Ключевые слова
Понятие интеллектуальной информационной системы, основные свойства. Классификация ИИС, предметное (фактальное), проблемное (операционное) знание. Статические и динамические экспертные системы
1. Что Вы знаете о природе знаний? Что такое Фактуальное знание и Операционное знание?
Фактуальное знание — это осмысленные и понятые данные. Данные сами по себе — это специально организованные знаки на каком-либо носителе.
Операционное знание — это те общие зависимости между фактами, которые позволяют интерпретировать данные или извлекать из них информацию.
Часто фактуальное знание называют экстенсиональным (детализированным), а операционное знание - интенсиональным (обобщенным).
2. Как соединяется фактуальное и операционное знание в прикладной программе?
Процесс извлечения информации из данных сводится к адекватному соединению
операционного и фактуального знаний и в различных типах ИС выполняется по-разному. Самый простой путь их соединения заключается в рамках одной прикладной программы:

3. Как соединяется фактуальное и операционное знание в системах, основанных на обработке баз данных (СБД - Data Base Systems?
В системах, основанных на обработке баз данных (СБД - Data Base Systems), происходит отделение фактуального и операционного знаний друг от друга. Первое организуется в виде базы данных, второе - в виде программ. Причем программа может автоматически генерироваться по запросу пользователя (например, реализация SQL или QBE запросов). В качестве посредника между программой и базой данных выступает программный инструмент доступа к данным - система управления базой данных (СУБД).

4. Как соединяется фактуальное и операционное знание в системах, основанных на обработке знаний?
Анализ структуры программы показывает возможность выделения из программы операционного знания (правил преобразования данных) в так называемую базу знаний, которая в декларативной форме хранит общие для различных задач единицы знаний. При этом управляющая структура приобретает характер универсального механизма решения задач (механизма вывода), который связывает единицы знаний в исполняемые цепочки (генерируемые алгоритмы) в зависимости от конкретной постановки задачи (сформулированной в запросе цели и исходных условий). Такие ИС становятся системами, основанными на обработке знаний (СБЗ - Knowledge Base (Based) Systems).

5. Как соединяется фактуальное и операционное знание в системах, основанных на моделях?
В развитии интеллектуальных информационных систем является выделение в самостоятельную подсистему (репозиторий метазнания), описывающего структуру операционного и фактуального знаний отражающих модель проблемной области. В таких системах и программы, и структуры данных генерируются или компонуются из единиц знаний, описанных в репозиторий, каждый раз при изменении модели проблемной области. Будем называть ИИС, обрабатывающие метазнание, системами, основанными на моделях.

6. Какие признаки характерны для интеллектуальных информационных систем, ориентированных на генерацию алгоритмов решения задач?
Характерны следующие признаки:
1. развитые коммуникативные способности
2. умение решать сложные плохо формализуемые задачи
3. способность к самообучению
4. адаптивность.
7. Как можно охарактеризовать коммуникативные способности интеллектуальных информационных систем?
Коммуникативные способности ИИС характеризуют способ взаимодействия (интерфейса) конечного пользователя с системой, в частности, возможность формулирования произвольного запроса в диалоге с ИИС на языке, максимально приближенном к естественному.
8. Как можно охарактеризовать «умение решать сложные плохо формализуемые задачи» для интеллектуальных систем?
Сложные плохо формализуемые задачи - это задачи, которые требуют построения оригинального алгоритма решения в зависимости от конкретной ситуации, для которой могут быть характерны неопределенность и динамичность исходных данных и знаний.
9. Как можно охарактеризовать способность к самообучению интеллектуальных систем?
Способность к самообучению - это возможность автоматического извлечения знаний для решения задач из накопленного опыта конкретных ситуаций
10. Что означает адаптивность интеллектуальных систем
Адаптивность - способность к развитию системы в соответствии с объективными изменениями модели проблемной области.