Система искусственного интеллекта – это система, оперирующая знаниями о проблемной области. Без базы знаний систем искусственного интеллекта не существует. Для формализации и представления знаний разрабатываются специальные модели представления знаний и языки для описания знаний, выделяются различные типы знаний.
Модели представления знаний относятся к прагматическому направлению (основано на предположении о том, что мыслительная деятельность человека – «черный ящик») в исследованиях по искусственному интеллекту. При этом в системах, основанных на знаниях, информационные структуры представляются в форме декларативных (описательных) знаний, а алгоритмы и эвристики – в форме процедурных знаний.
Признано, что системы, основанные на знаниях, целесообразно разрабатывать с выделением ряда подсистем. Основными из них считаются:
- подсистема представления декларативных знаний;
- подсистема представления процедурных знаний;
- подсистема манипулирования знаниями (механизм логического вывода).
Целью такого разделения является возможность использования системы в различных предметных областях. Для этого достаточно заменить подсистему представления декларативных знаний без изменения остальных частей. В самом деле, имея универсальный механизм логического вывода, достаточно заполнить оболочку системы конкретными правилами и фактами из требуемой предметной области, чтобы получить готовую к применению систему.
История развития методов инженерии знаний свидетельствует о том, что эта идея продолжительное время являлась основополагающим направлением исследований. Так, например, А. Ньюэлл и Г. Саймон из Университета Карнеги-Меллона (США) разработали программу GPS – универсальный решатель задач. В формальной логике был разработан метод резолюций. В 70-х гг. XX в., однако, большинство исследователей пришли к выводу, что не существует универсальной системы представления процедурных знаний, пригодной для всех областей деятельности. Подтверждением этому служит высокая ценность специалистов-экспертов в узких предметных областях. Была сформулирована проблема представления знаний.
Проблема представления знаний заключается в несоответствии между сведениями о зависимостях данной предметной области, имеющимися у специалиста, методами, используемыми им при решении задач, и возможностями формального (однозначно-ограниченного) представления такой информации в ЭВМ. Часто проблема осложняется трудностями для эксперта по формулированию в явном виде имеющихся у него знаний.
Общая проблема представления знаний включает ряд частных проблем:
- представление декларативных знаний как данных, наделенных семантикой (фактов);
- представление процедурных знаний как отношений между элементами модели, в том числе в виде процедур и функций;
- представление метазнаний – правил обработки фактов, способов организации логического вывода, методов решения задач пользователем, порождения новых знаний и т. д.