Генезис на знанието База знания (онтология)
Онтологии в развитието на интелигентни системи
За да се постигне качеството и ефективността на решенията, взети в интелигентни системи за управление на предприятието, са необходими знания, които винаги са вградени в такива системи.
Възможно ли е да се създаде система с много агенти, в която процесите на вземане на решения да могат да се адаптират към бизнес характеристиките на всяко конкретно предприятие от самите потребители, за да се вземат предвид специфичните и индивидуални характеристики на поръчките и ресурсите?
Подходът, който предлагаме, е свързан със създаването на бази от знания, базирани на онтологии, представени от семантични мрежи от понятия и взаимоотношения в областта.
За да се реши тази сложна и отнемаща време задача в областта на управлението на знания (Управление на знания), е необходимо да се разработи изцяло нова гама от специални модели, методи и алгоритми за събиране, натрупване, формализиране, систематизиране, анализ, интегриране и използване знания, по-специално онтологии на предметните области.
Какво представляват онтологиите?
През последните години онтологиите стават все по-популярни и се развиват активно в рамките на новата посока на семантичната мрежа.
Каква е същността на тази нова технология и каква е причината за това бързо развитие?
Онтологиите, от друга страна, са концептуални модели на знания в областта, които са изградени от най-общите концепции и взаимоотношения (концепции), които позволяват допълнителна спецификация, т.е. изграждане на формализирано описание на всякакви обекти или процеси.
С други думи, онтологиите дефинират „обяснителен речник“ на предметната област, по отношение на който (на езика на думите на който) може да се опише всяко явление, обект или ситуация и т.н.
Нека обясним с пример: нека си представим ресторантска онтология, в която за бъдещи описания на конкретни ресторанти вероятно ще ни трябват класове от такива обекти като „тип кухня“, „вид поръчка“, „класове ястия“, „класове на напитки ”,„ тип помещения ”,„ униформени сервитьори ”,„ видове маси ”,„ музикален набор ”,„ цена ”и др.
Освен това подробни описания на такива процеси като например „получаване на поръчка“, „приготвяне на ястие“, „обслужване на клиенти“, „процес на сетълмент на карти“ и други ще бъдат полезни за уточняване на работата на ресторантите. Всеки такъв процес може да бъде представен от типични последователности от действия, които също могат да бъдат посочени, което ще направи възможно съхраняването на типични сценарии в компютъра - набори от свързани действия.
Продължавайки в същия дух, можете да въведете събития, които задействат активирането на сценарии (като флагове за състояние) или да посочат тяхното завършване, атрибути от различни типове, за да изразят числено стойностите на различни концепции, включително време за готвене за различни ястия, цена, отстъпки за чести посетители и др. d,
След изграждането на такава основна онтология на предметната област на ресторантите, човек може да започне да класифицира и всъщност да създаде концептуални модели на ресторанти от различни класове и различни кухни: руска кухня, китайска или японска и т.н.
В този момент нашите фрагментарни и слабо формализирани знания, съхранявани в различни учебници, книги или отделни бележки и повечето от тях просто в човешката памет, за първи път се превръщат в знания, представени под формата на семантична мрежа от данни и достъпни за следващ компютър обработка (например в xml файлове, вградени като вложени скоби). В този момент това знание е под формата на продукт, но при условие, че в същото време се появяват системи, които могат да заредят тези знания и да използват, например, за планиране на координираната работа на кухнята и сервитьорите.
В крайна сметка, това, което е особено важно, въз основа на този вид концептуални модели на обекти, можем да изградим модели на конкретни ресторанти, които всички посещаваме, като посочим там точния брой маси и тяхната конфигурация и други атрибути.