3. Відмінність знань від даних

Слід зазначити, що різке розмежування між даними і знаннями є, але останні двадцять років розробники систем управління базами даних все більше роблять бази даних схожими на знання. Прикладом може служити застосування семантичних мереж для проектування баз даних, поява об'єктно-орієнтованих баз даних, збережених процедур (це робить в якійсь мірі дані активними) і т.п. Таким чином, відмінності знань від даних, перераховані вище, з розвитком засобів інформатики згладжуються.

На відміну від даних знання мають наступні властивості:

1. Внутрішня інтерпретованість.

Кожна інформаційна одиниця повинна мати унікальне ім'я, по якому інтелектуальна система (ІС) знаходить її, а також відповідає на запити, в яких це ім'я згадано. Коли дані, що зберігаються в пам'яті, були позбавлені імен, то була відсутня можливість їх ідентифікації системою. Дані могла ідентифікувати лише програма, витягати їх з пам'яті за вказівкою програміста, який написав програму. Що ховається за тим чи іншим двійковим кодом машинного слова, системі було невідомо.

2. Структурованість.

Інформаційні одиниці повинні були володіти гнучкою структурою. Для них повинен виконуватися "принцип матрьошки", тобто рекурсивна вкладеність одних інформаційних одиниць в інші. Кожна інформаційна одиниця може бути включена до складу будь-якої іншої, і з кожної одиниці можна виділити деякі її складові. Іншими словами повинна існувати можливість довільного встановлення між окремими інформаційними одиницями відносин типу "частина - ціле", "рід - вид" або "елемент - клас".

3. Зв'язність.

В знаннях найбільше значення мають не атомарні елементи знань (як у даних), а взаємозв'язки між ними. В інформаційній базі між інформаційними одиницями повинна бути передбачена можливість встановлення зв'язків різного типу. Перш за все ці зв'язки можуть характеризувати відносини між інформаційними одиницями. Наприклад: дві або більше інформаційні одиниці можуть бути пов'язані відношенням «одночасно», дві інформаційні одиниці - відношенням «причина - наслідок» або відношенням «бути поруч». Наведені відносини характеризують декларативні знання. Якщо між двома інформаційними одиницями встановлено відношення «аргумент - функція», то він характеризує процедурне знання, пов'язане з обчисленням певних функцій. Існують - відносини структуризації, функціональні відносини, обставинні відносини і семантичні відносини. За допомогою перших задаються ієрархії інформаційних одиниць, другі несуть процедурну інформацію, що дозволяють обчислювати (знаходити) одні інформаційні одиниці через інші, треті задають причинно наслідкові зв'язки, четверті відповідають всім іншим відносинам.

Перераховані три особливості знань дозволяють ввести загальну модель подання знань, яку можна назвати семантичної мережею, що представляє собою ієрархічну мережу в вершинах якої знаходяться інформаційні одиниці.

4. Семантична метрика.

У множині інформаційних одиниць в деяких випадках корисно задавати відношення, характеризує інформаційну близькість інформаційних одиниць, тобто силу асоціативного зв'язку між інформаційними одиницями. Його можна було б назвати відношенням релевантності для інформаційних одиниць. Таке відношення дає можливість виділяти в інформаційній базі деякі типові ситуації (наприклад «покупка», «регулювання руху»). Відношення релевантності при роботі з інформаційними одиницями дозволяє знаходити знання близькі до вже знайденим.

5. Активність.

З моменту появи ЕОМ і поділу використовуваних у ній інформаційних одиниць на дані і команди створилася ситуація, при якій дані пасивні, а команди активні. Всі процеси протікають в ЕОМ ініціюються командами, а дані використовуються цими командами лише в разі потреби. Для ЕС ця ситуація неприйнятна. Як і в людини, в ЕС актуалізації тих чи інших дій сприяють знання, наявні в системі. Таким чином, виконання програм в ЕС має ініціюватися поточним станом інформаційної бази. Поява в базі фактів або опис подій, встановлення зв'язків може стати джерелом активності системи.