohasiga nisbatan bilim an'anaviy ravishda protsessual va deklarativga bo'linadi. Tarixiy jihatdan protsessual bilim birlamchi bo'lgan, ya'ni. algoritmlarda "eritilgan" bilim. Ular ma'lumotlarni manipulyatsiya qildilar. Ularni o'zgartirish uchun o'zgaruvchan dasturlar kerak edi. Biroq, sun'iy intellektning rivojlanishi bilan ma'lumotlar ustuvorligi asta-sekin o'zgarib bordi va tobora ko'proq ma'lumotlar ma'lumotlar tuzilmalarida (jadvallar, ro'yxatlar, mavhum ma'lumotlar turlari) to'plandi, ya'ni deklarativ bilimlarning roli oshdi.
Kompyuterda ishlov berishda bilim o'zgaradi, shartli ravishda quyidagi bosqichlardan o'tadi:

• 
  fikrlash natijasida inson xotirasidagi bilimlar;
  
• 
  bilimlarning moddiy tashuvchilari (darsliklar, o'quv qo'llanmalari);
  
• 
  bilim sohasi - predmet sohasining asosiy ob'ektlari, ularning atributlari va ularni bog'laydigan naqshlarining shartli tavsifi;
  
• 
  bilimlarni namoyish etish tillarida tasvirlangan bilimlar (ishlab chiqarish modellari, semantik tarmoqlar, ramkalar);
  
• 
  kompyuter vositalarida bilimlar bazalari.
  

Bilimlar bazalari - bu bilimlarni boshqarish, ya'ni bilimlarni yig'ish, saqlash, izlash va etkazib berish uchun mo'ljallangan ma'lumotlar bazalarining maxsus turi.
Oddiy bilimlar bazalaridan kam tajribali kishilarga domendagi muammoni qanday hal qilish borasidagi tavsifni topishga yordam beradigan ma'lumotlarni saqlash uchun foydalanish mumkin.
Murakkab bilim bazalari sun'iy intellekt tizimlarining, xususan, ekspert tizimlarining asosiy tarkibiy qismlaridan biridir. Ular ma'lumot bazasi yozuvlari va vaziyatni foydalanuvchi tavsifi asosida ixtisoslashtirilgan muammolarni hal qilish yo'lini yaratish uchun mo'ljallangan.
Intellektual tizimda bilimlar bazasi - bu bilimlarni namoyish etishning qabul qilingan modeliga muvofiq tashkil etilgan predmet sohasi haqidagi bilimlar to'plamidir.
Intellektual tizimlarning ko'plab bilim bazalari ushbu tizimlarning xususiyatlarini qo'llab-quvvatlaydi, masalan: o'z-o'zini o'rganish - tizimning ishlashi paytida bilim bazasini o'zgartirish va uni muammoli maydonga moslashtirish qobiliyati (insonning "tajriba orttirish" qobiliyatiga o'xshash) va avtomatik isbotlash (xulosa) - tizimning yangi bilimlarni olish qobiliyati eski, bilimlar bazasida naqshlarni toping.
Bilimlar bazasida faktlar (yoki bayonotlar) va qoidalar mavjud. Faktlar - bu o'zgarishi mumkin bo'lgan qisqa muddatli ma'lumot (masalan, maslahat paytida). Qoidalar hozirgi paytda ma'lum bo'lgan yangi faktlar yoki farazlarni qanday yaratish haqida ko'proq uzoq muddatli ma'lumotlarni taqdim etadi.
Bilimlar bazasi mashina vositasida mutaxassisga (uning bilimlari bazaga kiritilgan) va foydalanuvchi uchun tushunarli bo'lgan shaklda, odatda tabiiyga yaqin bo'lgan tilda yozib olinadi. Ushbu "inson" vakilligiga parallel ravishda ichki "mashina" vakolatxonasida bilimlar bazasi mavjud.
Agar kerak bo'lsa, intellektual tizimning bilim bazasi yangi dastur yoki etishmayotgan ma'lumotlar bilan maxsus dastur - bilimlar bazasi muharriri yordamida yangilanishi mumkin. Tahrirlovchiga ichki o'rnatilgan menyular tizimi, bilimlarni namoyish etish tilining shablonlari, ko'rsatmalar va bilim bazasi bilan ishlashni osonlashtiradigan boshqa xizmat vositalari kiradi.
Bilimlar bazasini yaratishda ikkita asosiy vazifa hal qilinadi:

1. 
   Bilimlarni egallash (ba'zi bir bilim manbalaridan muammoni hal qilishda potentsial tajribani o'tkazish) va uni ushbu bilimlarni dasturda ishlatishga imkon beradigan shaklga o'tkazish.
   
2. 
   Bilimlarni namoyish qilish - ramziy hisob-kitoblar yordamida ularni keyinchalik qayta ishlash maqsadida foydali ma'lumotlarning katta massivlarini rasmiy tavsiflash usullarini topish.