Инженерия знаний и нечеткость

Плохо поставленные (некорректные) задачи суще­ствуют во всех предметных областях, где, как ожи­дается, будут эффективными интеллектуальные систе­мы как средство построения информационных систем нового поколения. К ним относятся проблемы, строгое описание которых невозможно, а также сложные про­блемы. Корректные задачи часто можно решить суще­ствующими методами систематизации и программи­рования (так сказать, волевым путем). В области не­корректных задач точные знания нельзя получить, либо их нельзя получить сразу, поэтому, как правило, необходим подход, суть которого в постепенном при­ближении к полному набору знаний. Другими сло­вами, знания чаще всего нечетки. Для того чтобы интеллектуальные системы вышли за рамки простых символьных выводов и приблизились к мышлению че­ловека, необходимы методы представления нечетких знаний и механизм выводов, работающий в их среде.

Смысл термина «нечеткость» также нечеткий. В данном разделе упорядочены разработанные и исполь­зуемые до настоящего времени методы обработки не­четкостей в инженерии знаний.

Человек обладает самыми различными формами знаний, и пока еще не совсем ясно, каким образом они структурированы в его мозгу. Однако для исполь­зования знаний в компьютерах они должны быть фор­мализованы и описаны. В этом состоит проблема представления знаний. Пока знания не формализова­ны и не описаны, они не могут быть использованы в компьютерах, точно так же не могут быть использованы техническими средствами и нечеткости, пред­варительно не описанные в некоторой форме.

Все нечеткости, с которыми до сих пор приходи­лось иметь дело в инженерии знаний, можно классифицировать следующим образом:

1. недетерминированность выводов,
2. многозначность,
3. ненадежность,
4. неполнота,
5. нечеткость или неточность.