Название: Базы знаний интеллектуальных систем - Гаврилова Т.А.

Жанр: Информатика

Рейтинг:

Просмотров: 1254


E = (E1(oi : I Î l), (rj : j Î J))

 

некоторая система с основными понятиями oi; i Î I и основными отношениями гj; j Î J.

Гомоморфизмом системы Е в однотипную ей систему Е':

 

E' = (E',(o'I : i Î I), (r'j : j Î J)),

 

называется отображение

Ф : Е Þ Е',

 

удовлетворяющее следующим двум условиям:

 

Ф(oi (е1 ..., enj)) = оi'(Ф (е1),..., Ф (enj));

 

(е1 .... em) Î rj Þ (Ф (е1),..., Ф (em) Î r¢j.

 

Для всех элементов е1,..., еm из Е и всех i Î I, j Î J.

Согласно введенным обозначениям уровни пирамиды суть гомоморфизмы моделей (то есть понятий и отношений) предметной области

 

Ф : М Þ М',

 

где М = (A, R, S); М' = (A', R', S'), А' — мета-понятия, или понятия более высокого уровня абстракции; R' — мета-отношения; S' — мета-стратегии. Восходя поступеням пирамиды, мы получаем систему гомоморфизмов, что соответствует результатам, полученным в когнитивной психологии об уменьшении размерности семантического пространства памяти с увеличением опыта экспертов.

 

3.2. Стратегии получения знаний

 

При формировании поля знаний ключевым вопросом является сам процесс получения знаний, когда происходит перенос компетентности экспертов на инженеров по знаниям. Для названия этого процесса в литературе по ЭС получило распространение несколько терминов: приобретение, добыча, извлечение, получение, выявление, формирование знаний. В англоязычной специальной литературе в основном используются два: acquisition (приобретение) и elicitation (выявление, извлечение, установление).

Термин «приобретение» трактуется либо очень широко — тогда он включает весь процесс передачи знаний от эксперта к базе знаний ЭС, либо уже как способ автоматизированного построения базы знаний посредством диалога эксперта и специальной программы (при этом структура поля знаний заранее закладывается в программу). В обоих случаях термин «приобретение» не касается самого таинства экстрагирования структуры знаний из потока информации о предметной области. Этот процесс описывается понятием «извлечение».

Авторы склонны использовать этот термин как более емкий и более точно выражающий смысл процедуры переноса компетентности эксперта через инженера по знаниям в базу знаний ЭС.

Извлечение знаний (knowledge elicitation) — это процедура взаимодействия эксперта с источником знаний, в результате которой становятся явными процесс рассуждений специалистов при принятии решения и структура их представлений о предметной области.

В настоящее время большинство разработчиков ЭС отмечает, что процесс извлечения знаний остается самым «узким» местом при построении промышленных ЭС. При этом им приходится практически самостоятельно разрабатывать методы извлечения, сталкиваясь со следующими трудностями [Gaines, 1989]:

• организационные неувязки;

• неудачный метод извлечения, не совпадающий со структурой знаний в данной области;

• неадекватная модель (язык) для представления знаний.

Можно добавить к этому [Гаврилова, Червинская, 1992]:

• неумение наладить контакт с экспертом;

• терминологический разнобой;

• отсутствие целостной системы знаний в результате извлечения только «фрагментов»;

• упрощение «картины мира» эксперта и др.

Процесс извлечения знаний — это длительная и трудоемкая процедура, в которой инженеру по знаниям, вооруженному специальными знаниями по когнитивной психологии, системному анализу, математической логике и пр., необходимо воссоздать модель предметной области, которой пользуются эксперты для принятия решения. Часто начинающие разработчики ЭС, желая упростить эту процедуру, пытаются подменить инженера по знаниям самим экспертом. По многим причинам это нежелательно.

Во-первых, большая часть знаний эксперта — это результат многочисленных наслоений, ступеней опыта. И часто, зная, что из А следует В, эксперт не отдает себе отчета, что цепочка его рассуждений была гораздо длиннее, например А ® D ® С ® В или А ® Q ® R ® В.

Во-вторых, как было известно еще Платону, мышление диалогично. И поэтому диалог инженера по знаниям и эксперта — наиболее естественная форма изучения лабиринтов памяти эксперта, в которых хранятся знания, частью носящие невербальный характер, то есть выраженные не в форме слов, а в форме наглядных образов, например. И именно в процессе объяснения инженеру по знаниям эксперт на эти размытые ассоциативные образы надевает четкие словесные ярлыки, то есть вербализует знания.

В-третьих, эксперту труднее создать модель предметной области вследствие глубины и объема информации, которой он владеет. Еще в ситуационном управлении [Поспелов, 1986] было выявлено: объекты реального мира связаны более чем 200 типами отношений (временные, пространственные, причинно-следственные, типа «часть—целое» и др.). Эти отношения и связи предметной области образуют сложную систему, из которой выделить «скелет» или главную структуру иногда доступнее аналитику, владеющему к тому же системной методологией.


Оцените книгу: 1 2 3 4 5