6. Способы объединения операционного и фактуального знания в интеллектуальных информационных системах. Сравнение с традиционными системами

Знания (knowledge) — совокупность сведений (данных или программ), отражающих знания человека-специалиста (эксперта) в определенной предметной области и предназначенных для хранения в базах знаний. Для знаний характерны внутренняя интерпретируемость, структурированность, связанность и активность. Условно можно записать, знания=факты+убеждения+правила.

Информация не является знаниями до тех пор, пока она не востребована и не решает никаких задач.

Знание имеет двоякую природу: фактуальную и операционную. Фактуальное знание — это осмысленные и понятые данные (структура данных). Операционное знание — это те общие зависимости между фактами, которые позволяют интерпретировать данные и извлекать из них информацию (алгоритм).

Процесс извлечения информации из данных сводится к адекватному соединению операционного и фактуального знаний и в различных типах ИС выполняется по разному.

1 тип: это соединение операционного знания и фактуального в рамках одного приложения: Программа=Алгоритм +Структура данных

Таким образом, операционное знание (алгоритм) и фактуальное знание (структура данных) неотделимы друг от друга. Однако если в ходе эксплуатации ИС выяснится потребность в модификации одного из двух компонентов программы, то возникнет необходимость ее переписывания. Это объясняется тем, что полным знанием проблемной области обладает только разработчик ИС, а программа служит не думающим исполнителем знания разработчика.Следствием является не адаптивность ИС к изменениям информационных потребностей.

2 тип: это ИС, основанные на использовании БД, в которых происходит отделение фактуального и операционного знаний друг от друга. Фактуальное знание организуется в виде БД, операционное знание в виде приложений. В качестве посредника между приложением и БД выступает СУБД: АИС=Программа - СУБД - БД

Факты (данные) — это различия в физических состояниях. Данные существуют независимо от мыслительных процессов человека, воспринимающих их. Данные могут или не могут передавать человеку информацию, но передача информации зависит от предварительно накопленных человеком знаний.

Как соединяется фактуальное и операционное знание в системах, основанных на моделях?  В развитии интеллектуальных информационных систем является выделение в самостоятельную подсистему (репозиторий метазнания), описывающего структуру операционного и фактуального знаний отражающих модель проблемной области. В таких системах и программы, и структуры данных генерируются или компонуются из единиц знаний, описанных в репозиторий, каждый раз при изменении модели проблемной области. Будем называть ИИС, обрабатывающие метазнание, системами, основанными на моделях.

7. Интеллектуальные информационные системы с базами данных

Информационная система - это совокупность тем или иным способом структурированных (структурирование - это введение соглашений о способах представления данных) данных (базы данных) и комплекса аппаратно-программных средств для хранения данных и манипулирования ими.

Основа информационной системы, объект ее обработки - база данных (БД).

 База данных - это совокупность сведений о конкретных объектах реального мира в какой-либо предметной области или разделе предметной области. Например, база данных по вузам (высшее образование), база данных по лекарственным препаратам (медицина), база данных по автомобилям (автомагазин), база данных по стройматериалам (склад) и т.п. Синоним термина «база данных» - «банк данных».

Ядром любой базы данных является модель данных, которая представляет собой структуру данных, соглашения о способах их представления и операций манипулирования ими. Иными словами, это формализованное описание объектов предметной области и взаимосвязей между ними.

Различают три основных типа моделей данных: иерархическую, сетевую и реляционную. 

Иерархическая структура представляет собой совокупность элементов, в которой данные одного уровня подчинены данным другого уровня, а связи между элементами образуют древовидную структуру. В такой структуре исходные элементы порождают другие элементы, причем эти элементы в свою очередь порождают следующие элементы и т.д. Существенно то, что каждый порожденный элемент имеет только одного «родителя». Обратите внимание, что в иерархической структуре порождающим элементом может быть не объект сам по себе, а только конкретный экземпляр объекта. Примером иерархической базы данных может служить генеалогическое древо вашей семьи.

Существуют и более сложные - сетевые структуры, в которых каждый порожденный элемент может иметь более одного порождающего элемента. Сетевая модель данных отличается от иерархической тем, что каждый элемент сетевой структуры данных связан с любым другим элементом. Примером сложной сетевой структуры может служить структура базы данных, содержащая сведения об учащихся, занимающихся в различных кружках. При этом возможны занятия одного и того же ученика в разных кружках, а также посещение несколькими учениками занятий одного кружка. Сетевые и иерархические структуры можно свести к простым двумерным таблицам.