SIMLearn

  • Печать

Управление знаниями

  1. Науки о знаниях. Общее понятие об онтологии. Онтологизация Интернета.
  2. Лингвистическая модель коммуникации — звуки, фонемы, морфемы, слова, предложения. Морфемы -- грамматические и смысловые значения. Аналитические и флективные языки. Предложение как минимальный носитель знания.
  3. Риторическая модель коммуникации. Роль общих мест (топосов). Понятие темы и ремы.
  4. Способы хранения знаний. Текстовая форма. Способы хранения знаний в машине. Элементарные формы хранения знаний — предикаты, фреймы, нейросети. Представление знаний в машинной форме — предикаты (Аристотель), фреймы (Марвин Минский), концептуальные графы (Джон Сова). Знание в виде сети IF-THEN-ELSE (расширение концепции аристотелева силлогизма).
  5. Понятие онтологии как статического знания. Онтологии первого и второго уровней. Язык XML и кодирование онтологий.
  6. Онтология — набор понятий, связи между ними как набор ролей и отношений. Языки кодирования онтологий.
  7. Потенциальные источники знаний: R — внешний физический мир (реальность), M — сознание, S — знаковые структуры. Фундаментальные классы процессов. Матрица В.М. Капустяна (R,M,S)x(R,M,S). Переходы R-M,R-S,R-R…
  8. Извлечение знаний — knowledge acquisition. Извлечение знаний в кибернетическую систему (AI) — процессы R-AI, M-AI, S-AI. Особенности этих процессов.
  9. Язык представления знаний KNOW. Язык (формат) обмена знаниями (KIF). Кодирование простейших единиц знания — отдельных слов, понятий. Как они объединяются в элементарные структуры. Концептуальные графы Д. Совы.
  10. Управление знаниями в бизнесе (KM2B). KM2B — это технология, включающая в себя комплекс формализованных методов по: поиску и извлечению знаний, структурированию и систематизации знаний, анализу знаний, обновлению (актуализации) знаний, распространению знаний, генерации новых знаний.
  11. Базовые характеристики знания в KM2B:
    • отчуждаемость,
    • повторяемость результатов использования знаний при использовании их другими людьми.
  12. Повторяемость результатов использования знаний при использовании их другими людьми.
  13. Виды знаний в организации — невыявленные, выявленные, но не отчужденные (записки), выявленные и отчужденные. Способы отчуждения, выявления знаний в производственном коллективе и вовлечения их в коллективное пользование.
  14. Как коллектив организации умеет работать со знаниями, генерировать новые. Способы создания среды, в которой возможно было бы формальное и неформальное обучение и передача знаний, организации общения людей друг с другом, нахождение человека, обладающего нужным знанием.
  15. Экспертные системы. Определение ЭС в широком смысле и в узком смысле. Соотношение мужду этими определениями и область их применения. ЭС в широком смысле — программы, аккумулирующие знания специалистов в ПО и тиражирующие их для использования менее квалифицированными пользователями. Почему калькулятор является ЭС, согласно одному из определений.
  16. ЭС MIZAR. Ее функционирование, преимущества и недостатки. Класс экспертных задач, решаемых на системе Мицар. Структурная схема ЭС — пользователь, интерфейс пользователя, база знаний, решатель, подсистема объяснений, интерфейс редактирования знаний, инженер знаний, эксперт.
  17. Семь классических экспертных задач:
    • Управление — воздействие на объект для достижения желаемого поведения. знаний. Управление — воздействие на объект для достижения желаемого поведения. Управление — воздействие на объект для достижения желаемого поведения. ии в той или иной проблемной области знаний.
    • Управление — воздействие на объект для достижения желаемого поведения. иной проблемной области знаний.
    • Управление — воздействие на объект для достижения желаемого поведения.
    • Обучение — объяснение или консультации в той или иной проблемной области знаний.
  18. ЭС в узком смысле — работа со знаниями в форме суждений, с обращением при необходимости к другим формам знаний, моделируя тем самым мышление субъекта.
  19. Качества и свойства ЭС — поиск в пространстве состояний, способность производить символические (знаковые вычисления), приобретение знаний, прозрачность работы, обучаемость, оценка качества своей работы.
  20. Физическая символическая система. Продукционные правила. Способы реализации ФСС. Язык Пролог — преимущества и недостатки для реализации ФСС.
  21. Общезначимые (статические) и ситуационные (динамические) знания. Разбор соотношения этих видов знаний на примере задач из ПО генеалогии.
  22. Некоторые проблемы эпистемологии. Проблема ограничений в приобретении знаний. Куб Эшера. Сапиентальное чувство. Кибернетический подход к проблеме материальности сознания как структуры гетерогенной физическим структурам тела. Роботы с сознанием как кибернетический феномен.
  23. Инженерия знаний и нечеткость. Хранение и обработка нечетких знаний. Виды нечетких знаний. Недетерминированность выводов. Многозначность решения. Ненадежность знаний. Неполнота. Нечеткость и неточность. Примеры. Нечеткие множества. Лингвистическая переменная.