02. ДАНІ, ІНФОРМАЦІЯ, ЗНАННЯ. У чому різниця та наскільки це важливо.

Фундаментальне розуміння різниці між даними, інформацією та знаннями допоможе завжди правильно обробляти різні обсяги. Від цього залежить те, що ви будете отримувати в результаті аналізу і де зберігатимуться ключові результати.

При правильній організації активів завжди можна швидко розібратися, що і де знаходиться. Так само як і з персональними фінансами - завжди варто розділяти особисті витрати і ті, що пов'язані з роботою або бізнесом. Якщо все поєднати в одне місце, ви не можете зробити навіть елементарного аналізу. Які дані та структура на вході аналітичної машини, такі ж і на виході. Якщо спочатку існує плутанина, то результаті обробки вона ще більше спотворить реальну інформацію.

Багато хто використовують терміни “дані, інформація та знання” як синоніми. Насправді вони мають зовсім різні значення і призначення.

Коротко, визначення такі.

• Дані - сукупність фактів зафіксованих у цифровому чи іншому вигляді для постійного зберігання та подальшої обробки. Як приклад, щомісячні цифрові показники особистих витрат на транспорт: $150 у січні та $300 у лютому.
• Інформація - з'являється в результаті обробки даних і представлена ​​у вигляді зведених даних за будь-яким запитом. Наприклад, після аналізу даних про витрати, ви отримаєте інформацію, що на початку року є витрати на транспорт.
• Знання - оброблена інформація, яка багаторазово перевірена та може використовуватись повторно для прийняття рішень. Наприклад – на початку року витрати на транспорт найбільші.

Часто саме слово “інформація” є загальним значенням коли говорять і про дані, і про саму інформацію і про знання. Ми також будемо використовувати “інформацію” для загального позначення всіх складових.

Ліричний відступ

Нижче наведено уривок з популярного роману Харукі Муракамі "Країна чудес без гальм і Кінець Світу". У книзі згадуються можливості використання людського мозку у майбутньому для шифрування та передачі даних. Цей уривок допоможе сприймати всі компоненти інформації з великою повагою.

- Заперечень немає. Прання я виконаю тут. Оброблені дані заберу із собою і вже вдома зроблю шаффлінг. Це потребуватиме окремої та дуже серйозної підготовки. А вже те, що вийде, принесу вам.

— Результат мені потрібен за три доби рівно опівдні. Будь-що.

- Це нормальний термін. Я встигну.

— Запам'ятай: запізнюватися не можна в жодному разі, — напирав він. — Просто не уявляєш, що буде, запізнися хоч на хвилину.

— Світ розвалиться на шматки? — усміхнувся я.

— У певному сенсі, — дуже серйозно відповів він.

- Не турбуйтеся. За свою практику я ще жодного разу не запізнився. А зараз, якщо можна, приготуйте мені термос із гарячою кавою та побільше води з льодом. І чогось перекусити. Відчуваю, попрацювати доведеться не годину і не дві.

Я не помилився: попрацювати справді довелося всерйоз. Самі цифрові комбінації не становили особливої ​​складності, але ступенів детермінування виявилося набагато більше, ніж я очікував, через що моє прання вийшло страшно довгим і заплутаним.

Якщо викладати популярно, все відбувається так.Я завантажую дані в праву півкулю мозку (назвемо його «правий мозок»), пропускаю їх через систему знаків, ніяк не пов'язану з цими даними, потім переправляю в лівий мозок — і вже в принципово іншому вигляді вивантажую, записуючи отримані цифри на папір . Грубо кажучи, це і є прання. Ключ кодування у кожного конвертора – свій. Принципова відмінність такого ключа від таблиці випадкових чисел у тому, що він є діаграмою. Інакше кажучи, ключ до розшифровки конкретних даних захований у абсолютно індивідуальній схемі поділу мозку на лівий і правий (що, звичайно, лише зручна фігура мови: насправді, наш мозок на половинки не ділиться).

Поки ці лінії розриву не збігатимуться з абсолютною точністю, повернути закодовані дані у вихідний вигляд неможливо. Кракери викрадають ці дані з комп'ютерної мережі і намагаються їх прочитати, вибудовуючи «тимчасові мости». Виробляють аналіз даних, створюють тривимірні голограми наших мізків та намагаються відтворити ці лінії розриву штучним шляхом. Іноді їм це вдається, іноді ні. Ми вдосконалюємо засоби захисту — вони розвивають технології нападу. Ми охороняємо інформацію – вони її крадуть. Класичний сюжет про злодіїв та поліцейських.

Заволодівши чужими секретами, кракери продають їх на чорному ринку та отримують фантастичний прибуток. Найгірше — найважливішу частину краденого вони залишають у себе і з величезною вигодою використовують на користь своєї корпорації.

В побуті нашу організацію називають Системою, а корпорацію кракерів – Фабрикою. Спочатку Система створювалася як приватний консорціум, але згодом її суспільне значення зросло, і вона набула напівдержавного статусу.Як, наприклад, компанія «Белл» у США, ми, рядові конвертори, працюємо за приватним наймом — як ті ж податкові експерти чи адвокати, — а для цього необхідна державна ліцензія. Проте замовлення ми можемо приймати лише безпосередньо від Системи чи агента. , офіційно уповноваженого Системою. Це жорстке правило ввели для того, щоб наші технології не потрапляли у лапи кракерів. Покарання і втрачає ліцензію. Хоча особисто я не бачу в цьому правилі особливого сенсу.

Як організована Фабрика, я не знаю. Кажуть, свого часу вона з'явилася на світ як мала венчурна компанія, але одразу ж почала розростатися. це прізвисько, швидше за все, справедливе. приносить гроші. Взяв на мушку комп'ютер пожирніша, випатрав йому пам'ять, загреб видобуток — і поминай як звали.

Дані

Як згадувалося, дані це сукупність зафіксованих цифр і тексту.

Ключова відмінність даних від інформації та знань полягає в тому, що самі по собі дані користі особливої ​​не мають, якщо в подальшому не аналізуються.

Чим більше ви працюватимете з одним набором даних, тим більше інформації та знань ви зможете з них вичавити.

У свою чергу, дані також слід розділяти як мінімум на дві категорії: неструктуровані і структуровані.У розмовній мові вживаються терміни " сирі дані " коли йдеться про неструктурованих даних.

Подайте таблицю ексель у якій у кожному стовпці свої значення і кожен стовпець при цьому позначено і вказано міру обчислення - це структуровані дані. А тепер видаліть заголовки стовпців – у результаті у вас будуть неструктуровані дані, лише цифри без їхнього розуміння. Розрізняти ці дві категорії необхідно через те, що великі зусилля та ресурси використовуються для перетворення саме сирих даних на правильно структуровані. Інакше користь подальшого аналізу буде мінімальною. Витративши час на оформлення даних та їхнє усвідомлення допоможе надалі отримати максимум користі.

Завжди намагайтеся спочатку отримати вже структуровані дані - це допоможе заощадити час та ресурси.

Інформація

На відміну від даних інформація не є фіксованим значенням. Інформація завжди повинна базуватися на даних в результаті обробки яких вона з'явилася.

Важливо розуміти, які дані використовувалися для отримання будь-якої інформації - згодом завжди будуть фактичні дані на яких заснована інформація. Це допоможе отримувати ще більше корисної інформації з тих самих даних.

Ключовий фактор - інформація знаходиться між даними та знаннями. Ви завжди зможете дуже точно розділяти поняття коли будете в першу чергу звертати увагу чи не є та чи інша згадка саме інформацією. Якщо ні, то ви маєте або дані або знання, а це ще легше розділити тому що вони кардинально відрізняються.

Будь-яка інформація значно цінніша за самі дані. Однак, не варто забувати, що інформація без даних має обмежені можливості.В результаті, в ідеальному варіанті, наявність та даних та інформації є максимум можливостями для майбутнього аналізу та досягнення результатів.

З тих самих даних можна отримати безліч інформації. Але, з інформації назад отримати дані дуже складно, інколи ж і неможливо.

Для практики, у будь-якій розмові чи спілкуванні звертайте увагу, чим ви оперуєте - даними, інформацією, або знаннями.

Ще один приклад: візьмемо простий випадок з погодою, який допоможе зрозуміти де дані, а де інформація зі знаннями.

• Дані - значення температури у вашому місті на 13:00 кожного дня минулого тижня. Набір семи цифр. 30, 32, 33, 31, 20, 25, 28.
• Інформація - Минулого тижня середня температура вдень була 28,4.
• Знання - після літнього дощу температура у місті знижується.

Знання

Знання є завершальним елементом у ланцюжку перетворення даних та інформації. Знання завжди є усталеним фактом, який можна використовувати протягом тривалого періоду.

Знання - найважливіший елемент через його максимальну користь задля досягнення мети.

За допомогою знань ви завжди зможете приймати ефективні рішення, тому що раніше відповідну інформацію було проаналізовано та багаторазово перевірено. Вам не потрібно робити все заново - використовуйте відразу знання попередніх поколінь.

У якому форматі представлені знання? В основному використовуються текстові документи у вигляді стандартів та регламентів, в якому описані рекомендації та правила. Знання у великій кількості існують у книгах, від наукових до художніх. Вікіпедія є яскравим прикладом та інформації та знань одночасно.Різні філософії та висловлювання мудреців також несуть у собі величезний потік знань.

Іноді достатньо прочитати одну правильну книгу, щоб набратися знань, які письменник отримав у результаті кількох десятків років досвіду та аналізу. У такому разі ви витратите всього тиждень на прочитання книги, щоб отримати ті ж самі знання, на які автор витратив роки.

Цінність знань унікальна, але при цьому дуже залежить від методу використання самих знань та достовірності попередньої інформації.

Від того, як будуть застосовуватися знання для будь-яких специфічних проектів, залежатиме кінцевий результат. Дуже часто необхідно модифікувати знання та привносити свою експертизу, щоб максимально ефективно приймати правильні рішення.

Процес перетворення знань входить у постійний цикл зворотний зв'язок. Незважаючи на те, що певні знання здебільшого базуються на перевіреній інформації та пройшли перевірку на практиці, вони завжди “живі”. Знання з часом змінюються. Іноді повільно, іноді миттєво. У зв'язку з цим необхідно постійно мати зворотний зв'язок наскільки одні знання є максимально результативними.

Зворотний зв'язок знань організується так: після того, як прийнято рішення на основі знань, перевіряється результативність, після чого значення результату використовується у відділі обробки інформації та їх даних - згодом нові знання перетворюються вже з урахуванням результату. Така модель обробки даних-інформації-знань є самоорганізованою і може бути максимально автоматизована.

Майбутнє

Побудувавши моделі обробки даних і давши можливість такій системі самонавчати можна налагодити процес отримання знань на зовсім іншому рівні. Швидкість отримання та використання знань зросте в рази чи на порядок – це спричинить стрімке зростання бізнесу та пов'язаних процесів.

Знання стануть блоками даними - весь ланцюг обробки, від даних до знань, почне зміщуватися і розвиватися. Комплексні аналітичні системи почнуть оперувати не даними, а водночас знаннями і тієї ж швидкості що й раніше з даними. Самі дані підуть глибоко в нижні верстви усвідомлення і створюватимуться практично без втручання людини. Прикладом може бути еволюція мов програмування: раніше фахівець керував 0-ми і 1-ми розкладаючи по правильних осередках і створюючи елементарні алгоритми обчислення. Зараз же в сучасних мовах на рівні користувача використовуються цілі бібліотеки для виконання складних завдань.

У результаті, ключовими факторами розвитку систем обробки інформації стане автоматизація процесів та трансформування даних у знання.

Завдання

1. Відкрийте всі дані про компанії, які ви зібрали в попередньому модулі.
2. Усвідомте формат представлення цих даних та наскільки вони структуровані.
3. Знайдіть інформацію у цих даних шляхом простого логічного роздуму.
4. Складіть список значної інформації, яку ви змогли знайти. У списку має бути приблизно 10 позицій різноманітних інформації.
5. Вивчіть дані та знайдені блоки інформації щодо отримання знань.
6. Складіть список знань із 3-х найважливіших знахідок.
7. На основі списку знань припустіть, які рішення можна прийняти для покращення ситуації компанії, наприклад, для підвищення обсягу продажів.
8. Створіть список потенційних рішень і виберіть найзначуще на вашу думку.

В результаті виконання цього завдання у вас будуть списки інформації, знань та рішень.

Ця модель ручного аналізу на основі даних буде використовуватись надалі для побудови автоматичної системи аналітики.

Резюме

• Свідомо поділяйте поняття даних, інформації та знань.
• Інформація має високу цінність і до неї необхідно ставитись з повагою.
• Для прийняття правильних рішень важливі як самі дані і правильний процес їхньої подальшої обробки.

Відмінність даних від знань

Знання - Це перевірений практикою результат пізнання дійсності, відображення у свідомості людини.

Знання – закономірності предметної галузі (принципи, зв'язки, закони), отримані внаслідок практичної діяльності та професійного досвіду, що дозволяють фахівцям вирішувати завдання у цій галузі.

Знання - Це результат, отриманий пізнанням.

Знання – це формалізована інформація, яку посилаються коли роблять різні висновки з урахуванням наявних даних з допомогою логічних висновків.

знаннями називають збережену в ЕОМ інформацію, формалізовану відповідно до структурних правил, яку можна використовувати під час вирішення проблем.

· Психологічна: Знання - психологічні образи або уявні моделі

· Інтелектуальна: Знання - сукупність відомостей про деяку предметну область, що включають факти про об'єкти предметної області, про властивості об'єкта, і зв'язують їх відносин, описів процесів, що протікають в даній предметній області і містять інформацію про вирішення типових завдань.

· Формально – логічна: Знання – формалізована інформація, яка використовується для отримання або виведення нових знань за допомогою спеціалізованих процедур.

· Інформаційно - технологічна: Знання - структурована інформація, що зберігається в пам'яті ЕОМ і використовується під час роботи інтелектуальних систем.

1. Залежно від джерела:

2. Залежно від характеру використання під час вирішення завдань:

3. Залежно від рівня достовірності:

4. Залежно від глибини:

1.1. Апріорні – закладаються в базу знань до початку функціонування ІІС, що включає цю базу знань. Крім того, при роботі з базою знань достовірність апріорних знань, що містяться в ній, не переоцінюється.

1.2. Знання, що накопичуються - формуються в процесі роботи бази знань. Джерелами цих знань можуть бути експерти (експертні), зовнішні штучні пристрої спостерігачі (спостерігаються), правила та процедури виведення та верифікація знань, що діють у рамках інтелектуальної системи (виводяться).

2.1. Декларативні знання - факти, відомості описового характеру.

2.2. Процедурні знання – інформація про способи вирішення типових завдань у певній предметній галузі.

2.3. Метазнання – знання знаннях, які дотримуються загальні відомості про принципи використання знань. До рівня метазнань також відносять стратегію управління вибором та застосуванням процедурних знань.

3. У основі класифікації знання залежно від рівня їх достовірності лежать т.зв. нефактори притаманні знанням: неповнота інформації про аналізований фрагмент предметної області – це неточність кількісних і якісних оцінок, неоднозначність правил виведення нових знань, неузгодженість деяких положень у основі знаний.

4.Поверхневі - знання про видимі взаємозв'язки об'єктів та явищ. Глибинні знання ґрунтуються на абстрактних аналогіях, що дозволяють пояснювати суть явищ.

Подання знань - Вираз на к\л формальній мові властивостей різних об'єктів і закономірностей суттєвих для вирішення завдань.

Основні напрями досліджень, пов'язані з поданням знань:

· Розробка методології побудови проблемно-орієнтованих математичних моделей;

· Розробка формального апарату для опису таких моделей;

· Розробка теорій обчислень у таких моделях;

· Розробка технологій реалізації програмної підтримки таких моделей.

При розробці моделі уявлень знань можна поставити питання: «Що представляти?» та «Як представляти?».

Перше питання пов'язані з організацією чи вибором структури знань.

Другий пов'язаний із поданням знань у обраній структурі.

Склад знань ІІС залежить від предметної області від вимог та цілей користувача та від призначення структури системи. При розробці практично будь-якої ІІС потрібно мати наступний мінімальний набір знань:

· Знання про процес вирішення завдань;

· Знання про мову спілкування та способи організації діалогу системи з користувачем;

· Знання про проблемну галузь та знання про способи подання та модифікації знань.

Даними називають інформацію фактичного характеру, що описує об'єкти, процеси та явища предметної області, а також їх властивості.

Знання є складнішою категорією проти даними. Знання описують як окремі факти, а й взаємозв'язку з-поміж них, тому знання іноді називають структурованими даними.Знання є результатом розумової діяльності людини, спрямованої на узагальнення його досвіду, отриманого в результаті практичної діяльності.

Знання виходять внаслідок застосування до вихідних даних деяких методів обробки, підключення зовнішніх процедур.

ДАНІ + ПРОЦЕДУРА ОБРОБКИ = ІНФОРМАЦІЯ

ІНФОРМАЦІЯ + ПРОЦЕДУРА ОБРОБКИ = ЗНАННЯ

Характерна риса знань у тому, що вони утримуватися у вихідної системі. Знання виникають у результаті зіставлення інформаційних одиниць, знаходження та вирішення протиріч між ними, тобто. Знання активні їх поява чи недостача призводить до реалізації деяких дій або появи нових знань. Знання відрізняються від даних наявністю таких властивостей.

1. Внутрішня інтерпретація – незалежність знань від програми, що інтерпретує, можливість відповідати на питання, що стосуються вмісту пам'яті. Вона дозволяє співвіднести дані, що зберігаються в пам'яті з їх змістовим змістом. Її наявність забезпечує можливість побудови процедур відповідають від імені комп'ютера питання людини про вміст пам'яті.

2, 3. Наявність внутрішніх та зовнішніх структур знання. Поширення принципу поділу об'єктів на вже виділені компоненти цілого дозволяє будувати багаторівневі ієрархічні уявлення. Об'єкти частини можуть інтерпретуватися незалежно друг від друга, тобто. як елементи множини. Якщо взаємозв'язок окремих елементів елементів є істотною, її необхідно відбивати в основі знань. На багатьох об'єктів предметної області, як цілих, і їх частин вводяться різні семантичні відносини (родовидовые відносини, тимчасові.просторові) описують структуру фрагмента предметної області. Таке структурне уявлення предметної області є важливим аспектом знань, т.к. принципи декомпозиції об'єктів предметної галузі та виділення системи відносин між ними базуються на подібних механізмах людського мислення.

4. Шкалювання. Дозволяє зіставляти і впорядковувати якісно однакові, але які у кількісному плані якості та відносини об'єктів предметної області. У пам'яті людини знання про навколишній світ упорядковано, що визначаються різними шкалами. Шкала є послідовністю міток з кожною з яких пов'язано значення оцінки або значення деякої величини. Вирізняють такі види шкал: 1) Метричні, які діляться на Абсолютні та Відносні; 2) Порядкові шкали, які поділяються на лінгвістичні та опозиційні. У метричних шкалах розташування точок можна визначити ступінь відмінності відповідних інформаційних одиниць. За допомогою метричних шкал можна встановити кількісні відносини та порядок тих чи інших оцінок чи величин. В абсолютних метричних шкалах початок відліку ніколи не змінюється. У відносних шкалах початок відліку змінюється в кожному випадку і визначається ситуацією або поточним моментом часу. У порядкових шкалах фіксується порядок інформаційних одиниць лінгвістичних порядкових шкалах використовуються квантифікатори, які служать для запровадження кількісних чи якісних заходів. Такі квантифікатори як ніколи дуже рідко, рідко, часто і т.д. У опозиційних порядкових шкал кінці шкали відповідають крайнім чи несумісним властивостям і відносинам об'єктів, які позначаються парами антонімів, середнє положення вважається нейтральним. Прикладами таких антонімів можуть бути такі пари: повільний – швидкий, сильний – слабкий. Шкали задаються трьома параметрами:

Сподобалася стаття? Додай її в закладку (CTRL+D) і не забудь поділитися з друзями:

Дані та знання

При вивченні інтелектуальних систем зазвичай виникає питання, що таке знання і що вони від звичайних даних, десятиліттями оброблюваних ЕОМ. Можна запропонувати кілька робочих визначень, у яких це стає очевидним. Дані - це окремі факти, що характеризують об'єкти, процеси та явища предметної області, а також їх властивості. При обробці на ЕОМ дані трансформуються, умовно проходячи такі етапи: D1 - дані як результат вимірів та спостережень; D2 – дані на матеріальних носіях інформації (таблиці, протоколи, довідники); D3 – моделі (структури) даних у вигляді діаграм, графіків, функцій; D4 - дані в комп'ютері мовою опису даних; D5 – бази даних на машинних носіях інформації.

Знання ґрунтуються на даних, отриманих емпіричним шляхом. Вони є результатом розумової діяльності людини, спрямованої на узагальнення його досвіду, отриманого в результаті практичної діяльності. Знання - це закономірності предметної галузі (принципи, зв'язки, закони), отримані в результаті практичної діяльності та професійного досвіду, що дозволяють фахівцям ставити та вирішувати завдання у цій галузі.При обробці на ЕОМ знання трансформуються аналогічно даним: Z1 - знання у пам'яті людини як наслідок мислення; Z2 – матеріальні носії знань (підручники, методичні посібники); Z3 - поле знань, умовний опис основних об'єктів предметної області, їх атрибутів та закономірностей, що їх пов'язують; Z4 - знання, описані мовами подання знань (продукційні мови, семантичні мережі, фрейми - див. далі); Z5 – база знань на машинних носіях інформації. Часто використовується таке визначення знань: Знання - це добре структуровані дані, або дані про дані, або метадані. Перерахуємо основні властивості, які перетворюють дані на знання. Внутрішня інтерпретація (інтерпретованість). Властивість інтерпретованості даних визначає, що в інформаційній структурі зберігаються не лише власне дані, а й дані про дані, що дозволяє змістовно їх інтерпретувати. Приклад наведено в табл. 1.1. Таблиця 1.1 Внутрішня інтерпретація даних

При цьому в першому рядку інформаційної структури знаходяться метадані - дані даних, а в інших - самі дані. Маючи в розпорядженні таку інформацію, дослідник даних зможе відповісти, наприклад, питання, де знаходиться підприємство і яким напрямом діяльності воно займається. Внутрішня структура зв'язків. У ній як інформаційні одиниці використовуються структури, упорядковані класифікуючими відносинами: родоподібними, причинно-наслідковими та іншими. Прикладом може бути структура: факультет - курс - навчальна група - студент. Зовнішня структура зв'язків. На відміну від внутрішньої вона дозволяє описувати окремі об'єкти (поняття), які здатні перебувати і в інших відносинах (вступати в ситуативний зв'язок). Як приклад можна навести відомості про те, що студенти державного аграрного університету та врожай зернових фермерського господарства «Зоря» можуть перебувати у ситуативному зв'язку: «беруть участь у збиранні».

• 1. Факти - Це добре відомі обставини.
• 2. Поверхневі знання — це знання про видимі взаємозв'язки між окремими подіями та фактами у предметній галузі.
• 3. Глибинні знання це абстракції, аналогії, схеми, що відображають структуру та природу процесів, що протікають у предметній галузі. Ці знання пояснюють явища і можна використовувати для прогнозування поведінки об'єктів.
• 4. Процедурні знання опис послідовності дій, які можуть використовуватися під час вирішення завдань.

• 5. Декларативні знання - це знання, які є процедурними, наприклад статті у тлумачних словниках і енциклопедіях, формулювання законів у фізиці, хімії та інших науках, збори історичних фактів тощо.
• 6. Знання про предметну область - сукупність відомостей про предметної області, які у основі знань ЕС. У ці знання входять факти, що належать до предметної області, закономірності, характерні для неї, гіпотези про можливі зв'язки між явищами, процесами та фактами в ній, процедури для вирішення типових завдань у цій проблемній галузі.
• 7. Прагматичні знання - знання способи вирішення завдань у певної предметної області.
• 8. Знання евристичні - знання, що накопичуються інтелектуальною системою в процесі її функціонування, а також знання, закладені в ній апріорно, але не мають статусу абсолютної істинності в даній проблемній галузі.
• 9. Знання експертні - знання, які має спеціаліст у певній предметної області.
• 10. Метазнання - знання знання. Поняття «метазнання» вказує на знання, що стосуються способів використання знань, та знання щодо властивостей знань. Це поняття необхідне управління базою знань і логічним висновком; для навчання тощо.

Всі ці властивості знань зрештою повинні забезпечити можливість систем штучного інтелекту моделювати міркування людини під час вирішення прикладних завдань. Зі знаннями тісно пов'язане поняття процедури отримання рішень задач (стратегії обробки знань). У системах обробки знань таку процедуру називають механізмом виведення, логічним висновком або машиною виведення. Принципи побудови механізму виведення в СІІ визначаються способом представлення знань і видом міркувань, що моделюються.

Для організації взаємодії з СІІ в ній повинні бути засоби спілкування з користувачем, тобто інтерфейс. Інтерфейс забезпечує роботу з базою знань (БЗ) та механізмом виведення мовою досить високого рівня, наближеного до професійної мови фахівців у тій прикладній галузі, до якої належить СІІ. Крім того, до функцій інтерфейсу входить підтримка діалогу користувача із системою, що дає користувачеві можливість отримувати пояснення дій системи, брати участь у пошуку розв'язання задачі, поповнювати та коригувати базу знань.

Таким чином, головними частинами систем, що ґрунтуються на знаннях, є:

• інтерфейс користувача.

Кожна з цих частин може бути влаштована по-різному в різних системах, ці відмінності можуть бути в деталях і в принципах. Однак для всіх СІІ характерне моделювання людських міркувань. СІІ створюються для того, щоб уречевлювати в рамках програмнотехнічної системи знання та вміння, якими володіють люди, щоб вирішувати завдання, що стосуються галузі творчої діяльності людини. Знання, на які спирається людина, вирішуючи те чи інше завдання, суттєво різноманітні. Це насамперед:

• • понятійні знання (Набір понять та їх взаємозв'язку);
• • конструктивні знання (знання про структуру та взаємодію елементів різних об'єктів);
• • процедурні знання (методи, алгоритми та програми вирішення різних завдань);
• • фактографічні знання (кількісні та якісні характеристики об'єктів, явищ та їх елементів).

Використання традиційних мов програмування під час вирішення завдань не дозволяло відокремити знання прикладної програми. Однак подібні методи ускладнювали розуміння, яким чином використовуються знання та яку роль вони виконують.

Особливість систем уявлення знань у тому, що вони моделюють діяльність людини, здійснювану часто у неформальному вигляді. Моделі представлення знань мають справу з інформацією, що отримується від експертів, яка часто має якісний і суперечливий характер. Для обробки за допомогою ЕОМ така інформація має бути приведена до однозначного формалізованого вигляду.

У системах, заснованих на концепціях штучного інтелекту та інженерії знань, такої проблеми немає. Знання у яких представлені у конкретній формі, а існуюча база знань дозволяє їх легко визначати, модифікувати, поповнювати.