Отличие данных от информации. Различие информации и данных

В самом начале этой главы необходимо подчеркнуть разли чия между понятиями данные и информация. Между ними есть разница и довольно существенная. Согласно теории информации под данными следует понимать все те сведения, которые собираются и, что особенно важно, подвергаются специальной обработ ке с целью вьщеления из них (в том числе и с помощью расчетов) только тех сведений, которые окажутся необходимыми и полезны ми для решения данной конкретной задачи. Эти обработанные данные будут представлять собой информацию. А необработан ные сведения принято называть данными. Таким образом - подобная аналогия здесь вполне уместна - данные можно уподобить какой-либо руде, а информацию - добытым из нее полезным веществам. Данные всегда ассоциируют с избытком сведений, информацию же - с необходимой достаточностью. Информация, другими словами,- это то, что способствует приращению знаний, она всегда несет на себе печать новизны, представляет собой новые сведения. Но если сосредоточиться на маркетинговых исследова ниях, информация - это не любые новые сведения. В конечном итоге - это такие новые сведения, которые восприняты и оцене ны соответствующими службами (специалистами) для совершения конкретных профессиональных действий.

Передача данных и появление информации

Многочисленные трансформации данных на пути их превращения в информацию можно проследить по схеме, предложенной профессором Е.Г. Ясиным (рис. 5.1).

Согласно этой схеме какая-то часть данных на пути движения к получателю первоначально теряется в физических каналах их передачи в форме так называемого физического шума (например, при проведении анкетирования в маркетинговых исследованиях некоторые анкеты оказались неправильно заполненными и их изымают из предстоящей обработки). Дошедшие до получателя данные (принятые) могут быть не все поняты им и восприняты в силу, допустим, недостаточного уровня знаний. Непонятые и невоспринятые данные проходят мимо сознания получателя в форме семантического шума. И наконец, из воспринятых получателем данных некоторая часть может быть просто им проигнорирована из-за того, что окажется излишней или просто непригодной для решаемых задач. В форме прагматического шума эта часть сообщений также проходит мимо сознания получателя. Оставшаяся часть данных и представляет собой собственно информацию, которая может быть использована в решении практических задач. Ясно, что на этапе оценки, по схеме Ясина, происходит и обработка данных, производятся необходимые вычислительные процедуры, сравнения и т.п.

На практике понятия данные и информация часто отождествляют между собой, т.е. подменяют одно другим, что не способствует улучшению взаимопонимания между, допустим, исследователями рынка и заказчиками такого исследования при заключении между ними контрактов на проведение маркетинговых исследований. Но иногда такие отождествления вполне допустимы. В данной книге понятие информация будет применяться значительно чаще, чем понятие данные, хотя иногда автор воспользуется и понятием данные. Объяснение здесь простое: все дело в сложившихся традициях. В маркетинге, когда говорят об обосновании решений, чаще применяют термин информация, даже если речь идет о выборе для этого обоснования необходимых сведений (т.е. собственно информации) из их больших массивов (т.е. из массивов данных). А термин данные применяют в основном при первоначальном сборе любых сведений. Большого противоречия теории информации здесь нет, а поэтому сложившаяся традиция не нарушается.

Модуль 1 (1,5 кредит): Введение в экономическую информатику

Тема 1.1: Теоретические основы экономической информатики

Тема 1.2: Технические средства обработки информации

Тема 1.3: Системное программное обеспечение

Тема 1.4: Сервисное программное обеспечение и основы алгоритмизации

Экономическая информатика и информация

1.1. Теоретические основы экономической информатики

1.1.2. Данные, информация и знания

Основные понятия данных, информации, знаний.

К базовым понятиям, которые используются в экономической информатике, относятся: данные, информация и знания. Эти понятия часто используются как синонимы, однако между этими понятиями существуют принципиальные различия.

Термин данные происходит от слова data - факт, а информация (informatio) означает разъяснение, изложение, т.е. сведения или сообщение.

Данные - это совокупность сведений, зафиксированных на определенном носителе в форме, пригодной для постоянного хранения, передачи и обработки. Преобразование и обработка данных позволяет получить информацию.

Информация - это результат преобразования и анализа данных. Отличие информации от данных состоит в том, что данные - это фиксированные сведения о событиях и явлениях, которые хранятся на определенных носителях, а информация появляется в результате обработки данных при решении конкретных задач. Например, в базах данных хранятся различные данные, а по определенному запросу система управления базой данных выдает требуемую информацию.

Существуют и другие определения информации, например, информация – это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределенности, неполноты знаний.

Знания – это зафиксированная и проверенная практикой обработанная информация, которая использовалась и может многократно использоваться для принятия решений.

Знания – это вид информации, которая хранится в базе знаний и отображает знания специалиста в конкретной предметной области. Знания – это интеллектуальный капитал.

Формальные знания могут быть в виде документов (стандартов, нормативов), регламентирующих принятие решений или учебников, инструкций с описанием решения задач.

Неформальные знания – это знания и опыт специалистов в определенной предметной области.

Необходимо отметить, что универсальных определений этих понятий (данных, информации, знаний) нет, они трактуются по-разному.

Принятия решений осуществляются на основе полученной информации и имеющихся знаний.

Принятие решений – это выбор наилучшего в некотором смысле варианта решения из множества допустимых на основании имеющейся информации.

Взаимосвязь данных, информации и знаний в процессе принятия решений представлена на рисунке.

Рис. 1.

Для решения поставленной задачи фиксированные данные обрабатываются на основании имеющихся знаний, далее полученная информация анализируется с помощью имеющихся знаний. На основании анализа, предлагаются все допустимые решения, а в результате выбора принимается одно наилучшее в некотором смысле решение. Результаты решения пополняют знания.

В зависимости от сферы использования информация может быть различной: научной, технической, управляющей, экономической и т.д. Для экономической информатики интерес представляет экономическая информация.

Понятие, структура, классификация, особенности интеллектуальных систем.

Система называется интеллектуальной, если в ней реализованы 3 базовые функции:

1. Представление и обработка знаний.

2. Рассуждение.

3. Общение.

Пользователь

Функциональные механизмы База знаний

Структурные знания – знания об операционной среде. Метознания – знания о свойствах знаний.

1. Биохимическое (все, что связано с мозгом);

2. Программно-прагматическое направление (написание программ, заменяющих функции).

1. Локальный (задачный) подход: для каждой задачи специальные программы, достигающие результаты не хуже человека.

2. Системный подход, основанный на знаниях –создание средств автоматизации, создание самих программ.

3. Подход использующий метод процедурного программирования – создание алгоритмов на естественных языках.

Основные разделы ИИТ:

1. Управление знаниями.

2. Формальные языки и семантика.

3. Квантовая семантика.

4. Когнитивное моделирование.

5. Конвергентные (сходящиеся) системы поддержки решений.

6. Эволюционные генетические алгоритмы.

7. Нейронные сети.

8. Муравьиные и иммунные алгоритмы.

9. Экспертные системы.

10. Нечеткие множества и вычисления.

11. Немонотонные логики.

12. Активные многоагентные системы.

13. Естественное языковое общение и перевод.

14. Распознавание образов, игра в шахматы.

Характеристики проблемных областей, где необходимо применение ИИС:

1. Качество и оперативность принятия решений.

2. Нечеткость целей.

3. Хаотичность, флюктуируемость и квантованность поведения среды.

4. Множественность взаимозаменяющих друг на друга факторов.

5. Слабая формализуемость.

6. Уникальность (нестереотипность) ситуации.

7. Латентность (скрытость) информации.

8. Девиантность реализации планов, а так же значимость малых действий.

9. Парадоксальность логики решений.

Неустойчивость, нецеленаправленность, хаотичность среды

Понятие данных, информации и знаний. Свойства знаний и отличие их от данных.

Информация – это:

· любые сведения, принимаемые и передаваемые, сохраняемые различными источниками;

· это вся совокупность сведений об окружающем нас мире, о всевозможных протекающих в нем процессах, которые могут быть восприняты живыми организмами, электронными машинами и другими информационными системами;

· это значимые сведения о чём-либо, когда форма их представления также является информацией, то есть имеет форматирующую функцию в соответствии с собственной природой;

· это все то, чем могут быть дополнены наши знания и предположения.

Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления предметной области, а также их свойства. В процессах компьютерной обработки данные проходят следующие этапы преобразований:

· исходная форма существования данных (результаты наблюдений и измерений, таблицы, справочники, диаграммы, графики и т.д.);

· представление на специальных языках описания данных, предназначенных для ввода и обработки исходных данных в ЭВМ;

· базы данных на машинных носителях информации.

Знание - в теории искусственного интеллекта и экспертных систем - совокупность информации и правил вывода (у индивидуума, общества или системы ИИ) о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования их для принятия решений. Главное отличие знаний от данных состоит в их структурности и активности, появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.

Для того чтобы поместить знания в информационную систему, их необходимо представить определенными структурами данных, соответствующих выбранной среде разработки интеллектуальной системы. Поэтому при разработке информационной системы сначала осуществляются накопление и представление знаний, причем на этом этапе обязательно участие человека, а затем знания представляются определенными структурами данных, удобными для хранения и обработки в ЭВМ.

Знания в ИС существуют в следующих формах:

· исходные знания (правила, выведенные на основе практического опыта, математические и эмпирические зависимости, отражающие взаимные связи между фактами; закономерности и тенденции, описывающие изменение фактов с течением времени; функции, диаграммы, графы и т. д.);

· описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний (множество логических формул или продукционных правил, семантическая сеть, иерархии фреймов и т. п.);

· представление знаний структурами данных, которые предназначены для хранения и обработки в ЭВМ;

· базы знаний на машинных носителях информации.

Знания являются более сложной категорией по сравнению с данными. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними, поэтому знания иногда называют структурированными данными. Знания представляют собой результат мыслительной деятельности человека, направленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Знания получаются в результате применения к исходным данным некоторых методов обработки, подключения внешних процедур.

ДАННЫЕ + ПРОЦЕДУРА ОБРАБОТКИ = ИНФОРМАЦИЯ

ИНФОРМАЦИЯ + ПРОЦЕДУРА ОБРАБОТКИ = ЗНАНИЯ

Характерная особенность знаний состоит в том, что они не содержаться в исходной системе. Знания возникают в результате сопоставления информационных единиц, нахождения и разрешения противоречий между ними, т.е. знания активны их появление или недостача приводит к реализации некоторых действий или появлению новых знания. Знания отличаются от данных наличием следующих свойств.

Свойства знаний (из лекций):

· Внутренняя интерпритируемость (данные+методанные). Методанные -структурированные данные, представляющие собой характеристики описываемых сущностей для целей их идентификации, поиска, оценки, управления ими

· Наличие связей (внутренних, внешних), структура связи

· Возможность шкалирования (оценка соотношения между информационными единицами) – количественная

· Наличие семантической метрики (средства оценки плохо формализуемых информационных единиц)

· Наличие активности (неполнота, неточность побуждает их к развитию, пополнению).

Классификация знаний

Знание – форма существования и систематизации результатов познавательной деятельности человека. Знание помогает людям рационально организовывать свою деятельность и решать различные проблемы, возникающие в её процессе.

Знание (в теории искусственного интеллекта и экспертных систем) – совокупность информации и правил вывода (у индивидуума, общества или системы ИИ) о мире, свойствах объектов, закономерностях процессов и явлений, а также правилах использования их для принятия решений.

Главное отличие знаний от данных состоит в их структурности и активности, появление в базе новых фактов или установление новых связей может стать источником изменений в принятии решений.

Выделяют различные виды знания:

Научное,

Вненаучное,

Обыденно-практическое (обыденное, здравый смысл),

Интуитивное,

Религиозное, и др.

Обыденно-практическое знание носит несистемный, бездоказательный, бесписьменный характер. Обыденное знание служит основой ориентации человека в окружающем мире, основой его повседневного поведения и предвидения, но обычно содержит ошибки, противоречия. Научное знание, основанное на рациональности, характеризуется объективностью и универсальностью, и претендует на общезначимость. Его задача – описать, объяснить и предсказать процесс и явление действительности. Вненаучное знание продуцируется определённым интеллектуальным сообществом по отличным от рационалистических нормам, эталонам, имеют свои источники и средства познания.

Классификация знаний

I. по природе. Знания могут быть декларативные и процедурные .

Декларативные знания содержат в себе лишь представление о структуре неких понятий. Эти знания приближены к данным, фактам. Например: высшее учебное заведение есть совокупность факультетов, а каждый факультет, в свою очередь, есть совокупность кафедр. Процедурные же знания имеют активную природу. Они определяют представления о средствах и путях получения новых знаний, проверки знаний. Это алгоритмы разного рода. Например: метод мозгового штурма для поиска новых идей.

II. по степени научности. Знания могут быть научными и вненаучными .Научные знания могут быть:

1) эмпирическими (на основе опыта или наблюдения);

2) теоретическими (на основе анализа абстрактных моделей, аналогий, схем, отображающих структуру и природу процессов, т.е. обобщение эмпирических данных).

Вненаучные знания могут быть:

 паранаучными знаниями – учения или размышления о феноменах, объяснение которых не является убедительным с точки зрения критериев научности.

 лженаучными – сознательно эксплуатирующие домыслы и предрассудки.

 квазинаучными – они ищут себе сторонников и приверженцев, опираясь на методы насилия и принуждения. Квазинаучное знание, как правило, расцветает в условиях строго иерархированной науки, где невозможна критика власть предержащих, где жестко проявлен идеологический режим. (В истории России периоды «триумфа квазинауки» хорошо известны: лысенковщина; фиксизм, и т.д.)

 антинаучными – как утопичные и сознательно искажающие представления о действительности.

 псевдонаучными – представляют собой интеллектуальную активность, спекулирующую на совокупности популярных теорий (истории о древних астронавтах, о снежном человеке, о чудовище из озера Лох-Несс)

 обыденно-практическими – доставлявшими элементарные сведения о природе и окружающей действительности. Обыденное знание включает в себя и здравый смысл, и приметы, и назидания, и рецепты, и личный опыт, и традиции. Оно хотя и фиксирует истину, но делает это не систематично и бездоказательно.

 личностными – зависящими от способностей того или иного субъекта и от особенностей его интеллектуальной познавательной деятельности. Коллективное же знание общезначимо (надличностно), предполагает наличие общей для всей системы понятий, способов, приёмов и правил построения. III. по местонахождению

Выделяют личностные (неявные, скрытые, пока неформализованные) знания и формализованные (явные) знания.

Неявные знания – знания людей, которые ещё не формализованы и не могут быть переданы другим людям.

Формализованные на некотором языке (явные) знания:

 знания в документах;

 знания на компакт-дисках;

 знания в персональных компьютерах;

 знания в Интернете;

 знания в базах знаний;

 знания в экспертных системах, извлечённые из неявных знаний людей-экспертов.

Отличительные характеристики знания все ещё являются предметом неопределённости в философии. Согласно большинству мыслителей, для того чтобы нечто считалось знанием, это нечто должно удовлетворять трем критериям:

a) быть подтверждаемым,

b) быть истинным,

c) заслуживающим доверия.

Похожая информация.

Прежде чем продолжить рассмотрение проблематики управления знаниями важно определиться с ключевыми понятиями этой области: «данные», «информация», «знания».

В литературе, посвященной управлению знаниями, представлены различные подходы к их трактовке. Не претендуя на полномасштабный анализ, попробуем обозначить некоторые важные моменты.

Под данными понимаются неупорядоченные наблюдения, числа, слова, звуки, изображения. Это – набор дискретных, объективных факторов о событиях. При этом в организационном контексте данные трактуются как структурированные записи об актах деятельности. Организации обычно хранят данные в информационных системах, в которые они поступают из различных подразделений и служб.

Когда данные организованы, упорядочены, сгруппированы категоризированы, они становятся информацией . Она трактуется как совокупность данных, упорядоченная с определенной целью, придающей им смысл.

Сообщение - это текст, цифровые данные, изображения, звук, графика, таблицы и др

Сведения – практически синоним понятия “Сообщения”. Они чаще всего носят бытовой характер.

Знание же трактуется как информация, готовая к продуктивному применению, действенная, снабженная смыслом. Оно представляет собой совокупность оформленного опыта, ценностей, контекстуальной информации, экспертного понимания, составляющих основу для оценки и интеграции нового опыта и информации. Оно формируется и применяется в умах людей, а в организациях зачастую оказывается закрепленным не только в документах и в хранилищах, но также в организационных процедурах, процессах, способах выполнения работы и нормах.

В таблице на основе обзора литературных источников приводятся различные определения знания.

В большинстве рассмотренных определений подчеркивается, что знания – понятие более широкое, глубокое и богатое по сравнению с информацией. Они представляют собой подвижное соединение разных элементов – опыта, ценностей, информации и экспертного понимания - и постоянно меняются; они интуитивны; характерны для людей и являются неотъемлемой частью человеческой сущности с ее непредсказуемостью.

5.1. Отличия знаний от данных

Характерным признаком интеллектуальных систем является наличие знаний, необходимых для решения задач конкретной предметной области. При этом возникает естественный вопрос, что такое знания и чем они отличаются от обычных данных, об­рабатываемых ЭВМ.

Данными называют информацию фактического характера, описывающую объекты, процессы и явления предметной облас­ти, а также их свойства. В процессах компьютерной обработки данные проходят следующие этапы преобразований:

Исходная форма существования данных (результаты наблю­дений и измерений, таблицы, справочники, диаграммы, графики и т.д.);

Представление на специальных языках описания данных, предназначенных для ввода и обработки исходных данных в ЭВМ;

Базы данных на машинных носителях информации.

Знания являются более сложной категорией информации по сравнению с данными. Знания описывают не только отдельные факты, но и взаимосвязи между ними, поэтому знания иногда на­зывают структурированными данными. Знания могут быть полу­чены на основе обработки эмпирических данных. Они представ­ляют собой результат мыслительной деятельности человека, на­правленной на обобщение его опыта, полученного в результате практической деятельности.

Для того чтобы наделить ИИС знаниями, их необходимо представить в определенной форме. Существуют два основных способа наделения знаниями программных систем. Первый - по­местить знания в программу, написанную на обычном языке про­граммирования. Такая система будет представлять собой единый программный код, в котором знания не вынесены в отдельную категорию. Несмотря на то что основная задача будет решена, в этом случае трудно оценить роль знаний и понять, каким образом они используются в процессе решения задач. Нелегким делом яв­ляются модификация и сопровождение подобных программ, а проблема пополнения знаний может стать неразрешимой.

Второй способ базируется на концепции баз данных и заклю­чается в вынесении знаний в отдельную категорию, т.е. знания представляются в определенном формате и помещаются в БЗ. Ба­за знаний легко пополняется и модифицируется. Она является автономной частью интеллектуальной системы, хотя механизм логического вывода, реализованный в логическом блоке, а также средства ведения диалога накладывают определенные ограниче­ния на структуру БЗ и операции с нею. В современных ИИС при­нят этот способ.

Следует заметить, что для того, чтобы поместить знания в компьютер, их необходимо представить определенными структурами данных, соответствующих выбранной среде разработки ин­теллектуальной системы. Следовательно, при разработке ИИС сначала осуществляются накопление и представление знаний, причем на этом этапе обязательно участие человека, а затем зна­ния представляются определенными структурами данных, удоб­ными для хранения и обработки в ЭВМ. Знания в ИИС сущест­вуют в следующих формах:

Исходные знания (правила, выведенные на основе практи­ческого опыта, математические и эмпирические зависимости, отражающие взаимные связи между фактами; закономерности и тенденции, описывающие изменение фактов с течением време­ни; функции, диаграммы, графы и т. д.);

Описание исходных знаний средствами выбранной модели представления знаний (множество логических формул или про­дукционных правил, семантическая сеть, фреймы и т. п.);

Представление знаний структурами данных, которые пред­назначены для хранения и обработки в ЭВМ;

Базы знаний на машинных носителях информации.

Что же такое знания? Приведем несколько определений.

Из толкового словаря С. И. Ожегова: 1) «Знание - постиже­ние действительности сознанием, наука»; 2) «Знание - это сово­купность сведений, познаний в какой-либо области».

Определение термина «знания» включает в себя большей частью философские элементы. Например, знание - это проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отображение в сознании человека.

Знание есть результат, полученный познанием окружающего мира и его объектов. В простейших ситуациях знания рассматривают как констатацию фактов и их описание.

Исследователями в области ИИ даются более конкретные оп­ределения знаний.

«Знания - это закономерности предметной области (принци­пы, связи, законы), полученные в результате практической дея­тельности и профессионального опыта, позволяющие специали­стам ставить и решать задачи в этой области» .

«Знания - это хорошо структурированные данные или дан­ные о данных, или метаданные» .

«Знания - формализованная информация, на которую ссы­лаются или используют в процессе логического вывода» .

В области систем ИИ и инженерии знаний определение знаний увязывается с логическим выводом: знания - это информация, на основании которой реализуется процесс логического вывода, т.е. на основании этой информации можно делать различные заключения по имеющимся в системе данным с помощью логического вывода. Механизм логического вывода позволяет связывать воедино отдельные фрагменты, а затем на этой последовательности связанных фрагментов делать заключение.

Знания - это формализованная информация, на которую ссылаются или которую используют в процессе логического вывода (рис. 5.1.).

Рис. 5.1. Процесс логического вывода в ИС

Под знанием будем понимать совокупность фактов и правил. Понятие правила, представляющего фрагмент знаний, имеет вид:

Если <условие> то <действие>.

Это определение есть частный случай предыдущего определения.

Однако признается, что отличительные качественные особенности знаний обусловлены наличием у них больших возможностей в направлении структурирования и взаимосвязанности составных единиц, их интерпретируемости, наличие метрики, функциональной целостности, активности.

Существует множество классификаций знаний. Как правило, с помощью классификаций систематизируют знания конкретных предметных областей. На абстрактном уровне рассмотрения можно говорить о признаках, по которым подразделяются зна­ния, а не о классификациях. По своей природе знания можно разделить на декларативные и процедурные.

Декларативные знания представляют собой описания фактов и явлений, фиксируют наличие или отсутствие таких фактов, а также включают описания основных связей и закономерностей, в которые эти факты и явления входят.

Процедурные знания - это описания действий, которые воз­можны при манипулировании фактами и явлениями для дости­жения намеченных целей.

Для описания знаний на абстрактном уровне разработаны специальные языки - языки описания знаний. Эти языки также делятся на языки процедурного типа и декларативного. Все языки описания знаний, ориентированные на использование тради­ционных компьютеров фон-неймановской архитектуры, являют­ся языками процедурного типа. Разработка языков декларатив­ного типа, удобных для представления знаний, является актуаль­ной проблемой сегодняшнего дня.

По способу приобретения знания можно разделить на факты и эвристику (правила, которые позволяют сделать выбор при отсут­ствии точных теоретических обоснований). Первая категория знаний обычно указывает на хорошо известные в данной пред­метной области обстоятельства. Вторая категория знаний осно­вана на собственном опыте эксперта, работающего в конкретной предметной области, накопленном в результате многолетней практики.

По типу представления знания делятся на факты и правила, Факты - это знания типа «А - это А», такие знания характерны для баз данных и сетевых моделей. Правила, или продукции, - это знания типа «ЕСЛИ А, ТО В».

Кроме фактов и правил существуют еще метазнания - знания о знаниях. Они необходимы для управления БЗ и для эффектив­ной организации процедур логического вывода.

Форма представления знаний оказывает существенное влия­ние на характеристики ИИС. Базы знаний являются моделями человеческих знаний. Однако все знания, которые привлекает человек в процессе решения сложных задач, смоделировать не­возможно. Поэтому в интеллектуальных системах требуется чет­ко разделить знания на те, которые предназначены для обработ­ки компьютером, и знания, используемые человеком. Очевидно, что для решения сложных задач БЗ должна иметь достаточно большой объем, в связи с чем неизбежно возникают проблемы управления такой базой. Поэтому при выборе модели представ­ления знаний следует учитывать такие факторы, как однород­ность представления и простота понимания. Однородность пред­ставления приводит к упрощению механизма управления знани­ями. Простота понимания важна для пользователей интеллекту­альных систем и экспертов, чьи знания закладываются в ИИС. Если форма представления знаний будет трудна для понимания, то усложняются процессы приобретения и интерпретации зна­ний. Следует заметить, что одновременно выполнить эти требо­вания довольно сложно, особенно в больших системах, где неиз­бежным становится структурирование и модульное представле­ние знаний.

Решение задач инженерии знаний выдвигает проблему преобразования информации, полученной от экспертов в виде фактов и правил их использования, в форму, которая может быть эффективно реализована при машинной обработке этой информации. С этой целью созданы и используются в действующих системах различные модели представления знаний.

К классическим моделям представления знаний относятся логи­ческая, продукционная, фреймовая и модель семантической сети.

Каждой модели отвечает свой язык представления знаний. Однако на практике редко удается обойтись рамками одной мо­дели при разработке ИИС за исключением самых простых случа­ев, поэтому представление знаний получается сложным. Кроме комбинированного представления с помощью различных моде­лей, обычно используются специальные средства, позволяющие отразить особенности конкретных знаний о предметной области, а также различные способы устранения и учета нечеткости и не­полноты знаний.